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最新推荐文章于 2025-05-15 16:00:00 发布
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【datawhale组队学习】coze-ai-assistant TASK01
m0_52024881的博客
05-13 917
通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务，例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。工作流具备了： 大量的重复性任务 （如内容创作、编辑、发布）和 固定的业务流程 （如策划、创作、审核、发布）。的 AI 项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。教程：Coze / 扣子（飞书文档）10. 教程：Coze / 扣子。4万字教程-COZE/扣子与智能体入门（飞书文档）
Recraft.ai：赋能专业设计师的 AI 创意引擎
weixin_44903776的博客
05-12 1538
Recraft.ai 是一款专为专业设计师打造的 AI 创意引擎，集图像生成、编辑、矢量化、协作于一体，旨在提升设计效率与创意表达。其核心功能包括 AI 图像生成器、矢量生成器、照片编辑器等，支持风格一致性与品牌化，适用于 Logo 设计、图标制作、广告素材等多个场景。Recraft.ai 强调“设计师主导”理念，提供完全掌控、高效协作与简化工作流程的优势，帮助设计师节省时间并提升作品质量。目前提供免费试用，适合设计师与设计爱好者探索 AI 创意的无限可能。
RiDoc：高效文档扫描与图像处理工具，助力高效办公
2501_90839605的博客
05-15 858
高效压缩算法：在保证图像质量的同时显著减小文件体积，适合存储和传输需求。多格式兼容：支持主流图像格式（BMP/JPEG/PNG/TIFF）及PDF、Word文档的导入与导出。OCR功能强大：内置多语言OCR识别，可直接提取扫描文档中的文字并编辑，无需手动输入。操作便捷：界面简洁直观，拖拽式操作降低学习成本，支持一键扫描、批量处理。安全性高：提供水印添加、加密传输等保护措施，防止文档泄露或篡改。
Baklib智能云平台加速企业数据治理
weixin_51374429的博客
05-13 1271
Baklib智能云平台通过一站式数字资源管理、知识库构建及多场景内容系统搭建，实现企业图文音视频全资产统一存储与智能分类，结合AI驱动的高效数据预处理能力，显著提升知识沉淀效率和治理规范性，助力客户服务、内部协作与数字资产价值释放。
【AI】“CUDA” 到底是什么？（AI 计算民主化，第二部分）
u011808788的博客
05-14 877
似乎每个人都在去年开始谈论CUDA ：它是深度学习的支柱，是新型硬件难以竞争的原因，也是NVIDIA 护城河和飙升市值的核心。DeepSeek的出现，让我们获得了一个惊人的发现：它的突破是通过“绕过” CUDA，直接进入 PTX 层实现的……但这究竟意味着什么？似乎每个人都想打破这种锁定，但在制定计划之前，我们必须了解我们面临的是什么。本文是 Modular “ AI 计算民主化”系列文章的第二部分。更多信息，请参阅：第一部分：DeepSeek 对 AI 的影响第二部分：“CUDA”到底是什么？
5月12日day23打卡
2503_91003121的博客
05-12 1001
5月12日打卡day23@浙大疏锦行
什么是深度神经网络
kcarly的专栏
05-11 1145
深度神经网络通过多层次的非线性变换和自动化特征学习，在多个领域实现了革命性突破。其核心技术包括反向传播、激活函数和正则化方法，而结构设计（如CNN、ResNet）和优化算法（如Adam）的进步进一步释放了模型潜力。尽管面临可解释性、计算成本等挑战，随着多模态融合、轻量化设计和新型硬件的发展，DNN将继续推动人工智能的边界，深刻影响科技与社会的发展。
开源的跨语言GUI元素理解8B大模型：AgentCPM-GUI
最新发布
直达开源前线，冲冲冲！
05-15 572
AgentCPM-GUI 是由清华大学自然语言处理实验室与 ModelBest 联合开发的开源大模型，基于 MiniCPM-V 架构，拥有 80 亿参数，专为移动终端 GUI 操作设计。该模型通过接收屏幕截图作为输入，自动执行用户任务，具备高质量 GUI 定位、中文应用适配、强化推理规划和紧凑动作空间设计等关键特性。在基准测试中，AgentCPM-GUI 在多个指标上表现优异，尤其在复杂 GUI 场景下的任务执行能力显著领先。其技术架构结合了多模态融合和强化学习，训练数据涵盖大规模双语 Android 数据
逃离 AI 困境：保障 “说不” 的权利，守护数字自由
2401_86652632的博客
05-13 607
在当今时代，人工智能（AI）的身影无处不在，深刻地改变着人们的生活与社会的运转模式。从手机上智能语音助手的贴心服务，到电商平台精准推送的个性化商品；从工作中自动化流程的高效处理，到医疗领域辅助诊断的精准决策，AI 如同一张无形却有力的大网，将人们紧紧包裹其中。然而，并非所有人都对 AI 的全面渗透欣然接受，在 AI 带来诸多便利的背后，也隐藏着一些问题，使得部分人渴望能够避开 AI，回归纯粹的 “人类” 生活。今天，就让我们深入探讨 “避开 AI 的困境” 以及保障人们 “选择不使用 AI” 权利的重要性。
【AI智能推荐系统】第八篇：可解释AI在推荐系统中的实践与价值
2501_91845348的博客
05-11 1406
