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深度学习以外的方法

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 该方法将 SE 注意力机制的压缩降维方式进行改进,节省了压缩降维消耗的时间。转而采用能使网络提取到更多通道间依赖关系的 1 维卷积局部跨通道交互方式。该方法可以根据通道数自适应地选择 1 维卷积的核大小,以确定...

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... 我们选取了一些客观指标以及我们自己训练的无参考的清晰度评估方式(VQScore算法),对图像清晰度和美学进行整体评估:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d32d004d...

字节跳动智能音频信号处理的应用实践

除了多模态音视频的场景分析技术之外,我们还关注如何从视频中获取高质量的音频。上图中间的部分主要是基于深度学习技术来提取高质量音频,这里用到的技术主要是多模态语音增强以及模型波束等技术。相比于传统的针对信号处理的波束形成技术,基于模型的深度学习的方法可以设计出更好的波束指向性以及更好的频率响应,来实现空间声音指哪打哪的效果。提取出来视频画面中的各个声源之后,还要做更多的后处理,包括声音和画面的增益同步...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - ...

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深度学习以外的方法-优选内容

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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字节跳动智能音频信号处理的应用实践
除了多模态音视频的场景分析技术之外,我们还关注如何从视频中获取高质量的音频。上图中间的部分主要是基于深度学习技术来提取高质量音频,这里用到的技术主要是多模态语音增强以及模型波束等技术。相比于传统的针对信号处理的波束形成技术,基于模型的深度学习的方法可以设计出更好的波束指向性以及更好的频率响应,来实现空间声音指哪打哪的效果。提取出来视频画面中的各个声源之后,还要做更多的后处理,包括声音和画面的增益同步...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - ...

深度学习以外的方法-相关内容

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

并承担运用的思路解决方法。云计算层可视为边缘计算的“大脑”,负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要... 也可以通过Web API等方式提供给医生进行查看和分析。我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST'...

大模型技术的发展与实践|社区征文

## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。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... 更多的参数意味着模型可能具有更强的学习能力。### 1、语言模型的发展史语言是人类表达和交流的一种突出能力,我们在幼儿开始就学会了沟通表达,并且伴随我们一生。在很长一段时间机器无法掌握以人类的方式进行交...

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... 就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据...

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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

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...

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...

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

对机器学习深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景  2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中国科协主席万钢在开幕式上表示,新一代人工智能正逐步从感知智能向认知智能发展。感知智能是机器具备了视觉、听觉、触觉等感知能力,将多元数据结构化,并用人类熟悉的方式去沟通和互动。而认知智能则是从类脑的研究和...

veImageX 演进之路:我用图像压缩算法为公司省了 30% 成本

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... 我们选取了一些客观指标以及我们自己训练的无参考的清晰度评估方式(VQScore 算法),对图像清晰度和美学进行整体评估:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/475b45d...

AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文

对机器学习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,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景  伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 笔者提炼出相应的**核心方法论**。希望读者能够举一反三,灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 恶意样本检测  从检测方法上来说,恶意样本检测包括静态检测、动态检测、混合态检测。其中静态检测是指在**不运行恶...

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

各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,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... 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...

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