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標簽 > 深度學習
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當我們辛苦收集數據、數據清洗、搭建環境、訓練模型、模型評估測試后,終于可以應用到具體場景,但是,突然發現不知道怎么調用自己的模型,更不清楚怎么去部署模型...
最近和一些公司經驗豐富的大佬聊過一些關于內卷的問題,最終得出的結論很簡單:初學者皆是,資深者難尋。 在這個人人都會機器學習的時代,NLP、CV等AI方向...
機器學習領域近年的發展非常迅速,然而我們對機器學習理論的理解還很有限,有些模型的實驗效果甚至超出了我們對基礎理論的理解。
漸進式改良路線已不能滿足負增長時代下的營銷需求,結合了知識圖譜、語義理解、深度學習等技術的智慧外呼服務已經在汽車網銷領域興起。機器人客服、智能寫作等工具...
據外媒報道,全球規模最大的芯片制造廠商臺積電已開始利用人工智能和深度學習技術,以改進芯片生產制造。
說到深度學習與人工智能的關系,簡單來說就是:將海量數據通過深度學習進行處理后形成一個模型,再將模型應用到具體的業務環境中,這就是人工智能。可以說,深度學...
神經網絡(Graph NN)是近來的一大研究熱點,尤其是DeepMind提出的“Graph Networks”,號稱有望讓深度學習實現因果推理。
DLWP 能夠對諸如颶風 Irma ( 2017 年襲擊佛羅里達和加勒比地區的 4 級風暴)等天氣事件進行現實的預測。雖然快速 DLWP 模型在未來...
于是曠視提出了“AI生產力平臺”的概念,并發布了曠視自研的AI生產力平臺——Brain++。目前曠視幾乎所有AI產品都基于它構建,這一次曠視決定將開發多...
基于深度強化學習的智能船舶航跡跟蹤控制 人工智能技術與咨詢 昨天 本文來自《中國艦船研究》?,作者祝亢等 關注微信公眾號:人工智能技術與咨詢。了解更多咨...
1943年,心理學家馬康·麥卡洛克和數學家沃倫·威弗斯在《神經元模型及其應用》一文中,首次提出了“神經元網絡”模型。這一模型為人工智能研究奠定了基礎,成...
高性能對象存儲不僅僅需要從基于硬盤的對象存儲系統切換到全閃存對象存儲。向全閃存介質的遷移無疑會有所幫助,但是對象存儲系統(很大程度上要歸功于其豐富的元數...
3月25日下午,曠視科技舉辦線上發布會,宣布開源新一代AI生產力平臺Brain++的核心深度學習框架曠視天元(MegEngine)。
導讀 對神經網絡進行可視化分析不管是在學習上還是實際應用上都有很重要的意義,基于此,本文介紹了3種CNN的可視化方法:可視化中間特征圖,可視化卷積核,可...
迄今為止,大多數人工智能(AI)研究都集中在視覺方面。多虧了機器學習,尤其是深度學習,我們現在有了對周圍環境有很好的視覺理解的機器人和設備。但我們不要忘...
日前,由中國計算機學會(CCF)、雷鋒網、香港中文大學(深圳)聯合舉辦的2018 全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)在深圳成功舉辦,來自學術界...
在科技飛速發展的當今時代,人工智能技術成為社會進步的關鍵推動力之一。在廣泛關注的人工智能領域中,大語言模型以其引人注目的特性備受矚目。 大語言模型的定義...
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