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柔性传感器凭借其卓越的柔韧性、适应性和多功能性,在医疗健康、可穿戴设备、机器人技术、环境监测等领域展现出巨大的应用潜力。然而,作为一项新兴技术,柔性传感器在迈向广泛应用的过程中仍面临诸多技术瓶颈。深入剖析这些挑战并探索未来发展方向,对于推动柔性传感器技术的持续进步及其在社会中的广泛应用具有重要意义。
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智能家居领域,作为 AI 技术深度扎根与蓬勃生长的关键土壤,正以令人惊叹的速度革新着人们传统的生活模式。从清晨第一缕阳光洒进房间时自动调节的智能窗帘,到夜幕降临时根据人体活动自动开关的智能照明;从精准监测室内空气质量并及时净化的空气净化器,到能依据用户习惯自动调整烹饪程序的智能厨房电器,人工智能赋予了智能家居无与伦比的智慧,使其成为高效、便捷、舒适且充满人性化关怀的生活空间。
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在科技迅猛发展的当下,人工智能(AI)技术正以破竹之势席卷而来,全方位、深层次地变革着人类社会。从生产领域的智能化升级,到社会组织架构的创新调整,AI 已然重塑了经济运行的底层逻辑。在此时代浪潮下,分配关系,作为社会财富、资源与机会在不同主体间分配的关键方式,也无可避免地迎来了前所未有的挑战与机遇。
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随着人工智能(AI)技术以令人瞩目的速度迅猛发展,其在各行各业的深度应用正如同一场悄然而至却影响深远的变革风暴,深刻地重塑着全球经济和社会的运行模式。人工智能宛如一把双刃剑,不仅为社会带来了效率的显著提升以及众多前所未有的新机遇,与此同时,也不可避免地对传统就业市场产生了极为深远且复杂的影响。一方面,自动化技术凭借其高效、精准且不知疲倦的特性,正逐步将大量重复性和低技能的工作从人类手中接过,让这些岗位面临被取代的危机;另一方面,新兴职业如雨后春笋般涌现,对高技能岗位的需求也呈现出持续增长的态势。如何巧妙应对人工智能对就业市场的冲击,已然成为政府、企业以及个人等各方主体亟需攻克的重要课题,这一问题的妥善解决关乎着社会的稳定发展与个体的职业命运走向。
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随着人工智能(AI)和机器人技术如火箭般迅猛发展,智能体(Agent)宛如一座日益坚固且重要的桥梁,稳稳地连接起数字世界与物理世界。智能体绝非简单的程序或装置,它宛如拥有 “智慧大脑” 的存在,不仅能够敏锐地感知周围环境,将获取到的各类复杂数据进行深度分析,更能依据分析结果迅速做出精准决策,并通过高效的控制手段与物理世界展开实时交互。这种强大的交互能力宛如一把神奇的钥匙,为自动化生产、智能家居、自动驾驶、医疗辅助等众多领域打开了充满无限可能的大门,蕴含着引发巨大变革的潜力。
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在当下数字化浪潮中,人工智能(AI)技术正以令人瞩目的速度迅猛发展,已然成为推动社会进步和经济发展的核心驱动力之一。从智能语音助手为人们的日常交互带来便利,到智能驾驶技术重塑交通出行格局,再到医疗影像诊断中 AI 助力精准检测,AI 的身影无处不在。然而,随着 AI 技术应用的边界不断拓展,其对人才的需求也呈现出爆发式增长,这对传统人才培养体系提出了前所未有的挑战。与此同时,AI 技术要实现真正的落地生根、开花结果,不仅依赖于高素质、多元化的专业人才,更需要一个全方位、多层次且完善的生态系统来支持其可持续发展。
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在当今数字化浪潮中,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。而在AI的蓬勃发展进程里,大模型凭借其强大的认知和处理能力崭露头角。从自然语言处理领域的GPT系列到计算机视觉中的各类大型模型,它们在理解、生成和预测复杂信息方面展现出了前所未有的性能。但这一切的背后,离不开一个关键的支撑体系——AI Infra(Artificial Intelligence Infrastructure),即人工智能基础设施。
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在当今数字化浪潮席卷全球的时代,人工智能、大数据、区块链等前沿技术正以前所未有的速度蓬勃发展。它们相互交织、相互促进,深刻地改变着我们的生活、工作和社会运行方式。而在这一系列变革的背后,算力作为数字经济时代的核心驱动力,正逐渐凸显出其无可替代的重要性。从复杂的科学研究领域,到追求高效生产的工业生产环节,再到人们日常生活中随处可见的智能应用,无一不需要强大的计算能力作为坚实支撑。在这样的背景下,单纯依靠高性能硬件已难以满足日益增长且多样化的计算需求。如何通过科学合理的基础设施建设以及精细高效的性能优化手段,来大幅提升算力利用率,已然成为当下学术研究和产业实践共同聚焦的关键要点。
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近年来,人工智能(AI)技术的快速发展正在深刻改变各个行业。其中,代码大模型(Code Large Language Models, Code LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支,正在对软件开发行业产生深远影响。这些模型通过学习海量代码数据,能够生成高质量的代码片段、优化现有代码、甚至完成复杂的编程任务。
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随着数据隐私保护需求的日益增长,隐私计算(Privacy-Preserving Computation)成为一种重要的技术手段。隐私计算允许在不泄露原始数据的情况下进行联合分析和计算,广泛应用于金融、医疗、广告等领域。然而,隐私计算通常伴随着较高的计算开销,尤其是在加密算法和多方安全计算(MPC)等场景中。因此,如何提升隐私计算的计算效率成为研究和实践中的核心问题。
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随着深度学习技术的快速发展,大规模语言模型(LLMs)、多模态模型和生成式AI模型等大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的性能。然而,大模型的应用不仅仅是简单的模型训练和推理,它涉及复杂的工程化流程,包括数据预处理、分布式训练、模型优化、部署和监控等多个环节。
