深度学习设定特征
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分... 这里设置为60帧/秒 # 退出Pygame并关闭窗口 pygame.quit()```**虚拟角色和场景**:通过AIGC技术,创造虚拟的教师角色、学生角色以及多样化的教学场景。这些虚拟角色和场景能够增强学生的学习体验,提高他们的学...
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... 能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话来说就是对于图像去雾的效果更加理想了。 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底...
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... 各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg 则提供了开放的表格式和高度可扩展的元数据计算,同时还支持 Python...
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
深度学习设定特征-优选内容
深度学习设定特征-相关内容
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除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练出准确的模型。这意味着需要花费更多的时间和资源来收集和标记数据,并且模型结构相对复杂,为降低其运算时间,我们主要采用两...
embedding
embedding接口/data/embedding 接口用于请求 Embedding 服务,通过深度学习神经网络提取文本、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。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens Per Minute,每分钟 tokens 数量)的调用限制,每个账号(含主账号下的所有子账号,合并计算)的 TPM 不超过 120000/模型。 请求接口说明 请求 Embedding 服务的 ...
embedding
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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... 以便于后续的特征提取和模型训练。**特征提取:** 我们使用词嵌入技术将诗歌中的每个词表示为一个高维向量,这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向量的相似度来提取诗歌的特征。**模型...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
# 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...
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
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。: if lab...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备... 提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, ...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑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... 你可以给他设定所扮演的角色,想象一下,你有一个了解你、理解你、知识丰富的“知心朋友”。它的功能强大不止于此,如今诸多领域已经被大模型所渗透。