【AI】ChatGPT和文心一言那个更好用
从智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面比较，两大AI助手哪个更胜一筹？一起来对比下
人工智能在库存管理中的应用
库存是指企业打算出售以获取利润的货物和材料。因此，库存管理涵盖了货物制造、存储和分销中采用的所有流程和技术。其目的是确保在正确的地点和正确的时间提供正确的货物。它通过跟踪从制造商到销售点的所有库存来实现这一目标，使您能够监控库存水平、销售、订单和交货。人工智能库存管理系统通过识别和响应消费者趋势，将
【年度总结】AI--2023年度大事记
AI 2023年度大事记
未来趋势：Spark在人工智能和物联网领域的发展前景
随着技术的不断进步，大数据、人工智能（AI）和物联网（IoT）已经成为推动数字化转型的三大核心力量。在这三大领域中，Apache Spark作为一种高效的大数据处理框架，正发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展，Spark在人工智能和物联网领域的应用将越来越广泛。未来，我们可以期待看到更多创新的
AI短视频制作：创意与技术的完美结合
文字可以直接生成视频，图片可以直接生成视频，甚至视频也可以直接生成新的视频？这在过去是无法想象的，但是在AIGC时代，这些都可以实现！本书将带领大家开启AI视频创作之旅，和大家一起积极接触AI、应用AI工具，占得市场先机！本书内含四篇（13章）内容，从四个方面入手教大家进行AI视频创作。第一篇，文本
[AI]文心一言出圈的同时，NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
开源项目 Screenshot to Code 可将任何网站的屏幕截图/网址转换为代码 (HTML/Tailwind CSS、React、Vue 或 Bootstrap)，实现精准的网站实时克隆。它使用 GPT-4 Vision 生成代码，使用 DALL-E 3 生成外观相似的图像。
Gemini与GPT-4的巅峰对决：AI界的双壁之战
在这个充满挑战与机遇的时代，两个备受瞩目的AI巨头——Gemini Pro和GPT-4，成为了人们关注的焦点。本文将详细介绍Gemini Pro和GPT-4的背景、技术特点、应用场景以及未来发展趋势，并通过对比分析，探讨二者的优劣异同，展望未来的发展前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，Ge
计算机视觉期末复习
立体匹配：为左图像的每个像素点(xl, yl)，在右图像中搜索对应点匹配基元：参与立体匹配，计算相似测度的基本单元常用的匹配基元：像素单个像素存在相似性歧义需结合一行或整幅图像的所有像素同时完成匹配局部窗口区域具有较好的局部独特性隐含假定：窗口内所有像素应能表征中心像素特征具有较好的独特性稀疏且不均
2024人工智能毕设选题分享
学长整理了最新的人工智能专业的毕业设计选题，这些选题的难度适中，非常适合作为毕业设计的选题参考。如果你有任何对于开题选题的疑问，或者对相关技术缺乏了解，不知道如何开始进行毕业设计，都可以向学长咨询寻求帮助。学长会根据你的具体情况提供指导和支持。不论是你对选题还是对技术方面存在的问题，学长都愿意提供帮
Artificial Intelligence 人工智能领域练习题（1）- 可解释人工智能
同样先对所有像素或区域进行排序，然后从完整的图像开始，逐步删除最重要的像素或区域，每次删除后都重新评估模型的输出。Ante-Hoc的可解释方法指的是在模型训练的过程中内置可解释性，即在设计模型的阶段就考虑到如何使模型的决策过程透明和可解释。例如，通过系统地修改图像中人物的种族或性别属性，并观察模型行
Midjourney v6 正式发布，AI创新工坊同步更新
开发团队将从2023 年 12 月 21 日今晚开始，在寒假期间让社区测试V6请从提示下方的下拉菜单中选择/settings或--v 6在提示后键入。
AI Agent行业报告：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理
AI Agent人工代是一种够感知不同传统的人工智能，AIAgent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。比如，告诉 AIAgent 帮忙下单一份外卖，它就可以直接调用 APP 选择外卖，再调用支付程序下单支付，无需人类去指定每一步的操作。AI Agent 较目前广泛使用的 Copi
AI多多：让AI普惠众生，AI触手可得（全网首发，全程干货）
如果您想使用原生的 GPT 4，您需要支付高昂的费用和繁琐的步骤。官方版的 GPT 4 需要每月 20 美元的订阅费，按照当前的汇率，相当于每月 120 元人民币。而且，您还需要使用 VPN 来翻墙，以及注册 GPT 4 的账号。此外，如果您想使用 GPT 4 联网版，您还需要安装额外的插件。但是，
CES 2024：芯片厂商集体奔向AI，汽车芯片成为新赛道
AI时代的顺势而为
基于java框架百度AI接口植物智能识别系统 (springboot框架)开题答辩常规问题和如何回答
基于java框架百度AI接口植物智能识别系统 (springboot框架)开题答辩常规问题和如何回答，例如对代码进行性能优化、增加服务器的硬件资源等。回答：在开发过程中，我遇到的最大难题是如何高效地使用百度AI接口进行植物识别。回答：在设计系统架构时，我主要考虑了以下几个方面：首先是系统的可扩展性，
人工智能SCI二区期刊Applied Intelligence高被引录用论文合集，含2024最新
该刊由SPRINGER出版商于1991年创刊，刊期Bimonthly，专注于人工智能和神经网络的研究，重点关注有关创新智能系统的方法论及其在解决现实生活复杂问题的研究进展，目前已经被国际重要权威数据库SCIE、SCI收录。值得一提的是，Applied Intelligence审稿周期最快18天录用，
什么样的数据库才能训练出强大的生成式AI？来看看MongoDB的解决方案吧！
对开发者而言，使用文档既简单又直观，因为文档会映射到面向对象的编程中的对象，与关系数据库中数不尽的行和表相比，开发者更熟悉前者。在接下来的数月和数年内，我们将见证那些利用 GenAI 蕴藏的强大能力的应用程序崭露头角，这些应用程序可以提供前所未有的各种功能。数据库应提供集成的向量搜索索引，让两个单独
基于java框架百度AI接口车牌识别系统(springboot框架)开题答辩常规问题和如何回答
基于java框架百度AI接口车牌识别系统(springboot框架)开题答辩常规问题和如何回答。另外，SpringBoot框架是一个轻量级的Java框架，能够简化开发流程，提高效率。然后，我会调用百度AI接口提供的车牌识别功能，将用户上传的图像送入接口进行处理，获取识别结果。此外，我还计划支持更多的
【人工智能】FaceChain-FACT：秒变丝滑人像大师，无需任何训练！
近年来，人工智能技术的快速发展为图像生成领域带来了许多突破性的进展。本文介绍了一种名为FaceChain-FACT的人像生成技术，该技术通过免训练的方式实现了丝滑体验和秒级别的人像生成。FaceChain-FACT的独特之处在于它不需要进行繁琐的训练过程，而是利用基于深度学习的生成模型，结合先进的图
