深度学习生成回答
社区干货
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
生成音频早被应用于我们的日常生活当中,比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,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...
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... 由不同尺度的数据结构可以生成一条轨道交通线路的密集量化地图。最后,把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web端、网页端、智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。... 大模型生成的内容较为空洞,没有论点、论据结合。另外,回答的内容缺乏事实依据,缺乏必要联想,还有可信度的问题,甚至能凭空捏造。另外,在使用大模型时,需要熟练运用思维链、结合多家大模型进行优化,才能获得更优质的...
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...
特惠活动
深度学习生成回答-优选内容
深度学习生成回答-相关内容
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... 一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处理方向十分广泛,通常任务如文本分类、情感分析等只需编码器即可,而对于一些生成式任务如机...
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=1714407627&x-signature=7yg4uwv9Bne9uvFqIgMBW4WorcU%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...
大模型技术的发展与实践|社区征文
大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语... 大语言模型具备回答各种问题、编写文章、编程、翻译等能力,如果深究其原理,LLM建立在Transformers架构之上,并在很大程度上扩展了模型的大小、预训练数据和总计算量。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...
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...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 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... 适用于海报制作、商品图片合成等场景。**离线调用**,作为图片实时分发链路的补充,这里还提供了图片算法的离线调用,包含了所有图片算法的 OpenAPI 。此外图片离线转码分析平台可以应对批量图片的离线转码、画质分...
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... 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)把需要微调的参数量大幅减少,不需要更新基础大模型的参数,让微调训练更快完成、也让输入...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
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... 适用于海报制作、商品图片合成等场景。**离线调用**,作为图片实时分发链路的补充,这里还提供了图片算法的离线调用,包含了所有图片算法的 OpenAPI 。此外图片离线转码分析平台可以应对批量图片的离线转码、画质分...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
## 一、背景随着技术的飞速发展,人工智能技术已经成为推动社会变革的关键力量。在这个充满创新的时代,oneAPI技术堆栈崭露头角,为构建各种创新解决方案提供了巨大的潜力。在这一背景下,本次竞赛旨在深入探讨人工智能技术在特定领域的应用,涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型...
