智能相机背后的图像防抖(IS)技术介绍

在现代摄影和视频拍摄中,防抖技术已成为必不可少的一部分。随着智能手机、相机和其他成像设备的普及,防抖技术的需求也越来越高。本文将详细介绍几种主要的防抖技术,包括光学防抖(OIS)、电子防抖(EIS)、人工智能防抖(AIS)、数字防抖(DIS)、混合防抖(HIS)、机械防抖以及传感器融合防抖。

单目深度估计---- MiDaS DPT与Depth-Anything比较

DPT(‌Dense Predictive Transformers)‌与MiDaS都是深度学习模型,‌用于密集预测任务,‌如单目深度估计和语义分割。‌根据最新的研究和对比实验,‌DPT在多个方面展现出了对MiDaS的优势。‌:‌DPT-Hybrid与MiDaS相比,‌平均相对改进率超过了23%,‌

CosyVoice TTS实时语音合成语音克隆流式api接口,requests请求使用案例

参考:主要改动app.py 、cosyvoice.py两个文件,这里用的CosyVoice docker环境测试。

人脸操作:从检测到识别的全景指南

人脸操作技术从检测到识别,再到特征提取,涵盖了计算机视觉中多个重要方面。通过掌握这些技术,你可以在许多实际应用中实现人脸处理的功能,从而推动智能系统的应用和发展。希望本文能够帮助你更好地理解和应用人脸操作技术,为你在计算机视觉领域的探索提供有用的参考。

【计算机方向】中科院三区,最快1个月accept,还是非OA,速投!

总体来说,此期刊为SCI三区,IF:2.8,自引率较低,根据网友经验来看,最快1个月左右录用,最慢6个月左右录用,有该领域的作者可以投稿试试哦~~~知识工程、人工智能、专家系统、 大数据、自然语言处理、机器视觉、分析、 普适计算、人工智能计算模型、混合计算 智能系统、数据包络分析。物联网对各种物联网

最全盘点,聊聊人工智能行业,业界认可含金量极高的AI证书

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【人工智能】Transformers之Pipeline(十四):问答(question-answering)

本文对transformers之pipeline的问答(question-answering)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NLP中的问答(question-answering)模型。

深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)

电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch 在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。

20240830 每日AI必读资讯

可通过 Gemini API 和 Google AI Studio 访问,名称分别为 Gemini-1.5-pro-exp-0827 和 Gemini-1.5-flash-exp-0827。- 这些模型包括全面的改进,尤其是在1.5 Flash模型的许多内部基准测试中性能显著提升,同时在复杂提示和编

6种有效的时间序列数据特征工程技术(使用Python)

在本文中,我们将探讨使用日期时间列提取有用信息的各种特征工程技术。

2024最新SD ComfyUI零基础入门教程:安装ComfyUI

ComfyUI就像拥有一支神奇魔杖,可以轻松创造出令人惊叹的AI生成艺术。从本质上讲,ComfyUI是构建在Stable Diffusion之上的基于节点的图形用户界面(GUI),而Stable Diffusion是一种最先进的深度学习模型,可以根据文本描述生成图像。但ComfyUI真正特别之处在于

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查看、指定使用的 GPU 数量和编号

在使用 PyTorch 框架时,可以通过以下步骤查看可用的 GPU 数量,指定使用的 GPU 编号,并在代码中体现这一点。

生成式人工智能最重要的三个神经网络,从谷歌DeepDream、Magenta、到NVIDIA的StyleGAN

神经网络是生成式人工智能的基础,使机器能够生成模仿真实数据分布的新数据实例。

SQL AI 工具:颠覆数据库管理与分析的创新力量

随着大数据时代的到来,企业在数据处理和分析方面面临着前所未有的挑战。传统的SQL查询虽然强大,但在面对海量数据和复杂的业务逻辑时,往往显得力不从心。SQL AI工具的出现,为数据处理和分析带来了新的希望。本文将介绍SQL AI工具的定义、优势、应用场景及其未来发展趋势。

【人工智能】讯飞星火Prompt提示词工程基础学习

Prompt,简单来说它是给AI模型的指令,通常被称为提示词,在AI模型中起着关键的作用。

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小文件写入性能 5 倍于 S3FS,JuiceFS 加速生信研究

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机器学习概述,深度学习,人工智能,无监督学习,有监督学习,增量学习,预处理,回归问题,分类问题

学习的核心在与改善性能,通过数据对算法的反复锤炼,不断提升函数预测的准确性,直至获得能够满。有些情况每个样本的每个特征值具体的值并不重要,但是每个样本特征值的占比更加重要。将学习过程和应用过程统一起来,在应用的同时,以增量的方式不断学习新的内容,边训练、边预测。根据样本数据,建立用于联系输出和输出的