# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
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...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716394849&x-signature=ddhyLIUCUcG5y7U8EORekDsgkNc%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**在今年这个阶段,我...
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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716394872&x-signature=YtDbBDbp3LrSLr2IKcbH8oPWEZ8%3D)# 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(NER)应用:1.安装所需库...
**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...
深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实... 使用自定义模型创建自定义模型 为模型创建版本 部署自定义模型 支持的框架边缘推理兼容以下深度学习框架: TensorRT:适用于 NVIDIA GPU 平台的,用来加速深度学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的...
# 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... *云端:*可以使用华为云的一站式开发平台ModerArts来开发微信小程序。ModerArts提供数据结构化标注管理,大规模分布式模型训练服务,同时支持模型在智能终端、边缘计算和云端的部署应用。在这里使用的是ModerArts自动...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本...
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...
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... 易用的操作平台,可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazo...
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)
在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案。支持多CPU节点之间的分布式部署方案,使得超大模型在CPU上的部署成为可能。此外,xFasterTransformer提供了C++和Python两种API接口,涵盖了从上层到底层的接口调用,易于用户使用并将xFasterTransformer集成到自有业务框架中。更多信息,可查看xFasterTransformer。 oneCCLoneCCL(One Collective Communication Library)是Intel®推出的一种集体通信库,旨在为分布式深度学习训练提...
TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af64... 安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.CUDA8.04.cuDNN5....