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機器學習是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學習和適應，而且不需要明確地編程。在許多應用中，需要機器使用歷史數據訓練模型，然后使用該模型來對新數據進行預測或分類...
在入門級使用的數據集很小，可以放入主內存中。只需幾行代碼即可應用此類操作。在此階段數據包括Audio、Image、Time-series和Text等類型。...
人工智能是機器做出決策的能力，就像人類做決定一樣。機器可以對反復出現的情況進行處理，并選擇以不同的方式進行處理，即使從表面上看，每次的情況似乎都是相同的。...
智能網絡正日益成為5G 網絡和服務的組成部分，其范圍延伸至四個關鍵領域：首先是對智能網絡概念的基礎理解，其次是架構框架，然后是逐步實現人工智能網絡的層次劃分，最后是人工智能網絡的案例研究。...
通用人工智能與機器人產業正處在快速發展、互相融合促進的戰略機遇期，作為兩大領域交叉的核心應用，具身智能有望在未來取得快速發展。具身智能將促使智能體具備自主規劃、決策、行動、執行等能力，實現人工智能的能力進階。...
深度學習和神經網絡的區別在于隱藏層的深度。一般來說，神經網絡的隱藏層要比實現深度學習的系統淺得多，而深度學習的在隱藏層可以有很多層。...
了如何基于相機投影模型生成BEV圖像，并從中提取紋理，然后將紋理像素投影回原始點云，并使用損失優化方法。投影模型利用相機的姿態和內參矩陣，將地面坐標系的點投影到相機圖像平面上。...
深度學習有提升戰斗機、潛艇、無人機、衛星監視系統等復雜軍事系統的自主性的潛力，但它也可能使這些系統變得更加復雜、更加難以解釋。...
在Transformer中，注意力圖的某些頭部并不總是像Tacotron 2中那樣是對角線的。因此，我們需要選擇在哪些位置應用引導性注意力損失[24]。-使用Transformer進行解碼的速度也比使用RNN慢（每幀6.5毫秒 vs 單線程CPU上每幀78.5毫秒）。...
隨著人工智能模型創作虛假視頻的逼真程度不斷提高，深度偽造技術日益被視為“巨大的社會威脅”。例如，一個名為ModelScope的新型創意人工智能系統現在已經可以根據文本提示制作短視頻。...
為什么AGI這樣史詩級的革命，背后的核心推手竟然是OpenAI這樣的創業公司？OpenAI到底做對了什么？...
基于上述諸多優勢，愛芯元智形成了擁有平臺層、模型層、應用層三層架構的算力平臺，平臺層即軟件+芯片的人工智能算力平臺，模型層即Transformer大模型、應用層則包括智慧城市、智能駕駛、智能IOT三大應有賽道。...
58自研語音識別引擎，最初是基于Kaldi框架進行開發，在自研初期上線了架構1.0版本，后續以降低機器資源、提升資源利用率、優化性能為目標進行了升級重構，上線了架構2.0版本。...
在幾乎所有基準上，Llama 2 70B 的結果均與谷歌 PaLM (540B) 持平或表現更好，不過與 GPT-4 和 PaLM-2-L 的性能仍存在較大差距。...
為了打擊深度偽造，該算法不需要對特定算法生成的深度偽造音頻進行采樣。那不勒斯大學的威爾多利瓦開發了另一類算法。在訓練過程中，該算法學習尋找講話者的生物識別標志。...
介紹GPT-4 詳細參數及英特爾發布 Gaudi2 加速器相關內容，對大模型及 GPU 生態進行探討和展望。英特爾發布高性價比Gaudi2加速卡GPT4詳細參數分析。...
YOLO算法從總體上看，是單階段端到端的基于anchor-free的檢測算法。將圖片輸入網絡進行特征提取與融合后，得到檢測目標的預測框位置以及類概率。而YOLOv5相較前幾代YOLO算法，模型更小、部署靈活且擁有更好的檢測精度和速度，適合實時目標檢測。...
首先C-eval本身題目是公開的離線測試，答案是不可見在線提交的形式來評測，這樣能一定程度上規避泄漏的問題。...
由于噪聲和退化，并非所有正確匹配都能給出良好的姿態。之前的操作僅保證具有判別性高的描述子的特征點有更高的匹配分數，并且首先被識別以參與姿態估計，但忽略了魯棒姿態估計所需的幾何要求。...
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