AI：104-基于深度学习的课堂变革与教学策略
基于深度学习的课堂变革与教学策略：随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其重要分支，正逐渐渗透到教育领域，为传统的课堂教学带来了全新的变革。本文将探讨基于深度学习的课堂变革，并通过具体的代码实例展示其在教学策略方面的应用。
【AI】深度学习在编码中的应用（8）
接上文，本文来梳理和学习智能编码中， 基于残差编码的框架。智能图像编解码器的成功也推动了智能视频编解码器的发展。传统的视频压缩方法依靠预测编码对运动信息和残差信息分别进行编码。根据时-空域冗余消除方式和阶段不同，现有相关方法可分为基于残差编码的框架、基于条件编码的框架、基于3D自编码器的框架和其他架
人工智能--认知放大器（上）
机器学习（Machine Learning，简称ML），是人工智能的分支，专注于使用数据和算法，模仿人类学习的方式，逐步提高自身的准确性。神经网络（Neural Networks，简称NN），深度学习的基本组成部分，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由神经元和层次组成，通过学习
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域
总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
此外，它表明传统的数据增强技术使 RL 算法能够在基于像素的控制和基于状态的控制方面胜过复杂的 SOTA 任务。从上图可以明显的看出，基于 SA 的数据增强方式可以将形状保留下来，但样式（包括颜色、纹理和对比度）是随机的。基于特征空间的数据增强首先将图像转换为嵌入或表示，然后对图像的嵌入执行数据增强
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
毕业设计-基于深度学习的锂电池极片缺陷检测算法 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
基于深度学习的锂电池极片缺陷检测系统的毕业设计。锂电池的质量和性能对于电子产品的可靠性和使用寿命至关重要。然而，锂电池极片缺陷可能导致电池性能下降甚至安全隐患。为了解决这个问题，本设计采用了深度学习技术，特别是基于YOLOv5的算法，实现对锂电池极片缺陷的准确检测。该系统在锂电池极片缺陷检测方面表现
字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)
按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模型
针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。
毕业设计——基于深度学习的医学图像处理分析平台，AI全自动疾病诊断
编码器模块：分为图像编码器（Images encoder）与文本编码器（Text encoder）模块，图像编码器将输入图像编码成一个包含语义信息的高维向量，同理文本编码器将病人的病历文本信息进行特征提取并将其编码成包含病历语义信息的高维向量。基于强化学习的交互模块：该模块基于价值网络的DDQN算法
Window10环境搭建2：下载CUDA
首先要知道自己电脑支持的最高CUDA版本，按下Win+R,输入cmdnvidia-smi这里显示的就是你的设备允许安装的最大版本CUDA。
毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习 目标检测 人工智能 算法
基于深度学习的玉米叶病虫害识别系统，用于毕业设计。该系统利用先进的深度学习算法，通过对玉米叶片图像进行分析和处理，实现对不同类型的叶病和虫害的准确识别。我们采用了经典的CNN架构和数据增强技术，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。通过大规模的数据集训练和验证，我们的系统在测试集上取得了令人满意的准确性和稳
RAG中的3个高级检索技巧
本文将探讨三种有效的技术来增强基于rag的应用程序中的文档检索，通过结合这些技术，可以检索与用户查询密切匹配的更相关的文档，从而生成更好的答案。
MMSeg框架segformer模型训练自己的数据集
mmsegmentation训练跑自己的数据集改配置文件，包含多卡跑、单卡跑、可视化日志等
机器学习、人工智能、深度学习的关系
传统的机器学习方法在面对数据量激增的情况下，其性能表现得差强人意，与此形成鲜明对比的是，深度学习反而表现出卓越的性能，特别是在2010年之后，各种深度学习框架的发布及其在各领域的突出表现，更进一步促进了深度学习算法的发展。人工智能范围很广，它是一门新的科学与工程，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）
AI：11-基于深度学习的鱼类识别
当今，人工智能和深度学习已经成为许多领域的关键技术。在生态学和环境保护领域，鱼类识别是一项重要的任务，因为准确识别和监测鱼类种群对于保护水生生物多样性和可持续渔业管理至关重要。基于深度学习的鱼类识别系统能够自动识别和分类不同种类的鱼类，为生态学研究和渔业管理提供有力的工具。基于深度学习的鱼类识别系统
4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍
本文将介绍和比较使用LLM转换非结构化文本的四种方法，这些方法在不同的场景中都可能会用到。
transformer概述和swin-transformer详解
transformer和swin-transformer
