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(完整版)大数据时代的人工智能应用.ppt

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智能时代.ppt该文档详细且完整，值得借鉴下载使用，欢迎下载使用，有问题可以第一时间联系作者~

[详细完整版]人工智能时代.ppt

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人工智能专业英语完整版ppt整本书教学教程最全电子教案(最新.ppt

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人工智能时代下跨语言编程项目实战1655页完整版教学课件汇总全书电子教案.pptx

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2021工业4.0时代装备制造业智能制造整体解决方案（专业完整版）.pdf

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智能商业大变革 智能商业：网络和数据时代的必然选择 双螺旋构成：网络协同+数据智能 未来已来，智能商业将走向何方 01 02 03 智能商业全文共85页，当前为第5页。 企业在三个方向突破 低成本，实时服务海量用户 满足...

工业40时代的中国制造(完整版)27.pptx

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物联网网关，作为一个新的名词，在未来的物联网时代将会扮演非常重要的角色，它将成为连接无线传感网络与传统通信网络的纽带，完成无线传感网络、传统通信网络以及其它不同类型网络之间的协议转换，实现局域和广域...

[详细完整版]3人工智能.pptx

人工智能时代 AI-爱 3人工智能全文共12页，当前为第1页。 目录 什么是人工智能 1 2 人工智能利与弊 3 人工智能的发展 3人工智能全文共12页，当前为第2页。 人工智能 （Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它...

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二十年后的人工智能 摘要：近几十年来，人工智能这一边缘学科得到了飞速的发展。本文介绍了人工智 能的简单含义、发展简史以及不同时期取得的成果，并概述了人工智能的... 计算机时代 从1941年第一台电子计算机的诞生

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智能物业是信息时代的必然产物， 它是多学科、多种高新技术的有机结合，也是现代物业发展的方向。 智能物业的组成主要包含以下三个方面 建筑设备自动化系统(BAS) 、通信网络系统(CNS) 、办公自动化系统(OAS) 智能...

工业4.0时代的中国制造(完整版).pptx

工业4.0时代的中国制造(完整版)pptx,提供“工业4.0时代的中国制造(完整版)”免费资料下载，主要包括德国工业4.0背景介绍 、工业4.0的定义及标准 、中国的智能制造转型 、制造企业的挑战与机遇等内容，可供学习使用。

(完整版)人工智能行业研究报告

人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算机，到计算机拥有可以自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的影响。虽然此时此刻可能是下一个 AI 冬季到来之前的的周期，但这些...

新基建-AI人工智能行业重磅报告合集.zip

易观-智能硬件创新产业发展分析V4—完整版 亿欧-2017安防行业研究分析报告-鸟瞰人工智能应用市场 亿1欧-2017人工智能赋能医疗产业研究报告 信通院-人工智能时代的机器人3.0新生态 无人零售接棒“AI 消费” 乌镇指数-...

【重磅】2021最新智能汽车+新能源汽车+自动驾驶等行业研究报告合集（58份）.zip

汽车新四化安全趋势白皮书-完整版 AI芯片 智能汽车的黄金赛道 Elon Musk 所想的自动驾驶跟现实有啥差距 Flash激光雷达 迈向全固态时代 IHS 智能座舱市场与技术发展趋势研究 Robotaxi行业研究报告 SoC芯片研究框架 V2...

(完整版)基于单片机的智能饮水机毕业设计论文

为人们发展的必然趋势，计算机技术的发展也进入了一个崭新的时代，而单片机技 术也已然成为计算机技术中的一个尤其特别的支派，它的应用领域，应用范围也是 越来越宽广。在实际的应用当中，系统的自动检测与控制的...

[详细完整版]财务大数据.pptx

大数据时代 工业时代 信息时代 手工时代 时代变迁 财务大数据全文共45页，当前为第4页。 财务大数据全文共45页，当前为第5页。 财务大数据全文共45页，当前为第6页。 2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动...

14个行业迎接AI时代：人工智能的变革之路.pdf

陆奇深圳演讲（2023年4月23日）-真正完整版.pdf 奇绩创坛上海0422.pdf 2022中国大模型发展白皮书.pdf 《ChatGPT认知白皮书（全方位系统解读》.pdf ChatGPT之辅助读书和思考.pdf ChatGPT_ppf.pdf 《ChatGPT的前世今生...

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。