人工智能驱动的古彝文识别:保护和传承古彝文文化

在2022年人工智能大会上,合合信息使用智能文字识别技术挑战钟鼎文识别,实实在在秀了一把“肌肉”。钟鼎文的识别,是合合信息继挑战识别甲骨文后追求的新挑战。现阶段,合合信息开启了古彝文识别项目。古彝文识别对于彝族文化的传承和传播具有重要意义。通过古彝文识别,可以深入研究和理解彝族文化的历史、传统、信仰

人工智能实验——八数码难题

人工智能实验 八数码难题 利用了BFS算法DFS算法A*算法

人工智能与大数据挖掘的结合

当前面临的关键技术包括人工智能、机器学习、大数据、数据库、数据采集、数据处理、数据挖掘等方面。随着人工智能技术的不断升级,大数据技术也必将成为实现智能运用和综合分析的必要手段。数据不仅需要得到高质量的处理,更需要能够有效地融入众多不同类型、异构的数据资源。“知识图谱可以帮助我们更好地管理和使用大数据

人工智能的 A 到 Z | The A to Z of Artificial Intelligence

目录AGIAlignment 结盟Automation 自动化Bias 偏见Chatbot 聊天机器人Competitive Pressure 竞争压力Compute 计算Data 数据Data Labeling 数据标签Diffusion 扩散Emergent capabilities 应急能力

解放程序员生产力的AI代码助手重磅来袭

解放程序员生产力的AI代码助手重磅来袭,腾讯云AI代码助手值得期待

解决‘function‘ object has no attribute ‘data‘

function对象没有data属性。

头歌--机器学习之决策树

1、下列说法正确的是?(AB)A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树C、C4.5算法是根据基尼系数来构建决策树D、决策树模型的可理解性不高2、下列说法错误的是?(B)A、从树的根节点开始,根据特征的值一步一步走到叶子节点的过程是决策树做决策的过程B、决策树只

AI在智能家居控制中心中的应用:提升控制效率

作者:禅与计算机程序设计艺术 智能家居控制中心(IaC)是一个集成化的智能控制系统,它能够从各种设备采集数据、分析处理并实时监控用户需求,并据此优化控制策略,为用户提供更加舒适、安全、健康的家居环境。作为一个高度自动化的系统,IaC需要快速响应各种变化的环境,能

如何通过AWS的AI和机器学习服务进行智能分析和决策

作者:禅与计算机程序设计艺术 《55.《如何通过 AWS 的AI 和机器学习服务进行智能分析和决策》1. 引言1.1. 背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,各个行业对智能分析和决策的需求也越来越强烈。而 AWS 作为业界领先的云

AI批量写文章伪原创:基于ChatGPT长文本模型,实现批量改写文章、批量回答问题(长期更新)

3、去重:程序读取指定目录下所有文件,批量发送给chatgpt,让其扮演自媒体创作者,帮我们修改文章,达到去重的目的,然后自动输出到指定目录。:内置好了四种类型,默认调用的是gpt-3.5-turbo-16k模板,最多一次支持几千字的输入,当key支持4.0也可以选择4.0模型。1、批量修改文章:程

【AI大模型】从软件开发工业化 DSL 到自然语言软件开发时代的变革

在我们的设计中,状态和行为是分离的,状态是不可变的,行为是可变的。这种设计的好处是,我们可以在不同的状态之间进行切换,而不需要重新创建行为。这种设计的缺点是,我们需要在状态和行为之间进行绑定,这样才能保证状态和行为的一致性。而在实现 Feakin 时,则是关注于如何实现设计态与实现态的绑定,我们将这

深度学习中常用的损失函数(一) —— MSELoss()

MSELoss() 损失函数学习笔记

用AI提升客户满意度:如何利用自然语言处理和人工智能技术改善客户服务流程

作者:禅与计算机程序设计艺术 《30. "用AI提升客户满意度: 如何利用自然语言处理和人工智能技术改善客户服务流程"》引言1.1. 背景介绍

The Deep Learning AI for Environmental Monitoring——Deep

作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介环境监测是整个经济社会发展的一个重要环节,环境数据是影响经济、金融、社会和政策走向的不可或缺的组成部分。目前,环境监测主要依靠地面站(例如气象台)或者卫星遥感影像获取的数据进行实时监测,其精确度受到数据源和采集技术、传感器尺

人工智能 与 搜索引擎的较量

随着科技的不断进步,人工智能(AI)已经渗透到了我们生活的方方面面,搜索引擎也不例外。AI与传统搜索引擎之间的较量成为了科技界和互联网用户关注的热点话题。

注意力机制

在神经网络学习中,一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强,模型所存储的信息量也越大,但这会带来信息过载的问题。通过引入注意力机制,在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息,降低对其他信息的关注度,甚至过滤掉无关信息,就可以解决信息过载问题,并提高任务处理的效率和准确性。

拉普拉斯算子

介绍哈密尔顿算子,梯度,散度和拉普拉斯算子,及将拉普拉斯算子应用到图片上,利用拉普拉斯卷积核对图像进行边缘化处理

自监督表征学习方法——DINO方法

在这项工作中,我们展示了自监督预训练一个标准ViT模型的潜力,实现的性能是与为此设置设计的最佳凸网相媲美的。我们还看到了两个可以在未来应用中利用的特性:k-NN分类中特征的质量具有图像检索的潜力,其中ViT已经显示出了有希望的结果。然而,本文的主要结果是,我们有证据表明,自我监督学习可能是开发一个基

从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗?本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。

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