隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一門(mén)綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)領(lǐng)域,正以前所未有的速度改變著世界。本文將系統(tǒng)梳理人工智能的主要研究方向,并詳述其在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。
一直以來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在,小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
在這篇文章中,小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支,已經(jīng)成為引領(lǐng)科技變革的重要力量。機(jī)器學(xué)習(xí)旨在通過(guò)計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)自身的性能,從而實(shí)現(xiàn)智能化決策和控制。那么,機(jī)器學(xué)習(xí)的思路究竟是什么呢?本文將從數(shù)據(jù)收集與處理、模型構(gòu)建與選擇、算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化、模型評(píng)估與部署等方面,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的思路進(jìn)行深入的探討。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多學(xué)科交叉的學(xué)科,其核心是研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,從而獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu),并不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)利用算法讓機(jī)器從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,并根據(jù)這些規(guī)律對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。
隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。作為引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù),人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展具有重要意義。本文將深入探討人工智能的當(dāng)前狀況及其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
隨著科技的不斷發(fā)展,人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面,成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量。那么,人工智能的未來(lái)趨勢(shì)是什么呢?讓我們一起探討一下。
一直以來(lái),人臉識(shí)別都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在,小編將為大家?guī)?lái)人臉識(shí)別的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
12月12日消息,2023年度中國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能代表性算法評(píng)選結(jié)果近日出爐,由浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達(dá)摩院(湖畔實(shí)驗(yàn)室)聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。該算法可高效分割42個(gè)器官,讓放療規(guī)劃更精準(zhǔn),病人更受益,有效降低放療對(duì)身體的損傷,并幫助醫(yī)生減輕了90%的靶區(qū)勾畫(huà)工作量。
針對(duì)目前道路表面裂縫缺陷檢測(cè)方法普遍存在識(shí)別率低、實(shí)時(shí)性差以及多尺度特征下檢測(cè)效果不好等問(wèn)題,提出 一種改進(jìn)的YOLOv5s算法模型。該算法引入simAM三維帶權(quán)注意力機(jī)制且不引入額外參數(shù),在模型中融入加權(quán)雙向特征金字塔進(jìn) 行多尺度特征融合;同時(shí)改進(jìn)預(yù)測(cè)框損失函數(shù),使得損失函數(shù)收斂更快。經(jīng)過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),改進(jìn)后模型的裂縫檢測(cè)均值平均精度提高了2.2%,準(zhǔn)確率為90. 5%,表明了模型的有效性。
“生日快樂(lè)!成都 都成!” 7月10日,歡聲笑語(yǔ)回蕩在英特爾成都基地。當(dāng)天,英特爾CEO帕特·基辛格等一行高管也來(lái)到這里,共同慶祝英特爾扎根蓉城二十周年。
2023年7月11日,北京 —— 今日,英特爾AI產(chǎn)品戰(zhàn)略暨Gaudi2新品發(fā)布會(huì)在京舉行。會(huì)上,英特爾正式于中國(guó)市場(chǎng)推出第二代Gaudi深度學(xué)習(xí)加速器——Habana? Gaudi?2。作為英特爾從云到端產(chǎn)品組合的重要組成,Gaudi2致力于以領(lǐng)先的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì),加速AI訓(xùn)練及推理,為中國(guó)用戶(hù)提供更高的深度學(xué)習(xí)性能和效率,從而成為大規(guī)模部署AI的更優(yōu)解。
摘要:電力電纜在工作中由于受到電、熱、機(jī)械等復(fù)雜應(yīng)力的作用會(huì)產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象,嚴(yán)重時(shí)還會(huì)威脅到輸電線(xiàn)路的可靠性和電網(wǎng)的安全性。對(duì)電纜中局部放電信號(hào)的識(shí)別和診斷是電纜智能運(yùn)維的重要手段,鑒于此,介紹了如何使用樣本清洗、樣本查重等篩選手段和噪聲疊加、稀疏處理等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法對(duì)局部放電信號(hào)的樣本進(jìn)行處理,從而為基于深度學(xué)習(xí)的局部放電智能診斷系統(tǒng)提供可靠的基礎(chǔ)樣本數(shù)據(jù),提高局放診斷的準(zhǔn)確率。
近來(lái),ChatGPT成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。從技術(shù)領(lǐng)域看,ChatGPT的爆發(fā)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域演進(jìn)、發(fā)展和突破的結(jié)果,其背后代表著Transformer結(jié)構(gòu)下的大模型技術(shù)的飛速進(jìn)展。因此,如何在端側(cè)、邊緣側(cè)高效部署Transformer也成為用戶(hù)選擇平臺(tái)的核心考量。
在亞馬遜,有這樣一支負(fù)責(zé)搜索的團(tuán)隊(duì)正在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助公司內(nèi)各個(gè)團(tuán)隊(duì)從數(shù)據(jù)中獲取智能。它就是M5搜索團(tuán)隊(duì),正在構(gòu)建大模型以支持亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序。借助亞馬遜云科技的服務(wù),M5搜索團(tuán)隊(duì)能夠運(yùn)行數(shù)百億參數(shù)模型的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。M5搜索團(tuán)隊(duì)使用多種亞馬遜云科技服務(wù)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署多模態(tài)的大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型。如今,M5搜索團(tuán)隊(duì)整合了數(shù)據(jù),簡(jiǎn)化了創(chuàng)建大模型的過(guò)程,亞馬遜各個(gè)團(tuán)隊(duì)都可以使用這些模型,為他們的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序帶來(lái)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力。
深度學(xué)習(xí)(DL)的創(chuàng)新,特別是大語(yǔ)言模型(LLM)的快速發(fā)展,已經(jīng)席卷了整個(gè)行業(yè)。深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)已從數(shù)百萬(wàn)增加到數(shù)十億,為我們呈現(xiàn)了越來(lái)越多激動(dòng)人心的新能力。它們正在催生新的應(yīng)用,如生成式AI或醫(yī)療保健和生命科學(xué)的高級(jí)研究。亞馬遜云科技一直在芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心互連和軟件服務(wù)等多個(gè)方面創(chuàng)新,加速深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的大規(guī)模應(yīng)用。
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。
“寒武紀(jì)”是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所發(fā)布的全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片。寒武紀(jì),即深度學(xué)習(xí)處理器,它是給電腦創(chuàng)造出模仿人類(lèi)大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學(xué)習(xí)處理器的運(yùn)行當(dāng)中,計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)算能力提升是決定深度學(xué)習(xí)處理效率的關(guān)鍵。深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。通俗講就是指計(jì)算機(jī)通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模擬人腦的機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)、判斷、決策。
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門(mén)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科,研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能。
摘要:機(jī)場(chǎng)道面表觀(guān)缺陷情況是道面評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一,直接影響著航空器起降安全,目前機(jī)場(chǎng)主要通過(guò)人工巡檢的方式定期檢查記錄機(jī)場(chǎng)道面表觀(guān)缺陷,效率低,工作量大,而現(xiàn)有的自動(dòng)化檢測(cè)算法存在準(zhǔn)確度低、推理速度慢、算力要求高等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,結(jié)合深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究,提出一種快速高效的機(jī)場(chǎng)道面表觀(guān)缺陷檢測(cè)方法,在保證準(zhǔn)確性的前提下,計(jì)算平均僅耗時(shí)22ms,對(duì)實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)道面自動(dòng)化高效檢測(cè),提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率有重要意義。