离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）
离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）是信号处理和数字信号处理中的基本工具。它们用于将时间域的信号转换为频率域的表示，帮助分析信号的频谱成分。DFT是将离散时间信号转换为频域表示的工具。通过递归地应用这种分解，可以大幅减少计算量。卷积计算： 利用FFT快速计算大规模卷积。滤波器设计： 快
illustrator 2025 提供了哪些更智能的AI功能？
Retype功能可以分析图像中包含的文字,识别字体并转换为可编辑的文字。
论文重复率太高？8款AI降重工具帮你轻松降低重复率，快速完成降重任务
论文降重是一个耗时且复杂的过程，但笔灵AI可以为你提供有效的解决方案。这款AI工具通过先进的文本分析技术，能够快速识别论文中的重复或相似内容，并提供多种改写建议。用户只需输入原文，笔灵AI便能生成一系列独特的表述，帮助降低论文的重复率。此外，它还能提供详细的报告，展示降重前后的对比，确保你的论文在保
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ai唱歌---So-VITS-SVC使用教程
So-VITS-SVC可以通过训练某人的音声，使音频转化为目标声音，实现歌声转换的功能，本篇文章将教你如何从0开始训练自己的模型并用其来推理。
【面试】解释一下什么是人工智能中的黑箱问题
1.1 什么是黑箱？在人工智能中，黑箱指的是那些内部机制对用户或开发者而言不可见或难以理解的系统或模型。对于黑箱模型，我们可以观察其输入和输出，但模型内部如何处理这些输入并得出输出的过程是复杂且不透明的。例如，一个深度神经网络在图像分类任务中，可以高效地将一张图像分类为“猫”或“狗”，但是人们很难解
OMG-Seg：一个模型搞定所有分割任务的终极解决方案，大幅提升AI自动标注效率！
它采用了一种编码器-解码器架构，并使用任务特定的查询和输出来实现各种分割任务，显著简化了分割任务的部署。分割任务通常要求对图像或视频中的每个像素进行分类，传统上使用单独的模型来处理不同的分割任务，例如语义分割、实例分割、全景分割等。通过一个模型架构的多任务处理，OMG-Seg 展示了其在实际应用中的
大模型中文问答场景下的模型选择
C-MTP综合了标注数据和未标注数据，来自于多种来源，如Wudao语料库、科学文献、XLSUM-Zh、Wiki-Atomic-Edit、AmazonReviews-Zh等，确保了数据的大规模、多样性和质量。架构：BGE-Large-zh模型是基于BERT-like(类BERT)架构，特别是在特殊的[
手把手教会你用 AI 和 Python 进行股票交易预测（完整代码干货）
本文手把手教会大家使用 Python 和 AI 进行股票交易预测。首先介绍了不同的预测方法，特别是 LSTM 处理序列预测的能力。然后提供了概念验证步骤，包括安装、创建项目等，还展示代码建立，如导入库、用函数训练测试模型，最后还评估了模型的性能。
AI证件照，一键搞定！
每到秋季，总是少不了各类考试和报名的繁琐手续，几乎每一个环节都需要你上传一张标准的证件照。今天，我们要介绍一个强大的AI工具——HivisionIDPhotos。这个开源的工具不仅能自动生成各类标准尺寸的证件照，还支持背景颜色自定义，如蓝色、白色、红色，甚至渐变背景。不论你是需要一寸、两寸的证件照，
自动生成ppt的人工智能！这6个AI工具亲测好用！
最后再给大家简要总结前面介绍的6款免费生成ppt的人工智能软件——博思AIPPT：国内团队开发，支持多种生成方式，如输入主题/大纲、导入文件、生成单页PPT等，有海量模板，智能配图，实时协作功能强。随着技术进步，可能会进一步优化智能生成算法，提高生成 PPT 的准确性和个性化程度。在协作方面，可能会
AI配音（声音克隆）
【【AI配音】终于找到免费 & 小白友好的声音克隆软件了！3.ChatTTS音色源:https://modelscope.cn/studios/ttwwwaa/ChatTTS_Speaker/summary。我终于找到总这3款免费 & 小白友好的声音克隆软件了！真人相似度居然98%!2.剪映：htt
AI 写作“AI 味”太扎心？这两个提示词来慰藉！
AI生成的文章“AI味”太重？这对AI写作来说是件麻烦事，写的东西老板、客户一看，就知道很水。
测评三款宝藏AI电商作图工具，没想到最好用的居然是它！
随着AI技术的不断革新，AI电商作图工具如雨后春笋般涌现，它们用智能化的操作，为商家们打开了高效、专业的作图新篇章。今天，就让我们一起测评三款宝藏级的AI电商作图工具，看看哪款能助你一臂之力，轻松打造爆款商品！
AI炒股是否靠谱？AI预测未来30天的行情会是怎么样？探讨人工智能视角下的股市风云以及未来30天股市行情预测
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Nature Medicine病理AI汇总｜CONCH：病理图像分析的零样本学习模型·顶刊精析·24-10-30
最近在整理24年发表在Nature Medicine上的病理AI文章，简单列了一个表。接下来我将按照先后顺序，系统的把这13篇文献分析完。其中底色做了填充的，代表商业公司在本论文中占据了一作或通讯。本期推文介绍的模型是CONCH（CONtrastive learning from Captions
为什么卷积现在不火了：CNN研究热度降温的深层原因分析
纵观近年的顶会论文和研究热点，我们不得不承认一个现实：CNN相关的研究论文正在减少，曾经的"主角"似乎正逐渐淡出研究者的视野。
LLM：模型微调经验
样本数量一般1万左右的高质量样本即可达到良好效果。对于简单任务，100-300条数据足够；中等难度任务需1000条以上；高难度任务需3000条甚至更多，可能达到10万条。样本质量样本质量优先于数量，高质量样本更有效。需要重点关注样本的多样性和答案质量。继续预训练当领域任务数据与预训练数据集差异较大时
丹摩征文活动｜智谱AI引领是实现文本可视化 - CogVideoX-2b 部署与使用
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NarratoAI-能自动剪辑视频还能自带解说的AI
它通过深度学习模型，能够理解视频内容，并自动生成解说文本。随后，这些文本可以被转换成语音，并与视频同步，实现自动配音。此外，NarratoAI还能够根据解说内容智能剪辑视频，确保视频内容与解说完美匹配。最近，GitHub上出现了一个引人注目的项目 — NarratoAI，它利用AI大模型，实现了一键
