深度学习和统计学
社区干货
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 ... 统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好的支持、更快的文件扫描。然而 Iceberg 的 MOR 方式也存在一些问题,比如社区版不支持只更新部分列(Partial Update)等。值得一提的是,Iceberg 提供了...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下...
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...
特惠活动
深度学习和统计学-优选内容
深度学习和统计学-相关内容
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... 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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。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...
探索AI的无限可能:从概念到实践 | 社区征文
视频和更多信息,并智能地学习和推论。人工智能的核心是模拟人类智能,随后实行繁杂的任务。# 二、AI人工智能的优势以及带来的利益 - **提升自动化和效率** 人工智能的应用使许多反复和繁琐的任务能够自动实行,大大提升了生产力和效率。从工业生产到商业,人工智能的自动化优点使工作更高效和准确。 - **数据处理和分析** AI使用算法以及模型对数据进行分析,用来提取信息以及进行深度学习,机器学习,统计学习等内容。这些东西...
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... Google在顶级机器学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
大数据技术年度总结 | 主赛道
实现对各类数据源的实时采集和存储。数据处理:负责设计和开发数据处理模块,实现对数据的清洗、转换和挖掘等操作。数据分析:负责设计和开发数据分析模块,实现对数据的可视化、统计分析和预测等操作。数据安全:负... 需要更加主动地与团队成员进行交流和协作。# 未来计划:**展望未来,我将继续深入学习和研究大数据相关技术,并计划在以下几个方面进行提升:**## 一、技术深度随着大数据技术的不断演进,深度学习和自然语言处...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。... 统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好的支持、更快的文件扫描。然而 Iceberg 的 MOR 方式也存在一些问题,比如社区版不支持只更新部分列(Partial Update)等。值得一提的是,Iceberg 提供了...
