人工智能作为一种新质生产力，正在以前所未有的方式改变着人类生产生活方式。它不仅提高了生产效率，还创造了全新的商业模式和产业形态。通过机器学习、深度学习等技术，人工智能能够从海量数据中提取信息、分析趋势，并做出智能决策，从而推动生产过程的智能化、自动化和个性化。在制造业、医疗保健、金融服务、交通运输等领域，人工智能的应用已经展现出了巨大的潜力，为经济增长注入了新动力。随着技术的不断发展和创新，人工智能新质生产力将继续引领着未来生产力的发展方向。人工智能为何可以作为新质生产力？几十年前，人工智能（AI）在企业
人工智能机器学习深度学习医疗金融
心灵驿站创天涯 2024-06-19
在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面： 1. 预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。 2. 数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大量实验数据，以识别土壤和岩石的非线性特性。 3. 地质结构识别：应用深度学习技术如卷积神经网络（CNN
深度学习机器学习
好好学仿真 2024-06-19
AI写作工具通过自然语言处理和机器学习技术，大幅提升了写作效率，同时在文本生成方面表现出强大能力，为创意启发提供了有效途径。在教育领域，AI写作工具可以根据学生需求自动生成个性化的教学内容，激发学生创作热情。
AI写作教育机器学习
好儿如意 2024-06-19
机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进性能的方法，它可以让计算机从数据中发现规律和模式，不断地优化自己的算法和模型。人工智能少儿编程学习涉及到基础编程知识、机器学习、深度学习、数据科学等多个方面，是一个综合…
人工智能编程机器学习深度学习
珍珍的学习社 2024-06-19
详情请点击右方：科研人如何利用ChatGPT来协助撰写科研论文，看这个课程就够了！在预测模型中，传统的回归模型，如线性回归和逻辑回归，已经在临床研究中使用了几十年。例如，经典的Framingham心血管疾病风险评分就是基于多元线性回归模型的。这些模型通常基于一些假设，如误差的正态性、独立性和同方差性，以及预测变量和结果之间的线性关系。而近十年来，在临床研究中开始崭露头角的机器学习逐渐受到越来越多的学者青睐，并且随着计算机性能的提高和大数据的出现，机器学习技术被用于处理复杂的非线性关系和高维数据。例如，支持
机器学习ChatGPT
郑老师统计 2024-06-19
说回我们在AI领域贡献的开源大模型技术，从此次事件来看，中国的开源模型其实十分强大，但在国际社区中的整体知名度并不高。还有一位国外AI社区的创始人也说道：“中国在机器学习生态的工作一直以来都被社区忽视了。也有…
通义千问斯坦福清华
OSC开源社区 2024-06-18
模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数代码分享【附件笔记百度盘】，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。举个例子，OpenAI的GPT-3模型拥有约1750亿个参数，使其能够执行
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gbpl669 2024-06-18
智能预测层采用了大数据分析和人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对采集到的数据进行分析和挖掘，建立预测模型，实现对机床生产过程的智能预测。 系统可以根据智能预测的结果为用户提供决策支持，包括生产调度、设备…
人工智能机器学习深度学习
冰栀鸢语 2024-06-18
2.人工智能技术：利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对采集到的数据进行分析和预测，为生产计划的制定提供智能化的决策支持。 四、结论 本文提出的基于模型，通过数据采集与处理、人工智能技术、优化算法…
关于举办“深度学习在岩土工程中的应用与实践”专题培训会的通知 一、背景： 在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面： 1. 预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。 2. 数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大量实验数据，以识别土壤
k路飞y 2024-06-18
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