# 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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
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AI安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。 本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... 可通过机器学习自动识别可疑的行为,如删除、访问数据库、移动等,从而及时采取防御或者处置措施,以防泄露重要的数据。机器学习还能对不同的数据进行分类,在更细粒度上识别风险,保护数据的安全。 近来来,人工智...
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AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 细致的讲解: 原本的信息熵是对每个字节求信息熵,由于字节大小范围为[0, 255],所以一共是256个bins,每个bin内仅仅包含一个字节。不同滑窗但位于相同bin的数据会进行相加。 同时我们将**熵的值进行细粒度划...
> 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提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
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... 清华大学的几位学者提出了用于**细粒度**实体分类的Prompt-Learning,论文链接为: 。分别对三个公开数据集的测试,在全样本训练、少样本学习、零样本学习场景下Prompt Learning方法远高于基于finetune的baseline。...
火山引擎智能创作语音团队SAMI(Speech, Audio and Music Intelligence)近日发布了新一代的低延迟、超拟人的实时AI变声技术。不同于传统的变声,AI变声是基于深度学习的声音转换(Voice Conversion)技术来实现的,可以... 研究人员采用细粒度发音提取模块代替了传统基于音素后验概率的方法,使得更多的发音细节、韵律情感能够被保留下来,显著降低了对模型感受野的要求;对于声音转换模型,研究人员结合了chunk级别的信息编码和帧级别的自回...
在应用性能监控全链路版的小程序Pro监控中,数据探索支持访问全部上报事件的细粒度信息,协助您探索应用采集上报的所有数据。 功能介绍按时序查询某个用户、某次会话的全部上报信息 查看具体某一类事件在某个时间段内的全部上报信息 通过Session - View - Event 的多级结构深入且精准的还原用户访问,解决线上问题 调查影响小程序启动和加载的具体资源、请求、setData或用户行为,并针对性优化 通过细致的上下文,追踪页面异常发生的原...
虽然我已经半知半解地学习了一些源码,但还没有开始实际贡献。直到有一天,Ricky 告诉我公众号上有一个“字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst 的社区编程挑战”活动,他当时选择了 OOM 的题目。这次机缘巧... 我提出了一种精细化的 NUMA 粒度内存管控框架。该框架需要在 sysadvisor 计算 memory provisions 以及与 qrm memory plugin 交互的部分。qrm memory plugin 后续可以根据 memory provisions 进行 NUMA 细粒度的内存...
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... **细粒度资源隔离:** Katalyst 通过自动调优的工作负载分析,为每个 QoS 提供实时和细粒度的资源超额分配、分配和隔离策略。这对于确保不同应用之间的资源隔离至关重要。- **相关热门存储库**除了 Katalys...
并引入基于用户反馈的强化学习(RLHF)和细粒度的提示-隐变量对齐技术,提高了模型对图像多尺度信息的建模能力,在用户Prompt输入的理解能力方面也实现了进步。内容来源于Tiamat官网 输入一句话,让“灵感”快速可视化 @不会画画的艾丁 通过Tiamat制作的作品 在Tiamat团队的眼里AI是“一位辅助人们高效创作的‘朋友’”。为了实现“Spark Your Imagination”的品牌主张,Tiamat以突出的技术底座服务于产品,自研的 MorpherVLM 模型支持近...
播放进度回调及其准确性 播放进度回调SDK 支持细粒度的播放进度回调。开发者可以在收到 SETtsPlaybackProgress 状态回调时,解析附加的 data 字段,获得播放进度(单位:百分比),格式如下: { "progress": 0.3, "reqid": "bb081d44-0671-4789-8df5-0050edae517b",}准确性SDK 返回的播放进度是当句已播放的音频长度除以该句音频的总长度: 如果正在播放的句子已经合成结束,那么它的总长度是准确的,计算出的播放进度也是准确的; 如...
播放进度回调及其准确性 播放进度回调SDK 支持细粒度的播放进度回调。开发者可以在收到 MESSAGE_TYPE_TTS_PLAYBACK_PROGRESS 状态回调时,解析附加的 data 字段,获得播放进度(单位:百分比),格式如下: { "progress": 0.3, "reqid": "bb081d44-0671-4789-8df5-0050edae517b",}准确性SDK 返回的播放进度是当句已播放的音频长度除以该句音频的总长度: 如果正在播放的句子已经合成结束,那么它的总长度是准确的,计算出的播放进度也...
细粒度资源隔离: Katalyst 为每个 QoS 提供了实时和细粒度的资源超配、分配和隔离策略,通过自动调整的工作负载配置来实现。## 开源历程虽然我研究生不是研究混部相关的方向,但是作为云原生的爱好者对云原生混部领域的发展也一直有一定的关注。首次接触到 Katalyst 是 8 月在字节云原生公众号上看到了 [Katalyst:字节跳动云原生成本优化实践](https://mp.weixin.qq.com/s/d4R2mIzkd-7FIcNKK5S6LQ) 这篇文章,从中了解到字节内...