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迁移学习研究如何把一个源领域（source domain）/源任务（source task）中获得的知识迁移到目标领域（target domain）/目标任务（target task），以减少目标任务对大量标注数据或过长训练时间的依赖，从而获得更快、更好的学习效果。
回望这十五年，索尼始终深耕影像领域，不断推动技术革新与创作体验升级。从“一个卡口”战略出发，索尼全画幅微单已构建起覆盖照片与视频的创作生态，持续拓宽影像表现的边界。截至超三元镜头FE 50-150mm F2 GM的发布，索尼E卡口镜头数量已达80支，涵盖从超广角到超长焦的全焦段组合，配套闪光灯、麦克风、存储卡等多款周边设备，构建起灵活高效的创作系统。
记者还了解到，过去十五年OceanBase诞生于双11的海量交易场景并在蚂蚁集团的金融场景中经受磨砺打磨技术，未来，蚂蚁集团也将继续向OceanBase开放核心AI场景，帮助OceanBase进一步攻坚AI关键能力，实现开放开源，为行业提供更多的AI创新服务。基于这一能力，OceanBase致力于从一个一体化数据库向一个一体化数据底座演进，通过一套引擎同时支持TP/AP/AI混合负载，支持向量数据
与此同时，南山医院高度重视AI在诊疗中的应用，医院已深度融入诊疗全流程，通过本地化部署DeepSeek-R1 671B大模型，推动大模型与医疗业务系统深度融合，构建了覆盖门诊诊疗、病案管理、诊疗决策等场景的智能化应用体系，先后完成门诊病历质控、病案智能编码、诊疗建议等10余个场景的开发，为全院场景提供统一算力支撑与算法服务，提升了医院的诊疗效率与质量。同时，华为围绕F5G-A构建覆盖“研、营、销、
毕业答辩PPT的制作常让学生感到头疼，但AI工具如笔灵、Kimi+和比格PPT等可以大大简化这一过程。笔灵特别推荐，因为它能自动生成符合高校标准的学术答辩PPT，包括研究背景、方法、结果和讨论的黄金结构，并附带自述稿，帮助学生流畅汇报。Kimi+提供多种模板，适合需要自定义风格的学生，而比格PPT则适合进一步美化PPT的进阶用户。使用这些工具不仅节省时间，还能提高答辩的质量，帮助学生顺利通过毕业答
在论文答辩准备过程中，许多学生往往忽视了PPT制作的重要性，导致答辩效果不佳。然而，随着AI技术的发展，现在有工具可以一键生成高质量的答辩PPT，如笔灵、Kimi+和比格PPT。这些工具不仅能快速生成符合学术格式的PPT，还能提供详细的自述稿，帮助学生更好地准备答辩。特别是笔灵，它按照高校黄金结构生成PPT，确保重点突出，逻辑清晰。使用这些工具可以节省大量时间，让学生有更多机会练习表达，从而提高答
许多学生在准备答辩PPT时面临困难，包括内容排版不当、汇报技巧不足等。为了解决这些问题，推荐使用AI工具如笔灵答辩PPT生成器，它能在三步内生成符合高校标准的答辩PPT，包括研究背景、方法、结果和讨论等部分，并提供配套的自述稿。此外，Kimi+和比格PPT也是不错的选择，分别擅长长文本解析和PPT美化。使用这些工具可以节省时间，提高答辩的专业度和效率，同时确保格式规范和安全。建议学生利用这些工具提
五月毕业季，答辩PPT成为学生们的焦点。文章指出，许多学生在选择PPT模板时容易陷入“好看但无用”的误区，如颜色不搭、排版混乱等。为避免这些常见错误，建议使用专业工具如笔灵AI，它能根据学校标准自动生成PPT框架，提供学科专用模板，并自动调整格式，确保内容逻辑清晰、视觉清爽。此外，文章还提醒注意字体大小、动画使用等细节，确保答辩PPT既专业又高效。
