深度学习技术前景
社区干货
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。
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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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,更加具有广大前景的应用,应该...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响还是不错的。本文呢也是写一下对人工智能技术的学习总结和趋势预测、参与项目的经验分享,个人技术成长... 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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步**提高特征调研和工程的效率**。通过加速特征工程和调研过程缩短模型迭代周期、提高算法的开...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
## 一、背景随着技术的飞速发展,人工智能技术已经成为推动社会变革的关键力量。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,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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
# 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***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
技术。通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力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...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 经过一年的工作和学习,我发现深度学习已经逐步融入到了我们的日常生活以及科技发展中,希望这项技术能够对我们的生活带来更大的改变。https://xie.infoq.cn/article/c5d93e4a4970c79c90622680e
