【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
本科生毕业论文查ai吗？国内毕业论文有ai检测吗
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，重复率超过10%包退费。有时，AI检测工具可能会出现误判或漏检的情况。因此，在使用AI检测工具的同时，我们还需要结合人工审核和判断，确保论文的原创性
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
该项目专注于汽车划痕检测，与不同类型产品的自主质量检测系统的开发同步。例如，在停车场，这种检测为客户提供了汽车安全无虞的保证；此外，如果发生什么情况，检测系统将有助于仔细处理这种情况。
C++人工智能框架：实现深度学习与神经网络应用
1. 背景介绍1.1 人工智能的崛起人工智能(AI)已经成为当今科技领域最热门的话题之一。随着计算能力的提升和大量数据的可用性，AI技术在各个领域取得了显著的进展。深度学习和神经网络作为AI的核心技术，已经在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了重要的突破。1.2 C++在人工智能领域的应用C
为什么你的RAG不起作用？失败的主要原因和解决方案
本文的目标是揭示普通RAG失败的主要原因，并提供具体策略和方法，使您的RAG更接近生产阶段。
毕业设计：基于深度学习的摄像头人脸识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的摄像头人脸识别系统利用深度学习技术和计算机视觉方法，实现对人脸图像的自动识别和分类。通过深入研究人脸特征提取、卷积神经网络模型构建等关键技术，我们的系统能够在不同的环境和条件下，准确识别和分类人脸。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个
2024年5月第四周LLM重要论文总结
本文总结了2024年5月第四周发表的一些最重要的LLM论文。这些论文的主题包括模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。
C++与人工智能：深度学习与C++实践
1.背景介绍C++与人工智能：深度学习与C++实践1. 背景介绍随着计算机技术的不断发展，人工智能(AI)已经成为了现代科技的重要领域之一。深度学习(Deep Learning)是人工智能的一个重要分支，它通过模拟人类大脑中的神经网络来学习和解决复杂问题。C++是一种高性能、高效的编程语言，在计算机
一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型
当我们谈论人工智能（AI），机器学习（Machine Learning），深度学习（Deep Learning），以及大模型（Large Models）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别，今天我来给大家讲一下。想象一下，你正在
【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型
本文首先介绍视觉模型在人工智能领域的位置，其次对原理概念初步进行说明，之后对推理与训练过程进行详细阐述，最后通过一个实战例子，用极少的代码行数将笔记本电脑的摄像头改装为实时视频监控，目标是让读者通过读完此文，快速上手YOLOv10技术进行物体目标检测，
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
HNU_AI_实验4--深度学习算法及应用
人工智能-实验4第五关可以通过，把img先转换为float32类型，再进行除法即可
