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社区干货
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
图像识别、语音识别、歌曲推荐介绍、语音AI操作界面等等。** 其实,在Web端AI的优势和局限性和端侧AI差不多。虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用也会嵌入Web页面,但由于浏览器的内存... 它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算...
个人年度总结:大模型驱动技术的趋势洞察|社区征文
自主代理是一种无需人工干预即可实现既定目标的组合系统。它们利用各种人工智能技术来识别环境中的模式、做出决策、执行一系列操作并生成输出。这些代理具有从环境中学习并随着时间的推移不断改进的潜力,使它们能够... 多模态技术通过预训练+调参的方式颠覆了传统机器视觉小模型 CNN 高度定制化的业务模式,模型的泛用性大幅度提高。从 AI 商业模式来看,产业的话语权逐渐由应用端走向研发端,即改变了之前完全由客户定夺市场 (项目制考...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。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:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
深度学习和计算机视觉是AI领域两个比较核心的模块,是相互关联的,也经常一起被用于实际问题中,我们小组课题是研发一款影响识别功能的方案。可能是比较感兴趣的原因,我们课下也经常一起学习探讨,共同进步。下面大致总... 毕竟从实践过程中我也通过排除困难学习到了新的东西。然后是是我们学习的主题,深度学习了。我们选择了最常用的卷积神经网络(CNN),它是一个非常经典的深度学习模型,在处理图像数据方面表现也十分优异。通过使用数据...
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集简云4月新增/更新:新增19大功能,45款应用,更新18款应用,新增210多个动作
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407609&x-signature=5DVhmG2P89zLkcnNziuG%2BSeGe7E%3D)**全方位****精准**** 透视企业经营信息**企业经营信息透视是集简云提供的内置付费应用,可查询企业行政许可... 专注于图像识别的技术企业,以图像识别技术落地应用见长,通过基于深度学习的人工智能分析来解决终端图像识别问题。官网:https://zhuce.jfbym.com**可用执行动作** * 通用识别...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问题时存在一些不足之处,例如无法有效地区... 卷积神经网络(GCN)和卷积注意力机制(CBAM)的模型。我们首先对脑电数据进行了预处理,将数据分成了 4 秒的时间段,并进行了标记以表示是否存在癫痫发作。预处理后的数据首先通过卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN 有...
字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践
从而判断这个特征是否有效果。这个过程通常需要2周甚至更长的时间。并且,如果发现特征的计算逻辑写错或想要更改计算逻辑,则需重复上述过程。在线特征抽取导致当前字节特征调研的效率非常低。基于当前的架构,离线特... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098855&x-signature=cNnhuNzYus34uEUS%2B4QfNMS19yQ%3D)Iceberg 的模式演进原理我们知道,Iceberg 元数据和 Parquet 元数据都有 Column,而中间的映射关系,是通过 ID 字段来进行...
大模型实践总结|社区征文
CNN和 RNN之后的第四大类模型。而基于Transformer结构的模型又可以分为Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder这三类。- 仅编码器架构(Encoder-only):自编码模型(破坏一个句子,然后让模型去预测或填补),更擅长理解类的任务,例如:文本分类、实体识别、关键信息抽取等。典型代表有:Bert、RoBERTa等。- 仅解码器架构(Decoder-only):自回归模型(将解码器自己当前步的输出加入下一步的输入,解码器融合所有已经输入的向量...
字节前端分享|酷炫的可视化大屏代码开源了!
提高品牌识别度和满足用户需求,从而更好地呈现数据。 图表库能够支持场景化的主题色彩配置,这意味着用户可以根据不同的行业需求来选择不同的主题色彩,以更好地呈现数据。在不同的行业中,用户对于数据可视化... 还是在提升场景辨识度上都颇具成效。 ,听觉(语音识别)和自然语言理解的基本技能。我们一起来回顾下生成式AI的发展。###... 同样也在机器视觉领域和传统的CNN一较高下,并拔得头筹。Transformer的火爆可见一斑,值得一提的当前Transformer的几个作者都开始加入大模型创业浪潮,虏获资本的厉害,如Adept、Essential AI、Cohere。