LiRank: LinkedIn在2月新发布的大规模在线排名模型
LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文，它结合了最先进的建模架构和优化技术，包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。
【古诗生成AI实战】之二——项目架构设计
值得注意的是，虽然第三方Word2Vec库通常非常庞大，大约有1GB的大小，并且包含了30万到100万个单字和词汇，但我们的字典大小大约只有7千左右（比如，Bert的词典大小也只有3万）。例如，如果输入序列是[B，床，前，明，月，光，E]，那么我们将这个序列向左偏移一个单位作为训练标签，即目标序列是
AI：132-基于深度学习的涉案人脸图像识别与敲诈勒索嫌疑分析
人工智能（AI）在不同领域的应用不断拓展，其中基于深度学习的人脸图像识别技术在刑事侦查领域具有巨大潜力。本文将探讨如何利用深度学习算法对涉案人脸图像进行识别，并结合敲诈勒索嫌疑分析，以提高刑事侦查效率。同时，我们将提供一个简单的代码实例，以帮助读者更好地理解这一技术的实现过程。
毕业设计-基于深度学习的水面漂浮物目标检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
毕业设计-基于深度学习的水面漂浮物目标检测算法系统，用于解决水域环境下的目标检测难题。针对水面漂浮物目标检测中存在的遮挡、光照不足和水纹干扰等复杂情况，利用深度学习技术设计了一种高效准确的检测算法。通过对大量水面图像数据集的训练和数据增强技术的应用，提升了目标检测系统的鲁棒性和准确性。实验结果表明，
用 AI 定制龙年红包封面保姆级教程
微信红包封面早已不是什么新奇的东西，相信很多人都做过且领取过，但今年不一样，加上 AI 的辅助，创作一个有创意的出色的红包封面显得更简单了，只要描述好你的需求，丢给 AI，几秒钟就可以直接生成上百个图片，可以从中选择自己满意的。有了 AI，定制红包封面变成了很简单的事情，AI 时代，人人都是超级个体
生成式 AI 系统是否需要 GPU？
人们对用于生成式人工智能部署的 GPU 非常感兴趣，并且有一些充分的理由。然而，在某些情况下，它们过于杀伤力而且太昂贵。
儿时游戏“红色警戒”之“AI警戒”
在《红色警戒》系列即时战略游戏中，“警戒”命令背后的算法原理相对简单但又实用，其核心目标是让单位能够自动检测并反击一定范围内的敌方单位。虽然具体的实现细节未公开，但可以推测其基本逻辑如下：1. **区域监控**：- 游戏引擎为每个设置了“警戒”状态的单位设定一个检测半径。- 单位会持续不断地扫描周围
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统 YOLO python 目标检测 人工智能 卷积神经网络 机器学习
毕业设计-基于深度学习的水面垃圾目标检测系统的计算机毕业设计。水面垃圾对海洋生态环境和人类健康造成严重威胁，因此快速、准确地检测和识别水面垃圾成为一项迫切需求的任务。本设计采用了YOLOv5算法和深度学习技术，实现了对水面垃圾的自动化检测和分类。通过训练深度学习模型，将水面图像输入系统，实现对塑料瓶
从基础到高级：AI大模型开发的技术栈
1.背景介绍AI大模型开发的技术栈是指一系列用于构建和训练大型人工智能模型的技术和工具。这些模型通常涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。随着数据规模的增加和计算能力的提高，AI大模型的性能和应用范围不断扩大。本文将从基础到高级，详细介绍AI大模型开发的技术栈。1.1 背景AI大模型开
Gemini VS GPT-4，当前两大顶级AI模型实测
Gemini的发布，表明“谷歌真正加入了人工智能竞赛”，这是自ChatGPT发布以来，第一次有另一家公司的大模型可以与Open AI最先进的模型相媲美。
使用Spring AI让你的Spring Boot应用快速拥有生成式AI能力
之前分享了关于Spring新项目Spring AI的介绍视频：视频里演示了关于使用Spring AI将Open AI的能力整合到Spring应用中的操作，但有不少读者提到是否有博客形式的学习内容。所以，本文就将具体介绍如何使用 Spring AI 快速让您的Spring应用拥有生成式AI的强大能力。
区域人数统计AI智能分析网关V4客流统计AI算法介绍及应用场景
可用于监测工地、工厂、车间等场景出入口的人流量，协助管理人员对工地人员进出实现更加智慧高效的管理。
第五章：AI大模型的性能评估5.2 评估方法
1.背景介绍1. 背景介绍随着AI技术的发展，大型AI模型已经成为了研究和实际应用中的重要组成部分。为了确保这些模型的性能和可靠性，性能评估是一个至关重要的环节。在本章中，我们将讨论AI大模型性能评估的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。2. 核心概念与联系在AI领域，性能评估是指评估模型
【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（4）关于李飞飞团队的ImageNet
在ILSVRC比赛的历史中，随着时间的推移和深度学习技术的不断发展，错误率逐渐降低。特别是在2015年，Microsoft的ResNet以3.6%的错误率赢得了比赛，这一成绩已经超越了人类在相同任务上的表现。关于错误率低于人类的时间点，需要明确的是，ILSVRC比赛主要关注的是在给定图像数据库中训练
清华AutoGPT：掀起AI新浪潮，与GPT4.0一较高下
近日，清华大学研发的AutoGPT在人工智能领域掀起了一股热潮。这款基于自然语言处理技术的AI模型，以其强大的语言理解和生成能力，吸引了众多关注。本文将详细介绍清华AutoGPT的特点，并将其与GPT4.0进行对比，通过简单问答和代码示例，展现两者的异同。
每周AI新闻（2024年第3周）Meta研发Llama 3 | 苹果Vision Pro预售 | 智谱AI发布GLM-4
我是陌小北，一个正在研究硅基生命的、有趣儿的碳基生命。每周日20:00，准时解读每周AI大事件。
论文表格降重方法 神码ai
综上所述，对论文表格进行有效的降重需要理解其重要性，并采取适当的策略。通过简化表格结构、使用不同的表述方式、合并相似表格等方法，我们可以有效地降低论文表格的重复率。在降重过程中，我们要保持原文的逻辑性和可读性，避免因修改而影响论文的整体质量。此外，我们还应该注意遵守学术规范和道德准则，确保论文的原创
【Deep Dive: AI Webinar】基于共享的数据治理
【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有 17 个视频。我们按照视频内容，大致上分成了 3 个大类：1. 人工智能的开放、风险与挑战（4 篇）2. 人工智能的治理（总共 12 篇），其中分成了几个子类：a. 人工智能的治理框架（3 篇）b. 人工智能的数据治理（4 篇）c. 人工智能的许可证（4 篇）
强人工智能与人类智能的未来关系
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能行为的科学。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主决策、识别图像、语音识别等人类智能的各个方面。人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段：1950年代：人工智能的诞
MindSpore AI科学计算系列 | MetNet3融合稀疏站点数据，实现提前24h天气预报
MetNet-3整体网络架构如图2所示，MetNet-3选择Unet作为backbone，由于数据集部分包含了两种分辨率，因此在Unet输入中，首先输入4km分辨率的数据，并在一次DownSample后加入8km分辨率数据，实现两种分辨率数据的融合。2023年6月，谷歌研究院与DeepMind合作发
