人工智能是研究如何使计算机能够模拟且实现人类智能的学科，要达成这个目的，要做方方面面的努力，这又使得人工智能产生了很多的分支： 模拟人的认知过程和思维意识，帮助计算机能像人类那样思考，就产生了「机器学习」；「深度学习」是「机器学习」的其中一个研究方向，使用神经网络模拟人类大脑的工作方式； 计算机和人对话，需要计算机能够理解人类语言的含义并进行回复，就产生了 「自然语言处理」；计算机具备感知视觉信息，理解它看到的东西，就产生了「计算机视觉」； 通过智能体与环境的交互学习优行为的「强化学习」；改进人与机器之间
人工智能机器学习深度学习
实验室里的小猫咪 2024-10-11
a1.art是一款基于深度学习的AI绘画人像工具。Artbreeder是一款基于AI的绘画人像生成网站，其通过混合人像图片生成全新的图像。用户可以上传图片或从Artbreeder的图库中选择参考图像，然后利用…
AI绘画深度学习
让痛无所谓 2024-10-31
贾森・艾伦（Jason Allen）是一位合成媒体艺术家，他使用 Midjourney 创作的作品《太空歌剧院》（“Théâtre D’opéra Spatial”）在一次州艺术比赛中获奖，引起了广泛的关注。 作品图如下： [图片] 创作使用的生成式AI Midjourney 是一款2022年3月面世的AI绘画工具，能够根据用户的文本描述生成相应的图像。这一技术基于深度学习和计算机视觉，通过对大量图像数据的学习，使得AI能够理解艺术风格、图案、颜色和形状，进而根据用户的简短描述、提示词或现有图像自动创造出
AI绘画艺术生成式AI
爱科技的KP酱 2024-10-10
在现代Web和移动应用开发中，用户界面的相似度度量是确保产品质量的关键环节。传统的比较方法往往依赖于简单的像素比较，难以应对复杂页面中的视觉和布局变化。深度学习策略的引入，使得从特征提取到UI Diff的过程变得更加高效和精准。1. 深度学习在相似度度量中的应用深度学习通过神经网络自动提取特征，能够有效捕捉到复杂页面中的多层次信息。相较于传统方法，深度学习具有以下优势：自动特征提取：通过卷积神经网络（CNN）自动学习和提取界面元素的特征，无需人工干预。多模态融合：结合图像、文本和布局信息，实现更全面的相似
深度学习
测吧测试开发 2024-10-10
1. 引言人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，推动了语音识别与视觉识别的深度融合。这一结合不仅提升了用户体验，也开辟了新的应用场景，推动了各行业的智能化转型。本文将探讨这一变革的背景、技术实现及其应用前景。2. 语音识别与视觉识别的现状2.1 语音识别语音识别技术已经取得了显著进展，从传统的规则基础模型发展到如今的深度学习模型。当前的语音识别系统能够高效地将语音转化为文本，应用于智能助手、客服系统及各种交互平台。2.2 视觉识别视觉识别技术同样经历了快速发展，尤其是在深度学习的推动下。计算机视觉的
AIGC客服人工智能深度学习
Copyright © 2025 aigcdaily.cn 北京智识时代科技有限公司 版权所有 京ICP备2023006237号-1
