raw数据噪声标定（AISP_NR: 2D AI-Noise Reduction for RAW Images）
刚开始接触RAW数据去噪方向，有任何错误欢迎指正。除此外，对比整理了讨论度很高的ELD方法：A Physics-based Noise Formation Model for Extreme Low-light Raw Denoising噪声参数标定的意义：根据噪声模型合成数据，不需要大量真实配对模
AI是在帮助开发者还是取代他们？
相反，AI应被视为一种强大的辅助工具，通过人类与AI的协同工作，开发者可以更高效地完成任务，推动技术创新和发展。在未来，随着AI技术的不断进步，开发者需要不断学习和适应新的工具和方法，才能在这个快速变化的领域中保持竞争力。同时，AI可以分析开发者的代码风格和习惯，提供个性化的学习和改进建议，帮助开发
【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架
随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理和大模型技术的突破，基于大模型的Agent（代理）技术正在成为人工智能应用的新热点。Agent技术旨在创建能够自主执行任务、与人交互的智能软件系统，在客户服务、个人助理、智能教育等领域具有广阔的应用前景。本文将深入探讨基于大模型的Agent技术框架，阐述
如何学习ai agent？
开 发者需要进行深入思考并动手实践，以确立 Agent 的开发框架、Agent 访问工具的方 式、与数据交互的方式，以及如何对话以完成具体任务。这些问题的答案将塑造未来 Agent 的形态和能力。■ Llama Index ：开源框架，用于帮助管理和检索非结构化数据，利用大模型的 能力和 Agent
AI编程新手快速体验SpringCloud Alibaba 集成AI功能
DashScope灵积模型服务建立在 模型即服务（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕AI各领域模型，通过标准化的API提供包括模型推理、模型微调训练在内的多种模型服务。先去阿里云官网https://help.aliyun.com/zh/dashscope/devel
【IEEE出版 | ISBN已确定】第三届机器人、人工智能与智能控制国际会议（RAIIC 2024）
1993年被湖北省政府授予“湖北省有突出贡献的中青年专家”称号，1996年被选拔为湖北省首批“跨世纪学科带头人”，1998年入选广东省“千百十人才工程”省级学科带头人培养对象，2002年入选教育部“跨世纪优秀人才”培育对象，同年被教育部授予“全国高校优秀骨干教师”称号，2004年入选广东省“千百十人
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法 人工智能
毕业设计：基于深度学习的图像去噪算法通过深度学习模型的训练和优化，能够准确还原图像的真实信息，并有效去除图像中的噪声。本研究为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提
AI时代来临，程序员如何应对AI挑战？
随着 AI 技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，AI 已经对现有的软件开发模式和程序员的工作模式造成了冲击，并且大语言模型在某些特定语言内的表现甚至超过了大部分的程序员。
人工智能--图像语义分割
工作原理图像语义分割的工作过程主要包含以下几个关键步骤：🍍数据准备首先，需要收集大量的图像数据，并对这些图像中的每个像素进行类别标注。标注的类别可以是物体类别，如人、车、建筑物等，也可以是场景类别，如室内、室外、森林等。🍍特征提取使用深度卷积神经网络（CNN）来自动提取图像的特征。CNN 由多个
ai挑战博客，我们写博客还有意义吗
总而言之，程序员写个人博客的作用不仅未减弱，反而在这个信息爆炸的时代显得更加宝贵。生成式AI，如ChatGPT，确实提供了一种快速生成文本内容的方式，包括对常见问题的回答、技术文档、编程指南等。尽管生成式AI可以提供快速的信息和解答，但它们生成的内容通常基于已有的知识库，缺乏个人经验和创造性思维。程
AI：175-使用Python进行深度学习模型的训练和部署
我们将使用MNIST数据集，这是一个手写数字识别的标准数据集。它包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本是28x28像素的灰度图像。本文详细介绍了如何使用Python进行深度学习模型的训练和部署。通过实战案例，我们展示了从数据预处理、模型构建、训练、优化到部署的整个过程。同时，我
华为大咖说 企业应用AI大模型的“道、法、术” -- 法：落地篇 （上）
在探讨企业如何应用AI大模型的“道、法、术”系列文章的前两篇文章中，我们已经深化了对，并通过洞察了潜在的AI应用场景。现在，我们将目光转向更为关键的实践环节，即本篇的核心——“或许您已经听说过“三层五阶八步”这一方法论。实际上，这一方法论自我们团队初步提出以来，经过集团AI专家们的深入研讨、丰富和持
人工智能（三）AI是怎么学习的
通过之前的人工智能架构分析和Transformer模型的原理介绍，读者应该对人工智能有了一个初步的了解。但是很多读者不是很想知道那么多软件方面的专业知识，通过大家的问题，大家关心的主要是三个方面：ai是怎么学习的，不停的搜网上的信息进行学习，然后人工再问他一些问题，根据答案进行正确错误提示调整吗？在
PyTorch中的多进程并行处理
这篇文章我们将介绍如何利用torch.multiprocessing模块，在PyTorch中实现高效的多进程处理。
Luma Dream Machine：AI 视频生成
Dream Machine是Luma AI开发的AI视频生成模型，能够快速将文本和图像转换为高质量、逼真的视频，适用于创意视频制作、故事讲述、市场营销及教育培训等场景，提供多样化的摄像机运动选项，帮助用户实现快速、高效的视频创作。
AI大模型如何测评代码生成能力 human-eval详解
此内部函数用于计算单个问题的pass@k概率。如果尝试的次数 (n) 减去错误的次数 (c) 小于k，说明不可能有k次正确的结果，因此概率是 1（即100%失败）。否则，计算公式表示至少有k次正确的概率。这个计算使用了组合数公式，其中comb(n, k)是从n次尝试中选取k次的所有可能组合方式，是在
迎接AI大模型时代：为什么JS-Tool-Big-Box是前端开发者的最佳选择
随着AI大模型的快速发展，前端开发面临着前所未有的机遇和挑战。数据量和复杂度的增加，以及用户对卓越体验的需求，使得前端工具的选择变得尤为重要。在这样的背景下，JS-Tool-Big-Box脱颖而出，成为前端开发者的首选。本文将深入探讨为何JS-Tool-Big-Box在AI大模型时代能够成为前端开发
AI：182-利用Python进行自然语言处理（NLP）（BERT与GPT的应用）
BERT是由Google开发的预训练语言表示模型，其突出特点是双向编码器结构，能够更好地理解上下文信息。BERT可以应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。GPT是由OpenAI提出的生成式预训练转换模型，其核心思想是使用自回归模型生成文本。GPT模型在文本生成、对话系统等领域有
使用 Gradio 的“热重载”模式快速开发 AI 应用
在这篇文章中，我将展示如何利用 Gradio 的热重载模式快速构建一个功能齐全的 AI 应用。但在进入正题之前，让我们先了解一下什么是重载模式以及 Gradio 为什么要采用自定义的自动重载逻辑。如果你已熟悉 Gradio 并急于开始构建，请直接跳转到第三部分构建文档分析应用。重载模式具体是做什么的
AI：185-自然语言处理（NLP）技术在AIGC中的突破
NLP技术还可以用于大规模数据的分析与总结，帮助企业快速获取有价值的信息。例如，在金融领域，NLP可以分析市场新闻和报告，生成投资分析和建议。
