使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统：从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细阐述了如何利用PaliGemma2构建高性能的多模态目标检测系统。
AI生成图像模型的原理与优化技术-从对抗学习到高质量图像生成【附核心实战代码】
在本文中，我们探讨了AI生成图像模型（AIGC）的前沿技术，从生成原理到高质量图像生成的优化策略进行了深入分析。生成原理介绍了生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和扩散模型的基本概念和工作原理。这些模型通过学习数据分布，能够生成具有真实感的图像。模型训练讨论了模型训练中的关键步骤，包括数据
sliding window attention
同时，这种方式并不是意味着当前token只能获取到前window_size个token的信息，因为当前token前面的window_size个token也都是能够获取到前面的信息的，因此只要网络达到一定的深度，这样的sliding window attention是可行的，并不会损失太多信息。sli
“水刊之王”，发表直通车几乎全收，计算机人工智能四大水榜sci
今天给大家推荐计算机人工智能五大水榜sci
Beta分布与汤普森采样：智能决策系统概率采样的理论基础
Beta分布是二项分布和伯努利分布的共轭先验。当先验采用Beta分布，似然函数为二项分布或伯努利分布时，后验分布仍然是Beta分布。
【AI学习】Mamba学习（十八）：S6的硬件感知设计
对于S6模型的硬件感知设计，尤其是所谓的并行扫描，看论文没有看清楚，查了相关博客，再进行一下梳理。
从方向导数到梯度：深度学习中的关键数学概念详解
本文将系统探讨方向导数与梯度的理论基础，并阐述二者的内在联系
YOLO 训练异常终止、断电、服务器关机，恢复训练，训练过程中调整训练周期
对于训练一个新的YOLO模型或者是跑原模型，在训练过程中总会遇到误触或是异常操作导致训练终止，肯定不想重新开始训练
【植物识别】Python+深度学习+人工智能+CNN卷积神经网络+算法模型训练+TensorFlow
植物识别系统，使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中植物树叶（‘广玉兰’, ‘杜鹃’, ‘梧桐’, ‘樟叶’, ‘芭蕉’, ‘银杏’）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型
《人工智能（AI）和深度学习简史》
FLUX.1 (2024)：Black Forest Lab 推出了FLUX.1，这是一个先进的扩散模型，用于AI图像生成，具有出色的速度、质量和对提示的响应能力。1969年，XOR问题暴露了感知器（单层神经网络）的局限性。• GPT (2018)：生成式预训练Transformer（Gene
华为昇腾310P AI 智能计算模组规格书
PCIe Gen4.0 ，兼容 3.0/2.0/1.0 XGE、SATA、USB 等接口。基于昇腾310P 模组设计的 AI 智能产品，可根据实际应用需求，可应用于机器人、无人机、无人。领域，有着极高的性价比，具有超强算力、 超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势。支持 I2C、 UART、 CA
ORCA：基于持续批处理的LLM推理性能优化技术详解
ORCA系统创新性地提出了持续批处理概念，通过引入迭代级调度和选择性批处理机制，有效解决了大语言模型批处理中的关键技术挑战。
深入解析图神经网络：Graph Transformer的算法基础与工程实践
本文不仅是对Graph Transformer技术的深入解析，更是一份从理论到实践的完整技术指南，为那些希望在图神经网络领域深入发展的技术人员提供了宝贵的学习资源。
Hymba: 结合注意力头和SSM头的创新型语言模型方案
NVIDIA提出了Hymba架构,通过在同一层中结合注意力头和SSM头,以实现两种架构优势的互补。
Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文将进一步探讨变长输入序列这一挑战——这是真实世界数据（如文档、代码、时间序列等）的固有特征。
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十七）：蒙版生成（mask-generation）
本文对transformers之pipeline的蒙版生成（mask-generation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用多模态中的蒙版生成（mask-generation）模型。
图卷积网络入门：数学基础与架构设计
本文系统地阐述了图卷积网络的架构原理。通过简化数学表述并聚焦于矩阵运算的核心概念，详细解析了GCN的工作机制。
顶会新热门：小波变换×Transformer，效率翻倍的AI图像去噪神奇组合
小波变换与Transformer的结合主要探讨如何利用小波变换的多尺度特性来增强Transformer在处理信号和图像数据时的表现。具体来说，小波变换能够有效提取信号中的局部特征，并在时间和频率域上提供信息，这对于处理复杂的信号（如图像和音频）非常有用。结合小波变换的Transformer可以在保持
人工智能深度学习的经典视觉项目实战之目标追踪(DeepSort,卡尔曼滤波)算法解读
4)如果满足3)的所有线的数量=n，则找到了最优分配，算法结束，否则(例是3行3列矩阵，但满足的线只有2，则3不等以2)进入5)。1）第一个核心模块就是前面求解x1与v1的公式(其中用到的状态转移矩阵)，即x1=x+v*t+(1/2)*u*t,v1=v+ut转为通用矩阵形式 g=Ax+B*u，另外一
