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【专家系统】专家系统概述，应用场景，项目实践及案例分析，附带代码示例
专家系统是一种智能计算机程序系统，它包含了某个领域专家水平的知识与经验，能够应用人工智能技术和计算机技术，根据系统中的知识与经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
高效的时间序列可视化：减少认知负荷获得更清晰的洞察
在本文中,我们将探讨使真实世界的**疫苗接种数据**来可视化单个时间序列和多个时间序列。
AI：241-YOLOv8主干网络改进 | 基于PPHGNetV2的超级轻量化与精度提升【极限涨点】
PPHGNetV2是由百度飞桨团队提出的一种轻量化特征提取网络，专为实时检测任务设计。其在架构上采用了深度可分离卷积、通道注意力机制和多尺度特征融合策略，使得网络在轻量化的同时保持了较高的特征提取能力。PPHGNetV2的这种设计思想非常适合应用在YOLOv8的改进中。本文深入探讨了如何通过引入PP
“萝卜快跑”市场、算力、技术、大模型解析！
而规划大模型，基于对大量人驾数据的训练学习，正在实现从拟人到超越人的跃升，逐步形成在强交互场景更完善的安全处理能力，以及预判和规避潜在风险的能力。可租可买，随用随开，按小时计费，环境可以保存，huggingface，github访问速度快，同时支持镜像定制，边缘计算、量子计算、绿色计算、高性能计算和
开源模型应用落地-业务整合篇-多种方式调用AI服务（一）
将模型运行起来只是建设高楼的第一步，实现我们最终目标的关键在于与业务整合，提供完整可交付的功能。接下来，我将逐步由浅入深地指导您将项目落地，确保每个环节都得到妥善处理。
Segment-anything学习到微调系列2_SAM细节理解和部分代码
SAM初步理解，简单介绍模型框架，不涉及细节和代码SAM细节理解，对各模块结合代码进一步分析SAM微调实例，原始代码涉及隐私，此部分使用公开的VOC2007数据集，Point和Box作为提示进行mask decoder微调讲解此篇为第二部分，如果已看过第一部分的，可以跳过下文的模型总览中介绍输入输出
SCI论文发表：构建清晰论文框架的10个原则 （附思维导图，建议收藏）
他提出的第一个重要原则就是“一篇文章只提出一个中心命题” ，近期有学员收到的顶刊审稿意见也有很重要的一条“Parts of the results section is packed with information that is not justified by the aim (结果部分包含了
Agent让大模型从“解释问题”到“解决问题”
大模型要实现从“解释”问题到“解决”问题的跨越，就离不开Agent。目前Agent有两条实现路径：1.SOP+BOM，提前对解决问题流程抽取，根据问题调用相应处理问题流程2.设定奖励规则，用RL算法让Agent自主探索文章主要是介绍了SOP+BOM的agent实现路径。这条实现路径更可控更适合当前企
《黑神话.悟空》与人工智能AI重塑经典与探索未来的交织
黑神话：悟空》与AI技术的紧密结合为我们展示了未来游戏产业的无限可能性和创新空间。通过AI技术的应用，游戏开发者能够创造出更加真实、复杂和有趣的游戏世界和角色形象；玩家也能够享受到。
病理AI领域的常用开源工具汇总
ImageJ是一个免费的开源图像处理软件，由美国国家卫生研究院（NIH）开发。它基于Java语言，因此具有良好的跨平台兼容性，可以在Windows、Mac OS、Linux等操作系统上运行。ImageJ不仅能够处理常规的图像编辑和分析任务，还支持复杂的图像分析功能，如细胞计数、荧光成像分析等。此外，
01--SpringAI接入大模型,chatgpt,Java接入人工智能大模型
我们先创建一个根项目、之后在根项目中创建AI模块。
零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习（六）
前言本文主要讲神经网络的上半部分。这篇文章开始有很多公式了，这些公式都很简单，但是如果是不经常在脑海里思考公式的人，那可能需要多花点时间做一下自我训练，个人感觉，也就几天时间，就能把自己感觉给调整出来。习惯了公式看下面内容就会轻松很多，另外如果要深入学习人工智能，熟练的认知公式也是个必须的事情。另外
【人工智能】AI虚拟主播制作初体验：从生成数字人到视频创作全流程
数字人这个概念其实早在前几年就已经引起了广泛关注。然而，当时生成数字人的技术还没有如今这样成熟和易于操作，更多的是一些高端玩家能够玩转，对于我们普通人来说几乎是遥不可及的。而现在，随着AI技术的发展，我们可以借助AI绘画工具生成数字人图像，并通过D-ID让其“活起来”，大致了解AI虚拟主播的生成，时
深度学习目标检测入门COCO数据集
(str orstringroot 参数为图像所在的目录 annFile为标注文件所在的路径val2017:包含 COCO数据集2017 验证集 内容为图片 1Gcounts:如果"counts"为 [3,2,1,4]，则表示：3个背景像素2个前景像素1个背景像素4个前景像素。
【最新最热】几何朗兰兹猜想终获破解！跨越30年研究，800余页证明论文问世，中国学者陈麟卓越贡献！
作为清华大学丘成桐数学科学中心的助理教授，陈麟不仅在数学领域展现出了非凡的才华，更在几何朗兰兹纲领的研究中留下了深刻的印记。这一等价关系的建立，不仅是数学抽象概念的碰撞，更是对几何与代数深刻联系的洞察。在这一框架下，“波”与“频谱”的概念被赋予了新的数学意义：特殊函数构成了“波”的海洋，而代数对象则
开源AI大模型测评网站
多个 AI 模型的排行榜和详细的性能评估，包括总排行榜、基础能力排行榜、安全类模型排行榜、金融领域应用排行榜、汽车领域应用排行榜以及工业领域应用排行榜。CLUE中文语言理解基准测评。
联邦学习+语义通信阅读记录（六）
发送者无法知道。发射机上的实际可观察数据也可能与共享背景知识库中的经验数据分布不相同。针对这些实际问题，本文提出了一种基于神经网络的新型图像传输语义通信系统，其中任务在发射者处是无意识的，数据环境是动态的。该系统由两个主要部分组成，即语义编码（SC）网络和数据自适应（DA）网络。SC 网络学习如何使
AI：38-基于深度学习的抽烟行为检测
随着人工智能的迅猛发展，它在各个领域展现出了广泛的应用潜力。其中，基于深度学习的抽烟行为检测技术引起了人们的极大兴趣。这项技术利用计算机视觉和深度学习算法，能够自动检测和监测人们的抽烟行为，为烟草控制和公共卫生提供了新的手段。本文将深入探讨基于深度学习的抽烟行为检测技术的原理和方法，并提供相关代码，
20240822 每日AI必读资讯
通过精细调校的 GPT-4o 模型，Genie 在上周二宣布的新 SWE-bench Verified 基准上取得了 43.8%的 SOTA 分数。Genie 在 SWE-bench Full 上也保持了 30.08%的 SOTA 分数，超越了其之前的 19.27%的 SOTA 分数，成为该基准历史
