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随着人工智能的迅猛发展，越来越多的AI技术应用于各个领域。其中一个备受关注的技术就是AIGC（AI对话大师）。AIGC是一种基于语言模型的聊天生成系统，能够根据用户的提问，生成智能回答。本文将揭开AIGC底层技术的神秘面纱，带您深入了解其中的奥秘。 语言模型 AIGC的核心技术是语言模型
农村通达指数（RAI） 简介 农村通达指数（RAI）是全球交通领域最重要的发展指标之一。它是目前可持续发展目标中唯一一个直接衡量农村通达性的指标，通过评估农村人口的四季道路通达性来实现。在 2015 年作为可持续发展目标（SDG）指标 9.1.1 采用后，该指标采用了一种利用地理空间技术的新方法
我们正处在一个由数据和算法驱动的新时代，[人工智能]（AI）不仅改变了我们与机器交互的方式，更在重新定义着我们的工作和生活。AI生成API，作为这一变革中的一个关键组件，正在成为连接人类创造力与机器智能的桥梁。 AI生成API通过提供强大的算法和模型，使得机器能够生成文本、图像、音频和视频等内容
1 前言1.1 文档目标本文档主要记录了使用Windows AIK工具构建静默安装镜像的步骤，供需要实现Windows自动安装的用户借鉴。在Windows AIK工具的安装包中的Docs/Whitepapers/StepByStep_ITPro.htm文件中提供了使用AIK工具构建静默安装镜像的基础步骤
在Windows操作系统中，串口通信是一种常见的硬件通信方式，广泛应用于嵌入式系统、工业控制和物联网设备等领域。为了提高应用程序的响应性和效率，异步串口通信成为了一种重要的实现方式。本文将详细介绍如何使用WaitCommEvent和SetCommMask函数进行异步串口数据的收发。
人工智能可谓近年来最为热门的话题，而且也一直在持续发热，创造着价值，人工智能行业的发展究竟是何等趋势？ 人工智能总体从业务应用发展上分为四个阶段： 第一阶段，通过传统的数据ETL批处理的手段，完成一些数据分析、业务报表的生成、数据可视化等的自动化处理； 第二阶段，通过集成多源数据，
目录 技术解析 应用场景 1. 影视制作： 2. 广告创意： 3. 游戏设计： 4. 在线教育： 未来展望 伦理与创意 1. 教育与意识培养： 2. 法律法规： 3. 技术手段： 4.
人工智能诞生60多年以来，经历了两次发展的低谷，即所谓的“冬天”，但其发展的脚步并未就此停止。“冬天”并不是结束，而是每一次“春天”的开始。今天，我们再次进入了“收获”的季节。这是60年来全球ICT学术界和工业界长期耕耘、相互合作的成果。任何技术只有准确的定位，才会充分发挥其价值。
1.1.5 范数范数是一种强化了的距离概念，通常为了提高模型的抗过拟合能力被加入到损失函数中，下面介绍常见的几种范数的定义。 1. L0范数L0范数并不是一个真正的范数，它主要用于度量向量中非零元素的个数。在对抗样本中，L0范数通常指的是对抗样本相对原始图片，所修改像素的个数。2.
3.2 TensorFlowTensorFlow是被工业界和学术界使用最广泛的深度学习框架之一。我们以解决经典的手写数字识别的问题为例，介绍TensorFlow的基本使用方法，代码路径为：https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples
2.5 TensorFlowTensorFlow是谷歌的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor意味着N维数组，Flow意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为Tensor从流图的一端流动到另一端的计算过程。所以也可以把TensorFlow当作将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
2.7 PyTorchPyTorch是由Facebook 的AI研究团队发布的一个基于Python的科学计算包，旨在服务两类场合：替代Numpy发挥GPU潜能。一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台。PyTorch的安装方式很有特色，登录PyTorch的主页https://
训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了
文章转载自:https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/85883934Dlib介绍Dlib是一个现代化的C ++工具箱，其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人
转眼2019已到尾声不知道大家年初立下的flag都完成了多少？特别是关于学习的那些事~这不，为了与各位一起提升自己稳住flag同时为马上到来的HDC.Cloud做好准备我们精心准备了这套“昇腾学院系列课程”时不我待，快到昇腾学院学习AI！长按扫码，一起学昇腾，一起聊AI别忘了除了能
主讲人：唯你网首席顾问 连伟舟一、云和人工智能带给财务服务领域的变革毫无疑问，云和人工智能对财务服务已经产生的巨大影响，从事金融行业的应该都知道，从2017年开始，四大财务机器人已经纷纷开始亮相，这让财务领域的从业者感觉了巨大的压力。而今天，有一家公司正在专注于如何让人工智能颠覆财务
首先先看下任务计划书 ，大概了解了下这个任务的主要工作是通过flink读取paimon写入GaussDB并且数据的验证工作。主要是需要花时间熟悉paimon和flink的架构、环境搭建、扩展新功能和开发简单的界面展示效果。下面介绍下适配过程中的一些关键步骤。开发过程首先参考任务计划书给的参考资料
在用户终端PC上打开浏览器，用户在地址栏中输入“https://console.huaweicloud.com/naie/”，进入AI市场。单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 1594396142554059804.jpg输入账号名和密码。1594396153844038203
1. LLM 中精度、参数、数据、性能、以及成本之间的权衡是什么？ 在大型语言模型（LLM, Large Language Models）中，精度、参数数量、训练数据量、性能和成本之间的权衡是一个复杂且多维度的问题。以下是这些因素之间关系的简要分析： 精度 vs 参数数量： 通常情况下
前言： 前面我们讲到了很多关于数据流的AI方面的介绍，包括自定义组件和算力提升这块的，今天我们来学习一个关于kettle数据分流处理非常重要的组件Switch / Case 。当我们的数据来源于类似日志、csv文件等半结构化数据时
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