基于深度学习的文本
社区干货
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... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
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... 而近年来提出的轻量双向分割网络 BiSeNetV2 采用双路径架构分别处理表层空间细节和深层语义,然后对二者的特征数据进行融合不但可以充分利用多尺度和多层次的特征信息,提高模型的准确性和鲁棒性;而且凭借其双路径大...
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
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 中,Phenaki 基于几百个单词组成一段... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
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...
特惠活动
基于深度学习的文本-优选内容
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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... **基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了很大的震动,基于大模型的Swin Transformer可能是神...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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)
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: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...
AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和...
Embedding v2
神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多... bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的...
Embedding v2
神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多... bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的...
embedding v2
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神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多... bge-m3:基于 m3 模型,默认返回稠密向量和稀疏向量。最多能处理 8192 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding。 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的...
