标签:AI
近日,由北京市人民政府、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、商务部、国家互联网信息办公室、中国科学技术协会共同主办,中国云产业联盟暨中关村云计算产业联盟(简称“云联盟”)承办的“2023全球数字经济大会·云融技术创新引领论坛”在国家会议中心隆重召开。天翼云科技有限公司副总经理兼首席技术官广小明作
摘要:AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了新的挑战。 AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了
本文分享自天翼云开发者社区《浅谈生成式人工智能》,作者:赖****生 一、什么是生成式人工智能? 生成式人工智能是指:利用机器学习技术让计算机自动生成不同模态(比如文本,图片,语音等)高质量数据的方法。尽管过去几十年的人工智能研究迭代出了无数的生成模型,但生成式人工智能被当成一种新的算力来讨论还要
回归是机器学习中最常见的任务之一,回归(regression)问题预测的是一个连续值,而不是离散标签,比如根据气象数据预测明日气温,或者根据房地产数据估算房价(标量回归问题)。 接下来就以回归问题最经典的波士顿房价为例,了解标量回归问题的基本配置。当然主要是对深度学习的训练与推理建立一个基本的认知
1、RCCB sensor 无意中看到一种特殊规格的传感器,RCCB (Red-Clear-Clear-Blue)sensor,第一次听到这个名词,咱不知道就查一查,检索到RCCB sensor是一种广泛应用于汽车行业,因为它们的灵敏度和信噪比 (SNR) 优于传统的拜耳 (RGGB) 传感器。
Rapid, Detail-Preserving Image Downscaling(快速的图像缩放技术) 该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法,并确定滤波器的权值,使重要的细节保留在缩小比例的图像。更具体地说,它为更偏离局部图像邻域的像素分配更大的权重。 从信息论的角度来看,偏离中心像素的邻域的
摘要 AIGC、GPT、休闲小游戏三者可以怎么结合? AIGC、GPT与小游戏的结合为游戏体验带来了新的可能性。AIGC(Artificial Intelligence Game Content)作为一种人工智能技术,可以自动生成任务、剧情和角色对话等游戏元素,为小游戏注入丰富多样的内容。GPT(
摘要:CV、NLP、大模型...AI技术的加持下,让数字人内外在更加生动真实。在未来的发展中,数字人的应用场景越来越广泛,并将发挥出重要的作用,让美好照进生活。 本文分享自华为云社区《AIGC:新AI时代,推动数字人进化的引擎》,作者:华为云社区精选。 现在我们在手机视频里经常看到,几百平方米的空
     《ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知》      《ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-AI助手实验应用》       ChatGPT在工业领域的应用需要解决两个问题:(1).私有化部署,并且保障工业企业数据资产安全;(2).要有具体领域的基础数据,能够训练出
目录前言一、什么是PP-YOLO二、环境搭建1、部署本项目时所用环境2、LabVIEW工具包下载及安装三、模型的获取与转化1、安装paddle2、安装依赖的库3、安装pycocotools4、导出onnx模型(1)导出推理模型(2) 安装paddle2onnx(3) 转换成onnx格式四、在Lab
上篇Photoshop AI 令人惊叹的生成式填充介绍了 PhotoShop AI 的新特性功能,有人以为我收了 Adobe 公司的钱帮它们做推广~~~。别不信,事实上确有其事,某平台审核直接把它删掉,理由是:垃圾或广告内容。其实我想说的是作为这么大个 V 没必要为了这点小钱折腰,我还是有自己风骨
前几天OpenAI对Plus会员开放了Code Interpreter功能,有人说是王炸,有人说是核弹级更新,也有人说是继ChatGPT之后再度让人感受到震撼和颠覆的产品。 时隔几天,iThinkAir也创造了自己的"代码解释器"。 下面列举iThinkAir"代码解释器"的十几个应用案例,大家
本篇文章主要介绍在实际的开发过程当中,如何使用GPT帮助开发,优化流程,恰逢今年京东20周年庆,文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合,来提升应用价值。全是干货,且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的,请放心食用。 场景一:写代码 使用GPT进行代码开发是许多人做的最多的一件事,只要用自然语
本文分享自华为云社区《创新 = 颠覆?AI创新如何做大蛋糕》,作者: 华为云PaaS服务小智 。 最近随着AI的风靡,各行各业都充斥着近乎疯狂的言论,“AI必将替代一切”,“人工智能必定会把现有体系全部摧毁”,“新的AI市场必定建立在旧产业的废墟上”。而这些言论的出现,和我们日常最常听到的诸如“每
你准备好发掘 ChatGPT 的全部潜力了吗?想象一下拥有一个AI工具,它能在很多方面帮助你 — — 从回答问题和创作有趣内容到提供个性化建议。这就是「Prompt Engineering」的用武之地 — — 一种有效且强大的方法,通过精心创建Prompt和指导,让 ChatGPT 的工作更
前言 YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用。如何使用python进行该模型的部署,官网已经介绍的很清楚了,但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署,笔者目前还没有看到相关介绍文章,所以笔者在实现YOLOv6 ONNX 在LabVIEW中的部署推理后,决定和各位
前面的文章(飞桨paddlespeech语音唤醒推理C浮点实现)讲了飞桨paddlespeech语音唤醒推理的C浮点实现。但是嵌入式设备通常CPU频率低和memory小,在嵌入式设备上要想流畅的运行语音唤醒功能,通常用的是定点实现。于是我就在浮点实现(把卷积层和相应的batchNormal层合并成
上篇(飞桨paddlespeech 语音唤醒初探)初探了paddlespeech下的语音唤醒方案,通过调试也搞清楚了里面的细节。因为是python 下的,不能直接部署,要想在嵌入式上部署需要有C下的推理实现,于是我就在C下把这个方案的部署实现了。需要说明的是目前完成的是浮点实现,真正部署时要用的是
深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示,也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章(Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 )中简单讲过Q格式,网上也有很多讲Q格式的,这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的,得到的模型参数也是浮点的。