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7是一种新的解决问题的思维模式,核心思路是通过海量运算提取一些特征值,是一种方法,实际上和智能无半毛钱关系。
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0自动与音频生成字幕,方便有耳疾的观众及时了解内容
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9作为一个普通人,天天刷手机,最有吸引力的就是,AI的发展及运用。作为一个只认识26个英文字母的大叔,如何参与AI的世界?
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1我有一个想法,事情是这样的,给孩子买的有小度X8,可以语音调用指令,有摄像头、喇叭、屏显,没有“脚”;还有一个机器狗,可以灵活的来回跑,并且可以通过连接手机蓝牙,用手机程序控制机器狗的动作,有脚没有“灵魂”。 如果能把小度移植到机器狗身体,用小度的语音控制机器狗的动作,让机器狗回答孩子提出的问题,用摄像头等探测器规划机器狗的路线避免障碍,就变成了一只家庭娱乐狗;要是再加入人工智能,就有了灵魂。 探索可
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21我发现我在电脑上播放一些语音片段,其中的内容好像都被识别了,然后手机端在某条上能明显感觉到相
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8本贴只涉及足够聪明且对人类友好关爱的AGI,不讨论不够聪明与睿智的人工智能,也不讨论对人类危险的人工智能。
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61ai说的话真的能算作说话吗?所谓的学习行为不过是代码的堆彻,那么如果ai没有自我的意识还一味的学习人类的行为真的有意义吗?
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01. 数据隐私和保护 不同国家和地区对数据隐私有着不同的法律和规定,例如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)对数据的使用和处理提出了严格的要求。全球化的AI解决方案必须遵守所有相关地区的数据保护法律,这可能会增加系统的复杂性和成本。 2. 伦理和偏见 AI系统的决策可能受到训练数据中存在的偏见的影响。这种偏见可能会导致某些群体受到不公平的对待。全球化的AI系统需要考虑到不同文化和社会的多样性,确保系统的公正性和透明度。 3. 技
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01. 自动化和效率提升 AI机器人在许多行业中能够执行重复性高、危险或者需要高精确性的任务,这大大提高了生产效率和安全性。例如,在制造业,AI机器人可以完成组装线上的精确操作,减少人为错误;在物流行业,自动化的仓库系统可以提高排序和包装的速度和准确性。 2. 职业结构变化 随着机器人技术的应用,一些传统的低技能劳动职位可能会减少,因为这些工作容易被自动化替代。例如,收银员和某些简单的行政助理工作正在逐渐被自动化系
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0打工者多,打工皇帝少之又少; 创业者少,创业成功者少之又少。 金字塔下面的人多,金字塔顶端的人少; 经过努力到达了金字塔顶端是一种成功。 没有到达顶端,但一直朝着目标🎯奋斗努力的人也是一种成功! 人生是一种选择,选择快乐,选择成功即可,轰轰烈烈,干脆利落,不留遗憾!
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01. 协同过滤(Collaborative Filtering) 协同过滤是一种常见的推荐技术,它基于用户之间的相似性进行推荐。它可以分为两种主要类型: 用户基协同过滤:推荐系统寻找与目标用户具有相似喜好的其他用户,然后推荐这些用户喜欢的项目。 项目基协同过滤:推荐系统寻找和用户已经喜欢的项目相似的其他项目进行推荐。 2. 基于内容的推荐(Content-Based Filtering) 这种方法依赖于项目的特征进行推荐。系统分析用户过去喜欢(或不喜欢)的项目的特征,然后
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01. 污染监测与控制 AI可以帮助监测空气质量、水质和土壤状况。通过部署传感器网络和使用机器学习模型,可以实时监测污染物的浓度和分布,从而迅速识别污染源并采取措施。例如,使用AI分析大气数据,预测并控制城市的空气污染问题。 2. 能源管理 AI技术可以优化能源使用,提高能效,特别是在可再生能源的管理和分配中发挥重要作用。例如,通过预测天气和能源需求,AI可以帮助优化太阳能和风能的产出,减少浪费并提高效率。 3. 气候变化研究
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0AI与NLP的关系 基础架构:AI为NLP提供了基础架构,包括机器学习模型和深度学习网络,这些都是NLP任务中常用的工具。 数据处理:AI技术帮助处理和分析大量语言数据,从而训练NLP系统。 模型优化:AI中的算法进步推动了NLP模型的优化,使其在理解和生成语言上更为精准。 NLP的关键技术 语言建模:使用统计和机器学习方法来预测文本中的词序列。 句法分析:分析句子的语法结构,识别句中主谓宾等成分。 语义分析:理解句子的意义,包括单词的含义
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01. 职位的自动化 AI和机器学习技术的发展使得许多传统职位可以被自动化。这主要影响到那些重复性高、标准化程序明确的工作,如生产线操作员、数据录入员和某些客户服务职位。自动化不仅可以提高效率,还可以减少人为错误,但同时也可能导致这些领域的就业机会减少。 2. 新职业的创建 随着AI技术的推广和应用,新的职业机会也在不断出现。这些包括AI系统设计师、机器学习工程师、数据科学家、AI策略管理者等。这些新兴职位通常要求较高的
