hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术，其他各种AI产品。
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子，相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合！
本实验实验原理主要是图像分割技术的应用，以海参为实验对象，将图像中海参区域与背景进行分割，转化为二值图像，统计像素面积作为大小分级依据，从而实现海参大小分级。
以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型 Mini-Gemini 堪称绝绝子，相当于开源社区的 GPT4+DALLE3 的王炸组合！
当我们谈到 AI 助手的未来，很难不想起《钢铁侠》系列中那个令人炫目的 AI 助手贾维斯。贾维斯不仅是托尼・斯塔克的得力助手，更是他与先进科技的沟通者。如今，大模型的出现颠覆了人类使用工具的方式，我们或许离这样的科幻场景又近了一步。想象一下，如果一个多模态 Agent，能够直接像人类一样通过键盘和鼠标直接操控我们身边的电脑，这将是多么令人振奋的突破。
6月22日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？
随着人工智能技术的迅猛发展，OpenAI 最近推出的 ChatGPT-40 模型无疑成为了业界的一个新的高光时刻。ChatGPT-40 不仅在处理速度上超越了前代产品，还在图像理解和多语种支持上取得了显著的进步。本文将深入探讨 ChatGPT-40 的核心技术特性、它的潜在应用以及这一创新对未来语言模型发展可能带来的影响。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力，上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性，通过赋予其识别特定区域（由点、笔画或掩码定义）的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且实现了对图像内容强调的精确控制，使其在各种下游任务中表现出色。
近几年，深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩，本文根据笔者的工作实践，谈谈对深度学习理解，以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论，是笔者个人的理解和不充分实验的结果，所以难免谬误，请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏，可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到！” 网络上经常出现这类观点，让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是，很多人居然相信了。那么，什么是机器学习呢？ 机器学习的对象是我们生活中所接触
在数字化时代，信息的获取和记录方式不断革新。photes.io 是一款新兴的笔记软件，它通过人工智能技术，将我们日常生活中拍摄的照片和屏幕截图转换成结构化的文本笔记，极大地提高了信息处理的效率。
大家好，我是猫头虎，今天给大家带来一个非常激动人心的消息！OpenAI 刚刚在 2023 年 9 月 25 日为 ChatGPT 推出了新的语音和图像功能，这意味着 ChatGPT 现在不仅能够与我们交流，还能看到和听到我们的世界啦！😲 下面就让我详细为大家介绍一下这些新功能以及它们将如何改变我们与 ChatGPT 的互动方式。
这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
关注公众号，发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』，谷歌提出《Toke
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿，录取 979 篇（接受率约为 29%，其中包括 70 篇 Oral
https://wenku.baidu.com/view/404ce30d182e453610661ed9ad51f01dc28157cb.html
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 美团围绕丰富的本地生活服务电商场景，积累了海量视频数据。如何通过计算机视觉技术用相关数据，为用户和商家提供更好的服务，是一项重要的研发课题。本次LiveVideoStackCon 2021音视频技术大会 北京站，我们邀请到了美团高级算法专家马彬老师来分享短视频内容理解与生成技术，在美团业务场景的落地实践。 FFmpeg 工具：音视频开发都用它，快@你兄弟
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型，它们拥有数百/数千亿个参数，能够生成令人印象深刻的语言输出。
张鉴殊：武汉大学本科三年级学生，目前在张潼教授的指导下担任研究实习生，主要研究方向是大语言模型，多模态大语言模型以及持续学习。当下在寻找 2025 fall 博士入学机会。
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章，详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。Facebook 介绍了利用该平台的图片内容描述和图片搜索技术，这些技术建立在系统能够“理解”像素级的图像内容基础上，将为更丰富的产品体验铺平道路。 回想一下你最近点赞的帖子——非常可能是包含图片或视频的。但是，直到最近，在线搜索包括图像搜索都还一直是文本驱动（text-driven）的技术，是否能搜索到某一张图像取决于它是否有充分的标记或有
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
人工智能识别技术主题分享会 暨2015首届腾讯优图高校创新大赛开幕式 小时候，你是不是也有过很多天马行空的梦想？ 曾经梦想的刷脸开门？ 在梦境里自己变成超人，火眼金睛一眼认出小偷？ 幻想着自己有一块魔镜，站在镜子前就能为我搭配衣服？ 如果，曾经的这些梦想，如果突然有一天可以变成现实，那么请问你还记得么？ …… 如果说岁月不饶人，我们也未曾轻易饶过岁月 曾经痴迷算法技术的美妙 一直追逐代码的灵魂 钟情产品技术的创新 努力创造属于我们自己的时代！ 人工智能重塑生活，未来等待你来开启！ 9月
