- 1-AIOT行业发展背景 AIOT人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合,AI是IoT的大脑,让设备的简单连接上升为智能连接,让万物互联进化到万物智联;IoT是让 AI 具备行动能力的身体,使AI得到具体的场景落地。 2-AIOT智能物联产业学院顶层设计 趁硬件智能化及边缘计算之势,聚焦人工智能+物联网,借助arm产业链及产业生态,加强与第三方企业的合作和优势互补,做特色产业学院。 3-AIOT智能物联产业学院专业建设方案 基于OBE模式,聚焦人工智能、物联网方向形成AIOT专业集群 4-AIOT智能物联产业学院基地实施方案0 9浏览会员免费
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- 目录: 深度学习简介 深度学习的训练方法 深度学习常用的几种模型和方法 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)在脑机接口中的应用0 53浏览免费
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- 该ppt上,使用的CNN卷积神经网络,应用场景基于区块链恶意域名系统,可以通过CNN卷积神经网络对区块链域名系统中的恶意域名进行检测分类,根据不同的特征区别,将良好域名与恶意域名进行对比,提取出域名之间区分的特征,最后提取特征,做二分类F1-score,得出两个分类,分别是良好域名和恶意域名。 提出了一种检测恶意区块链域名的新型方法.通过对恶意区块链域名的资源记录和流量行为深度分析,从多个维度提取域名的特征,并对特征进行归一化处理,最后将特征向量输入到卷积神经网络训练分类模型来检测恶意区块链域名.实验结果表明,与现有方法相比,对恶意区块链域名的检测取得较好效果,F1_Score为0.9883,AUC 达到0.9886,并且能够发现更多的未知恶意区块链域名 论文贡献: 1.提出了一种新型的恶意区块链域名检测方法,该方法采用卷积神经网络对 域名特征进行转换,从多角度描述域名特征,进而检测恶意区块链域名; 2.通过深入分析僵尸网络的特点,挖掘恶意区块链域名的流行行为以及静态特征,从3个角度提取域名的24个统计特征. 关键词 恶意区块链域名;卷积神经网络;僵尸网络;深度学习;域名系统0 67浏览会员免费
- 多元统计分析(multivariate statistical analysis)就是把多个变量合在一起进行研究的统计学方法,在自然科学、经济学、管理学和社会科学等领域有广泛的应用. 本章对多元统计分析和R软件作简要介绍 多元统计分析的含义 (1)多元统计分析是研究多个(随机)变量之间相互关系和规律的统计学分支. (3)主要讨论:多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和多维标度分析. (2)不讨论:多元正态分布的参数估计、均值的假设检验和协方差阵的假设检验问题. 多元统计分析的用途 (1)多变量的相关性分析:简单相关分析、偏相关分析、复相关分析、典型相关分析 (2)预测分析:多元回归分析 (3)分类和组合:聚类分析和判别分析 (4)降维和数据简化: 主成分分析和因子分析 多元统计分析的内容 (1)多元回归分析:研究一个因变量随多个自变量的变化而变化的情况,通过建立多元回归模型(线性模型和广义线性模型等)来分析二者之间的依赖关系第2章,第3章 (2)聚类分析:根据聚类对象的多个变量(指标)的测量值,按照某个标准把这写个体分成若干类第4章0 27浏览会员免费
- 在当今快速发展的人工智能领域中,一款集成了机器学习、深度学习、神经网络、图神经网络、卷积网络及多层感知机可视化功能的画图工具脱颖而出,成为全球范围内最受欢迎和认可的工具之一。这款工具不仅仅是一个简单的绘图软件,它的设计初衷是为了让复杂的网络结构和算法直观化,从而帮助研究者、学者及开发人员更容易地理解和分享他们的工作。 最令人印象深刻的特色之一是它基于PPT的编辑能力,这允许用户在熟悉的PPT编辑环境中创建、编辑和展示复杂的网络结构。用户可以利用拖拉组件、调整尺寸、修改颜色和形状等功能,无缝地将科研成果或项目展示集成到演示文稿中,极大地提高了工作的效率和表现力。 该工具不仅支持广泛的网络结构和模型,还包含丰富的库和模块,让用户能够轻松自定义和扩展自己的模型。它的用户界面友好、直观,无论是机器学习的新手还是资深研究员,都能快速上手,将精力更多地集中在创新和研究上,而不是图形的绘制和编辑上。 此外,它强大的共享和合作功能,使得团队成员可以实时共享他们的成果,促进了知识的交流和项目的进展。这款工具不仅改善了人工智能领域内部的工作方式,也为更广泛的受众提供了学习和理解复杂算法的窗口。 总0 59浏览会员免费