五月答辩季，许多毕业生面临制作答辩PPT的挑战。选择合适的模板、提炼论文内容、遵循格式规范是主要难题。笔灵AI推出的学术答辩PPT2.0功能，提供精准匹配学科的模板、智能提取论文内容、自动适配学术规范，帮助用户高效完成答辩PPT。此外，系统还能生成自述稿和预测问答，提升答辩准备效率。通过笔灵AI，毕业生可以避免常见错误，专注于答辩内容的准备，从而在答辩中取得优异成绩。
五月答辩季，论文人面临的最大挑战之一是如何制作出既专业又符合学校要求的答辩PPT。许多学生依赖网络模板，但这些模板往往与论文内容不匹配，甚至不符合学校的格式要求。为了解决这一问题，笔灵AI推出了“学术答辩PPT2.0”工具，该工具通过分析240多所名校的答辩资料，提供了9套精品模板，涵盖经管、理工、人文等多个学科方向。用户只需上传论文，选择学历，编辑生成的大纲，并选择模板，即可一键下载答辩PPT、
本科答辩季，许多学生为PPT的排版和设计熬夜，但实际上，评委更关注研究逻辑的清晰表达。毕业答辩PPT的关键在于文字简洁、结构稳定和配色正式。使用AI工具如笔灵AI，可以快速从论文生成规范的答辩PPT，节省大量时间。笔灵AI提供自动生成PPT的功能，包括按学术规范分配页面比例、内置高校模板、智能检测错误和提供AI演讲稿等，帮助学生在答辩中表现出色。此外，答辩当天的设备准备、话术应对和状态调整也是成功
毕业答辩PPT的制作往往让许多学生感到焦虑，但通过使用AI工具如笔灵AI，可以大幅提高效率。笔灵AI的毕业答辩PPT生成功能能够智能解析论文结构，自动提取关键信息，并按照学术规范进行排版，确保结构清晰、重点突出、视觉统一。此外，它还提供了高校官方模板库和智能标注演讲要点，帮助学生在短时间内制作出符合要求的PPT。使用笔灵AI不仅节省了时间，还能避免常见的PPT制作错误，如文字过多、逻辑混乱和审美不
5月16日，华为云AI峰会在北京召开，华为云副总裁黄瑾指出，随着大模型训练和推理对算力需求的爆炸式增长，传统计算架构已难以支撑AI技术的代际跃迁，华为云CloudMatrix 384超节点具备MoE亲和、以网强算、以存强算、长稳可靠、朝推夜训、即开即用六大领先技术优势，以系统架构创新重新定义新一代AI基础设施。
5月16日，“逐光向新·智领未来”华为云AI峰会于北京成功举办。大会期间，华为云面向客户伙伴详细介绍了CloudMartix 384超节点的创新技术优势，并与在场嘉宾共同探讨如何加速AI应用落地，为加速行业智能化发展提供了切实可行的技术路径和实践指南。
5月16日，由中国联通集团主办的“联通未来，智享生活”发布会上，中国联通与华为公司联合深化人工智能战略合作，推出共同打造的一体化智家产品——智家通通；作为家庭AI入口，重新构建家庭交互体验，助力生活从 “智能” 迈向 “智享”。
京东平台的优惠力度同样诱人，除了天猫的所有权益外，还提供12期免息服务，且所有用户均可领取500优惠券，抖音平台也推出了类似的优惠，包括购机赠送的康宁锅具和耗材包，以及直播间抽取200元红包的活动，另外还有价值500元的优惠券和大礼包相送。
经过前三期的介绍，我们已经详细展示了 YiCoreAI 平台在云边端 AI 闭环中的核心能力：从 YIAISTUDIO 的高效训练（Arc A770 GPU 驱动 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B），到 YiCONNECT 的智能管理（Kubernetes 分发），再到 YiEDGE 的边缘推理（Core Ultra NPU 延迟 40ms）。在 2025 年的 AI 浪潮中， YiCor
在 AI 应用日益普及的 2025 年，模型训练只是第一步，如何高效管理和分发模型，并在边缘设备上实现低延迟推理，成为企业落地的关键挑战。传统方案中，模型分发复杂、边缘推理延迟高、数据采集困难等问题阻碍了 AI 的广泛应用。
