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计算机科学与技术深度学习

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

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源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...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

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... 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,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新...

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

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。**视频创作**例如 Google 推出了 AI 视频生成模型 Phenaki 能够根据文本内容生成可变时长视频的技术,在公布的 DEMO... 和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

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... 后又在计算机视觉、多模态等领域都取得了不错的成绩,并逐渐扩展到其他领域。目前针对于脑电信号特征提取方面的研究还比较匮乏。基本模型为:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn...

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计算机科学与技术深度学习-优选内容

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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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
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AI与深度学习的一年 | 社区征文
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... 后又在计算机视觉、多模态等领域都取得了不错的成绩,并逐渐扩展到其他领域。目前针对于脑电信号特征提取方面的研究还比较匮乏。基本模型为:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn...

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大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文

以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b2f7ed4720b5485a4dbb3c3e69~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839668&x-signature=xqIwAU7NWHmzd4Tay1scugsWAGM%3D)# 一. 大模型所采用的高级技术0. 深度神经网...

AI 助力后端开发的新趋势|社区征文

计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问题并自动修复。随着人工智能核心技术深度学习的成熟...

Katalyst 支持reclaimed 资源的 NUMA 粒度上报|社区征文

## 引言本文回顾了我个人参与 Katalyst 开源项目的机缘巧合、过程中的挑战,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 Katalyst 项目感兴趣的新入门者有所帮助。## 自我介绍我本科毕业于南昌大学计算机科学与技术专业,目前在浙江大学攻读硕士学位,是 SEL 实验室的一名研究生。我的主要研究方向是混部集群的调度策略。GitHub: 在开源方面,我曾对阿里的 Sealer 社区和 OpenYu...

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GPU计算型

GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强大的双精度浮点运算能力,主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景,适用于人工智能、科学计算、科研产业等,推理和训练效率可成倍提升。 GPU计算型g1vc V100 适用于对性能要求和计算速度有较高需求的场景,专注...

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视频内容生产-火山引擎

基于计算机视觉与深度学习技术,提供视频内容的编辑、生成、增强与分割等能力。视频生产可广泛应用于互联网媒体、短视频、娱乐直播、在线教育、广电传媒等行业应用

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

新的公司技术氛围很好、研发团队的小伙伴和技术领导也很nice、薪资也增长了百分之40%。当时,这对于我来讲是一件非常棒的事情。可惜好景不长,由于新公司业务衰减,经营出现问题,在六月底的时候被通知了开始裁员。 与... 你就必须要有产品的思维和知识,而不是只是去充当挖水沟的工人。一位真正优秀的编程开发人员,除了怀有对计算机科学的热情和兴趣之外,还要具备产品思维。能够理解业务需求,以协同的精神不断努力,为创造出优质的产品...

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

计算机科学、信息工程、人工智能、语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。  近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃...

技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

# 1.前言从1956年AI概念的提出至今,人工智能技术已发展了60多年,22年12月底ChatGPT的横空出世使得生成式AI的全球爆火,ChatGPT的火爆出圈,也相继出现了文心一言、Midjourney等创新性的 AI 产品,互联网掀起的 AI 风暴可以说已经席卷了全球。一系列AI产品的出现当然引起了诸多的关注,年初我也作为一名AI小白进入了AI领域,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A...

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