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最新推荐文章于 2025-12-05 20:45:00 发布
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#目标检测 #数据挖掘 #语音识别 #机器学习 #神经网络 #深度学习 #人工智能

博客围绕人工智能相关技术展开，涉及目标检测、数据挖掘、语音识别等。机器学习和神经网络是基础，深度学习在其中发挥重要作用，这些技术相互关联，共同推动人工智能发展。

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思腾合力 云服务器上传文件和镜像以及提交作业的详细教程
weixin_38638559的博客
08-08 2772
目录docker安装上传文件到集中式存储用docker制作镜像运行容器升级python到3.7.10 docker安装 参考1 参考2 上传文件到集中式存储 直接上传文件 如果文件夹过大，建议压缩以后再上传（这里上传的是.tar.xz压缩包）, 解压 xxx.tar.xz 文件 # 进入网页版SSH的挂载目录 $ cd /root/data # 用xz命令解压成tar包 $ xz -d xxx.tar.xz # 用tar命令解压完成 $ tar xvf xxx.tar 用scp上传文件
思腾多功能网络教室整体解决方案.doc
05-02
思腾多功能网络教室整体解决方案，由广东思腾信息技术有限公司提出，旨在解决网络计算机（NC）在教育行业中应用的诸多局限。在概述中，解决方案指出随着国产CPU的研发成功和批量生产，网络计算机在国内市场日益兴盛...
合力思腾：2019年半年度报告.PDF
05-30
这表明合力思腾在云计算领域具有较强的技术积累和创新能力。 2. **质量管理与社会责任**：在2019年上半年，合力思腾的子公司网鼎明天顺利通过了GB/T 24001环境管理体系和GB/T 28001职业健康安全管理体系的年度监督...
只有做好物流才有精益JIT——聚思腾制造行业解决方案.pdf
05-13
聚思腾信息技术有限公司，作为领先的供应链管理解决方案提供商，提出了“只有做好物流才有精益JIT”的制造行业解决方案。通过深入分析和大量的业务实践，聚思腾认为要达到精益生产的目标，企业需要重视供应链系统...
合力思腾：2019年年度报告.PDF
05-22
北京合力思腾科技股份有限公司2019年年度报告 本报告是北京合力思腾科技股份有限公司（以下简称“公司”）对2019年的年度报告。报告中披露了公司的发展情况、财务状况、管理层讨论与分析、重要事项、股东情况、融资...
数据挖掘·IDC-Reduction
2301_80132162的博客
12-01 969
的含义，并结合作者的因果推导、公式和例子说明为什么这是反事实公平研究中一个此前被忽视、但极其关键的问题。（如性别、种族）在**获得正向预测（positive prediction）**方面是否存在差异。注意：对于连续标签（如 Law School 的成绩），论文采用。这在现实中非常普遍（如：性别→教育资源→考试成绩→录取）。也就是：真实标签是 0，但模型预测成 1 的比例。即使生成器生成的数据是公平，但这往往是。即 A 影响 X，而 X 再影响 Y。下面我将根据你上传的论文内容（特别是。
基于数据挖掘的微博情感分析及话题追踪系统
Python极客之家
12-01 796
随着社交媒体的普及，微博等平台成为了公众表达意见、宣泄情感的重要场所。海量的用户评论数据中蕴含着极具价值的舆情信息。本文介绍了一个基于Python数据挖掘技术的微博情感分析及话题追踪系统。该系统利用机器学习（XGBoost、随机森林等）和深度学习（MLP）算法对微博评论进行情感倾向判断，并结合Flask Web框架开发了可视化的舆情监控平台，实现了单条文本分析、批量历史记录管理、特定话题的舆情追踪及可视化展示功能。
AI核心知识32——大语言模型之Multimodal Voice（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 276
多模态语音技术实现了AI对声音的原生理解与生成，与传统的拼接式语音助手有本质区别。新一代技术（如GPT-4o）将语音处理整合为端到端流程，直接处理声音波形，带来三大突破：1）能感知语气、情感等副语言信息；2）可自然表达情感并模仿不同音色；3）实现毫秒级响应和实时打断。应用场景包括实时同声传译、情感陪伴和环境感知，使AI真正具备类人的听觉与口语交流能力，标志着从文字处理机器向智能生命体的进化。