可解释推荐正在从合规需求演变为核心竞争力，通过增强透明度和信任感创造显著商业价值。然而，解释准确性、多模态表达、评估标准等挑战仍需持续突破。在下一篇中，我们将深入探讨边缘计算与实时推荐系统的技术实现，揭示如何在资源受限环境下实现毫秒级推荐响应，敬请期待！提示语：📢“订阅解锁完整专栏！下篇将揭秘抖音、特斯拉如何用边缘AI实现实时推荐，终端智能核心技术全解析！
【AI】mcp server本质就是一个接口服务么
2301_76933862的博客
05-12 1118
以下为元宝的回答：你的理解非常准确！​​本质上是一个接口服务，但其设计目标、交互逻辑和使用场景与传统后端接口存在显著差异。
AFM模型：如何让特征交叉更智能，提升推荐系统性能
机器学习，深度学习
05-15 643
因子分解机（FM）是一种监督学习方法，它通过引入二阶特征交互来增强线性回归模型。尽管效果显著，但FM对所有特征交互采用相同权重的建模方式可能成为其局限，因为并非所有特征交互都具有同等效用和预测性。例如，与无关特征产生的交互甚至可能引入噪声从而降低模型性能。本研究通过区分不同特征交互的重要性来改进FM，提出了一种名为注意力因子分解机（AFM）的新模型，该模型通过神经注意力网络从数据中学习各特征交互的重要性。
边缘计算网关工业物联网应用：空压机远程运维监控管理
ZLWL2013的博客
05-14 404
例如，当振动传感器检测到异常振动时，结合其他相关参数，如温度、压力等，利用故障诊断算法判断可能出现的故障类型，如轴承磨损、叶轮不平衡等，并给出相应的故障诊断报告。通过边缘计算网关在工业物联网中的应用，实现了空压机的远程运维监控管理，提高了设备的可靠性、运行效率和能源利用率，降低了运维成本和停机时间，为工业生产的稳定运行提供了有力保障。本地数据处理：在边缘端对采集到的大量数据进行预处理，如数据清洗、滤波、归一化等，去除噪声和无效数据，减少数据传输量，提高数据质量，为后续的分析和决策提供可靠的数据支持。
绝缘子缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1566张3类别
FL1623863129的博客
05-12 396
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["aging","defect","dirty"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。标注数量(xml文件个数)：1566。标注数量(txt文件个数)：1566。标注规则：对类别进行画矩形框。
【东枫科技】使用LabVIEW进行深度学习开发
凡森
05-11 897
展示了使用 MLP（多层感知机）架构对 MNIST 手写数字图像进行分类任务的神经网络构建与训练过程。展示了使用 CNN（卷积神经网络）架构进行 MNIST 图像分类任务的构建与训练。在 LabVIEW 中构建、配置、训练、可视化和部署深度神经网络（DNN）展示了基于 YOLO 架构的目标检测预训练网络部署过程（实时摄像头示例）。展示了如何自动加载配置文件和权重文件来部署预训练网络。展示了将预训练模型部署至 NI 实时系统的过程。展示了如何在 GPU 上加速训练和部署过程。单台电脑 5000美元。
多模态大语言模型arxiv论文略读（六十九）
Jamence的博客
05-11 1010
本文从数据驱动的角度全面回顾了MLLMs的文献，探讨了预训练和适应阶段的多模态数据准备方法，分析了数据集的评估方法，并回顾了评估MLLMs的基准。具体包括数据收集的来源、数据处理的方法（如过滤、去重和增强）、数据选择的方法（如主动学习、分布无关和分布相关选择），以及数据评估的方法和评估基准。➡️ 实验设计：本文没有具体描述实验设计，而是通过文献回顾的方式，总结了不同阶段的数据处理方法和评估标准，包括数据收集的来源、数据处理的方法、数据选择的方法，以及数据评估的方法和评估基准。
Transformer架构介绍+从零搭建预训练模型项目
qq_63036514的博客
05-13 878
Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，彻底改变了自然语言处理领域。它完全基于自注意力机制，摒弃了传统的循环和卷积结构，具有强大的并行计算能力和长距离依赖捕捉能力。Transformer的核心组件包括编码器和解码器，编码器由输入嵌入层、位置编码和多个编码器层组成，解码器则包含输出嵌入层、位置编码和解码器层。自注意力机制通过计算查询、键和值的点积来捕捉序列中的依赖关系，而多头注意力则通过并行计算多个注意力头来增强模型的表达能力。Transformer的训练机制包
智能校园管理系统：AI+Python如何重塑智慧校园？
Echo_Wish
05-14 24
Echo_Wish的新专栏《Python进阶》和《Python！实战！》正式启动，旨在帮助Python开发者提升技能。专栏内容包括深入解析Python高级概念、实战案例、学习指导以及前沿技术分享，适合不同水平的编程爱好者。此外，文章还探讨了智能校园管理系统的构建，展示了如何利用AI和Python技术解决传统校园管理中的问题，如考勤、安防和资源调度等。通过人脸识别、异常行为检测和二维码预订等技术的应用，智能校园管理系统能够提高管理效率，优化资源分配，并推动教育管理的数字化转型。
AI大模型发展白皮书：预训练大模型的机遇与挑战
资源摘要信息:"《中国AI大模型发展白皮书》详细阐述了随着数字化转型的加速推进，人工智能（AI）在企业和不同行业中的应用日益广泛。然而，AI技术的开发门槛较高，应用场景的复杂性和多样性以及对大量标注数据的依赖...
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