高通AI Engine SDK（QNN）使用教程（环境配置、模型转换、量化、推理、分析）
高通AI Engine使用教程
案例分享 | 集和诚AI边缘计算赋能低速无人车
采用CPU+GPU的双重架构方案，搭载Intel® Xeon® E or 9th/8th-Gen Core™处理器，WP机型具备1*PCIe X16(X16信号), 最高支持350W显卡，在此项目中采用RTX-3080高算力GPU卡做深度学习，实现雷视融合数据结构化，DC 9-35V宽压直流供电适合
Three 三维向量（Vector3）
该类表示的是一个三维向量（3D一个三维向量表示的是一个有顺序的、三个为一组的数字组合（标记为x、y和z）， 可被用来表示很多事物。一个位于三维空间中的点。一个在三维空间中的方向与长度的定义。在three.js中，长度总是从(0, 0, 0)到(x, y, z)的（欧几里德距离，即直线距离）， 方向也
2024下半年国际学术会议一览表
ICCBD+AI 2024将在江西景德镇这座历史悠久的城市中，汇聚全球顶尖学者与业界精英，共同探讨计算机科学的最新进展、大数据处理的创新策略以及人工智能在各领域的深度应用。同时，会议还将关注机器人技术的伦理、法律与社会影响，确保技术的健康发展与社会和谐共存。在科技与人文的交汇点，2024年的国际学术
AI 定位！只需一张图片就能找到你，锁定具体位置！精确到经纬度
最近,一款名为GeoSpy的AI工具引起了公众广泛关注。它仅通过分析一张照片中的细节线索,如光线、植被、建筑风格等,就能精确推断出拍照的经纬度位置。令人难以置信的是,它对位置的定位准确度往往能超过人类玩家。GeoSpy之所以智能如此,是因为它将输入的照片与大量的街景和地理图像数据进行对比和学习,找出
使用百度AI实现人脸识别功能
开发基于C#和百度AI人脸识别API的应用程序需要充分理解和掌握上述关键技术点。正确配置API密钥、良好的HTTP请求和响应处理、有效的图像数据处理和JSON数据解析、健壮的异常处理机制以及对API功能的深入理解，将有助于顺利完成开发任务。在实际开发过程中，建议遵循良好的代码结构和模块化设计，利用现
通过Amazon Bedrock上的Stability AI模型开发生成式AI应用（上篇）
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过统一的 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs），同时提供广泛的功能，让开发者能够在确保安全
【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习🍎 🍎
【AI语音基础】VAD/说话人识别/声纹
本文的参考文献共有311篇，从1964年到2020年的说话人识别论文都有涉及，系统的读参考文献也是了解入门的好方法，能清晰的看到几十年来人们一直在关注什么问题，用什么方法去尝试解决，又在哪些地方有突破性的进展。正确率（Accurancy, 预测值将输入标签识别正确的比例），召回率（Recall，预测
Datawhale X 魔搭 AI夏令营夏令营第四期 Task1：从零入门AI生图原理与实践
提示词prompt在大模型不断发展的当下，要想最大化利用AI的能力，学会提示词的书写尤为重要。如果想学习prompt书写，在这里推荐大佬吴恩达的prompt engineering视频。链接如下：https://www.bilibili.com/video/BV1Z14y1Z7LJ?在AI生成图中，
新来个技术总监，把AI大模型接入的那叫一个优雅，佩服！
目前 AllTools 仅支持流式 SSE 输出，也就是大家看到的消息一点一点在对话框中显示的效果，后台打印的信息其实是这样的，也是一点一点的从智谱 AI 那里得到响应。周一，公司空降一名逼里巴巴的技术总监老王，我很不服气，就给他出了道难题，限时 30 分钟把最新大模型 GLM-4-AllTools
Deep-Live-Cam实时AI换脸
Deep-Live-Cam 是一个基于AI技术的实时人脸替换和动画工具，该项目结合了深度学习算法，能够实时地将一个选定的人脸替换到目标视频或图片中，支持多种平台和执行环境。
基于人工智能与区块链的果蔬分拣与仓储监控系统(毕业论文)
开机之后手动输入果蔬产地，然后开始检测果蔬分级，去除不满足条件的果蔬，将满足条件的果蔬放入对应的容器，并开始记录放入容器的水果数量。因此，本研究旨在结合人工智能与区块链技术，开发一种新型的果蔬分拣与仓储监控系统。通过实现果蔬的自动分拣、智能仓储和食品安全追溯，不仅可以提高果蔬供应链的效率和质量，还可
利用“2+1链动模式小程序AI智能名片S2B2C商城源码”优化企业参与外部社群策略
在当今数字化时代，企业参与外部社群已成为其市场扩张、品牌塑造及用户增长不可或缺的一环。然而，面对浩如烟海的社群类型，包括行业论坛、地区性论坛、特定兴趣爱好的论坛以及短视频网站等，如何精准选择并有效介入这些社群，成为了企业面临的重要挑战。本文深入探讨了如何通过融合“2+1链动模式小程序”、“AI智能名
向李宏毅学深度学习(进阶)#task01#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
根据基于李宏毅老师机器学习课程编著的《深度学习详解》一书，结合自己的思考，阐释了深度学习中全局最优值、局部极值、鞍点等关键概念，以及批量（banch）和动量法
CVPR 2024最佳论文分享┆EventPS: 基于事件相机的实时光度立体视觉
本文介绍了CVPR 2024的最佳论文提名，该论文利用事件相机的独特属性，实现了实时光度立体视觉。该算法在传统和深度学习领域均取得成功。配合高速转台数据采集和GPU优化，算法实现了每秒超30帧的实时表面法线重建。
为什么说RAG是AI 2.0时代的“杀手级”应用？
随着 AI 2.0 时代的来临，我们正站在一个技术革新和行业变革的交汇点。大语言模型虽然在多个领域取得了突破，但在特定领域的应用仍面临挑战。而 RAG 技术以其独特的能力，通过整合外部知识库与文档，显著提升了模型的专业性能和回答精度，成为大模型应用的重要技术方向。
AI：238-提升YOLOv8的检测性能 | Slim-Neck特征融合层的轻量化与精度双重突破（保姆级涨点）
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
20240825 每日AI必读资讯
新部门成立于3月，目的是加强微软在消费者AI战略方面的布局，涵盖副驾驶 AI聊天机器人和Bing搜索引擎等项目，由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman领导。- 新成立的AI部门的软件工程师平均总薪酬高达377611美元（约合269.3万元人民币），至少比其他部门的平均水平高出1
为什么多模态大模型中使用Q-Former的工作变少了？附Q-Former结构简介
面试中遇到的问题，自己在实践中注意到了却没有深究原因，没有回答好，特此记录和探讨这个问题。多模态大模型中需要一个输入投影模块，将视觉特征投射到LLM能理解的语言特征维度，这里就可以选择各种不同的模块。LLaVA最初用了简单的线性投射，然而作者提到这么做是为了做实验更快一点，使用复杂的模块可能会有更好