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- DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构,在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而,这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理,这通常很难进行优化,而且不够健壮,从而导致检测器的推理速度慢。近年来,基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而,DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决,这限制了DETR的实际应用,导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程(pipeline)的过程,但由于模型本身的计算成本高,很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR,并对其关键组件进行了详细的分析和实验,减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器(RT-DETR),RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器,而且不需要后处理,因此检测器的推理速度没有延迟,而且保持稳定,充分利用了端到端检测流程(pipeline)的优势。0 40浏览会员免费
- 哈工大形式语言与自动机往年期末考试题目,形式语言0 64浏览会员免费
- 人工智能带来的失业潮与职场人的危机和机会0 7浏览会员免费
- 在James Kennedy和Russell Eberhart提出的粒子群优化算法中,每个粒子都有自己的位置和速度,粒子的位置代表解空间中的一个点,而速度则代表着粒子飞行的方向和距离。通常用xi表示第i个粒子当前的位置,vi表示第i个粒子当前的速度,而pBesti表示第i个粒子搜索过的最优的位置。有时也用 xi表示粒子本身。粒子位置的优劣是依靠所优化问题的目标函数值来决定的,记为f(xi)粒子群中所记录的历史最优位置信息对整个粒子群的飞行起着引导作用。 适用与计算机专业的本科生及研究生的课程学习和课程结课汇报演讲0 12浏览会员免费
- 个人制作的提示词学习ppt,share给大家。0 47浏览会员免费
- 2024不是大模型时代,而是大模型应用的时代 智能客服企业落地应用大模型实战项目,助力企业全面效能提升0 14浏览会员免费
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- 【资源介绍】这份《预训练模型》NLP核心知识点资源集包含了丰富的课件PPT、详细讲义注释,专注于讲解Transformer、BERT等革命性预训练模型在自然语言处理(NLP)领域中的应用与发展历程,特别强调了Attention机制这一核心技术。 【适用人群】广泛,既面向NLP领域的大学生、研究生以及研究者,也适合于对预训练模型感兴趣的工业界工程师和技术爱好者。 【适用场景】包括课堂教学、学术研讨、技能培训以及个人深入学习探究。 【目标】是帮助学习者透彻理解预训练模型的基本原理、演变历史和实际应用,培养他们在NLP项目中有效利用预训练模型解决实际问题的能力。0 46浏览免费
- 经典机器学习、人工智能结构图、流程图美化模板。 来源https://github.com/dair-ai/ml-visuals,转载方便下载 ML Visuals By dair.ai0 50浏览免费
- 适合WEKA初学者,帮助你完成课内作业,学习WEKA的相关操作。 共300页,内含WEKA简介,数据集,数据准备,数据预处理,分类,聚类,关联规则,选择属性,数据可视化,知识流界面等内容。0 18浏览会员免费
- 机器学习大小:357KB“机器学习-计算学习理论”精选PPT是一份深入剖析机器学习核心原理与计算学习理论的演示文稿。本PPT精心挑选了机器学习领域的关键知识点,通过生动的图表、丰富的案例和前沿的研究成果,为观众呈现了一场精彩纷呈的学术盛宴。 在这份PPT中,我们首先介绍了机器学习的基本概念和分类,帮助观众建立起对机器学习领域的整体认识。接着,我们深入探讨了计算学习理论的核心内容,包括PAC学习模型、VC维、复杂度分析等重要概念,为观众揭示了机器学习的数学基础和理论支撑。 除了基础知识的介绍,本PPT还重点关注了机器学习算法的实现与优化。我们通过分析多种经典算法,如支持向量机、决策树、神经网络等,展示了它们在解决实际问题中的应用和效果。同时,我们还探讨了如何根据具体任务选择合适的算法,以及如何通过参数调优和模型改进来提升算法性能。 此外,本PPT还关注了机器学习领域的最新动态和前沿技术。我们梳理了近年来机器学习领域的研究成果和创新点,为观众提供了最新的行业资讯和发展方向。 总的来说,“机器学习-计算学习理论”精选PPT是一份全面、深入、前沿的学习资料。无论你是机器学习领域的初学者还是资深研究者。“机器学习-计算学习理论”精选PPT是一份深入剖析机器学习核心原理与计算学习理论的演示文稿。