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... 在现有的基于 Transformer 的模型中,图像都是固定规模的,这种属性不适合这些视觉应用。另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一...
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,对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向... 及时通知相关人员处理。智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的运作,预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加...
中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,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。![pictur... 应用:1.安装所需库:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification```导入PyTorch和Hugging Face的...
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,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中的应用。TinyML通常功耗为毫瓦(m... 和需要始终在线的应用。这些设备包括智能摄像头、远程监控设备、可穿戴设备、音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的...
# 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...
中的问题等。**提高决策效率**: 当数据以图表、图形或其他可视方式呈现时,人们可以更快地获得洞见并作出决策。数据可视化不仅提高了决策的效率,还提高了决策的质量,因为更容易捕捉到数据中的关键信息。**沟通和信息传播**: 事实上,数据可视化也是一种非常有效的沟通工具,尤其是在需要跨部门或跨团队共享和理解数据的场景中。通过使用可视化,可以更好地解释和展示这些数据,使得商业洞见及其影响能够被广泛理解。**预测未来趋...
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trans...
随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:... 基于大数据的预测帮助下,能够更好的疏通交通堵塞。 大数据技术在生活工作领域的应用:大数据已经融入我们的工作和生活中,比如智能家居,通过控制和监测家庭中的设备和传感器,可以实现声控开关灯,提前打开热水器等...
**在这个充满挑战和机遇的「数字」世界中,作为一名程序员,我已经走过了近三年的旅程。****这是一个充满了代码的世界,每一行代码都像是一首诗,记录着我在技术海洋中的探索和成长。**### 一、成长经历2023年,对... 应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`T...
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...
及以后是不是离人类大脑皮层神经元链接数更近一层,那么彼时的 AI 是否可以达到人脑运算处理量呢?我们拭目以待。## 云产品中无形的 AI其实看到云产品,可能并不能跟 AI 直接关联上,但是很多云产品确实又可以看到 AI 的影子。回顾 2023 年这一年的话,个人经常关注或者说活跃的就是阿里云开发者社区,因而对于阿里云的云产品也是或多或少的有一些了解。比如说 图像搜索(Image Search),就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图...
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... 深度图等输入,将其转化为噪声预测器能够使用的数据。Transfomer的输出会被噪声预测器多次利用,并且由于Transfomer的Cross Attention机制,它能够正确的利用text prompt中的内容。并且由于Transfomer的Self Attent...
学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很... ###### 2023年3月:美国人工智能研究实验室openAI为聊天机器人ChatGPT发布了GPT-4语言模型.###### 2023年4月:GPT用户突破1.73亿###### 2023年5月:IOS上线GPT的APP应用和上线联网+插件模式###### 2023年6月:CEO(*...