随着新的协作代理的推出，SAP 反映了企业软件市场中使用生成式 AI 技术（利用大型语言模型）的更重大趋势。

尽管机器学习模型取得了巨大进步，但专家们仍在努力解决确保机器不会忘记之前学习的知识的问题，尤其是在学习新知识时。

  生产消费者模型的本质是讨论数据如何 并发的传递的问题，生活当中其实有很多生产消模型，经典模型比如超市。超市本身是不生产产品的，商品源来自于厂商，而客户源就是...

需要注意的是，滑坡检测是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素，如地形、地质、水文等。因此，AI算法在滑坡检测中的应用仍然处于不断发展和完善的阶段，需要结合专业知...

在数据驱动的时代，机器学习的应用已深入各个领域，而多模态学习（Multimodal Learning）作为一个新兴的研究热点，通过融合不同模态的数据，极大提升了...

多元线性回归是统计学和机器学习中广泛应用的一种回归分析方法。它通过分析多个自变量与因变量之间的关系，帮助我们理解和预测数据的行为。本文将深入探讨多元线性回归的理...

随着数据智能技术的不断发展，以大语言模型（LLM）驱动的 AIGC 为代表的内容生成技术已经成为企业数据智能能力中不可或缺的一部分，但传统的内容生成技术存在信息...

计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上，来比较目标检测系统的性能。在这篇文章中，我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的，以及为什么 mAP 已成为...

YOLO11 在 2024 年 9 月 27 日的 YOLO Vision 2024 活动中宣布：https://www.youtube.com/watch?v...

近年来，卷积神经网络（CNNs）在多种计算机视觉应用中取得了显著的进步，如图像识别[11, 34]，目标检测[28, 29]，和图像分割[23, 43]。尽管它...

心力衰竭的主要原因是冠脉狭窄，当血 vessels变窄时，它会阻止正常的心脏泵血。Knuuti 和 Revenco (2020) 以及Neumann等（2018...

理解并与现实世界的3D物理世界进行交互是实现具有身体智能的AI的基本需求。为代理集成情境意识到模型中是一个中心挑战。特别是在增强代理的理解和推理、在3D场景中进...

大型语言模型（LLMs）基于自回归 Transformer 在自然语言生成方面具有优势，主要归因于强大的上下文建模和可扩展性。受到这一启发，新兴研究将自回归模型...

如下图：进程结构体task_struct有一个文件指针指向files_struct结构体，files_struct结构体经过系统调用open后生成file结构体...

监督学习是一种通过已知的输入-输出对来训练模型的方法。模型学习到输入特征和输出标签之间的映射关系，之后可用于预测新数据的输出。

我们将使用预训练的InceptionV3模型来提取图像特征，并将这些特征作为我们的多模态模型的输入之一。

深度学习模型训练过程中可能会学习到数据中的偏见，从而导致不公平的决策。例如，在人脸识别中，模型可能对不同种族的人表现出不同的准确性。解决模型偏见问题，是未来深度...

回归分析是统计学和机器学习中广泛使用的技术，主要用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在实际应用中，回归分析不仅可以帮助我们理解数据，还能进行有效的预测。本文将...