智能设备的简化，让老年人潜在的需求被看见、被激发。这些需求不止是简单的生活上的便利，背后还有更多情感上的需求——社交的需求、陪伴的需求、不被时代抛下的需求等等，这也是美的所倡导的“科技尽善”更深远的内涵所在。
依托强大的技术能力和丰富的产品功能，天翼AI云手机可满足游戏、安全办公、家庭教育、生活娱乐等多种场景下的各类需求，为用户提供高效、智能化的支持，让娱乐更畅快、工作更高效、学习更专注、生活更便捷。
在第55个世界电信日之际，中国电信浙江公司宣布其“美好家”品牌全面升级，引入AI技术，旨在通过智能服务提升家庭生活质量。此次升级包括推出2000M云宽带和超千兆全光组网（FTTR），以及家庭储存解决方案，进一步推动家庭数字化从“网络连接”向“智慧协同”发展。中国电信还推出了“十全十美套餐”，提供家庭宽带、流量共享等多项服务，并特别关注老年用户，通过AI智慧中屏等产品，帮助老年人跨越“数字鸿沟”。此
在 AI 驱动的 2025 年，模型训练是企业数字化转型的关键一步。然而，高昂的硬件成本和复杂的技术门槛让许多中小企业望而却步。传统 GPU（如 Nvidia H100）动辄数千美元的单价，以及高功耗带来的维护成本，成为 AI 普及的瓶颈。上海亿琪软件有限公司推出的 YiCoreAI 平台，通过英特尔 Arc 系列显卡（如 Arc A770/B580）为核心的 YiAISTUDIO 模块，提供了一
2025 年，人工智能（AI）正迈入新的时代。全球范围内，边缘计算的增长显著，预计 50% 以上的企业数据将在边缘设备上处理。与此同时，大型语言模型（LLM）的热潮席卷各行各业，从智能客服到数据分析，AI 的应用场景日益多元化。然而，企业和组织在拥抱 AI 转型时面临诸多挑战：高昂的硬件成本（传统 GPU 解决方案动辄 5000 美元/节点）、数据隐私风险，以及云端计算带来的延迟问题。
你觉得答辩最怕什么？是PPT做得不够炫，还是上台一紧张就卡壳？其实啊，评委根本不在意你的PPT有多花哨。他们只想快速抓重点，听你讲得顺不顺、逻辑清不清晰。尤其是社恐人，与其熬夜抠排版，不如多背几遍稿子，练到张口就来！今天分享三个神器，帮你把做PPT的时间省下来，专注练表达。重点是第一个工具，连稿子都能帮你写，社恐人直接赢麻了！
毕业答辩PPT的制作常让毕业生感到压力，但关键在于内容逻辑和汇报状态，而非格式和排版。使用AI工具如笔灵AI，可以快速生成专业模板，提高效率。高分答辩PPT应遵循三大原则：文字精简、逻辑清晰、视觉统一。笔灵AI能深度解析论文结构，自动生成符合评分标准的PPT，并提供院校模板和AI演讲稿功能。此外，需注意敏感信息保护、格式二次检查和设备应急预案。答辩当天，应管理好状态，掌握话术模板，并控制好时间。总
说实话，PPT只要内容清晰、模板简洁就够用了。真正重要的是答辩时的表达流畅和临场应变。尤其是不太擅长当众讲话的同学，与其花时间纠结排版，不如多练几遍自述稿。今天给大家推荐3个神器，帮你快速搞定PPT，省下时间专心练表达。甚至有的工具能直接生成讲稿，让你上台不卡壳！
答辩最关键的到底是啥？是PPT要做得花里胡哨，还是现场讲得顺溜自信？答案很明显！PPT只要内容清晰、模板简洁就够用，真正拼的是台上表现。表达流畅、随机应变才是核心，尤其对内向的小伙伴，多练自述稿比死磕PPT重要多了！今天直接甩你三个神器，帮你省下做PPT的时间，专注准备演讲内容。甚至有的工具连自述稿都能一键生成，彻底告别熬夜焦虑！
随机序列的定义随机序列（random sequence），更确切 的，应该叫做，随机变量序列。随机变量序列，也就是随机变量形成的序列。有时候为了简称，省略了变量二字。随机变量：表示随机现象（在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。随机序列：随机序列的产生为了形容随机变量形成的序列。一般的，如果用X1，X2……Xn（表示n下标于X）代表随机变...
