Labelme加载AI（Segment-Anything）模型进行图像标注
labelme是使用python写的基于QT的跨平台图像标注工具，可用来标注分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，支持VOC格式和COCO等的导出，代码简单易读，是非常利用上手的良心工具。（2）在labelme/labelme/文件夹下自建一个文件夹model_file。（3）依次输入以下几个网
Sora - 探索AI视频模型的无限可能
OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。
视频无损放大修复工具Topaz Video AI 新手入门教程
想要自学Topaz Video AI？Topaz Video AI 如何使用？这里给大家带来了视频无损放大修复工具Topaz Video AI 新手入门教程，快来看看吧！
从 HPC 到 AI：探索文件系统的发展及性能评估
随着 AI 技术的迅速发展，模型规模和复杂度以及待处理数据量都在急剧上升，这些趋势使得高性能计算（HPC）变得越来越必要。HPC 通过集成强大的计算资源，比如 GPU 和 CPU 集群，提供了处理和分析大规模数据所需的算力。然而，这也带来了新的挑战，尤其是在存储系统方面，包括如何有效处理大量数据、确
从16-bit 到 1.58-bit ：大模型内存效率和准确性之间的最佳权衡
在本文中，我们将通过使用GPTQ对Mistral 7B、Llama 27b和Llama 13B进行8位、4位、3位和2位量化实验,还要介绍一个大模型的最新研究1.58 Bits，它只用 -1，0，1来保存权重
微调技术：AI模型的精细化调整
1. 背景介绍1.1 传统机器学习与深度学习的局限性传统机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的特征工程和领域知识。深度学习方法通过自动学习特征表示，显著降低了特征工程的复杂性。然而，深度学习模型通常需要大量的标注数据和计算资源进行训练，这在许多实际应用场景中
Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
基于大型语言模型 (LLM) 的生成式人工智能技术极大地提高了我们开发处理、理解和生成文本工具的能力。此外，这些技术引入了创新的信息检索机制，其中生成式人工智能技术使用模型存储的（参数）知识直接响应用户查询。然而，值得注意的是，模型的参数知识是整个训练数据集的浓缩表示。生成人工智能的响应可能缺乏上下
从智能计算到新质生产力：门头沟的AI之路
一年之计在于春，每到此时此刻，各行各业都在迫切地找寻一些新的增长力量。在今天的中国，这种力量的答案不言而喻，那就是新质生产力。经济的高质量发展，需要源源不断地出现新质生产力，已经成为共识。从去年以来，大模型作为新质生产力得到快速发展，并且已经在多个行业的落地实践中，展示出了对经济高质量发展的强劲助推
浅谈2024 年 AI 辅助研发趋势！
悟已往之不谏，知来者犹可追随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，
航空航天中的人工智能：从数据处理到决策支持
1.背景介绍航空航天领域是人工智能(AI)技术的一个重要应用领域，其中包括航空公司、航空工业、航天工业和相关的科研机构。在这些领域中，人工智能技术被广泛应用于各个环节，包括数据处理、信息处理、决策支持、自动化控制等。本文将从数据处理到决策支持的角度，探讨航空航天中的人工智能技术的核心概念、算法原理、
050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面
117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DL。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet。
2024年AI辅助研发趋势：科技革新的引擎
2024年，AI辅助研发已成为科技界和工业界的焦点，其应用正在逐渐渗透到各个领域，包括医药、汽车、软件、材料等。广泛应用于各个行业：AI辅助研发已在医药、汽车、软件、材料等多个领域展现出其巨大的潜力，加速了研发进程，降低了成本，推动了科技进步。提升研发效率和质量：AI技术的应用使得研发过程更加高效和
AI大语言模型的模型压缩与加速
1.背景介绍随着深度学习的发展，人工智能模型的规模和复杂性也在不断增加。特别是在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型如GPT-3、BERT等已经成为了主流。然而，这些大型模型的计算需求和存储需求也随之增加，这对硬件资源提出了极高的要求。因此，如何在保持模型性能的同时，减小模型的规模和计算需求，成
谷歌人工智能视频生成器-LUMIERE（未开源）
Google重磅发布视频生成模型Lumiere 据说后续会开源 亮点1.支持文本到视频与图像到视频亮点2.画风迁移亮点3.运动蒙版亮点4.视频编辑亮点5.视频修复谷歌视频模型可以生成80帧的片段！不仅画质好、质量高，而且时长更长。
人工智能在测绘行业的应用与挑战
AI技术在测绘行业的应用前景广阔，不仅可以提高数据处理的效率和精度，还能开启新的服务和应用。随着AI技术的不断发展，测绘行业的专业人员需不断学习和适应新技术，同时政府和行业组织需要制定相应的政策和标准，以确保技术的健康发展和正确应用。通过合理的规划和管理，测绘行业可以充分利用AI带来的机遇，同时有效
AI大语言模型在电商用户行为分析中的应用
1. 背景介绍1.1 电商行业的发展随着互联网技术的飞速发展，电商行业已经成为全球经济的重要组成部分。越来越多的人选择在线购物，这使得电商平台需要处理大量的用户数据。为了更好地了解用户需求、优化产品推荐和提高用户体验，电商平台需要对用户行为进行深入分析。
谷歌DeepMind团队深夜发布新AI开源模型Gemma；技术大神Karpathy离职OpenAI后发布教学视频
谷歌DeepMind团队于今日发布了一款名为Gemma的新型AI模型，该模型启发自Gemini，提供两个版本：Gemma 2B和Gemma 7B。这款模型支持Keras 3.0和PyTorch等工具进行微调，可在性能较低的设备上运行，且性能超越竞品Meta Llama-2模型。为确保模型的安全性和可
隐私保护 AI 的演变：从协议到实际实现
与其说是结论，不如说是强调在机器学习中采用高级安全方法的重要性和紧迫性。为了在人工智能安全和安保方面取得有效和长期的成果，人工智能开发界与法律和政策机构之间应协调努力。在制定规范、道德、标准和法律方面建立信任并建立积极主动的合作渠道，对于避免技术和政策部门的反应反应和可能无效至关重要。政策制定者应与
AI机器学习：让计算机自学成才的神奇技术
本文将为您揭示AI的机器学习技术，让您了解如何让计算机系统通过数据来学习和改进性能，而不需要显式地编程。介绍监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的学习方式，以及它们在实际应用中的巨大潜力。通过本文，您将了解到AI机器学习如何让计算机自学成才，开启智能科技的新篇章。
AI辅写疑似度检测有什么软件？
随着人工智能技术的不断进步和创新，我们有理由相信AI辅写疑似度检测软件将会在未来变得更加智能和高效。同时，随着大数据技术的发展和应用，这些软件也将能够处理更大规模的文本数据并提供更全面的检测服务。例如，对于学术研究者来说，小狗伪原创可能是一个更好的选择，因为它专注于学术文献的相似性检测。因此，通过疑
