【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
多模态AI通过结合不同类型的数据（如图像、文本、音频）来增强模型的表现，适用于自动驾驶、医疗诊断等复杂场景。其核心挑战是如何有效融合和处理模态之间的差异和不一致性。实现方法通常包括使用预训练模型提取特征，并通过拼接或注意力机制进行模态融合。随着多模态生成模型和大规模预训练技术的进步，未来多模态AI将
《未来二十年，AI、区块链、云与大数据技术引领全球变革》
未来二十年，人工智能、区块链、云计算和大数据将继续引领科技发展的潮流，深刻改变人们的生活方式和社会经济结构。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，我们有理由相信这些核心技术将为人类社会的未来发展注入强大的动力。个人和企业应紧跟科技发展的步伐，不断提升自身技能与竞争力以应对未来的挑战与机遇。
ai伴学之“修图”
偶一张孩子专注的抓拍，通过与ai探讨修图心得让做图理念更完备。(笔记模板由python脚本于2024年08月25日 18:23:49创建，本篇笔记适合喜欢搞图的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free：大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程，不仅仅是基础那么简单……
#Datawhale #AI夏令营 #针对城市管理中违规行为的智能识别系统——YOLO解决方案 (2)
这篇文章延续上次对跑通Baseline的分享与讲解，对模型进行深入解读，并初步探讨进阶方案。本篇文章是对task2任务的详细讲解，进行了进阶学习、思路拓展和初步模型优化，后续会继续深化学习，尝试更多模型优化方案，持续分享。
足球比赛是否存在预测法？AI+泊松分布足球预测方法详解
综上所述，AI与泊松分布的结合已经成为了如今足球预测的“通解”，也是目前潜力较大的预测方案，随着AI技术的不断提升，以及开发者对于AI的深入利用，AI不仅会与泊松分布融合，还将与蒙特卡洛、贝叶斯、ELO等个项技术相互结合促进，得以让足球预测的命中率更进一步。示例系统提取码:91r7。
IEEE-trans“水刊”系列！审稿最快3周！一投就中，非OA，稳稳的黑马潜力刊！
作为一本比较接地气的期刊，其注重实验和实用价值，网友分享的投稿经验，平均审稿周期一般在3-6周。目前，该刊影响因子和发文数量整体呈现上升趋势，偶有回落但未来的潜力很大。
Krita AI Diffusion 插件安装与配置指南
Krita AI Diffusion 插件安装与配置指南 krita-ai-diffusion Streamlined interface for generating images with AI in Krita. Inpain
数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知行动方案的框架及目标
监测感知数据是构建数字孪生水利体系的前提和基础。，推进物理流域监测系统科学建设和高频乃至在线运行，提升水利对象全要素和治理管理全过程智能监测感知能力，为数字孪生水利的高保真建设运行提供有力算据保障，支撑构建具有“四预”功能的数字孪生水利体系，驱动引领水利高质量发展。
Segment-and-Track Anything配置以及使用说明
Segment-and-Track Anything视频分割超详教程
AI：287-向量化人工智能算法-提升计算效率的策略与实现
向量化是提高人工智能算法计算效率的关键技术之一。通过将操作应用于向量或矩阵，而不是逐个元素处理，向量化可以显著加速计算过程。本文将探讨向量化的基本概念、实现方法，并提供Python代码示例，以帮助读者理解如何在人工智能算法中应用这一技术。
AI：285-YOLOv8改进深度解析 | DynamicHead检测头的原论文复现与性能评估
DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的特征自适应地调整检测头的参数，以提高检测性能。
轻院课程-VulnHub-AI-web-1.0靶机渗透
难度：中级网络：DHCP网络模式：NAT该框旨在测试渗透测试人员的技能。目标很简单。从 /root/flag.txt 获取标志。枚举框，获取低特权 shell，然后将权限升级到 root目标：获取 root 特权、拿到flag。
【轻松掌握】使用Spring-AI轻松访问大模型&本地化部署并搭建UI界面访问指南
通过本文你将学会1.快速上手Spring-AI：聊天、图像、音频翻译、文本转语音、多模态应用2.Ollama本地部署：高效安装与配置3.Lobe Chat与WebUI：直观界面，轻松访问本地大模型
CLion和IDEA集成的ai代码助手——通义灵码的使用及其自动代码补全的禁用设置等使用优化
通义灵码，作为智能编码助手，可以在进行编码工作时，为你提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等辅助编码工作的功能。
手把手搭建微信机器人，帮你雇一个24小时在线的个人 AI 助理（上）
动手捏一个基于 LLM 的微信机器人，有手就能做
超越 RAG 基础：AI 应用的高级策略
作者：来自我们最近深入探讨了检索增强生成 () 的世界，重点讨论了在概念验证阶段之后构建 RAG 应用程序的关键注意事项。我们的演讲者是 Elastic 的首席解决方案架构师 Lily Adler 和 Cohere 的高级产品经理 Maxime Voisin，他们就这一不断发展的自然语言处理 ()
概率分布深度解析：PMF、PDF和CDF的技术指南
本文将深入探讨概率分布，详细阐述概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）这些核心概念，并通过实际示例进行说明。
【通俗理解】边缘概率分布——从全局到局部的概率探索
其中，X代表天气（晴天、雨天），Y代表心情（好、坏）。给定两个变量X和Y的联合概率分布。
ai变声：视频怎么变音？分享6个语音变声器，视频变声不再难！
想过如何让自己的直播内容更吸引人吗？你是否希望通过变声器来打造独特的声音效果？或者，如何用创意声音提升观众的互动体验呢？随着直播行业的不断发展，每位主播都在努力寻找吸引观众的独特方式，而变声器正是他们提升创意与互动的一大利器。无论是在抖音还是其他平台，变声器都能为主播带来与众不同的声音效果，为直播增
AI人工智能 卷积神经网络（CNN）
在架构上，普通的神经网络接收输入并通过一系列隐藏层转换它。在神经元的帮助下，每层都连接到另一层。普通神经网络的主要缺点是它们不能很好地扩展到完整的图像。CNN 的体系结构具有三维排列的神经元，称为宽度，高度和深度。当前图层中的每个神经元都连接到前一图层的一小部分输出。它类似于在输入图像上叠加一个。
