登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
此外,隋琪还介绍了企业数据建设的七大典型场景平台,包括数据湖治理、设备物联、数智融合、数据地图、数据应用、数据共享交换以及资产入表。通过数据的智能应用,企业在生产、销售、物流等多个流程中实现了优化,提升了运营效率和决策质量。华为云黑龙江解决方案架构师姜博在开场中介绍道,华为云敬畏行业,立足龙江,以“云原生技术”建设安全、智能、高效的云架构体系,并结合地域特色,联合农业、制造、零售、物流、钢铁、教育
在天翼云助力下,通过“云端”搭建的智慧“交通大脑”底座,威远县实现了当地交通数据资源的有效整合,逐步构建起了全领域覆盖、全方位感知、全过程服务、全周期管理的县域数字交通运输体系,为全县交通数字化乃至政务数字化建设奠定了坚实基础。《加快建设交通强国五年行动计划(2023—2027年)》指出,要加快推进智慧交通建设,健全交通科技创新体系,而《数字交通“十四五”发展规划》明确提出,将打造综合交通运输“数
为进一步助力会员企业及网络新消费品牌在国际贸易中的发展,探寻新形势下的国际化高质量发展之路,上海市网购商会开展“出海专业服务商TOP10榜单(电商与零售)”评选工作,在电商及零售领域甄选一批有影响力,有产品力、有增长潜力的出海专业服务商。新航路机遇迭起,中国企业不断在新市场掘金,从传统优势区——欧美、东南亚战场,到中东、非洲和拉丁美洲等新兴市场,中国供应链正经历“哥伦布时刻”,抢滩墨西哥等高潜力、
因此,为新的 AI 部署选择内置英特尔® AMX 的第四代和第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器,是一种既高效又具有成本效益的 AI 工作负载加速方式。目前,采用内置英特尔® 深度学习加速技术(Intel® Deep Learning Boost,英特尔® DL Boost)的第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器支持 AI 部署,可满足 IT 部门履行客户服务级别协议 (SLA) 的要求,而内置英
在基于双路英特尔® 至强® 可扩展处理器的服务器中,英特尔® 软件防护扩展(Intel® Software Guard Extensions,英特尔® SGX)飞地可处理高达 1 TB 的数据,因此为需要使用大型数据集的应用创造了更多机会。开发人员可以通过保护选定的代码和数据不被查看或修改,在飞地内执行涉及敏感数据的操作,帮助提高应用的安全性和保护数据的机密性。英特尔的机密计算技术产品组合在英特尔
内置英特尔锐炫™ GPU1,具备入门级独立显卡的强大性能,还可支持多达 2 个 8K 显示器、8K 编码/解码、完整 AV1 硬件编码/解码、HDMI 2.1、通道锁定、边框校正和显示锁定。P-core(性能核)、E-core(能效核)、英特尔锐炫™ GPU以及集成的 NPU 英特尔® AI Boost 等多个计算引擎协同工作, 从容应对要求严苛的边缘 AI 工作负载。采用 LGA 封装,内置 G
其中,品牌微电影《记忆奇旅》成为关注焦点,由品牌代言人易烊千玺出演的微电影播放量三天内即突破1.4亿次,成功吸引了19-24岁年轻用户群体的注意,并在爱奇艺平台创造了飙升榜纪录,为九号公司品牌传播树立了新标杆。与此同时,九号公司还坚持年轻化品牌发展战略,用创新的营销形式和营销场景,打造九号和年轻人用户朋友般的交流方式,并且取得了不错的成绩。我认为九号公司能够收获优秀的市场表现,核心在于九号公司在电
问题提要:1、如何设计一款AI产品?2、做AI产品和做一般互联网产品的区别是什么?3、产品项目里面pm担任的角色是怎样的,还是一个项目owner么?4、AI产品经理需要掌握的技能和能力是什么?5、通用智能语音助手产品设计难点?6、AI产品经理的现状和前景如何?1、人工智能的产业结构人工智能三大基石:数据、计算、算法大数据:数据为王,各行各业纷纷抢占用户数据,利用大数据描绘用户精准画像,从而进行丰富
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了令人瞩目的进展。从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都给了人工智能,全民学AI时代已来!AI带来了工业革命的4.0时代,大模型的涌现已经在很大程度上重塑了生产力,而深度学习无疑是这场革命下普通人最好的入门机会,因为这轮大发展基本都是建立在它的基础之上。未来各行各业,显然都必须要和人
(全网最详细)深入浅出完整解析Stable Diffusion XL(SDXL)核心基础知识。
