[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654053&x-signature=P7P3um5kKjcPvj%2B8sJs6Vvjg7AQ%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...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654053&x-signature=w0rJqBmSzP474T0%2FTNusf2A4h2g%3D)表示每个系统调用的特征向量,d为特征向量的维度,邻接矩阵![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com...
# 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... 把长度和宽度方向的空间维度信息切片并堆叠至通道维度,长宽缩小为原来的一半,通道数增加为原来的4倍,减少了计算量。Neck颈部网络用于整合各尺度的特征,生成特征金字塔FPN,主要由FPN和PAN组成。它把不同尺度的特征...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/35fe5cdc4b6c4df5878a0d1cb86aaaa4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654075&x-signature=GOoHk7V8gI%2BWOBwsklfT4af71XA%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特...
# 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...
> 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... 最终我们经过多维度的考察,决定基于 Iceberg 数据湖来自研、强化,填补不足、满足业务的样本存储和特征工程等需求。 # 字节强化版 Iceberg 数据湖:Magnus 猛犸## 整体架构![picture.image](https://p6-v...
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... y_max = detection[3:7] cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)```行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得...
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88f3a783ab484316b91a6b047b9a4d7e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716654075&x-signature=pj6vmFNJoeZBj%2FMdFU5M1Q... 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...
**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...
概述Embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前... bge-large-zh 最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 RawData 说明 RawData 结构体实例或其构成的列表,最大 100 个。 DataType stri...
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前... bge-large-zh 最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 RawData 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 dataType string 是 指定...
> 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... 在镜像站或三方云的存储(按需拉取或全量迁移)、在火山引擎的独立存储桶、业务自主合成的图片等。![图1.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0231f5085547421a9970796439a05042~tplv-k3u1fb...
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。异步调用使用async_embedding接口,参数不变。 说明 当前... bge-large-zh 最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 bge-large-zh 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 raw_data 说明 RawData 实例或者列表,最大 100 个。 data_type s...