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频内容生产与消费创新 音视频技术在整体大环境的影响下，近年来呈现出迅猛的发展趋势，随着更多新概念、新技术的涌现，如元宇宙、虚拟沉浸式、VR/AR等，超高
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露，Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。在Oculus的夏日促销活动中，包含Rift头显和T
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
近日，清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent，CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent 等多种能力，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上（含 VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE 等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上（含 Mind2Web，AITW 等），大幅超过基于 LLM 的 Agent，取得第一。
Shopify Boost主题通过将店内的购物体验搬到网上来推动销售。多种布局、创造性地使用空间、促销图像链接和价格标签风格的标签，使顾客参与其中，并在你的商店中移动，直到他们准备购买。适合宠物用品、玩具和游戏、服装、体育和娱乐、珠宝和饰品、书籍、音乐和视频、艺术和工艺品、婴儿和儿童
在本文中，我们提出了LLaMA-Adapter V2，一种参数高效的视觉指令模型。具体而言，我们首先通过解锁更多可学习参数（例如，norm、偏置和比例），增强LLaMA Adapter，这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次，我们提出了一种早期融合策略，只将视觉token输入到早期的LLM层，有助于更好地融合视觉知识。第三，通过优化可学习参数的不相交组，引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰，并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中，我们将额外的专家模型（例如，字幕，OCR系统）集成到LLaMA-Adapter中，以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比，LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数，就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力，甚至在聊天互动中表现出色。
策略模式是对算法的包装，把使用算法的责任和算法本身分隔开，委派给不同的对象管理。策略模式通常把一系列的算法包装到一系列的策略类里面，作为一个抽象策略类的子类。
AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
定义一系列算法，将每个算法封装到具有公共接口的一系列策略类中，从而使它们可以相互替换，并让算法可以在不影响到客户端的情况下发生变化。
美西时间 2 月 28 日晚，又到放榜时刻，各位 CVPR 投稿人的心里颇不宁静。
Java设计模式-策略模式，一起来看看吧，让我们一起为进阶做一个充足的准备吧！！！！ 会了就当复习丫，不会来一起来看看吧。 很喜欢一句话：“八小时内谋生活，八小时外谋发展”。 如果你也喜欢，让我们一起坚持吧！！ 共勉😁 我想这才是夏天吧，心目中的夏天 一、前言 1）引入： 在现实生活中常常遇到实现某种目标存在多种策略可供选择的情况，例如，今天的作业该让这个女朋友写还是那个女朋友写勒？好难选啊，算了吧还是自己来吧。（其实就是没有😂）。正文：例如，出行旅游可以乘坐飞机、乘坐火车、骑自行车或
Pri3D:Can 3D Priors Help 2D Representation Learning? (ICCV2021) 代码地址：https://github.com/Sekunde/Pri3
在中国的创新创业大环境下，每年都有新概念的出现，从前几年的“互联网+”到去年的VR热，今年人工智能也成为了投资的热点。 Part I：现象级 在中国的创新创业大环境下，每年都有新概念的出现，从前几年的“互联网+”到去年的VR热，今年人工智能也成为了投资的热点。 在普通人的印象中，人工智能好像是个很高科技，距离大家工作生活很遥远的一个现象级概念。然而人工智能正在不断改变我们的工作、生活甚至行为模式。 比如人工智能对传统制造业的影响：2016年，全球最大的电子产品制造商富士康已经用机器人取代了大约 6万名员工。
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Mastering Business Innovation with ChatGPT&GPTs,AI tools
随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
8小时玩转AI绘画 |《腾讯云AI绘画-StableDiffusion图像生成》训练营抢先学习！
MiniGPT-4支持图片输入，对图片做做描述。MiniGPT-4是一个具有图像理解能力的开源聊天机器人，基于+Vicuna-13B+LLM+和+BLIP-2视觉语言模型。
自从2014年GAN对抗性生成网络出现，人工智能进入了图像合成的全新时代。最先进的GAN可以生成高分辨率，逼真的彩色图像，我们几乎无法与真实的照片区分开。AI不止步于视觉内容的生成，近年来自然语言处理NLP和自然语言生成NLG的发展，使得文案生成也成为可能。AI可以针对特定受众量身定制，生成品牌独特的营销信息。
京东作为中国最大的自营式B2C电商平台，提供一站式综合性购物，服务亿万家庭，涵盖3C、家电、消费品、服饰、家居家装、生鲜和新通路（B2B），满足了消费者的多元化需求。每天都会发布相关的促销活动，来勾起消费者的购物欲望；每逢佳节还会进行大量的让利惠民，来促进全民狂欢。
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