智能笔墨：AI大模型引领多领域创作与全球交流【文末送书-26】
智能笔墨：AI大模型引领多领域创作与全球交流【文末送书-26】随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI大模型如GPT-3.5等正在改变着传统写作的面貌，为创作者们提供了高效、创新的写作工具。这些强大的语言模型不仅能够生成自然流畅的文本，还具备理解和学习的能力，从而在各个领域实现更为智能化的写作过程。
Sora：开启视频创作未来的AI革命。Chatgpt
在人工智能技术迅猛发展的今天，OpenAI推出的AI视频模型Sora代表了视频创作领域的一次重大革新。Sora凭借其卓越的性能和前瞻性技术，不仅提高了视频制作的效率和质量，还开辟了全新的创作可能性。本文深入探讨了Sora的核心技术特点，包括其先进的神经网络结构、数据处理能力和学习算法，展现了它在视频
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法
神经元是神经网络的基本组成单元，其底层算法主要包括输入加权和激活函数两个部分。每个神经元都与其前后层的每个神经元相互连接的三层神经元，看起来让人相当惊奇。但是，计算信号如何经过一层一层的神经元，从输入变成输出，这个过程似乎有点令人生畏，这好像是一种非常艰苦的工作。即使此后，我们将使用计算机做这些工作
《穿越神经网络的奇妙世界：探索人工智能的未来之路》
随着数据的爆炸性增长和计算能力的提升，神经网络算法在过去几年中取得了巨大的进步。从最早的感知机到如今的深度神经网络，神经网络算法已经成为解决复杂问题的强大工具。神经网络算法作为人工智能的核心技术之一，其在各个领域的应用前景广阔。未来，随着技术的不断进步和创新，我们将迎来人工智能的黄金时代。让我们一起
特斯拉FSD的神经网络（Tesla 2022 AI Day）
特斯拉FSD的神经网络关于注意力机制在视觉中的使用分析和特斯拉语言模型分割拓扑网络的技术分析解读
政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例
咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入，可以想象到这个示例估计会非常有趣。为什么用3层神经网络呢？第一层为输入层，最后一层为输出层，中间层我们
RISC-V SoC + AI | 在全志 D1「哪吒」开发板上，跑个 ncnn 神经网络推理框架的 demo
比如这是它检测出的南京市长 江大桥上边的车车车车。对于 ②，我们需要把 ncnn 目录中的 build-c906/examples/nanodet 复制进去，在 ncnn-assets中下载 nanodet_m.bin 和 nanodet_m.param 两个文件放进去，再放入一张你想检测的图片即可
AI：135-基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复
基于卷积神经网络的艺术品瑕疵检测与修复随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也日益广泛。本文将重点关注人工智能在文化遗产保护领域中的应用，具体探讨基于卷积神经网络（CNN）的艺术品瑕疵检测与修复技术。通过深度学习的方法，我们可以在保护文化艺术品的过程中更加精准地检测和修复潜在的瑕疵，为后人留
ChatGPT常用prompts汇总
ChatGPT是目前最先进的自然语言生成模型之一，但如何构建合适的Prompt提示词对于模型的表现至关重要。在这篇博客中，我们将汇总一些常用的Prompts，以便使用者更好地指导模型输出符合预期的内容。无论您是初学者还是经验丰富的ChatGPT用户，这篇博客都将为您提供实用的指导和帮助。
AI论文速读 | 2024【综述】图神经网络在智能交通系统中的应用
智能交通系统（ITS）在缓解交通拥堵、降低交通事故发生率以及提升城市规划效率等方面扮演着至关重要的角色。但由于交通网络结构的复杂性，传统的机器学习及统计方法正逐渐显得不足以应对这些挑战。随着人工智能时代的来临，深度学习框架在众多领域取得了突破性的进展，并且被广泛认为是解决这些复杂问题的有效手段。特别
探索模块化神经网络在现代人工智能中的功效和应用
在快速发展的人工智能领域，模块化神经网络 (MNN) 已成为一项关键创新。与遵循整体方法的传统神经网络架构不同，MNN 采用分散式结构。本文深入探讨了 MNN 的基础知识、它们的优势、应用以及它们带来的挑战。
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
中电金信联合国电南自利用源启·行业AI平台的基础技术支撑，结合大数据、微服务等技术，基于国产软硬件系统，在统一标准规范体系、安全管理体系、运维保障体系下，构建了面向新能源“产营运维管”的全栈国产化数智平台，完成针对电力设备运行的智能预警算法在线建模、训练和优化，实现运行状态异常检测及预警，预测设备劣
AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测
随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一项严重挑战。人工智能技术的快速发展为解决交通拥堵问题提供了新的可能性。本文将介绍一种基于卷积神经网络（CNN）的交通拥堵预测方法，并提供相应的代码实例，展示其在实际应用中的潜力。交通拥堵对城市居民和经济活动带来了严重的影响。为了更有效地管理城市交通，
神经网络与人类智能的融合：实现人工智能的高峰
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能行为的科学。人类智能包括学习、理解语言、认知、决策等多种能力。在过去几十年中，人工智能研究取得了显著的进展，尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，人工智能仍然远远不及人类在
一、对人工智能大模型了解与认知
月黑风高，乌云密布，树木低垂，黯淡沉闷。这黎明前的风暴，预示着新时代的变革即将到来。在一个8线小城市的办公室中世界上有男人、女人、人妖，米国有1/3男，2/3女…，以后会增加一个非常重要的人种，他就像孙悟空拔毫毛，变化出拥有各种本事的自己。如果咱们不懂驾驭他，做他的师傅，咱们可就被统治了。这是什么妖
人工智能卷积神经网络，CNN，梯度下降
通过这篇文章你可以了解人工智能卷积神经网络相关知识，梯度下降计算，等相关概念理解。可以用于复习人工智能相关知识。通俗易懂，易于理解。
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。
人工智能SCI二区期刊Applied Intelligence高被引录用论文合集，含2024最新
该刊由SPRINGER出版商于1991年创刊，刊期Bimonthly，专注于人工智能和神经网络的研究，重点关注有关创新智能系统的方法论及其在解决现实生活复杂问题的研究进展，目前已经被国际重要权威数据库SCIE、SCI收录。值得一提的是，Applied Intelligence审稿周期最快18天录用，
使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练
SPIN从AlphaGo Zero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。
【人工智能】使用Python构建神经网络模型预测房价
一 、实验目的熟悉 python 的语法使用掌握深度学习的全过程深刻理解并且掌握全连接神经网络的工作原理二 、实验内容用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用 python 的 numpy 库搭建一个单层的全连接神经网络用于拟合这个线性回归函数来预测 Boston 的房价。三 、实验原理构建模型和完
