中科院一区顶刊！基于高斯量子改进的粒子群算法GQPSO！效果极佳！
之前经常在论文里看到有将量子粒子群算法应用到各类领域的，但是用的人一旦多了，就没有什么创新性了，审稿人看了也会腻。另外，从测试函数的表现上来讲，量子粒子群相比于原始粒子群其实并没有特别明显的区别。因此今天给大家带来一期高斯量子粒子群算法！
数字化技术对数据全生命周期安全的影响（五）—— 人工智能
人工智能技术对数据安全有显著的双面影响。一方面，AI技术可以通过智能威胁检测、自动化响应和动态访问控制来显著提升数据安全性。另一方面，AI技术的应用也引发了一些新的问题和风险，例如AI驱动的攻击手段，处理数据时的隐私泄露或数据滥用，AI系统模型泄露导致的敏感信息泄露，AI算法偏见和误判导致安全响应的
人工智能视觉深度学习yolov5的学习笔记
人工智能视觉深度学习yolov5的学习笔记
Vitis AI 进阶认知（量化过程详解）
在当今技术快速发展的时代，我们追求的不仅是智能设备的高性能，同时也强调其能效和便携性。Vitis AI量化器便是在这样的背景下应运而生的一个工具，它通过将神经网络模型的数据精度从32位浮点数降低到8位整数，极大地缩减了模型的体积和计算需求，而通过精心设计的校准和微调过程，又能确保模型的预测准确性基本
LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署
LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案，帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。简化大模型训练流程：通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置，降低用户在训练大模型时的技术门槛，使得即使是初学者也能轻松上手。增强
权重共享的理解
在PyTorch中，权重共享是通过将多个层或模块的参数设置为同一个变量来实现的。这意味着这些层或模块在训练过程中会更新相同的权重，从而共享相同的特征表示。假设我们想要构建一个简单的网络，其中两个全连接层共享相同的权重和偏置。# 如果提供了权重和偏置，则直接使用else:else:创建一个共享权重的网
教您使用AI生成代码，DevEco CodeGenie 使用指南
截止到目前为止，我的DevEco studio已经用三种AI编码工具了，分别是github 的Copilot、阿里的通义灵码、华为的CodeGenie。安装好了之后，就重启IDE，出现下面这个界面就说明安装成功了。
深度学习笔记
神经网络主要原理图：神经网络主要有两个函数：线性函数、激活函数。包含两个参数：M未知数的系数、b偏置数。在模型训练好之后：对应的inputs和outputs为输入和输出内容如：将英文内容输入输出翻译为中文。但在训练模型时需要同时将语义相近的中文和英文分别在inputs和outputs输入之后通过最上
最新爆火的开源AI项目 | LivePortrait 本地安装教程
LivePortrait 本地部署教程，强大且开源的可控人像AI视频生成
AI模型应该追求全能还是专精
在对AI模型进行评估时，应根据具体的业务需求和应用背景综合考量各项指标的权重。所有这些指标都构成了模型性能的全貌，但在不同场景下的优先级不同。通过细致的测试和评估，可以选择或调整最适合当前任务的模型。通过上述多维度的策略，我们可以设计出既具有高度专业性又具备良好扩展性的AI模型，能够在保持对特定任务
Datawhale AI 夏令营 Task1：跑通YOLO方案baseline！
夏令营Task 1
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
