11月14日，润和软件在互动平台上表示，公司推出的新一代人工智能中枢平台AIRUNS集成了基础的AI训练和机器学习功能，拥有出色的灵活性和扩展性，能够集成各种开源大模型，同时可接入盘古、文心一言、通义千问等商业大模型。
人工智能机器学习文心一言通义千问
新京报 2023-11-14
以下是目录，需要的评论或私信小白也能听懂的人工智能原理 课程资料 1.一元一次函数感知器：如何描述直觉.mp4 10.卷积神经网络：打破图像识别的瓶颈.mp4 11.卷积神经网络：图像识别实战.mp4 12.循环：序列依赖问题.mp4 13.LSTM网络：自然语言处理实践.mp4 14.机器学习：最后一节课也是第一节课.mp4 2.方差代价函数：知错.mp4 3.梯度下降和反向传播：能改（上）.mp4 4.梯度下降和反向传播：能改（下）.mp4 5.激活函数：给机器注入灵魂.mp4 6.隐藏层：神经网络
人工智能机器学习
兔兔牙饿了 2023-11-14
在现在学习传统的数值算法的过程当中，我们经常听到关于机器学习求解这样哪样的问题，特别多听到的是，PINN 在PDE数值解上求解多么好，那么接下来我将介绍机器学习是怎么样的一个过程.首先我们要清楚我们需要使用机器学习做怎么样的工作，先从简单的感知机开始神经网络是由多个感知机组成的,通过多个感知机的组合形成函数去逼近想要逼近的函数假设存在函数 定义为我们需要逼近的函数，定义(两个参数分别为网络参数，和深度,宽度参数)为神经网络形成的函数,神经网络是使用充分小去逼近 ，接下来将介绍神经网络的搭建神经网络的结构
机器学习
A稳定YYDS 2023-11-14
见刊文献扫码观看完整版见刊论文二、深度学习实验流程往期回顾同学SCI见刊：基于深度学习的放射学列线图来预测胸腺上皮肿瘤的风险分类：一项多中心研究又一同学SCI见刊：基于机器学习的多参数MRI放射组学预测癌症患者新辅助放化疗后不良反应【深度学习】同学SCI见刊：利用术前计算机断层扫描图像诊断早期癌症的深度学习模型【深度学习细胞癌】又一同学SCI见刊：基于CT的深度学习放射组学诺模图预测头颈部鳞状细胞癌的组织学分级热烈祝贺又一位同学SCI见刊：基于CT的深度学习放射组学列线图来预测膀胱癌的病理分级：一项多中心
深度学习机器学习
医学影像组学 2023-11-14
见刊文献 扫码观看完整版见刊论文 [图片] [图片] [图片] [图片] 二、深度学习实验流程 [图片] 三、往期回顾 同学SCI见刊：基于深度学习的放射学列线图来预测胸腺上皮肿瘤的风险分类：一项多中心研究 又一同学SCI见刊：基于机器学习的多参数MRI放射组学预测癌症患者新辅助放化疗后不良反应 【深度学习】同学SCI见刊：利用术前计算机断层扫描图像诊断早期癌症的深度学习模型 【深度学习细胞癌】又一同学SCI见刊：基于CT的深度学习放射组学诺模图预测头颈部鳞状细胞癌的组织学分级 热烈祝贺又一位同学SCI见
医学影像组学工具 2023-11-14
一半基于sklearn的传统机器学习，一半基于tf2的深度学习，涵盖全，手把手，网站上配套代码随工具版本更新
机器学习深度学习编程
万书集舍 2023-11-14
内容覆盖全而泛，对python语法以及数据分析模块numpy，pandas和matplotlib，以及机器学习模型均有介绍。相比于国外的一些机器学习经典书籍，本书中作者结合了中国古诗词通俗地诠释了概念，算是一些亮点吧
行秋书海 2023-11-14
基本背景：上海交通大学自动化专业GPA：85.58/100GRE：155 170 4.0雅思：7录取结果：香港科技大学-大数据技术新加坡国立大学-数据科学与机器学习新加坡国立大学-计算机帝国理工-应用机器学习关于选择并不像许多早早就确定了志愿的同学，我在大三下还在保研与出国读研中纠结。一方面觉得自己并没有做科研的天分，另一方面又有几分忌惮“水硕”的名头。在和家人朋友仔细探讨了职业规划后，我在大三下的六月份加入了世毕盟。由于是转专业申请，我一开始申请项目的选择太过宽泛，觉得机器人、数据科学、计算机、人工智能
机器学习人工智能
世毕盟留学 2023-11-14
人工智能训练师是一种专业人员，他们负责使用人工智能技术来训练和优化机器学习模型。这些模型可以应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。报考条件：五级/初级工：（满足以下之一即可）（1）本职业或相关职业学徒期满；（2）累计从事本职业或相关职业工作1年（含）以上。四级/中级工：（满足以下之一即可）（1）取得本职业或相关职业五级/初级工证书后，累计从事本职业或相关职业工作3年（含）以上；（2）累计从事本职业或相关职业4年（含）以上；（3）取得技工学校本专业或相关专业毕业证书（含在校未取得毕业证的应
bili_23042159465 2023-11-14
随着人工智能的快速发展，越来越多的应用场景需要使用机器学习和深度学习模型。AI网络模型的训练一般分成两个关键部分，一个是训练数据预处理，一个是模型训练，如何提升两者的处理性能成为提升模型训练性能的关键。一般情况下，数据加载预处理由host CPU处理，而模型训练计算是在NPU或GPU上处理的，两者一般并行执行，因此训练一次迭代的时间通常是两个处理时间的最大值。 在NPU/GPU上进行模型训练计算，为了充分使用计算资源，一般采用批量数据处理方式，因此一般情况下为提升整体吞吐率，batch值会设置的比较大，常
人工智能机器学习深度学习
昇腾AI开发者 2023-11-14
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