这篇文章讨论了在病理学领域应用深度学习技术的最新进展，特别是在弱监督学习框架下对整个切片图像（WholeSlideImages,WSIs）进行分析的研究。文章强调了病理学在现代医学，尤其是癌症治疗中的核心作...
本文对transformers之pipeline的零样本图片分类（zero-shot-image-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介...
Fish是一个基于变换器（Transformer）的混合多模态模型，专注于音乐信息检索领域，能够生成歌曲的和弦、节拍、歌词、旋律和谱表。GGUF格式的量化支持主要适用于变换器和DiT模型（如flux），相...
本文探讨了AI技术的发展历程、创新应用和微服务架构的作用。技术进步：AI技术在算法和应用方面的显著进展。微服务架构：提高了AI系统的灵活性和可扩展性。挑战与展望：数据隐私、伦理和未来技术趋势的挑战和机遇。...
眼疾识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，基于深度学习等技术使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对眼疾图片4种数据集进行训练（‘白内障’,‘糖尿病性视网膜病变’,‘青光眼...
基于YOLOv10深度学习的交通信号灯检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】红绿灯检测、目标检测、人工智能...
近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。大模型源于深度...
本教程详细介绍了如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现智能自动驾驶小车，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的自动驾驶小车...
在远古时代，人类就使用聚类算法将不同的物种进行分类，他们会把温和的食草动物归类为“安全动物”，会把长了4条腿的大型食肉猫科动物划分为“危险动物”。同时他们会把这个不同类型动物的特征告诉给他们的后代，后代会根据这些...
人工智能使用机器学习和大型语言模型（LLM）来分析大数据，并将其转化为可操作的见解、自动化操作和内容。人工智能甚至可以与在您的网站上执行特定行为的客户进行交互，比如点击按钮或喜欢社交媒体帖子。这对你意味着什么？借...