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  • 建立使用語義內核的智能人工智能代理逐步指南

    在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現細節(jié),并在?C# .無論你是初學者還是有經驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應用程序服務。

  • 解釋人工智能解釋伯特模型

    近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風險管理中出現了良好的機器學習做法,其他涉及數據隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風險管理法》。同樣,內部合規(guī)團隊在根據模型預測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標記為可疑。

  • 了解貝葉斯建模和機器學習概率編程

    傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術往往存在一個嚴重的缺陷:它們缺乏不確定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數據,往往需要正確的標記數據,因此,往往難以解決數據有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領域的洞察力的能力,模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據數據和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。

  • 模擬內存計算如何解決邊緣人工智能的功率挑戰(zhàn)

    機器學習和深度學習已經是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應用,通過自然語言處理(NLP),圖像分類和目標檢測深入嵌入我們使用的許多設備。大多數人工智能應用程序都是通過云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內容,比如在gmail中輸入電子郵件響應時獲取單詞預測。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，建立評估工具包

    我們的重點從評估一般LM能力轉移到評估我們特定的膳食計劃模型的性能。這意味著仔細判斷我們的提示的有效性和由此產生的膳食計劃的質量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:

  • 人工智能膳食規(guī)劃，納入真實世界數據進行驗證

    設計一套不同的驗證方案,以密切反映現實世界的場景和用戶請求。這種真實的評估確保了機器人能夠處理用戶可能提出的多樣化、有時不可預測的請求。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，味道測試和方案微調

    當我們投入了全部精力去創(chuàng)造一個尖端的人工智能膳食計劃。你精心挑選了正確的成分,通過訓練,小心地把它們混合在一起,現在你的LMA設計已準備好為你提供美食的樂趣。但是在你向全世界展示它之前,有一個關鍵的步驟:徹底的味道測試!這就是一個強有力的評估框架成為你最有價值的工具的地方。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，訓練我們的模型

    在上一節(jié)中,我們收集了人工智能創(chuàng)造的關鍵"成分"--數據。這是我們模式的基礎。請記住,配料的質量(您的數據)直接影響最后一道菜的質量(您的模型的性能)。

  • 人工智能在低碼和無碼開發(fā)中的作用

    大型語言模型(LLMS)的出現,導致了對每一個有意義的產品(人工智能)和相當一部分沒有意義的產品(人工智能)的快速開發(fā)。但有一個領域已經證明人工智能是一個強大而有用的補充:低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

  • 如何選擇最合適的預測維修傳感器

    基于條件的監(jiān)測 建立信任措施涉及利用傳感器監(jiān)測機器或資產,以測量目前的健康狀況。預測性維護(PDM)涉及到各種技術的組合,如建立信任措施、機器學習和分析來預測即將到來的機器或資產故障。在監(jiān)測機器的健康狀況時,選擇最合適的傳感器至關重要,以確保能夠檢測、診斷甚至預測故障。目前有許多傳感器用于感知和檢測故障,在旋轉機器及其負載中,最終目標是避免意外的停機時間。排序每個傳感器是很困難的,因為PDM技術應用于許多旋轉機器(電動機、齒輪、泵和渦輪機)和非旋轉機器(閥門、斷路器和電纜)。

  • 打通AI的任督二脈，TE Connectivity搭建224G智慧互連

    AI時代的到來，對芯片、系統(tǒng)、主機以及機柜間互連能力提出了更高的要求。在大數據時代，巨量的單向、點對點、低頻度數據傳輸逐漸向雙向、多點、高頻度海量傳輸模式轉變。而TE Connectivity可以提供224G產品組合，支持下一代的數據基礎設施。

    端側AI
    2024-09-09
    泰科電子 AI

  • 通過三維圖像拼接算法增強視覺傳感器能力

    飛行時間相機在工業(yè)應用中越來越受歡迎,特別是在機器人技術中,這歸功于它們具有非凡的深度計算和紅外成像能力。盡管有這些優(yōu)點,光學系統(tǒng)固有的復雜性往往限制了視野,限制了獨立的功能。本文討論了一種為支持主機處理器設計的三維圖像拼接算法,消除了云計算的需要。該算法無縫地結合了來自多臺自由度相機的紅外和深度數據,產生了一個連續(xù)的、高質量的3D圖像,并將視野擴展到獨立單位之外。拼接的3D數據能夠應用最先進的深度學習網絡--在移動機器人應用中特別有價值--來徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動。

  • 小規(guī)模任務的神經網絡應用

    在過去10-15年中,人工神經網絡領域的發(fā)展迅速。典型的應用是圖像處理、聲音等領域的高維數據.然而,在機器學習中,系統(tǒng)輸入的數據量很小的任務很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數據、分析低頻傳感器的信號等。在這種情況下,一個重要階段是對系統(tǒng)訓練有素的特點("特點")進行認真的工作,特別是從現有的基本特點中產生新的特點,這將能夠提高設計系統(tǒng)的性能質量。手動方法通常用于這種生成,但是一個好的選擇是使用神經網絡,它不僅能夠學習基本的數學運算,而且能夠識別輸入數據中極其復雜的模式。

  • 2024光博會驚現：顛覆性低價AR波導片，成本僅數元

    今年，AR眼鏡市場持續(xù)升溫，其關注度居高不下。在眾多“AI+硬件”的創(chuàng)新融合中，AI與AR眼鏡的深度融合被普遍視為未來穿戴設備發(fā)展的核心趨勢之一。

    端側AI
    2024-09-09
    VR AR

  • 在邊緣培訓人工智能模型

    近年來,各類公司紛紛引進和推廣深層次學習技術.然而,在深入學習方面,仍有兩大問題有待解決。一種是需要準備大量的訓練數據,另一種是在最初訓練階段需要大量的反向傳播和其他計算。后者通常在具有高性能的GPS的服務器上執(zhí)行,位于云中,因此非常耗電。因此,在邊緣設備上進行訓練是不現實的。然而,有一種技術可以執(zhí)行訓練和推理,從少量數據中提取特征。這種技術被稱為稀疏建模。

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