比如写文章、画画、做视频等等。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88f3a783ab484316b91a6b047b9a4d7e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expire... 2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智...
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了很大的震动,基于大模型的Swin Transformer可能是神经网络的完美替代方案。基于大...
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面...
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈...
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部分内容,话不多说,现就就开始今天的分享!## 二、原理解读**文生图任务是指...
我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f3... 输入文本进行NER:```pythondef ner_inference(text): input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便...
用图片搜索图片或者文本搜索文本时,在数据库中存储和对比的并不是图片和视频片段,而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:...
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... 然后动态替换文字、图片,批量生产图片,适用于海报制作、商品图片合成等场景。**离线调用**,作为图片实时分发链路的补充,这里还提供了图片算法的离线调用,包含了所有图片算法的 OpenAPI 。此外图片离线转码分析平...
大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语... 编写文章、编程、翻译等能力,如果深究其原理,LLM建立在Transformers架构之上,并在很大程度上扩展了模型的大小、预训练数据和总计算量。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-t...
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... Google在顶级机器学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处...