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...
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... 医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代...
**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...
# 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...
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... 包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Diffusion技术的性能潜力,结合oneAPI技术堆栈,实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与...
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.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 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,只能留下一个遗憾。
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...
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... 可以说当今最流行的架构就是 Transformer了。 Transformer 专为序列建模和转导任务而设计,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...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,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...
我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智能、大数据分析为核心的智能化、数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工... NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围...
通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量...
数据检索,以及上线后服务弹性调度和监控告警的全链路服务。最终应用在智能问答、智能搜索、推荐系统和数据去重等产品中,可广泛应用于LLM支持的智能客服、领域知识问答,文本检索、AIGC跨模态检索、结构化混合检索,相似推荐、相关推荐、相似检测和去重,相关排序、打散排序、聚类分析和数据挖掘等场景。Viking DB 产品能力模块详细介绍如下: 文本生成向量:非结构化数据文本写入之后,向量数据库通过深度学习神经网络提取文本数据里的...
数据检索,以及上线后服务弹性调度和监控告警的全链路服务。最终应用在智能问答、智能搜索、推荐系统和数据去重等产品中,可广泛应用于LLM支持的智能客服、领域知识问答,文本检索、AIGC跨模态检索、结构化混合检索,相似推荐、相关推荐、相似检测和去重,相关排序、打散排序、聚类分析和数据挖掘等场景。Viking DB 产品能力模块详细介绍如下: 文本生成向量:非结构化数据文本写入之后,向量数据库通过深度学习神经网络提取文本数据里的...