【毕业设计】基于深度学习的铁轨障碍物检测预警系统 人工智能 python 卷积神经网络
毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方
9个免费的AI辅助编程工具，智能自动编写和生成代码
在AIGC技术和工具井喷爆发的时代，对高效智能编程工具的需求和关注也达到前所未有的高度。通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/API的
Agent AI：智能代理的未来
同时，随着人们对数据安全和隐私保护意识的提高，Agent AI的发展将更加注重用户隐私的保护。此外，随着跨领域合作的加强，Agent AI将与其他技术如物联网、区块链等深度融合，共同推动社会进步。其中，Agent AI作为AI的一个重要分支，正在逐渐展现出其独特的魅力和巨大的潜力。Agent AI，
数学遇上人工智能，深度学习架构迎来最强挑战者 KAN，MLP 的时代结束了？
多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
在的官方网站上，您可以发现一个丰富的开源宝库，其中包含了众多机器学习爱好者上传的精选模型，供大家学习和应用。此外，您也可以将自己的模型分享至社区，与他人共同进步。HuggingFace因其开放和协作的精神被誉为机器学习界的GitHub。在这里，用户能够轻松获取到Transformers库里各式各样的
AI大模型探索之路-训练篇8：大语言模型Transformer库-预训练流程编码体验
在深入探索Transformer库及其高级组件之前，我们先手工编写一个预训练流程代码。这一过程不仅有助于理解预训练的步骤和复杂性，而且能让您体会到后续引入高级组件所带来的开发便利性。通过实践，我们将构建一个情感分类模型，该模型能够接收文本评价并预测其是正面还是负面的情感倾向。通过上述步骤，我们手工完
机器学习：驱动现代交通运输革命的AI智慧引擎
机器学习：驱动现代交通运输革命的AI智慧引擎
当AI遇见现实：数智化时代的人类社会新图景
一个万物互联的数字化世界正在悄然形成，不知不觉中，我们已经进入到了一个前所未有的数字化与智能化时代。数智化时代对人类社会的改变是颠覆性的。半导体芯片技术的突飞猛进，使得万物皆可“数”；宽带泛在网络的普及应用，使得万物皆可“连”；云计算（算力）与人工智能（算法）的并行发展，使得万事皆可“算”。数据已成
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
AI宝库：全球精选AI工具网站一网打尽，创新智慧触手可及
本文精选了多款前沿的AI工具网站链接，旨在为读者提供一站式资源，助力您在人工智能领域实现高效创新。这些网站涵盖了从自然语言处理到机器学习算法、从智能数据分析到图像识别等多个领域，为您的项目提供强有力的技术支持。无论您是AI爱好者还是专业开发者，都能在这里找到所需的工具与灵感。赶快点击链接，开启您的智
国内各种免费AI聊天机器人(ChatGPT)推荐(上)
在这个系列中，我将引领您探索国内各种AI聊天机器人的精彩世界。从个性鲜明的陪伴机器人到智能解答各种问题的助手，这些机器人将为您带来全新的体验和乐趣。无论您是寻求一段有趣的对话、需要获得专业建议，还是想要尝试新的科技产品，我都会为您提供最佳推荐。让我们一起开始探索吧，发现AI聊天机器人的无限可能性！
Agent AI智能体：如何借助机器学习引领科技新潮流
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个角落。其中，Agent AI智能体作为AI领域的一个重要分支，以其独特的自主性和适应性，成为了人们关注的焦点。本文将深入探讨Agent AI智能体在未来如何通过机器学习、深度学习等技术实现自我优化和知识积累，以及这一过程中可能带来的挑战
探索设计模式的魅力：AI赋能分层模式，解构未来，智领风潮
本文深入探索了分层设计模式的魅力，揭示了其在设计领域的核心优势与潜在不足，并探讨了其在不同应用场景中的适用性。进一步，文章详细展现了AI如何为分层模式赋能，令其魅力焕发。AI的融入不仅提升了分层模式的智能化水平，更在性能优化、效率提升等方面展现出了显著价值。展望未来，AI与分层模式的结合将拥有广阔的
AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化
大语言模型训练需要数海量的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。通常预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需要覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角，从而提高大语言模
AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战
在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一。对于许多企业而言，信息安全和私密性是至关重要的，因此对外部服务提供的数据接口存在天然的警惕性。因此常规的基于在线大模型接口落地企业知识库项目，很难满足这些企业的安全需求。面对这样的挑战，只有私有化的部署方案才能满足企业需求；在实战篇2中《AI大模型探索
网络安全新挑战：通用人工智能（AGI）等级保护指南
通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），又称强人工智能或深度人工智能，是一种高度先进的智能系统，它具备与人类相似甚至超越的智能属性，包括学习、推理、问题解决以及对新环境的自适应能力。因此，在定级过程中，需对数据的安全性进行细致评估，并采取相应的保护措施
第一篇【AI与传奇开心果系列】Python的AI相关库技术点案例示例:详解AI作画原理
AI与传奇开心果博文系列系列博文目录Python的AI相关库技术点案例示例系列博文目录前言一、AI作画算法原理介绍二、深度学习的神经网络AI作画算法原理应用示例代码三、特征学习AI作画算法原理应用示例代码四、风格迁移AI作画算法原理应用示例代码五、损失函数AI作画算法原理应用示例代码六、条件生成AI
如何利用AI提高内容生产效率
AI技术可以通过自动化和数据分析在内容生产的多个环节提高效率和质量。
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
在人工智能和机器学习领域，Pipeline是一种设计模式，它将多个处理步骤串联起来，形成一个有序的、自动化的工作流程。这一概念在自然语言处理（NLP）尤其重要，因为NLP任务通常涉及多个阶段，如文本清洗、特征提取、模型训练或预测等。Pipeline的设计旨在减少重复代码、提高代码的可维护性，并优化整
【机器学习】机器学习与人工智能融合新篇章：自适应智能代理在多元化复杂环境中的创新应用与演进趋势
通过深入探索机器学习与人工智能的融合，我们不难发现自适应智能代理在多元化复杂环境中展现出了强大的创新应用潜力。这一领域的研究成果已经证实了智能代理能够根据环境变化实时调整行为策略，并通过学习持续优化决策过程，从而在各个领域实现更高效、更精准的决策与行动。这些成果不仅为机器学习与人工智能的进一步发展奠