Lumina-T2X是由上海人工智能实验室开发的基于流匹配的扩散变换器(Flag-DiT)系列,它能够根据文本指令生成图像、视频、3D对象和音频。该框架通过标记化潜在的空间时间并使用如[nextline]和[nextframe]的占位符,实现了不同模态和分辨率的统一表示。Lumina-T2X允许在单一框架内训练不同模态,并在推理时灵活生成多模态数据。集成了DiTs、流匹配、RoPE和RMSNorm
在本文中,分析了二元分类器在深度伪造检测任务中的泛化能力。发现阻碍它们泛化的绊脚石是由意想不到的图像学习身份表示引起的。这种现象被称为隐式身份泄漏,基于这样的理解,我们提出了一种简单而有效的方法,以减少这种现象的影响。大量的实验结果表明,我们的方法在数据集内和跨数据集评估方面都优于最先进的方法。
注意,Fc的维度与UNet降噪器的编码器中的中间特征Fenc = {Fe1nc, Fe2nc, Fe3nc, Fe4nc}相同。在第一阶段,SD 训练了一个自动编码器,它可以将图像 X0 转换为潜在空间,然后重建它们。扩散模型中的时间嵌入是采样的重要条件。T2I-Adapter 具有良好的泛化性,可以支持各种结构控制,包括草图、深度图、语义分割图和关键姿势。因此,为了加强adapter的训练,采用
Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models摘要ControlNet,控制预训练大型扩散模型,以支持额外的输入条件。ControlNet以端到端方式学习特定任务的条件输入,即使训练数据集很小(< 50k),效果也很健壮。此外,训练ControlNet的速度与微调扩散模型一样快,而且该模型可以在个人设备上训练。或者,如
在这个信息爆炸的数字化时代,扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近,扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”,本次更新后,智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱,还是文档本身的折痕和污渍,它都能一一化解,呈现清晰、准确的扫描结果。在这篇实战测评中,我们将深入探讨智能高清滤镜2.0本次更新的细节,从技术原理到实际应用,让我们一起见证,当扫
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ry2Qw8uO-1685675351028)(https://r3mu87a8e6.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?如何识别 AI 生成图片?or 如何识别 AIGC 图?or 如何识别 AI 换脸?or AI生成图伪造检测?类似的说法有很多种,总之就
生成模型-VAE详解--学习笔记
变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE),原论文《Auto-Encoding Variational Bayes》目标:希望构建一个从隐变量生成目标数据的模型,假设了服从某些常见的分布(比如正态分布或均匀分布),然后希望训练一个模型,这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布,也就是说,目的是进行分布之间的变换。那现在假设服从标准的正态分布,那么我就可以从中
1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型,我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型,只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器(VAE)进行简单的原理讲解和数学推导。论文: Auto-Encoding Variational Bayes视频:2、引入2.1、高斯混合模型生成模型,可以简单的理解为生成数据(不止,但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止,但我们暂且就这么理解它)}(不
VAE通过给AE引入噪声,将潜在空间中的code从离散区间转化为了连续区间,从而我们可以在连续区间中取得code的插值来生成一些介于某些训练结果code之间的样本。这些样本和原来的输入存在着一定的相似度,不过VAE的生成图像是很模糊的,无法直接作为生成模型。
在深度学习的广阔领域中,生成模型一直是研究的热点之一。其中,VAE(变分自编码器)作为AE(自编码器)的一种扩展,以其独特的优势在生成任务中展现了卓越的性能。本文将深入探讨VAE相对于AE的改进之处,并解析这些改进如何提升模型的生成能力和泛化性能。
一分钟理解VAE(变分自编码器)
人工智能
——人工智能
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net