作诗深度学习应用
社区干货
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
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、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展...
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...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便...
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... 这种属性不适合这些视觉应用。另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,需要在像素级进行密集预测。**感受**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!in...
特惠活动
作诗深度学习应用-优选内容
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。# 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...
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...
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... 这里也是应用了深度学习领域的知识。我给出核心步骤代码```#读取关键帧frame = cv2.imread("keyframe.jpg")#预处理input_blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, size=(300, 300), ddepth=cv2.CV_8U)#推理re...
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...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然语言理解以及智...
大数据技术年度总结 | 主赛道
我将继续深入学习和研究大数据相关技术,并计划在以下几个方面进行提升:**## 一、技术深度随着大数据技术的不断演进,深度学习和自然语言处理等技术在大数据领域的应用越来越广泛。为了跟上技术发展的步伐,我计划进一步深入学习这些领域的前沿技术。具体来说,我会采取以下措施:定期参加线上和线下的技术培训课程,了解最新的技术动态和最佳实践。阅读相关的学术论文和技术博客,深入理解大数据领域的核心技术和应用场景。参与...
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... 机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的 CV/NLP 训练平台。推荐广告平台每周训练规模达到上万个模型,而 CV/NLP 平台的训练规模更是每周高达 20 万个...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
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,我也是AIGC的深度依赖者。(当然写文不会用哈,只会辅助参考看一下相关知识,其实本人觉得深度使用的话,很多知识其实AIGC大模型是回答不好了,而且很多都是错误的答案。)