深度学习储层预测
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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... 需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!infoq原文链接:https://xie.infoq.cn/article/becfc0bd240f6c02114c3fe1c
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.load_model('behavior_model.h5')#读取关键帧frame = cv...
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...
特惠活动
深度学习储层预测-优选内容
深度学习储层预测-相关内容
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。方法获取每个token的预测标签。我们还通过tokenizer.convert_ids_to_tokens()方法将token ID序列转换回token字符串,并使用tokenizer.decode()方法将预测标签转换为字符串。```python wi...
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... Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别。它通过1×1卷积运算输出了三组特征图,就是图中的三组蓝色方块,每组特征图都包含了对应尺度提取出的预测框类别、置信度和像素坐标信息。这三组特征图的张量数据结构分别...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
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... 底下的**存储层**是整个架构的基础,负责实际的数据存储,支持多种文件格式,包括开源的列式存储格式 Parquet、行存格式 TFRecord 及其他自研格式。平台鼓励业务迁移到列存格式,可以平均节省存储成本约 30%~50%,并提升...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 我对大模型发展的预测首先大模型的发展前景肯定是非常广阔,这个是毋庸置疑的,因为它所应用的领域正在不断扩大。虽然,大模型主要应用于计算机视觉和自然语言处理等领域,但是已经开始逐渐扩展到医疗、军事、金融...
AI技术进展和总结|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bac0b69764b74b0bba9235cacffc1e37~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962846&x-signature=wXD0EQLxLdkPm29cDzv3m7eZnUQ%3D)# 前言 随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断和治疗。基于大数据的建模和预测,可以减少医疗错误,提高治疗效果,从而提高医疗质量和患者满意度。 大数据技术在城市管理领域的应用:可以实时监控预测整个城市的交通状况,基于大数据的预测帮助下,能够更好的疏通...
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
基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响还是不错的。本文呢也是写一下对人工智能技术的学习总结和趋势预测、参与项目的经验分享,个人技术成长... 在学习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...