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01. 更深层次的个性化 随着机器学习技术的进步,未来的AI助手将能更好地理解用户的个人偏好、行为习惯和情感状态,从而提供更加定制化的服务。例如,AI助手能够根据用户的情绪变化调整其回应的方式,或者根据用户的购买历史推荐个性化的产品和服务。 2. 增强的多模态交互 目前的AI助手主要依靠文本和语音进行交互,但未来的AI助手将融合更多的感知方式,如视觉、触觉等,实现更加自然和丰富的交互体验。例如,通过集成视觉识别技术,AI助
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01. 风险管理 在风险管理领域,AI能够帮助金融机构预测和减少风险,通过以下方式实现: 信用评分模型:AI能够分析大量数据,包括非传统数据源(如社交媒体活动、浏览习惯等),来更准确地评估借款人的信用风险。 欺诈检测:通过机器学习模型,金融机构可以实时监测交易异常,快速识别并阻止潜在的欺诈行为。 市场风险分析:AI模型可以分析市场趋势和历史数据,预测市场动态,帮助机构应对市场波动。 操作风险管理:AI可以监控和分析内部
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01. 数据隐私保护 智能家居设备通常需要收集和处理大量个人数据(如日常活动习惯、在家时间、甚至是个人对话)来提供服务。这些数据如果被未经授权的第三方访问或滥用,可能会对用户的隐私构成严重威胁。 解决策略: 加密技术:确保所有数据传输都经过加密,防止数据在传输过程中被截取。 严格的数据访问控制:只有授权用户才能访问数据,且需通过多重身份验证。 数据最小化原则:仅收集提供服务所必需的数据。 2. 设备安全 智能家居设
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0个性化学习 学习路径定制:AI可以根据学生的学习历史、兴趣和学习效率来定制个性化的学习计划。这意味着每个学生都可以按照自己的节奏和兴趣学习,从而最大化学习效果。 适应性学习平台:这些平台使用算法来分析学生的回答,并根据学生的表现实时调整难度和呈现的材料类型。这种方式帮助学生在理解困难的概念时得到即时的支持。 智能推荐系统:AI可以推荐适合学生学习水平和兴趣的书籍、视频和其他教育资源,从而提高学习的相关性和
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01. 特征重要性 这种方法旨在识别输入特征对模型预测的影响程度。例如,决策树的特征重要性可以帮助我们理解哪些特征对模型的决策过程最为关键。 2. 可视化技术 激活图可视化:这种方法通过可视化卷积神经网络(CNN)中间层的激活来解释哪些部分的输入图像激活了网络的某些特征。 注意力图:在使用注意力机制的模型中,通过观察模型在处理输入时的注意力分布,可以更好地理解模型的焦点。 3. 模型简化 通过使用较为简单的模型,或者简化复杂
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0AI在音乐产业的应用 作曲和编曲:AI可以分析大量的音乐数据,学习特定的音乐风格和理论,从而自动生成音乐作品。例如,AI程序如AIVA和Amper Music可以帮助音乐家创作音乐,或直接生成完整的乐曲。 音乐推荐:通过对用户听歌习惯的分析,AI可以推荐个性化的音乐列表。Spotify和Apple Music等流媒体平台就是使用这种技术来增强用户体验。 声音编辑和混音:AI也被用于自动调整音轨的音量、节奏和音色,甚至可以自动修复录音中的错误。 AI在艺术领域的
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0更精准的感知系统: 自动驾驶技术的核心在于其感知系统的能力,这包括使用雷达(RADAR)、激光雷达(LiDAR)和摄像头来精确地检测车辆周围的环境。最新的进展包括对这些传感器的精度和可靠性的提升,使得自动驾驶车辆能够更好地识别其他车辆、行人、障碍物和路标。 改进的决策和控制算法: 随着机器学习和深度学习技术的进步,自动驾驶车辆的决策制定能力已显著提高。这些算法能够根据实时数据快速做出决策,例如在复杂的交通环境中选
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0隐私 隐私是AI伦理中一个重要的考虑因素,尤其是在处理个人数据和敏感信息时。以下是一些处理隐私问题的策略: 最小化数据收集:仅收集完成特定任务所必需的数据,避免不必要的数据积累。 数据匿名化与脱敏:在处理和存储数据时,应采取措施去除或隐藏能够识别个人身份的信息。 透明度:向用户明确说明数据的收集、使用和存储方式,确保用户对自己的数据有充分的了解和控制权。 遵守法律法规:严格遵守相关的数据保护法律和隐私法规
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28想了半天,没有什么工作不能被AI取代,就算体力活也被机器人取代,人类只能成为濒危物种被圈养在动物园被观赏。有高人能想出人类的不可取代工作吗?
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4在训练的时候,path要求使用绝对路径
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6实验改进,优化模型训练,深度学习算法 cNN,DBN,LSTM,RNN,GAN,RBFN,MLP,SOM,RBN,AUtoencoders, 机器学习,深度学习,强化学习,优化,改进模型,梯度,训练模型,数据挖掘,自然语言处理,多媒体学习,技术,数据训练,模型架构指导,情感分析,实体抽取,关系抽取,事件抽取,计算机视觉,2D3D图像分类,精细化分割,影响扣图,图像分类,目标检测,特征学习,图像检测索,图像生成,场景文字识别,度量学习,图像分割,图像检测,图像恢复,人像分割
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08u同好们好,我是一名计算机科学与技术专业的大二学生,对于人工智能这一领域很感兴趣。我想要系统深入地学习人工智能课程,我的专业虽有人工智能课但老师授课总是浮于表面而且课时少没办法满足我深入学习的诉求,目前还没有找到合适的学习资源和途径。因此,我恳请有经验的前辈或者同好们给我一些建议,告诉我在哪里可以找到合适的人工智能学习课程。免费的当然最好,收费课程只要在一千以下也可以接受的(毕竟穷学生一个月生活费
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25人类所有的发明是不是发现?
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