【AI】深度学习在编码中的应用（8）
接上文，本文来梳理和学习智能编码中， 基于残差编码的框架。智能图像编解码器的成功也推动了智能视频编解码器的发展。传统的视频压缩方法依靠预测编码对运动信息和残差信息分别进行编码。根据时-空域冗余消除方式和阶段不同，现有相关方法可分为基于残差编码的框架、基于条件编码的框架、基于3D自编码器的框架和其他架
Adobe进军AI第一步——Firefly试用体验
在关于人工智能讨论度高居不下的今天，各个行业的领路企业也纷纷不甘落后。Adobe作为媒体界的行业标杆，就在近期推出了自己的人工智能图像应用——萤火虫firefly。虽然这只萤火虫刚刚“起飞”，它已经展现的文字生图和能力算是及格。我分别在网页版和PS中尝试了firefly。下面简单来介绍下我使用已经开
人工智能--认知放大器（上）
机器学习（Machine Learning，简称ML），是人工智能的分支，专注于使用数据和算法，模仿人类学习的方式，逐步提高自身的准确性。神经网络（Neural Networks，简称NN），深度学习的基本组成部分，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由神经元和层次组成，通过学习
基于java框架AI图像风格转换系统(springboot框架)开题答辩常规问题和如何回答
基于java框架A黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。在回答这些问题时，要尽量简明扼要地表达，避免过于技术化的术语，以便评委能够理解你的回答。另外，也可以准备一些示例，如演示系统的
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域
使用AI平台处理训练和微调数据
Llama.cpp是Georgi Gerganov 基于 Meta 的 LLaMA 模型 手写的纯 C/C++ 版本，让我们实现了在笔记本电脑上部署和体验AI大模型，实现没有GPU也可以运行AI大模型。执行起来虽然比较慢，但是只能算做体验，还可以选择不同语言。某个模型使用体验不好时，还可以更换模型。
AI：112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐
AI：112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐随着人工智能技术的飞速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉领域取得了巨大成功。其中，美食图片识别与菜谱推荐成为了人工智能在美食领域中的一项重要应用。本文将介绍基于卷积神经网络的美食图
十个值得收藏的AI人工智能网站（AI绘画、AI插件）
是一种基于文心大模型的知识增强大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）领域的技术研发。它具备强大的语义理解和生成能力，能够处理各种复杂的自然语言任务。 伯乐 AI在NLP领域有着广泛的应用。它可以用于机器翻译、文本摘要、情感分析、问题回答等多个任务。
聚类算法（下）：10个聚类算法的评价指标
在聚类算法中，评估聚类结果的好坏是非常重要的。Rand Index：用于衡量聚类结果和真实标签之间的相似度。Adjusted Rand Score：Rand Index的调整版本，可以对随机结果进行惩罚。Mutual Information Score（基于互信息的分数）：衡量聚类结果和真实标签之间
【复习】人工智能 第六章 搜索求解策略（又多又难）
对于我们熟悉的八数码问题，就可以将g(n)设置成深度（就是深度优先的第几层），然后关键的h（n）就可以设置成 当前 不在目标位置 的数量。另外如果真的想拿下这一章，还是走一下ppt或书上的八数码的对应的每一种情况，不至于纸上谈兵。（其实就是不断生成新节点，在这个过程中，让新节点的指针指向自己的父亲）
在英特尔AI开发板上用OpenVINO NNCF优化YOLOv7，2.15倍性能提升
在工程和学习中推荐使用NNCF等OpenVINO工具来优化模型，从而在不损失精度的前提下提高推理性能，更好的服务于场景使用。
【复习】人工智能 第7章 专家系统与机器学习
（4）无人驾驶，教计算机自动驾驶汽车从一个指定地点到另一个指定地点。分类器判定为正样本的样本个数。七、PR曲线（本章重点）精确率（注意不是准确率）把类似的事物组织在一起。正确分类的正样本个数。判定成功的正样本个数。（1）教计算机下棋；
探讨：是否可以不见用户，利用AI做用户洞察/需求分析（附上可用的GPTs）
这个探讨的缘起呢，是很多企业内部的产品经理，因为各种原因，无法接触用户。首先，做产品不接触用户当然不对，但这就是现状，所以探索一下有没有可能借力AI把这个事情的危害减少，哪怕一点点。为什么可以试试？第一，因为AI相比任何人，有着更广泛的数据/知识基础，所以有理由相信，对于任意目标用户群体，AI都具备
如何在Mac、Windows和Docker上本地电脑上搭建AI人工智能绘画工具Stable Diffusion
目前，有诸如Midjourney等人工智能绘画网站可供大家来免费使用，但是由于是免费资源肯定会在机器性能和使用次数方面有所限制，因此如果能将人工智能绘画工具部署在本地运行就会突破机器性能和使用次数等方面的限制。可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable
【Python】Python AI 绘画
Civitai 有许多定制好的模型，而且可以免费下载，我们使用国风3下载完后，我们将模型移动到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下，重新启动 stable-diffusion-webui ：./webui.sh。
重塑数字生产力体系，生成式AI将开启云计算未来新十年？
AI重塑云计算底座
国科大《高级人工智能》沈老师部分——行为主义笔记
国科大《高级人工智能》沈老师部分——行为主义笔记
AIGC重塑教育：AI大模型驱动的教育变革与实践
他们将成为学生的引导者、辅导员和心灵导师，帮助学生在信息洪流中保持清晰的思维，更好地理解世界，找到自己的兴趣和价值。此外，教师还要关注学生的心理和情感状态，帮助他们克服学习中的障碍，培养他们的自信心和自主学习能力。例如，在艺术领域，生成式AI已经能够生成令人惊叹的作品，如DALL·E的图像生成、Op
人工智能：网络犯罪分子的驱动力
为了应对这些现象，网络安全支出预计将继续增长。
这个AI模型能识别出这个橘子吗？
图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务
