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最新推荐文章于 2025-05-05 10:29:51 发布
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分类专栏： 强化学习新手

这是个人觉得比较好的博文，仅限于参考，侵删！
Welcome to Spinning Up in Deep RL!
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Ray — Ray 0.7.0.dev2 documentation
如何处理机器学习中的不平衡类别 https://wqw547243068.github.io/2019/04/25/Imbalance-Data/

OpenAI：引领人工智能的未来
q68686的博客
02-06 1147
OpenAI 是一家引领人工智能未来的公司。通过不断的技术创新和产品迭代，OpenAI 正在改变我们与人工智能互动的方式，并为各行各业带来新的机遇。虽然 OpenAI 面临着一些挑战，但我们有理由相信，在 OpenAI 的努力下，人工智能将能够更好地服务于人类，创造更美好的未来。希望这篇博客文章能帮助你更好地了解 OpenAI！
人工智能（AI）及其子领域：探索未来科技的前沿
m0_59405106的博客
02-11 1365
人工智能（AI）是指使计算机系统能够模拟人类智能的技术。这些系统能够学习、推理、自我修正，并在特定任务中表现出类似人类的智能行为。AI的目标是创建能够自主解决问题、做出决策并执行复杂任务的智能机器。机器学习是AI的一个核心领域，它使计算机能够通过数据自动学习和改进。机器学习算法通过分析大量数据，发现其中的模式和关系，从而能够对新数据做出预测或决策。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式。
国内人工智能AI头部公司32家（包括详细技术、特点和综合实力）
热门推荐
2402_84466582的博客
09-23 5万+
特点：百度以搜索引擎起家，逐渐将AI技术应用于搜索、自动驾驶、智能硬件等多个领域，形成了完整的AI生态体系。特点：滴滴AI通过大数据和机器学习等技术，优化了出行服务的调度和匹配效率，提升了用户的出行体验。云从科技作为人脸识别领域的佼佼者，其生态系统内可能还包括一些专注于特定AI技术的子公司或关联企业，这些企业在各自的领域内也具有一定的市场影响力和技术实力。特点：阿里云不仅集成了深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿技术，还通过不断优化算法和定制化服务，为电商、金融、物流等多个行业提供了智能化的解决方案。
【AI前沿】人工智能的历史演进
屿小夏.的知识博客
07-09 1733
循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上展现了强大的能力，被广泛应用于语音识别和自然语言处理，如苹果的Siri和亚马逊的Alexa。从早期的概念提出到现代深度学习技术的广泛应用，AI技术不断突破，不仅改变了我们的生活方式，也推动了多个领域的创新。21世纪初，互联网的发展和计算能力的提升（特别是GPU的应用）为AI带来了新的机遇。谷歌的DeepMind Health团队开发的AI系统能够准确诊断眼科疾病，IBM的Watson用于癌症治疗的决策支持系统也展示了AI在医疗中的潜力。
AI浪潮中的“紧箍咒”：深度剖析欧盟《人工智能法案》
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
02-13 1975
欧盟《人工智能法案》的出台是全球 AI 发展历程中的重要里程碑。它在 AI 技术快速发展且风险日益凸显的背景下应运而生，以保障公民权利、促进产业健康发展和争夺国际治理话语权为立法初衷，构建了一套全面且细致的 AI 监管体系。法案在核心内容上亮点颇多，其广泛的适用范围涵盖多种 AI 系统及相关主体，具有较强的域外效力；基于风险分级的监管模式，对不同风险等级的 AI 系统实施差异化监管，针对性强；对通用人工智能模型的管理规定，明确了提供者的各项义务，有助于规范这一前沿领域的发展。
国外AI大盘点：10款领先人工智能助手全面解析
TechEnthusiast的博客
01-05 5276
由OpenAI开发的ChatGPT是目前最受欢迎的AI对话工具之一，以其强大的自然语言处理能力而闻名。Anthropic公司开发的Claude AI以其在伦理和安全方面的考量而著称。Google推出的Bard是一款基于大规模语言模型的AI助手，集成了Google强大的搜索和知识图谱能力。GPT-4是OpenAI推出的最新一代大语言模型，相比ChatGPT具有更强的能力和更广的应用范围。微软将ChatGPT技术整合到Bing搜索引擎中，推出了Bing Chat，提供更智能的搜索和对话体验。
AI入门必看的超详细人工智能学习路径
2401_84206094的博客
01-08 1538
人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋势和关键技术。这样，你就能为接下来的学习做好准备。机器学习领域包含了众多算法，这些算法往往基于数学理论。
人工智能（AI）到底是什么？普通人如何理解AI，迎接AI的未来？附学习路线
2401_85373691的博客
05-05 2558
简单来说，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器或计算机能够模拟人类智能行为的技术和系统。具体来说，AI通过模拟和模仿人类的学习、思考、决策等过程，来完成一些通常需要人类智慧的任务，比如语音识别、图像处理、语言翻译、自动驾驶等。可以把AI看作是让机器“变聪明”，使其不仅能根据预定规则执行任务，还能在没有人类直接干预的情况下，通过学习和适应，不断优化自己的行为和决策。如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！
国内外人工智能AI工具网站大全（一键收藏，应有尽有）
m0_68282957的博客
07-14 1794
关键字：AI工具集，AI工具集导航，AI工具集导航官网，AI工具导航，AI工具大全，AI网站大全，AI工具集导航，AI工具集官网，AI软件大全，AI工具集合，AI工具集合网，AI工具库，AI工具箱，AI工具箱导航，大侠，Ahcao，Ahcao2008，AhcaoZhu。Sapling AI Content Detector Sapling.ai推出的免费在线AI内容检测工具。Hotpot AI Background Remover ☆Hotpot.ai推出的图片背景移除工具。
AI 人工智能.pdf
09-20
在当今的信息技术飞速发展的背景下，人工智能（AI）技术已经在多个行业中得到应用并产生了显著的影响。AI技术不仅推动了传统行业的升级换代，而且也催生出了许多新的商业场景和产品，从而在各个领域带来了深远的变革...
WDTA AI-STR-01生成式人工智能应用安全测试标准202404
04-08
世界数字技术学院（WDTA）发布的WDTA AI-STR-01生成式人工智能应用安全测试标准，旨在对2024年4月版的安全测试及验证流程进行规范。此版标准的主要目的是确保生成式AI应用的安全性、可靠性和合规性，涵盖模型验证、...
人工智能行业从CHAT-GPT到生成式AI(Generative AI)：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf
02-12
"人工智能行业从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力" 本报告介绍了人工智能行业的最新发展趋势，从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI），探讨了人工智能新范式对生产力的重新...
人工智能行业从CHAT-GPT到生成式AI(GenerativeAI)：人工智能新范式，重新定义生产力（PPT文档）
04-10
标题中的“人工智能行业从CHAT-GPT到生成式AI(GenerativeAI)：人工智能新范式，重新定义生产力”揭示了当前AI领域的热点话题，即从对话式AI模型如CHAT-GPT到更广泛的生成式AI技术的发展，以及这些技术对生产力的深远...
人工智能-生成式AI-基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统
06-12
在当前的数字化时代，人工智能（AI）正逐步渗透到各个领域，其中，智能食谱推荐系统结合了知识图谱和生成式AI技术，为用户提供个性化的美食制作建议。本项目以“人工智能-生成式AI-基于知识图谱和生成式AI的智能食谱...
基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
计算机人工智能AI课件深度解析
人工智能AI课件涉及的知识点： 人工智能AI是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能行为方式做出反应的智能机器。这些机器可以通过学习、推理、规划等来解决问题或者执行任务。...
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