杭州深度学习公司
社区干货
招聘|字节跳动云原生计算,期待你的加入
为离线 ETL & 机器学习、AML、推荐、数仓、搜索、广告、流媒体、安全和风控等核心业务场景和中台体系提供存储、计算、资源调度等底层支撑。 **02** **你将获得** **个人成长**:深度参与超大单体作业和超大集群规模应用场景下的性能优化与改造,获得高速的个人成长 **业务经验**:深入参与大数据生态 ToB 业务,为互联网、金融、政企等客户提供火山引擎企业级 Serverless 云...
招聘|字节跳动云原生计算团队,期待你的加入
为离线 ETL & 机器学习、AML、推荐、数仓、搜索、广告、流媒体、安全和风控等核心业务场景和中台体系提供存储、计算、资源调度等底层支撑。![]()# 你将获得**个人成长**:深度参与超大单体作业和超大集群规模应用场景下的性能优化与改造,获得高速的个人成长**业务经验**:深入参与大数据生态 ToB 业务,为互联网、金融、政企等客户提供火山引擎企业级 Serverless 云原生大数据产品和服务,积累丰富的行业经验**公司福利**:...
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
# 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。
特惠活动
杭州深度学习公司-优选内容
杭州深度学习公司-相关内容
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=K%2BPUPnCoSjqdylo1F%2B77RQQgr00%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,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...
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)
能力介绍
产品简介 合同校验服务支持将两份合同文件进行对比分析,找出合同文件中不一致的内容,支持在文字换行、串页、含表格、含印章等多种场景下的合同比对。 产品优势 能力业内领先: 基于强大的深度学习算法和OCR技术,合同... 应用场景 企业合同审核: 帮助合同审核人员加速合同对比,利用OCR技术快速查找合同的差异性,有效提高审核人员的效率。 公司法务把控: 法务部门在处理纠纷文件(纸质版文件与电子版文件存在差异)时,可以使用合同校验...
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...
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...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)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...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 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... 当然出于成本考虑很多公司和机构不会从头开始重新研发一个大语言模型,一般会基于某个已有的大语言模型进行微调,针对下游、垂直任务进行优化,所以特征工程也还是值得考虑的。比如:利用人工反馈给 AI 问答排序、打分...
百川奔腾入沧海,直挂云帆向远方
来自各大顶尖科技企业的人才,齐聚一堂,共同开启了百川智能的创新之旅。 一路走来,我们的队伍日渐壮大,由成立之初的几十人扩展到现在的240余人,期间大家彼此守望相助、精诚合作,攻克了一个又一个技术难关,克服... 备案的唯一一家2023年创立的大模型公司。 不仅如此,在持续提升模型各项能力,助力国内大模型开源生态建设的同时,我们还积极与学术界合作,为大模型基础科研不断贡献自身力量。 2023年9月,我们与中国计算...
