AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 还有一个很重要的问题就是安全方面,要确保视频数据的安全和隐私的保护,禁止没有授权的访问和篡改等恶意操作。## 技术可行性做项目之前,也是查了很多资料,确保项目能顺利实施。视频监控项目一般都需要进行视频流...
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... 颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,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...
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_... 问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - ...
比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,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、开源模式的推动、大模型探索...
# 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... 数据决定了问题的上限,而算法只是在不断地逼近这个上限。所以数据集是特别特别重要滴!!!尤其对于工业领域的缺陷瑕疵检测,一个高质量的数据集就等于成功了一半。那工业领域的数据集是怎样获取滴腻?一般是人工或机...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的...
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... 在此基础上的弹性残差 BiSeNetV2 网络则可以很好的解决这个问题。该网络结合了全局上下文信息和局部特征信息,通过高效的多尺度融合策略提高了 GPR 图像的分割鲁棒性、准确性以及计算效率。弹性残差模块引入多项式...
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... 通过对AI中深度学习的学习,可以使我们解决一些人工难以解决或者比较浪费时间的问题有更好的解决方法,帮我们节约时间,并且推动社会的进步和发展。[AI与深度学习的一年 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/8...
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... **智能评估与反馈**:使用深度学习模型对学生的作业进行自动批改和评估,减轻教师的负担,并为学生提供及时、准确的反馈。同时,这种评估方式还能挖掘学生的学习问题,帮助他们改进学习方法,以下是部分核心代码。```...
是值得进一步探索的问题。此外,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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185263&x-signature=azuG6WynhhiVcvopGMo5vQPlePE%3D)# 项目分享下面我给大家分享一...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d3c185c2e4794dbc962aef731244cc25~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185302&x-signature=aNezRabGx5kK3s7vAKxb8wKj...
跳槽去了一个新的公司。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... 出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训...
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 数据质量和标注是另一个关键问题,因为大模型的训练需要大量标注数据,而自动标注的难度较大,导致人工成本高昂。另外,数据的可靠性对保证大模型的稳定性至关重要,所以需要进行严格的测试和验证。但是我觉得大模型已...