1.1 机器学习概述 1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特、申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家举办了一次聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语。这次聚会标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。 经过数十年的发展，人工智能已从最初的感知机，历经逻辑回归和支持向量机，发展到目前最为火热的深度学习。人工智能的研究成果已经从实验室落地，其工程实践涉及的应用也从个别领域延伸至各行各业。目前，绝大多数人工智能都是通过机器学习实现的（这里的“机器”特指计算机），
机器学习深度学习人工智能
AI学习基站 2024-01-19
[图片] 美国显卡服务器的应用场景有哪些？ 人工智能和机器学习： 显卡服务器在训练深度神经网络和进行大规模的机器学习任务方面表现出色。GPU的并行计算能力使其能够更快地处理复杂的模型和大量的训练数据，从而提高模型的准确性和性能。 深度学习： 深度学习涉及大规模的矩阵运算，而GPU的并行计算能力使其成为深度学习任务的理想选择。显卡服务器能够加速神经网络的训练和推理，用于图像识别、语音识别等领域。 图像和视频处理： 由于显卡服务器具有强大的图形处理能力，它们被广泛用于图像和视频处理任务，包括图像识别、视频编
人工智能机器学习深度学习
纵横数据 2024-01-19
一、协作机器人研究现状协作机器人是能够在共享空间中与人类交互并开展安全工作的新型机器人，由于轻量、安全的特点，在柔性制造、社会服务、医疗健康等领域展现出了良好的应用前景，也成为了当前学术界机器人领域的研究热点，相关研究主题包括：机器智能：包括集成机器学习、深度学习和人工智能技术，提高机器人的自主性和适应性，帮助机器人参与更加复杂的协作任务。人机交互：尝试解决协作机器人如何与人类进行有效的合作，并在不同应用情景下测试、评估协作机器人的人类可接受度。安全性：解决机器人与人类协作时避免交互意外的问题，包括机器人
医疗机器学习深度学习人工智能
宏集科技工业物联网 2024-01-19
生成式对抗网络(GAN，英文全称Generative Adversarial Network)是一种深度学习模型， 由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。GAN已被用于广泛的应用 中，包括图像合成、⻛格转移和数据增强。在这篇文章中，我们将探讨什么是GAN、GAN是 如何工作的、GAN与其他神经网络模型相比的优势，以及它们的主要应用和用例。 什么是GAN 生成式对抗网络(GAN)是一类机器学习模型，由两个神经网络组成，一个是生成器 (Generator)和一个判别器(Discrimina
AIGC深度学习机器学习
近屿智能 2024-01-19
梦幻AI画家是一种通过人工智能技术创作出来的艺术家，其作品具有独特的风格和创意。梦幻AI画家的创作过程利用了深度学习和生成对抗网络等先进技术，能够模仿人类艺术家的创作方式和风格，创作出具有艺术性和美感
AI绘画艺术人工智能深度学习
资深得美食家 2024-01-19
[图片] 第三次人工智能浪潮兴起的标志可能要数2006年杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人提出的深度学习，或者说Hinton等人吹响了这次浪潮的号角。与之前最大的不同，这次引领浪潮冲锋的是企业：塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）在谷歌领导了自动驾驶汽车项目；IBM 的沃森（Watson）于 2011 年在《危险边缘》（Jeopardy）中战胜人类、获得冠军；苹果在 2011 年推出了自然语言问答工具 Siri 等；2016年谷歌旗下DeepMind公司推出的阿尔法围棋（A
人工智能深度学习谷歌苹果
ChatGPT-Plus订阅 2024-01-19
光纤的波长，对于其传输效率与抗干扰能力起着至关重要的作用。而OM5光纤，其支持4种波长的切换，不论是灵活性还是传输效率都有十分出色的表现。OM5光纤的出现，为人工智能的开发也带来了不少提升。资源集群：人工智能在开发时对计算资源有着较大的需求，其背后往往有较大规模的计算机组进行支持。这般体量的算力资源，无疑会有较大的带宽压力；而OM5光纤超高的传输效率，能够在一定程度上缓解这方面的压力。加速模型收敛：在人工智能进行深度学习时，其传输的数据量会在短时间激增，模型规模会不断向外扩散。OM5光纤的特性，能够用更快
人工智能深度学习
业内今日报 2024-01-19
周日上午九点免费训练营预告 点击查看完整文献： [图片] 一 讲解文献 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] 二 标书热点方向 1.生境分析，研究瘤内肿瘤生存微环境，涉及局部特征提取以及生境无监督聚类 2.在2D或3D的roi区域自动识别方面，故事性较好。可以考虑对比不同的分割模型 3.引入VisionTransformer，更新颖的网络结构以及各种奇技淫巧 4.2.5D深度迁移学习升级，包括组学与深度学习以及深度学习模型对比;深度学习可以对比2D与2.5D融合效
深度学习
医学影像组学工具 2024-01-19
用Python实现深度学习框架PDF电子版 张觉非、陈震张觉非、陈震 / 人民邮电出版社 / 2020-10-12带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架MatrixSlow下载：pan.baidu.com/s/1qpBCBc8aGCL4yZrY9zntCw?pwd=w3fz 提取码：w3fz --来自百度网盘超级会员V3的分享
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两年半561 2024-01-19
本篇文章，小编将与大家共同探讨美颜SDK与人工智能结合背后的技术原理、创新应用以及面临的挑战。 [图片] 一、技术原理：人工智能在美颜中的应用 视频美颜SDK通过整合深度学习和计算机视觉技术，能够更准确地识别人脸特征、肤色、表情等信息，从而实现更加精细的美颜效果。 1.美颜滤镜的生成与应用 传统的滤镜技术依赖于预设的规则和参数，而基于人工智能的滤镜生成则更具自适应性。深度学习模型能够学习大量的样本数据，从而生成更符合不同人群肤色、面部特征的个性化滤镜。 2.实时处理与优化 视频美颜SDK优化算法以确保在实
美狐美颜SDK 2024-01-19
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