OpenAi以及Dify结合生成Ai模型
OpenAi以及Dify结合生成Ai模型
【LLM评估】GLUE基准数据集介绍
自然语言处理（NLP）主要自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。为了让NLU任务发挥最大的作用，来自纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台，也就是。GLUE一共包含9项NLU（自然语言理解）任务，均为英语。涉及自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等多个
【Meta分析】IF=12.1!人工智能预测模型Meta分析怎么做？
这项元分析表明，人工智能（AI）在骨折检测的诊断性能上与临床医生相当，展现了作为诊断工具的潜力。然而，许多研究因方法缺陷或数据集不具代表性而限制了其实际应用。未来研究应优先考虑务实的算法开发，确保数据反映目标人群特征，并客观评估样本量充分性。此外，鼓励跨中心共享数据和代码，以提高研究的可重复性和透明
探索空中微小物体的未来：AI-TOD 数据集及其应用
探索空中微小物体的未来：AI-TOD 数据集及其应用项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD在当今的计算机视觉领域，对细小目标的检测能力是衡量一个算法性能的重要标准。随着无人机和卫星图像的广泛应用，空中微小物体的检测变得越来越关键。为此，我们向您推荐
智能工厂的设计软件 中的AI操作系统的“三维时间”（历时/共时/等时）构建的“能力成熟度-时间规模”平面
三套设计 “三维度时间”的维度【数】/“三向度空间”的向度量【量】和“双深度时空值”的【值】分别为 程序的三种变点 （程序横切点（表面构造类Class的 切点）/程序竖分点（ 内建类型Type的埋点）/程序纵插点（外创方法Method的插点））给出了它们全部的 符号学意义(符号学本身的sign 意义
人工智能开发实战线性回归预测房屋价格
线性回归（Linear Regression）是一种通过拟合自变量xi与因变量y之间最佳线性关系，来预测目标变量的方法，在人工智能应用非常广泛。
图解人工智能的数学基础（概率论）
🌞欢迎来到人工智能的世界🌟本文由卿云阁原创！📆首发时间：🌹2024年6月9日🌹✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！🙏本书是自己写的哦，因为编辑太麻烦啦，很多地方就粘贴了图片，如果需要电子版的可以私信哈。随机事件和概率。
Agent Q：自主 AI 智体的高级推理和学习
24年8月来自MultiOn AGI公司和斯坦福大学的论文“”Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents“。
【AI学习笔记】基于Unity+DeepSeek开发的一些BUG记录&解决方案
Unity是大学学的，AI是研究生学的，DeepSeek是第一份实习偷师的，三合一的梦是最近开始做的，BUG是今天遇到并且解决的。关于Unity和大模型结合的教程网上并不多，正好符合Unity+DeepSeek的我目前只看到这一篇《【Unity+AI01】在Unity中调用DeepSeek大模型！实
【AIGC】AI如何匹配RAG知识库: Embedding实践，语义搜索
Embedding是一种将高维数据映射到低维空间的技术。在NLP中，Embedding通常用于将单词、句子或文档转换为连续的向量表示。这些向量不仅保留了原始数据的关键信息，还能够在低维空间中捕捉到语义上的相似性。简单来说，就是机器无法直接识别人类的语言，所以需要通过Embedding去转化成机器能够
20240916 每日AI必读资讯
• 公式、表格、图表识别：除了基本文本识别，GOT 还能识别和处理文档中的数学公式、化学分子式、表格、图表等复杂结构，并将其转换为可编辑的格式（如LaTex 或 Python 字典格式）。• 格式化输出：OCR-2.0支持生成多种格式化输出，包括Markdown、TikZ、SMILES、LATEX等
【Opencv】在Visual Studio 2022和UE5上配置OpenCV的详细步骤
如果你使用的是OpenCV的Debug版本，那么你需要链接到带有d后缀的库文件（例如opencv_world451d.lib），而对于Release版本，则应该链接不带d后缀的库文件（例如opencv_world451.lib）。在“库目录”中添加OpenCV的lib目录路径，如C:\opencv\
【AI大模型】深入Transformer架构：解码器部分的实现与解析
由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机
特征工程在营销组合建模中的应用：基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架，使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。
国内免费实用的AI网站
国内免费实用的AI网站
在mac上 搭建一个AI开发环境
通过以上步骤，你可以将 Mac 电脑配置为一个强大的 AI 开发工作站，支持从数据科学到深度学习的各种任务。配置合适的工具和环境后，你将能够高效地进行 AI 开发和研究。
CVPR2024｜ 实时目标检测的变革：RT-DETR的突破性性能
实时目标检测领域一直由基于CNN的架构主导，YOLO检测器领先。然而，端到端的基于变换器的检测器（DETRs）的引入彻底改变了这一领域，尽管它们的计算成本很高。在本文中，作者介绍了实时检测变换器（RT-DETR），这是一个突破性的模型，不仅在速度和精度方面实现了最先进的（SOTA）性能，而且消除了传
AI 设计工具合集
AI 视频，科技与艺术的精彩融合。它借助先进的人工智能技术，为影像创作带来全新可能。本书将带你走进 AI 视频的奇妙世界，展示其独特魅力与广泛应用，一同感受科技赋予视频创作的无限潜力，开启视觉盛宴的新旅程。
机器视觉AI场景为什么用Python比C++多？
选择 Python还是 C++ 取决于具体的项目需求和应用场景。如果注重开发效率、快速原型设计和丰富的库支持，Python 是一个不错的选择；如果对性能要求极高或需要进行底层控制，C++ 可能更合适。在实际应用中，也可以结合两者的优势，使用 Python进行快速开发和原型设计，然后用 C++ 实现关
【AIGC】全自动思维链COT一秒优化Prompt提升AI能力，COT详解
思维链COT是一种通过引导模型逐步推理来生成更准确、更连贯输出的方法。传统的Prompt设计通常是直接给出一个问题或任务，模型根据输入生成输出。然而，这种方法往往忽略了模型在推理过程中的中间步骤，导致输出可能不够准确或逻辑性不强。思维链COT的核心思想是，通过在Prompt中引入一系列逐步推理的步骤