〖FunASR情绪识别教程〗基于 emotion2vec+ large 的本地语音情绪识别实战
修一的博客
12-05 306
摘要：本文介绍了一个基于FunASR的语音情绪识别项目，使用emotion2vec_plus_large模型实现9类情绪分类。系统可处理本地单条wav音频，输出包括愤怒、开心、悲伤等情绪的概率分布及Top-1结果，并自动保存JSON格式的识别结果。文章详细说明了环境配置、依赖安装和核心代码实现，通过AutoModel封装实现从音频输入到情绪分析的完整流程。该项目特别强调语音情绪识别在AI交互中的重要性，为后续集成到机器人系统提供了基础方案。
语音中浊音、清音、元音和辅音
weixin_39699362的博客
12-02 721
分类维度核心判断标准涵盖音素类型气流阻碍状态发音时声道（vocal tract）是否有气流阻碍元音（无阻碍）、辅音（有阻碍）声带振动状态发音时声带（vocal folds）是否振动浊音（振动）、清音（不振动）关键关联：所有元音均为浊音；辅音分为浊辅音（声带振动）和清辅音（声带不振动），无浊化元音。元音是发音时气流在声道中无明显阻碍。
AI音色克隆
weixin_61006262的博客
12-05 792
技术价值降低内容创作门槛提供个性化体验帮助有需要的人群伦理考量声音版权保护防止滥用（如诈骗）隐私保护作为技术爱好者，我们既要拥抱技术的进步，也要关注技术的合理应用。毕竟，技术的最终目的是让生活变得更美好。音色克隆技术的发展让我们看到了 AI 理解和模仿人类声音的巨大潜力。从最初需要大量数据训练，到现在只需几秒音频就能实现高质量克隆，技术的进步令人惊叹。如果你对这个领域感兴趣，不妨从一些开源项目开始尝试。也许在不久的将来，你也能开发出属于自己的音色克隆应用。
智汇云API市场：大模型流式语音识别
zyun360的博客
12-01 640
大模型流式语音识别API接口，基于业界先进的语音识别、自然语言理解等技术，广泛应用于智能客服、小说阅读、在线教育、会议纪要、音视频字幕等多个企业应用场景。大模型流式语音识别API接口基于目前的流式语音识别技术在智能生活中的需求和应用场景，提供了业界先进的解决方案，并对识别过程进行了适当的优化，使语音识别技术更广泛和高效的适应用户需求。请求，如果是从文件读取的音频数据，需要使用一个 ticker 模拟真实的语音输入场景，如果每次发送 100ms 的音频数据，那么 ticker 的周期为100ms，每一个。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 823
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 848
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
机器学习（一）
weixin_52554463的博客
12-01 921
机器学习学习笔记
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1011
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 1467
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
0013机器学习聚类算法（无监督算法）
最新发布
老欧学视觉的博客
12-05 602
机器学习聚类算法摘要 聚类是一种无监督学习技术，通过将相似数据对象聚集到同一簇中，同时最大化不同簇之间的差异性。K-means是最常用的聚类算法之一，其思想简单但效果显著，广泛应用于市场划分、机器视觉等领域。K-means通过迭代优化聚类中心位置实现数据分组，但存在需要预先确定K值和初始中心敏感的问题。肘方法通过观察不同K值下误差平方和的变化趋势来确定最佳聚类数，而K-means++算法改进了初始中心选择方式。实际应用中，K-means可用于鸢尾花数据集等分类任务，通过轮廓系数等指标评估聚类效果。
思腾合力scm jupyter
01-17
### 思腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使思腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook，需先安装必要的依赖库。通常情况下，在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]： ```bash pip install...
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