冯睿谈到，该评估系统由团队专家之一，电子科技大学生命学院脑机接口专家徐鹏教授的相关科研技术成果转换而来，结合深度学习、迁移学习、流形学习等人工智能技术手段，以大脑网络和其他源信号网络间异常作用信息为核心，建立了这套ASD（孤独症谱系障碍）儿童早期诊断识别系统。冯睿表示，截至目前，企业共计服务了2000余名孤独症患儿。
人工智能深度学习
封面新闻 2024-06-02
随着人工智能技术的飞速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。AI不仅作为辅助工具，更开始扮演起“教师”的角色，这一转变预示着教育模式的根本性改变。AIGC（人工智能生成内容）技术的应用，正在推动教育从传统的“教育赋能”向“高质量人才培养”转变，强调以人为本，注重培养学生的高阶思维能力、综合创新能力和终身学习能力。AIGC技术通过大数据分析和深度学习，能够为学生提供个性化的学习体验，从而实现教育模式的革新。数字经济应用实践专家骆仁童博士指出，AI技术正逐渐渗透到社会的每一个角落，其影响力远超一个简单的研究领
教育AIGC人工智能
神经童非童 2024-06-02
在人工智能的浩瀚领域中，各式算法犹如武林中的各派秘籍，引领着探索者们穿梭于智能化的世界。本文将作为基础指南，带你一探这些算法的奥秘，从统计机器学习到深度学习，一步步揭开人工智能的面纱。 必知必会 10
人工智能机器学习深度学习
算法金 2024-06-02
随着AI技术的发展，AI写作已经成为一个备受关注的领域。目前，AI写作技术已经取得了长足的进步，已经在新闻媒体、广告、教育等领域得到了广泛的应用。未来，AI写作技术有望在深度学习和个性化定制化方面取得突破。
AI写作教育深度学习
鲁小能先生 2024-06-02
《》（报告出品方：靠谱二次元）报告共计：26页AIGC，即人工智能生成内容，是近年来在人工智能领域兴起的一项重要技术。它通过使用机器学习和深度学习等技术，使得计算机能够自动生成各种形式的数字内容，如文本、图像…
AIGC人工智能机器学习深度学习
海光的周游路 2024-06-01
最近收集了一大波关于大豆和棉花的深度学习数据集，主要有叶片的识别、分类、计数以及病害检测等。 数据集的价值科研价值：这些数据集为植物学、农业信息技术、机器学习等领域的科研人员提供了宝贵的资源。它们可以用于训练和优化各种深度学习模型，以改进植物识别、分类和病害检测的准确性。技术创新：通过分析和利用这些数据集，可以推动农业领域的技术创新。例如，开发更高效的自动化监测系统，用于实时监控作物的生长情况和病害发生，为农民提供及时的决策支持。农业生产力提升：准确的大豆和棉花叶片识别、分类和计数有助于优化农业管理
深度学习机器学习
地理探险家 2024-06-01
基本原理 Fine-tuning是机器学习和深度学习中的一个术语，简称微调，指的是在一个预训练模型的基础上进行的再训练过程。这种方法通常用于解决特定任务，特别是当该任务的数据量相对较少时。Fine-tuning可以提高模型在特定任务上的性能，因为它利用了预训练模型在大量数据上学习到的知识。 微调的关键在于能够利用预训练模型的强大能力，同时通过有限的参数更新，实现对新任务的快速适应。这种方法特别适用于数据较少的情况，可以避免从头开始训练一个大模型所需的大量计算资源。 在微调的过程中，通常会冻结（即不更新）模
AIGC机器学习深度学习
近屿智能 2024-05-31
有什么实用的AI写作生成器呢？让我来为你揭开神秘的面纱！在当今快节奏的社会中，写作已经成为了无处不在的必备技能。然而，许多人面临着写作难题，不知道如何展开思路、组织文章结构，或者找不到合适的词汇来表达自己的想法。这时候，爱制作AI写作生成器就像是一位灵感无限的助手，为你提供了一个无尽的创意空间。 [图片] 爱制作AI写作生成器的工作原理是基于深度学习和自然语言处理技术。它通过分析大量的语料库和文本数据，学习到了人类的写作风格和表达方式。当你需要写一篇文章时，只需输入关键词或者主题，AI写作生成器就会以超
AI写作深度学习
深夜宅老师 2024-05-31
召回模型是数字化营销中最重要的组成部分之一，它决定了用户能否看到最相关的内容或商品，从而影响了用户的满意度和转化率。传统的召回模型通常基于一些简单的规则或统计方法，无法充分利用海量的数据和复杂的用户行为。随着人工智能大模型的发展，我们有了更强大的工具来构建基于深度数据处理的召回模型，从而提升召回的效果和效率。本文将从产品经理的视角，介绍如何应用人工智能大模型实现基于深度数据处理的召回模型，包括基于知识图谱的召回模型、基于用户实时意图的召回模型、基于深度学习的召回模型和多路召回融合。本文还将给出一些实例和示意图，帮助读者理解和应用这些模型。
AI大模型人工智能深度学习
产品经理独孤虾 2024-05-31
利用Python进行机器学习模型的可解释性分析（方法、工具与应用案例） 随着人工智能技术的快速发展，机器学习模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，这些模型，尤其是深度学习模型，往往被视为“黑箱”，即使
机器学习深度学习人工智能
我是杰尼 2024-05-31
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