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... 如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计...
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理... 龙蜥操作系统的“分层分类科学理论”可以说使得龙蜥操作系统不仅在传统功能上面独具一格,同时也助力了 AI 技术的完美融合![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b4d...
# 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... 覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,...
根据标题和摘要将论文准确分类到42个自然学科里去,可能单学科,也可能交叉学科,准确度达到90%以上。赛道 2:问答式科研知识库(Medium)**任务描述:**将PDF论文上传构建向量化科研知识库,在知识库内做自由问... 情报形式和深度由选手自定义。 **三、奖项设置**本次活动按照报名参赛的任务来评奖,每个任务评一个最佳实践案例,按照任务难度不同设立以下奖励:**Hard Level:**- 5000 元人民币 GPU 云计...
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 可行性由分类器或多数投票来进行评估,最后根据上下文的示例,选出最符合要求的回溯路径。大致就是下面这样的思路。当然这一切的源头还是要依赖于大模型带来的强大自然语言推理能力。![picture.image](https://p3...
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`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要...
TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af64... 我开始跟随着谷歌的基于TensorFlow的机器学习速成课程(中文版) 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量...
数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数... # 训练分类器 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储...
可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的... ##### 探针的种类- livenessProbe:指示容器是否正在运行。如果存活态探测失败,则 kubelet 会杀死容器, 并且容器将根据其重启策略决定未来。如果容器不提供存活探针, 则默认状态为 Success。- readinessProbe:...
如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然... 建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、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...
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... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 于是听到后面的时候老师讲出一句话我就会习惯性的把他进行分类,得出一个原来不过如此:![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/001827abd43544d8ab8917aac68de417~tplv-k3u1fbpfcp-wate...
依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务。- 挑战与机遇:大型模型技术的发展也带来了一些磨练。大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并... 文本分类与情感分析:大型模型能通过学习大型文本数据来识别归类文本里的情绪趋势,用以舆论剖析、情感分析点评等领域。 信息检索与问答:大型模型能通过理解问题与文本间的语义关系去完成信息检索和问答任务。...