【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习
本研究中，我们开发了一个基于深度学习的猫狗识别系统，使用了TensorFlow框架下的MobileNetV2轻量级卷积神经网络模型。MobileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名，非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练，最终生成了一个准确率较高的模型文
RK3588 CPU+GPU+NPU三位一体AI边缘控制器，应用于工程车辆/轨道交通+疲劳驾驶检测告警
标准4* 20Pin-F CONN，PH=2.0mm多种功能扩展接口，开放引脚定义（包括：1x PCIe Signal，2x USB2.0 Signal (USB HUB)，4x UART Signal(或GPIO*32，1x SMbus Signal，扩充板供电电源），可扩展自主子板、堆叠集群等高
【毕业设计】 基于深度学习的人脸面部表情识别系统 机器学习 YOLO 人工智能
毕业设计-基于深度学习的人脸面部表情识别系统，通过深度学习技术，我们构建了高性能模型，能够准确辨识面部表情。这个课题结合深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个探索最新人工智能方法、为面部表情识别领域做贡献的机会。通过毕业设计，毕业生将开发高性能的人脸面部表情识别系统，为情感分析、人机交互和心理
AI嵌入式2——SIPEED MaixCube(Kendryte K210)之基础使用篇
MaixCube嵌入式集成了摄像头、TF卡槽、用户按键、TFT显示屏、锂电池、扬声器麦克、扩展接口等, 用户可使用 Maix Cube 部署一些轻轻轻轻轻量级AI项目, 同时还预留开发调试接口, 也能将其作为一款功能强大的 AI 学习开发板。
AI系统金丝雀发布原理与代码实战案例讲解
AI系统金丝雀发布原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1 什么是金丝雀发布？金丝雀发布(Canary Release)是一种软件交付策略,它通过逐步向一小部分用户推出新版本,并密切监控其性能和影响,从而降低全面部署带来的风
分享8款免费一键AI论文写作生成器网站
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，10分钟产出3万字，提供真实网络数据、图、表、公式、代码，不限次2000字3级大纲，附带ppt、开题报告、任务书、40篇真实参考文献。请注意，这些工具在论文写作中只能作为辅助手段，不能替代人类的思考和创造力。在使用这些工具时，请务必保持审慎和批判性思维，
CTC Loss 数学原理讲解：Connectionist Temporal Classification
CTC Loss 是一种不需要数据对齐的，广泛用于图像文本识别和语音识别任务的损失函数。
AI极速批量换脸！Roop-unleashed下载介绍，可直播
要说AI换脸领域，最开始火的项目就是Roop了，Roop-unleashed作为Roop的嫡系分支，不仅继承了前者的强大基因，更是在功能上实现了重大突破与升级。在控制台中可以查看处理进度，程序执行完毕会打印信息Finished，可以在“打开输出文件夹”中找到换好的文件，也可以在“最终结果”界面的右上
AI 内容分享(十八)：秒懂AI-深度学习四种常用激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax
Softmax是一种常用的激活函数，主要用于多分类问题中，可以将输入的神经元转化为概率分布。ReLU的输出范围是[0, +∞)，而输入值为负数时输出为0，这导致ReLU输出的分布不对称，限制了生成的多样性。Leaky ReLU在输入小于或等于0时，输出一个较小的斜率，避免了完全的“死亡神经元”问题。
Block Transformer：通过全局到局部的语言建模加速LLM推理
在这篇论文中，作者提出了Block Transformer架构，该架构通过在较低层次之间的粗糙块（每个块代表多个令牌）的自注意力来模拟全局依赖性，并在较高层次的每个局部块内解码细粒度的令牌，
从提示工程到代理工程：构建高效AI代理的策略框架概述
从提示工程到代理工程的转变才刚刚开始，未来的路还很长。本文提出的代理工程框架只是一个起点，旨在提供一个实用的设计思路，帮助我们在AI代理的开发和实现上取得进展。随着技术的发展和新方法的出现，构建AI代理的模型和技术将不断增多，这要求我们建立能够适应各种技术的通用框架。通过明确定义代理的任务、行动和所
【深度学习】AI修图——DragGAN原理解析
上一篇，我们讲述了StyleGAN2。这一篇，我们就来讲一个把StyleGAN2作为基底架构的DragGAN。DragGAN的作用主要是对图片进行编辑，说厉害点，可能和AI修图差不多。这篇论文比较新，发表自2023年参考代码：https://github.com/skimai/DragGANAI修图
CNN依旧能战：nnU-Net团队新研究揭示医学图像分割的验证误区，设定先进的验证标准与基线模型
这篇论文研究了在3D医学图像分割领近年引入了许多新的架构和方法，但大多数方法并没有超过2018年的原始nnU-Net基准。作者指出，许多关于新方法的优越性的声称在进行严格验证后并不成立，这揭示了当前在方法验证上存在的不严谨性。
从提示工程到代理工程：构建高效AI代理的策略框架概述
本框架旨在提供一个实用的思维模型，虽不全面，但足以作为一个起点，随后可根据实际需要进行细化和扩展。
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。但麻烦的是，大数人拥有的是CPU，有没有办法能在自己的电脑上用CPU就能
CTF新题型--AI
AI类题目通常涉及到使用或修改AI模型来解决特定的问题。这类题目可能要求选手利用算法对数据进行修改、运算，以实现解题目的.例如，字节跳动安全与风控团队发起的安全AI挑战赛就涵盖了图像文本识别、海量数据分析等方向，而WMCTF2020和TJUCTF新生赛中也有AI相关的题目.在这些题目中，有的是基于神
登天文学顶刊MNRAS！中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线，探测精度达99.8%
其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。然后，由两个 12Å 的窗口连接在一起形成一个 100 元素长的一维通量数组，便能够提供对局部光谱特性和信噪的清晰视图，同时不包括吸收线
目标检测评价指标Precision、Recall、mAP
目标检测评估指标
（13-1）RAG基础知识介绍：RAG模型概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知
开源模型应用落地-知识巩固-如何正确搭建生产级AI服务（一）
将大语言模型集成至vLLM能够带来显著的性能优化和稳定性提升,为用户提供更快捷、更高效的AI服务体验
