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深度学习驾驶

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222052&x-signature=tW8JQjdtZx15H6un%2FqzoKKVAB4M%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,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...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预测就写自动驾驶技术这块的吧。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2c6044c654dd48688f75436...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**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...

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深度学习驾驶-优选内容

GPU 计算型
适用于深度学习的推理场景和小规模训练场景,支持 NVIDIA RTX™ 功能,提供高性能的 3D 图形虚拟化能力。 GPU 计算型 ini2(vci.ini2) A30 显卡,具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模 AI 推理、深度学习小规模训练等场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU 计算型 g1v(vci.g1v) V100 显卡,适用于图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的深度学习训练应用,以及计算流体动力学、计算金融学、分子动...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预测就写自动驾驶技术这块的吧。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2c6044c654dd48688f75436...

深度学习驾驶-相关内容

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

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“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

火山引擎联手千挂科技,打通自动驾驶规模化量产关键技术环节

驾驶工具链平台及基于超大规模数据闭环的自动驾驶技术迭代。火山引擎是字节跳动旗下云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业。火山引擎智能驾驶云依托领先的数据管理体系,保障合作伙伴全生命周期数据安全,与千挂科技合作搭建和开发的全链路闭环智驾研发工具链,覆盖了云原生和模型训练,同时双方也在就仿真等相关业务进行积极探索,并后续拓展至数据合规、存储、挖掘、标注等全流程,深度赋...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

# 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...

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

# 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...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,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.byte...

GPU计算型

概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... 性能越强 适用场景 深度学习训练和推理,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 高GPU负载的科学计算,例如高性能数据库、计算流体动力学、计算金融学、地震分析、基因组学等。 规格列表 实例...

GPU计算型

概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... 性能越强 适用场景 深度学习训练和推理,例如图像分类、无人驾驶、语音识别等人工智能算法的训练应用。 高GPU负载的科学计算,例如高性能数据库、计算流体动力学、计算金融学、地震分析、基因组学等。 规格列表 实例...

AI安全技术总结与展望| 社区征文

PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用  目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。  在恶意软件防御场景中,可提取恶...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...

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