如果你关注2023世界人工智能大会等行业峰会，以及英伟达、微软、谷歌、特斯拉和国內科技大厂的最新发布会，除了“大模型”，应该会听到另...
内容一览：矿物为技术社会提供了重要的原材料，同时也是许多地质事件和古代环境的唯一证据。几个世纪以来，寻找矿产资源以及探寻其起源...
文心千帆：PPT 制作、数字人主播一键开播等数十种应用场景惊艳到我了，下面给出简介和使用指南，快去使用起来吧
本文介绍如何用 TVM 部署 DarkNet 模型。所有必需的模型和库都可通过脚本从 Internet 下载。此脚本运行带有边界框的 YOLO-V2 和 YOLO-V3...
近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章...
元学习可以被定义为一种序列到序列的问题，在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。注意力机制可以允许在历史...
分析和处理季节性是时间序列分析中的一个关键工作，在本文中我们将描述三种类型的季节性以及常见的8种建模方法。
内容一览： 过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过...
随着我国数字化转型行动的深入推进和智能制造工程的大力实施，制造业正朝着“数智”时代迈进，生成式AI被视为推动制造业智能化发展的关键...
N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序...
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“a...
命名实体识别（Named Entity Recoginition, NER）旨在将一串文本中的实体识别出来，并标注出它所指代的类型，比如人名、地名等等。具体...
在Pandas 2.0发布以后，我们发布过一些评测的文章，这次我们看看，除了Pandas以外，常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比...
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要，并总结视频的完整内容。
相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深...
矢量数据库是为实现高维矢量数据的高效存储、检索和相似性搜索而设计的。使用一种称为嵌入的过程，将向量数据表示为一个连续的、有意义...
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网...
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希...
在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强...
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩...