本PPT精心挑选了机器学习领域的关键知识点,通过生动的图表、丰富的案例和前沿的研究成果,为观众呈现了一场精彩纷呈的学术盛宴。 在这份PPT中,我们首先介绍了机器学习的基本概念和分类,帮助观众建立起对机器学习领域的整体认识。接着,我们深入探讨了计算学习理论的核心内容,包括PAC学习模型、VC维、复杂度分析等重要概念,为观众揭示了机器学习的数学基础和理论支撑。 除了基础知识的介绍,本PPT还重点关注了机器学习算法的实现与优化。我们通过分析多种经典算法,如支持向量机、决策树、神经网络等,展示了它们在解决实际问题中的应用和效果。同时,我们还探讨了如何根据具体任务选择合适的算法,以及如何通过参数调优和模型改进来提升算法性能。 此外,本PPT还关注了机器学习领域的最新动态和前沿技术。我们梳理了近年来机器学习领域的研究成果和创新点,为观众提供了最新的行业资讯和发展方向。 总的来说,“机器学习-计算学习理论”精选PPT是一份全面、深入、前沿的学习资料。无论你是机器学习领域的初学者还是资深研究者。0 39浏览免费
- 封面 标题:基于物联网的智能家居系统年度总结 报告人信息:[姓名]、[职位/角色]、[所属机构/公司] 日期:[具体日期] 目录 引言 年度工作回顾 系统进展与亮点 技术创新与应用 市场反馈与用户评价 存在问题与挑战 未来展望与计划 结束语与感谢 一、引言 简要介绍智能家居系统的重要性和发展趋势 回顾本年度的工作目标和重点 二、年度工作回顾 系统建设与维护 完成的项目与里程碑 系统稳定性与可靠性提升 团队建设与培训 团队成员构成与职责 培训与技能提升活动 合作伙伴与资源整合 与供应商、合作伙伴的合作情况 资源整合与利用 三、系统进展与亮点 功能扩展与优化 新增功能介绍与效果评估 现有功能的优化与改进 用户体验提升 界面设计与交互优化 用户反馈与改进措施 四、技术创新与应用 物联网技术的应用 传感器与通信技术的升级 大数据分析与应用 智能家居的智能化管理 自动化控制与节能策略 安全防护与预警系统 五、市场反馈与用户评价 市场反馈分析 市场需求与竞争态势 市场占有率与增长趋势 用户评价总结 用户满意度调查结果0 18浏览会员免费
- 看着内容很丰满,但是深度一般,作为初学者的了解材料还算适合0 38浏览会员免费
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- 2019年7月以公司名义参加了百度AI大会,制作了一个简单的PPT给公司同事进行分享。大会有很多亮点,全双工免唤醒、中英自由说、语音合成、视频知识图谱等等。当然因为分论坛都是同时进行,只能同时参加一个,我选择的是小度智能生活,感受还是挺深刻。 这次AI大会印象最深刻的是全双工免唤醒功能,这是基于百度新开发的SMLTA模型技术,流式截断注意力模型:基于流式注意力的语音识别线上服务,国际上首次实现局部注意力建模超越整句的注意力模型,也是国际上首次实现在线语音大规模使用注意力模型。提升识别速度和准确率15%-20%。 最后稍微了解了一下小度OS,注册开发账号进行了一个很小的查属相技能的开发,实现了在小度音箱中语音交互查属相的过程。0 12浏览会员免费
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- 【内容概要】主要包含如下几个方面的内容。 引言 通用大模型概述 垂直大模型概述 通用大模型与垂直大模型比较 通用大模型与垂直大模型融合应用 未来发展趋势与展望 【适用人群或使用场景】 个人研究学习,领导汇报,公司培训 【其他说明】 随着人工智能技术的快速发展,大模型在各个领域的应用越来越广泛。通用大模型具有强大的泛化能力,可以适应多种任务;而垂直大模型则针对特定领域进行深度优化,具有更高的专业性和准确性。 ·本文重点介绍通用大模型与垂直大模型的基本概念、特点及应用领域,帮助读者全面了解和认识这两种模型。0 324浏览会员免费
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- 第一阶段: 模拟人类神经元 感知机模型 第二阶段: 分布式知识表达 神经网络反向传播 非线性分类 卷积神经网络 第三阶段: 海量数据 计算性能大幅提升 深度神经网络兴起 一个标准的卷积神经网络,主要包括:输入层(Input Layer)、卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、激活层(Activation Layer)、全连接层(Fully Connected Layer)、损失层(Loss Layer)。 深度学习框架:Caffe/Caffe2、TensorFlow、MXNet、PyTorch等。 基本原理: 1、神经网络由其权重来参数化。 2、损失函数用来衡量网络输出结果的质量。 3、将损失值作为反馈信号来调节权重。 4、前向传播与反向传播。 5、梯度下降法。0 61浏览会员免费
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