# 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...
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,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和遥感成像系统所拍摄的图像也无法满足相应的工作需求,并且也会有一些烟、尘、雾等漂浮颗粒影响室内图像。数字图像质量的恶化会影响各种视觉任务的执行与处理。因此需要对图像进行预处理,以降低雾霾对其成像质量的影响...
# 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... concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88271f9d313d4497b3a7dc63ee2f1136~tplv-tlddhu82om-im...
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一步研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1f... 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,才能获得更优质的结果。除此之外,在和大模型交流过程中,确实能被它查漏补缺、借鉴想法,个人认为...
比如用户可以通过输入一段对于目标文章的描述或者要求,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... 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...
# 前言作为一种常见的非传染性神经系统疾病,癫痫发作可能导致意识丧失以及运动和感觉等功能的紊乱。根据世界卫生组织报告,全世界约有6500万的癫痫患者,且这一数字以每年近250万人的数量不断增长。其中,约70%的癫... 及时和准确的癫痫诊断对患者而言是至关重要的。脑电(electroencephalogram,EEG)是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更...
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... 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...
能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,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... 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...
**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...
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心得年初准备进行学习AI的时候,恰巧碰到遇到学校也开设了这门选修课程,自然是非常高兴的参加了课程的学习。通过自己和学习小组的共同决定,我们选择了深度学习和计算机视觉方向进行了学习,并且也进行了实践,对于一个...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。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... 该特性在缩短特征调研迭代周期和多个训练目标共享特征方向均有广泛应用。 - **应用一** **:** **大规模特征调研与工程**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu...
经历裁员是一种相对平常的事情,但对我而言,这是第一次被裁员,我深深感受到了这个行业带给我的不稳定性,我总结这段经历的原因在于,我想通过这一经历,警戒自己不要忘记持续学习,提高自己的价值。这次裁员成为我人生的... 我认为应该需要做到的是:* 一个真正优秀的负责开发安卓客户端的工程师,应该对 Linux、Java、Android 有着极其深度的理解,了解 Linux、安卓的发展史、原理,对技术有自己的智库,对未来有自己的看法。* 一个真正优...
深度学习和心理声学技术的发展也大大加速了多模态音视频信号处理技术的发展,保证了声音效果。- 有了这些基础就可以为上层业务,比如声场还原、人机交互、音视频处理等提供更高质量的音频。介绍了音频信号的几个组成部分,下面我们来看一下音频信号技术的整体发展趋势。当提到音频信号处理时,不可避免地会提到贝尔实验室。贝尔实验室在 1979 年发明了系统单片机型的数字信号处理器(SoC DSP,用于调制解调器、无线电话等),从而...