智能制造系统是一套集成的解决方案，它利用物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）、机器学习和云计算等技术，实现工厂和生产线的自动化、数据驱动和智能化。这些系统能够监控和控制生产过程，优化资源分配，提高生产效...
本文针对大学生在人工智能专业毕设阶段面临的选题难题，详细介绍了深度学习与机器学习领域的热门选题方向，并提供了选题建议和开题指导，强调选题对论文撰写和答辩的重要性，以及避免选题过难或工作量不足的问题。...
本文深入探讨大数据与人工智能融合，涵盖智能环保、教育、农业、能源等领域的具体体现、优势及挑战。阐述了融合对社会经济的宏观影响，介绍应对数据安全、算法解释性和人才短缺的策略。展望未来，融合将在更多领域突破，为人类带...
![初识langchain[1]：Langchain实战教学，利用qwen2.1与GLM-4大模型构建智能解决方案[含Agent、tavily面向AI搜索]](/uploads/2024/10/12/1728720069038074048.webp)
初识langchain[1]：Langchain实战教学，利用qwen2.1与GLM-4大模型构建智能解决方案[含Agent]...
通过引入更先进的人工智能技术，如深度学习、强化学习、多模态融合等，智能客服系统将能够处理更加复杂的用户需求，提供更贴心、更个性化的服务。同时，随着5G和物联网技术的发展，智能客服系统将在更多场景下得到应用，如智能...
今天我们的SpringAI源码分析主题即将结束。我已经对自己感兴趣的基本内容进行了全面的审视，并将这些分析分享给大家。如果你对这个主题感兴趣，可以阅读以下几篇文章。每篇文章都层层递进，深入探讨相关内容。考虑到长文可能让大家感到疲惫，我采用了逐步推进的方式，确...
在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到股票交易，AI的应用无处不在，它正在以前所未有的速度改变着我们的世界。然而，尽管AI的...
人工智能（AI）可以被定义为计算机系统或机器模仿人类智能行为的能力，它涉及感知、推理、学习、规划和决策等多种智能任务。AI的目标是通过机器实现人类的智力活动，从而解决复杂的现实问题。在这一过程中，AI系统需要处理多种形式的数据，如图...
然而，与学习模式并根据这些模式做出预测或决策的传统机器学习模型不同，生成式人工智能更进一步——它不仅从数据中学习，还创建模仿输入数据属性的新数据实例。应用程序和用例非常广泛。生成式人工智能可用于根据特定作者的风格...
【IEEE独立出版|高录用|EI快检索|联动凤凰卫视|高规格大规模】第二届人工智能与自动化控制国际学术会议（AIAC2024）The2ndInternationalConference...