基于深度学习的聚类关键技术研究
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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... 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算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
随着当今的科技在不断地极速发展下,大数据、人工智能(AI)和大型模型已成为探索未来可能性的关键技术。我将通过回顾2023年本人参与的项目经验,探讨这些技术的出现和融合如何改变了我们的世界,并对未来的发展趋势进行... 人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。**典型的三大向量数据:****图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检... 技术平台强悍的测算、存储和负载平衡服务,向量数据库能够实现高效、可扩展性跟高容错性,为用户提供稳定可靠的数据库服务。**高性能**:利用查找、缓存、并行等技术,增强对向量数据检索、聚类、降维等行为的速度与...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
具身智能: 关键技术大突破- 脑机接口: 结合大模型,解码速度质飞跃- 3D 生成: 迈入涌现期,距离商用更进一步- AI 生成: 绘图|视频的飞跃- 模型、数据、算力: 全方位同步发展## 智能体热潮——智能助理,会是下一个风口吗什么叫智能体,通俗来讲就是应用中的小助手,例如小度小度、天猫精灵之类,我相信很多人对此都有过体验,感受吗,那就是有点笨、有点憨。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...
特惠活动
基于深度学习的聚类关键技术研究-优选内容
基于深度学习的聚类关键技术研究-相关内容
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
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... 技术为核心的产业生态。云时代的到来,除了带来不断发展的机遇,同样也带来了一些潜在的问题,这些问题对于龙蜥操作系统也是挑战。比如说数据安全问题,云时代数据处在开放平台,对于数据的安全性就是一个比较重要的问...
2023 年总结与技术心得 | 社区征文
大数据工程师的使命变得尤为重要。### 技术深度与广度的平衡在处理海量用户数据的过程中,我们团队发现在数据清洗和预处理阶段存在明显的性能瓶颈。传统的处理方法变得越来越慢,影响了整个数据流程的效率。为了解决这个问题,我深入研究了现有的数据处理工具,发现了一款新的分布式计算框架在处理复杂清洗逻辑时有着显著的优势。具体而言,我们引入了 Apache Flink,这是一个流式处理引擎,与传统的批处理方式相比,它具有更好的性...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
**我的技术回顾与展望-2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅******# **开启文本挖掘的AI探索**随着建筑数字化概念的兴起,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... 关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是...
大数据技术年度总结 | 主赛道
***`随着数字化时代的深入发展,大数据技术已经成为当今社会不可或缺的重要支撑。作为一名从事大数据技术研究的工程师,我深感荣幸能够参与到这个充满挑战和机遇的领域。本文将对我过去一年的工作进行总结,并展望未来... 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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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,特点是设备品种繁多,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... 至关重要。高效:边缘计算能彻底解决海量信息,减轻云计算核心压力,提高总体数据处理效率。灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)... 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_...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... KubeWharf 的分布式操作系统架构发挥了关键作用,使得应用的部署和管理更加容易。离线混部对于需要在没有网络连接的情况下维持应用可用性的场景至关重要,而 KubeWharf 的设计理念正是为了满足这一需求。 - **云原...
Katalyst 支持reclaimed 资源的 NUMA 粒度上报|社区征文
技术研究项目,这个项目里主要负责其中聚合组件的实现和RDMA协议的可观测工作,这方面的工作经历让我对云原生可观测技术有了更深入的理解。## 参与开源的过程2023 年 3 月左右,我首次从江南学长的朋友圈和其他同学那里了解到 Katalyst 这个 Kubernetes 混部开源项目。我对开源混部项目(如阿里的 Koordinator、腾讯的 Crane 和 Caelus 等)都有所调研,因此对字节最新开源的 Katalyst 感到非常感兴趣。虽然我已经半知半解地学习了...
