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,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分...
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... 整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、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...
很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的运作,预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加工过程,以满足市场需求。上述只是常见的一些应用场景,边缘计算的强大之处让它被用于各个行业。# 5.实例项目分析下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生...
Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。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... 该比赛是基于无标签的用户日常上网日志数据,从而构建用户上网行为基线和上网行为评价模型,依据上网行为与基线的距离确定偏离程度,从而评价上网行为与基线的偏离程度。该数据集的数据量包括:日志数据记录编号(id)、...
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... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...
> 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... 需要**优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯...
可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,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...
# 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...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练出准确的模型。这意味着需要花费更多的时间和资源来收集和标记数据,并且模型结构相对复杂,为降低其运算时间,我们主要采用两...
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的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。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... 从而使得模型学习不同颗粒度的特征;数据增强指的是增加了翻译后的数据(DRCD和SQuAD)、其他数据集如CLUEWSC2020。 在各种技术加持下,Mengzi模型在金融领域的任务中取得了较大的提升,一方面是下图中模型效果的提...
Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。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保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大家有所帮助,特别是处于迷... 仅仅关注于**学习机器学习模型**,而**忽略了对机器学习核心概念和核心思想的理解**,可以通过下列几个问题来进行大概的判断:- 如何有效划分数据集- 如何解决过拟合现象- 模型之间的关联和区别是什么- 规则和模型...
通过自己和学习小组的共同决定,我们选择了深度学习和计算机视觉方向进行了学习,并且也进行了实践,对于一个AI小白来说效果还是不错的。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。下面大致总结项目中的一些知识。 我们的设计思路是,第一步先进行数据收集和与处理工作...