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。...
语音合成（Text-to-Speech,TTS）技术已经相对成熟，但合成语音往往缺乏情感表达，使其听起来机械而生硬。为了使合成语音更具自然性和情感表达，研究人员开始探索如何将情感信息嵌入到语音合成系统中。在本文中，我们详细探讨了利用机器学...
Gemma是Google推出的轻量级、先进的开放模型系列，采用与Gemini模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型（提供英语版本），为预训练变体和指令调整变体具有开...
微积分运算在机器学习领域扮演着至关重要的角色，它不仅是许多基础算法和模型的核心，还深刻影响着模型的优化、性能评估以及新算法的开发。掌握微积分，不仅让我们多会一种计算方式，也有助于理解各种机器学习算法和模型是如何寻找最优参数的。1.为什么需要微积分？也许...
FunASR是一个开源的语音识别工具，它支持多种语言和多种语音识别任务。VAD（VoiceActivityDetection）：用于检测语音活动，将输入的音频信号分割为语音和非语音部分。ASR（Automat...
人工智能是如何工作的？机器学习和神经网络又是什么？_人工智能发展史...
在非线性支持向量机算法中，,其中x表示的是特征向量，,下面介绍支持向量机的分类，...
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型（如GPT、BERT等）在各类任务中展现了强大的能力。然而，这些大模型的背后是海量数据和复杂的算法支撑。在这篇博客中，我们将深入探讨如何利用Python进行数据挖掘，并结合AI大...
分布式机器学习的必要性：分布式机器学习能够应对大规模数据和复杂模型的计算需求，提升计算效率和处理能力。分布式计算框架：介绍了Dask、ApacheSpark和TensorFlow三个流行的分布式计算框架，展示了...
本文深入探讨了机器学习在天气预测和气象模拟中的应用及其技术要点。通过机器学习技术，我们可以利用大量的气象数据进行分析和预测，从而提高天气预报的准确性和时效性，支持多个领域的实时决策和应用。...