深度学习自动问答
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练...
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... 在这里使用的是ModerArts自动学习功能里面的目标检测模块。只需要把数据、标注上传上去,点击自动训练,它就会自动根据训练数据集进行模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩加速和在线部署,基本上不用写代码,无需复...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 ... 比如:利用人工反馈给 AI 问答排序、打分让它对齐人类的喜好还有社会法律规范;添加一些额外的特征辅助 AI 理解当前上下文并做出更恰当的回答等。现在也出现了一些新的技术比如 Low-Rank Adaptation(LoRA)把需要微调...
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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深度学习自动问答-优选内容
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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
系统会自动抓取数据,根据我们描述的指令进行创作。**图像创作**技术平台降低了艺术绘画创作的门槛,用户只需要通过输入文字描述,计算机将会自动生成一张作品。**视频创作**例如 Google 推出了 AI 视频生成模型... 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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... 在讯飞的文档问答或者文心一言的览卷文档的加持下,能加快认识一个行业、一个知识的效率。最后,在同一套流程、提示词的操作下,ChatGPT or GPT-4的效果是不是会更优,国产大模型可否承受得住它们的暴击?由于没有工具,...
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...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975622&x-signature=u9YuDKtVVrdiCuLIu66bkq8Ni2k%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,我...
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)
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,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。在保证同样主观质量的前提下,如何将图像压缩到更小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”。字节跳动在公司成立之初就建设了图像处理平台,起初主要服务于今日头条APP的图文资源。随着业务扩展,后逐...
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...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 上面类似ChatGPT的问答方式,更加人性化。初步体验完成后,我们可以创建我们自己的应用(其实就是创建属于我们自己的AI大模型,依托于百度云千帆,进行训练)