深度学习链接
社区干货
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... 经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!infoq原文链接:https://xie.infoq.cn/article/becfc0bd240f6c02114c3fe1c
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...
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)
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 会对深度学习领域有更深的理解。学习这件事就像大家所说的一群人才会走的更远,新的一年期待AI继续火爆,期待能与各位伙伴在社区共同交流学习!infoq原文链接:[我的深度学习项目经验分享_AI_小王撤了_InfoQ写作社区]...
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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
音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到 252 亿个。这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?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...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
# 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... 个性化的学习体验,方便老师教学的同时也提高了学生的学习效率。通过学习本项目相信你也有一定的收获,如果对AI领域有兴趣,欢迎伙伴一起学习!infoq原文链接:https://xie.infoq.cn/article/65cd747253f2eebd69641e8...
调用方式V2
接口简介基于深度学习算法,支持对人像的发型进行加刘海、变长发、增发量等操作。目前发型编辑主要支持单人照,发质&发量中部分能力为轻度调节,效果不显著。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG、PN... Array of String 输入换发型的图片链接数组,只支持单图 hair_type 可选 Int 发型类型。101: 刘海(默认)201: 长发301: 刘海加长发401: 中程度增发402: 轻程度增发403: 重程度增发502: 轻程度卷发503: 重程度卷发...
调用方式-V1.0
接口简介基于深度学习算法,支持将人脸转化为浮世绘、波普风、3D卡通等风格。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG、PNG、BMP等常见格式,建议使用JPG格式。2. 图片文件大小:最大 5 MB。 请求说明名... 注意:返回的链接中"&"符号可能会被您的代码转义为"\u0026",需要您处理改回"&" (3)输出示例 json { "code":10000, "data":{ "image": "", }, "message":"Success", "request_id":"683888951...
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
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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
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... 描述了图G中节点间的边连接关系。### 1.2 Transformer基本结构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...
调用方式 V1(废弃)
说明该服务为异步调用,分为任务提交和任务查询两步骤 调用方式-任务提交 接口简介基于深度学习,倍数放大视频尺寸并生成画面细节,保持清晰度。 限制条件名称 内容 视频要求 1.视频格式:MP4格式,建议使用MP4格式,其... Body参数 业务请求参数 参数 可选/必选 类型 说明 video_url 必选 String 视频链接,受网络因素影响可能会导致任务失败 output_resolution 可选 String 视频超分输出的分辨率,可选值为["360p", "480p", "720p", "10...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。N... 步骤一:查看驱动版本已安装成功远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 执行以下命令,查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/n...
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。