本文详细讲解了人工神经网络的核心组成部分和关键技术。从神经元、感知器到多层感知器的演进，再到损失函数、梯度下降算法和反向传播算法的实际应用，读者可以全面理解神经网络的工作原理及其在实际问题中的应用。通过手工搭建神...
人工智能发展史上的12个关键事件_在ai发展历史上有哪些重大的标志性事件?...
以ChatGPT为代表的现象级互联网应用的出现，掀起了人工智能领域新一轮技术浪潮。同时，生成式人工智能被滥用带来的数据泄露、虚假信息等风险挑战也纷至沓来，各国陆续推出或完善针对生成式人工智能的监管方案。_生成式...
理性主体的特点是具有明确的倾向，通过变量的期望值或函数来确定模型的不确定性，并且总是从所有的可行的动作中选择执行具有最佳期望结果的动作。综上所述，“湿件”作为一种幽默的术语，用来形象地描述人类这种有机生物，与计算机软...
在目标分类任务中，CNN通过卓越的图像特征学习能力，能够捕捉图像中的空间特征。在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的...
由中国图像图形学会和合合信息共同举办的CSIG企业行活动圆满结束，多位来自图像描述与视觉问答、图文公式识别、自然语言处理、生成式视觉等领域的学者分享了各自的研究成果和经验，并与现场观众进行了深入的交流和探讨。干货...
基于深度学习的玉米叶病虫害识别系统，用于毕业设计。该系统利用先进的深度学习算法，通过对玉米叶片图像进行分析和处理，实现对不同类型的叶病和虫害的准确识别。我们采用了经典的CNN架构和数据增强技术，提高了模型的鲁棒性...
1.安装和引入openai库2.创建OpenAi对象3.调用openai的内置方法，输入消息和模型选择4.没有梯子国内也可实现openai访问5.使用免费模型的方法_2024最全最细lanchain教程...
数字化转型是企业应对市场挑战、提升客户体验和驱动创新发展的必然选择。在未来的发展中，企业需要不断加强数字化转型的力度，探索更加先进的数字化技术和应用，以应对日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。_人工智能在软件...
在数据驱动的时代，拥有一个高效且智能的数据分析平台对企业至关重要。继本系列前文全面解析Agent智能数据分析平台的基础与核心功能后，本文深入讨论平台的实际操作，特别是如何应用FunctionCalling技...