数据挖掘在人工智能行业的应用：实现更强大的AI系统
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能系统可以被设计成能够理解人类语言、识别图像、自主决策、学习等。数据挖掘(Data Mining)是一种应用于大数据环境中的计算机科学技术，它旨在从大量数据中发现有用的模式、规
AI赋能金融创新：ChatGPT引领量化交易新时代
本书是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。本书通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT
英伟达黄仁勋发布GB200，比H100推理能力提高30倍，能耗降低25倍，将AI4S能力做成微服务
史上最大规模 GTC 开幕
毕业设计：基于深度学习的短文本情感分析 人工智能
毕业设计选题：基于深度学习的短文本情感分析通过结合深度学习和计算机视觉技术，该设计提出了一种能够有效捕捉短文本语义信息并关注关键特征的模型。为计算机毕业生提供了一个有意义的研究课题，同时也为情感分析领域的进一步发展提供了新的思路和方法。通过探索融合语义与注意力机制的Bi-LSTM模型，对于计算机专业
高清晰度AI图像合成新突破，Nvidia的DistriFusion实现6.1倍速度提升
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PTA L1-064 估值一亿的AI核心代码,详解+每一个测试点的分析
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爆肝！测了6个国产AI大模型，冒死说几句大实话...
出品：「顿悟山丘」咨询策划：黄哲铿 Mr.K、张建华、李国山、黄勇测评：Wendy.L上一期我们说过，笔者连续好几夜爆肝，一口气亲自测试了6款大模型，虽然收获了无数槽点和笑点，但不得不说，咱国产这几家大模型才俊们，也还是有点东西的。为了帮助各位读者更快找到适合自己的大模型应用，于是索性又继续爆肝，整
AI后起之秀Kimi，能否赶超ChatGPT：一场技术与创新的较量
重点设立空间信息、数据库、虚拟现实、计算机网络、物联网、云计算、时空大数据、实景三维、人工智能等数字城市建设领域的新技术、新产品、新方案、新成果展示。Kimi作为AI领域的后起之秀，虽然在技术成熟度和市场认知度上尚需时日，但其在特定领域的精准定位和对用户需求的深刻理解，为其提供了独特的竞争优势。本文
GPT-SoVITS-WebUI可以中文声音克隆开源AI工具简介
大佬研发的低成本AI音色克隆软件，作为一种新兴的网络界面工具，具有自主学习、高效合成、支持多语言等特点，在语音领域中受到极高的关注和重视。它不仅能够迅速训练高质量的文本到语音模型，更能够克服声音质量和口音差异的影响，在语音合成中发挥既有的功效。同时，GPT-SoVITS-WebUI具有零次学习和少量
解密 LLAMA2 代码：揭开语言人工智能惊奇的秘密
在不断发展的 AI 和自然语言处理领域，深度学习模型的突破推动着机器理解和生成人类语言的能力。在这些杰出的模型中，LLAMA2 Transformer 脱颖而出，成为真正的游戏规则改变者，将语言理解和生成的可能性推向新的高度。LLAMA2 基于 Transformer 架构，融入了先进技术和架构创新
【PTA】L1-064 估值一亿的AI核心代码（详C++）
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AI辅写的疑似度：多少才算正常？
综上所述，AI辅写的疑似度问题是一个复杂的问题，其正常范围也没有统一标准。在实际应用中，我们应关注疑似度问题，选择可靠的AI辅写工具，了解其工作原理和算法准确性。同时，根据具体情境和用途，合理调整关键词和主题的选择，并对生成的文本进行必要的修改和润色。一般来说，AI辅写工具会提供一个疑似度百分比，用
AI 绘画Stable Diffusion 研究（十三）SD数字人制作工具SadTlaker使用教程
想必大家经常看到，无论是在产品营销还是品牌推广时，很多人经常以数字人的方式来为自己创造财富。：可以使用chatgpt 生成文案，再使用配音工具生成音频，保存起来。其实很简单，只需要在stable diffusion上安装sadtalker插件就能轻松生成自己的数字人。图片： 准备一张人物正面图片，我
【神经网络模型】——AI大模型学习
根据任务类型（如分类、回归、序列生成等），选择合适的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失等）和优化器（如 SGD、Adam、RMSprop 等）。学习各种类型的大模型架构和算法，如BERT、GPT、Transformer、ResNet等，理解它们的原理、优缺点和适用场景。迁移学习和模型蒸馏是训练 A
AI 世界的“万能钥匙”: 中转地址 和 API Key
而API Key，作为这张万能门票，使得用户能够无缝地游览这个主题公园中的每一个角落，享受每一项AI带来的乐趣和便利。正如万能钥匙成为连接用户和游乐设施的桥梁，API Key 在 AI 的世界里扮演了类似的角色，成为了连接用户与各种 AI 应用的关键。：对于那些使用 AI 辅助软件的普通用户，API
AI时代，我靠2个页面，一个AI产品开始变现
后端主要就是java、springboot，当然后来也试过写过一个Python版本的，基于flask，整体来说的话并没有太大区别(主要还是我Python也没那么熟写的不多但是没太大影响)，虽然很多大模型都主要提供的Python版本的api，我是用阿里开发的idea上的代码插件转换成java的，所以其
新规正式发布 | 百度深度参编《生成式人工智能服务安全基本要求》
作为人工智能领军企业，百度高度重视大模型安全风险防范的能力建设和生态建设。与此同时，依托于百度大模型安全实践经验，百度从大模型全生命周期视角出发，总结出的一套从服务提供方视角的应对思路，方案涵盖大模型训练/精调/推理、大模型部署、大模型业务运营等关键阶段，提供全流程的包含数据安全与隐私保护方案、模型
人工智能课程设计：基于CNN和LSTM的MSTAR数据集分析与处理（python实训）
在目标分类任务中，CNN通过卓越的图像特征学习能力，能够捕捉图像中的空间特征。在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的影响的原因。Loss曲线整体是向下降的一个趋势，并且最后是趋于稳定，说明整个模型的收敛效
Quiet-STaR:让语言模型在“说话”前思考
本文将介绍一篇3月的论文Quiet-STaR：这是一种新的方法，通过鼓励LLM发展一种“内心独白”的形式来解决这一限制，这种基本原理生成有助于LLM通过完成任务或回答问题所涉及的步骤进行推理，最终获得更准确和结构良好的输出。
ICLR 2024 | Meta AI提出ViT寄存器结构，巧妙消除大型ViT中的伪影以提高性能
在这项工作中，作者对 DINOv2 模型特征图中的伪影进行了详尽的研究，并发现这种现象存在于多个现有的流行ViT模型中。作者提供了一种简单的检测伪影的方法，即通过测量token的特征范数来实现。通过研究这些token的局部位置和全局特征信息，作者发现，这些token对于模型性能损失存在一定的影响，并