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,生成式人工智能(Generative AI,简称GenAI)逐渐成为推动产品创新的核心驱动力之一。GenAI通过深度学习模型(如GPT、DALL·E等),能够生成高质量的文字、图像、音频和视频内容,为多个行业提供了前所未有的创新机会。1. GenAI技术概述GenAI是一种基于深度学习的人工智能技术,专注于生成内容而非简单地分类或预测。其核心技术包括:
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智能代理(Intelligent Agents)作为计算机科学与人工智能领域中熠熠生辉的重要研究方向,逐渐崭露头角,吸引了众多研究者与开发者的目光。智能代理本质上是一类极为特殊的自主系统,它们仿佛拥有“智慧的大脑”与“敏锐的感知力”,不仅能够精准地感知所处的环境,还能依据感知到的信息,通过复杂且精妙的内部逻辑,迅速做出合理决策,并果断采取行动。其应用范围之广泛,犹如一张无形却庞大的网络,从最基础、简单的任务自动化场景,如日常办公中的文件自动分类整理,到极为复杂、充满挑战的多智能体协作领域,诸如大型智能交通系统中众多交通工具的协同调度,无不留下智能代理的身影。本文将如同一束明亮的探照灯,穿透智能代理领域的重重迷雾,深入且全面地探讨其定义、特性、分类、应用以及技术实现等关键方面,并对其在发展进程中所面临的挑战进行剖析,同时大胆展望未来的发展方向,为读者勾勒出一幅完整而清晰的智能代理知识画卷。
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在数字化时代浪潮的推动下,自然语言处理(NLP)领域正经历着前所未有的变革,其中大语言模型(Large Language Models, LLMs)无疑是最为耀眼的明星。近年来,大语言模型取得了令人瞩目的显著进展,宛如一颗在技术苍穹中冉冉升起的新星,迅速照亮了自然语言处理的诸多应用场景。这些模型展现出了令人惊叹的能力,它们能够生成逻辑连贯、语法正确且富有语义内涵的高质量文本,无论是撰写新闻报道、创作故事小说,还是生成专业领域的文档,都能应对自如;在对话场景中,它们能进行复杂且流畅的交互,理解用户的意图,提供准确而恰当的回应,宛如一位知识渊博、沟通无碍的交流伙伴;在语言翻译方面,大语言模型跨越了不同语言之间的壁垒,实现了多种语言之间的精准转换,极大地促进了全球范围内的信息交流与文化传播。更为惊人的是,在诸多自然语言处理任务中,大语言模型的表现已经接近甚至在某些特定方面超越了人类水平,这一突破性的进展引发了学术界、产业界乃至全社会的广泛关注与深入探讨。
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1. 引言在数字化浪潮的推动下,物联网(IoT)设备数量呈现出爆发式增长态势。传统云计算架构在应对海量 IoT 设备所产生的数据时,逐渐暴露出数据传输延迟高、带宽消耗大以及隐私保护困难等问题。边缘计算作为一种创新型计算模式,通过将部分计算任务从云端下沉至靠近数据源的网络边缘节点,有效缓解了这些难题。这一模式显著降低了数据传输延迟,大幅提升了系统响应速度,同时强化了数据隐私保护能力。然而,面对市场上琳琅满目的边缘计算框架,如何精准挑选出与企业业务需求及技术条件相匹配的框架,已成为企业构建边缘计算解决方案时所面临的核心挑战。本指南旨在为开发者和企业提供全面、详尽的边缘计算框架选型建议,助力其做出最优决策。
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OpenAuth.Net基于.NET Core/.NET 5的开源权限工作流快速开发框架,汲取了Martin Fowler企业级应用开发思想,集成了IdentityServer、EF Core、Quartz、AutoFac、WebAPI、Swagger等技术。提供强大的自定义权限控制功能,支持完整的字段权限控制,还支持可拖拽的表单设计、可视化流程设计、基于Quartz.Net的定时任务控制等功能,适合中小企业快速开发权限工作流应用,支持多租户和OAuth2登录体系,便于构建分布式应用。
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GNU 图像处理程序,通常被称为 GIMP,是一款免费的开源光栅图形编辑器,用于图像修饰、照片编辑和平面设计。GIMP最初由Peter Mattis、Spencer Kimball和若干志愿者于1995年开始开发。当时,他们希望创建一个功能强大且自由的图像编辑工具,以替代当时一些商业软件的局限性。1996年,GIMP 0.54版本发布,标志着该项目的初步成型,它已经具备了一些基本的图像编辑功能,如选区、画笔、图层等。
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项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型,用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试,有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。提供了简单易用的 API,可用于人脸检测、人脸识别和人脸编码等任务。即使没有深厚的机器学习背景,也能借助这个项目快速实现人脸识别相关的功能。
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FaceNet是谷歌公司于2015年提出的一种用于人脸识别的开源计算机视觉模型。其核心是基于深度学习的卷积神经网络(CNN),能够将人脸图像映射到一个固定维度的向量(嵌入向量或特征向量)上,以此保留人脸图像的主要特征。通过比较两个人脸图像的嵌入向量,就可以判断它们是否属于同一个人,具有较高的准确性。
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InsightFace是基于PyTorch和MXNet的开源2D/3D深度人脸识别分析工具,由旷视研究院开发并维护。它集成了众多先进的人脸识别算法和模型,为研究人员和开发者提供了强大且易于使用的工具,可用于多种人脸识别相关的任务。项目地址:https://github.com/deepinsight/insightface一、主要特点
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