深度学习开发必读：Shell速成[万字详解，附源码]基础概念缘起经常跑模型的小伙伴对sh文件一定不陌生。譬如，我们在深度学习模型开始配置时候，往往会涉及一堆脚本文件。深入的理解这些脚本，有助于我们自定义训练方法，自主改变路径，甚至可以跑出比论文更精湛的模型来。而脚本里面的常用命令，就是我们需要掌握的。说起 Shell 语言，其实很多人习惯的叫法是叫做 Shell 脚本。或许你在还没学习之前就听说过
CW是一个基于优化的攻击，主要调节的参数是c和k,看你自己的需要了。它的优点在于，可以调节置信度，生成的扰动小，可以破解很多的防御方法，缺点是，很慢。
SmaAt-UNet模型使用UNet架构作为核心，并加入注意力机制和深度可分离卷积。主要优势在于可以在效果相当的情况下将模型参数降低到原始UNet的1/4。
颜色与物质浓度辨识摘 要数码照片比色法一种检测物质浓度的方法，其原理是根据照片中的颜色读数来判断待测物质的浓度。本文根据所给数据的特征，采用合理的颜色读数值建立统计回归模型， 对颜色读数与物质浓度之间的关系进行了细致的分析与研究。针对问题一，首先分别做出各组数据中的 RGB 值与浓度的散点图，大体判断出是否采用 RGB 颜色模型或灰度颜色模型进行回归分析建模。如不可行，再结合数据特征， 用 HSV
FPGA Verilog按键消抖
1.背景介绍图像处理是计算机视觉的核心技术之一，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(CNN)成为图像处理领域的主流方法，它具有很好的表现力。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，CNN在处理大规模、高维的图像数据时遇到了诸多挑战，如计算效率低、模型训练时间长、难以扩展等。Transformer模型是一种新型的神经网络架构，它在自然语言处理(NLP)领...
非负矩阵分解（NMF）算法因其较好的可解释性而被广泛应用于社群检测。然而，现有的基于非负矩阵分解的方法存在以下三个问题：1）直接将原始网络映射到社区成员空间，难以捕捉层次信息；2）往往只关注网络的拓扑结构，忽略其节点属性；3）难以学习到社区检测所需的全局结构信息。因此，我们提出了一种新的社群检测算法——对比的深度非负矩阵分解（Contrastive Deep Nonnegative Matrix
图像基础知识基础概念特征基础概念图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度低频信息: 是轮廓, 就是灰度颜色缓慢地变化, 代表着那是连续渐变的一块区域.（1）对于一幅图像，是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。高频信息: 是噪声和细节，就是频率变化快. 相邻区域之间灰度相差很大就是变化快，即高频显示图像边缘。（1）
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《老饼讲解机器学习》：本文讲解逻辑回归过拟合的原因，和具体解决方案。在变量处理得当的条件下，逻辑回归过拟合是比较少的，但还是会有些坑需要注意，本文正是通过分析原因和解决方案，以避免逻辑回归过拟合和当遇到过拟合时解决过拟合。
随着AIGC的爆火，企业越来越多地开始采用生成式人工智能、自然语言处理 (NLP) 和神经网络来扩展功能，增强用户体验。但这种变化引出了一个复杂的挑战：如何理解和应用生成人工智能统计数据来优化产品，同时维持人工智能支出。在本文中，我们收集了对企业有用的前 30 个生成人工智能统计数据。
Counterfactual 简介确定的反事实反事实是什么？用了例子说明，比如你去了二仙桥，走的是成华大道，但是用了很久才到，于是你就想要是当初坐地铁就好了。你会发现，“要是坐地铁就好了”这个推断只有在发生了，“走成华大道用了很久”这个事实下才成立的。什么意思呢，就是一般情况下走成华大道跟地铁是差不多的，但是当天路上发生了一个事故耽误了很久，在已知事实下，你才能推断出坐地铁更好的结论，否则这个结论
2022-12-9-论文阅读-目标检测
本文主要介绍了两类可以用于零样本文本分类的模型。基于自然语言推理的零样本分类模型：适用于对模型推理时间不敏感的低资源文本分类场景，在抹零战役工单分类任务中，表现出了优异的性能。基于文本生成的零样本学习模型：适用于对模型推理时间要求较高的低资源本文分类场景，同时还能进行其他任务的零样本学习。而本文介绍的模型在分类场景下进行了特定的数据增强，大幅提高了分类的稳定性，相比于其他模型更加适合应用于零样本文
循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，其主要特点是引入了循环结构，使得网络能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。基于这种能力，RNN 在自然语言处理任务中广泛用于语言建模、机器翻译、语音识别和文本生成等任务。根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式：Dnσ′z1w1⋅σ′z2w2⋅⋯⋅σ′znwnDnσ′z1w1⋅σ′z2w2⋅⋯⋅σ′znwnDnσ′z1。
原文题目中文题目：基于图的多视图特征混合分析加密恶意流量检测发表期刊发表年份：2023/5/22作者latex引用目前，TLS加密协议得到了广泛的应用。在保护传输信息的安全性和完整性的同时，也使恶意行为的检测变得更加困难。近年来，研究人员提出了许多加密恶意流量检测方法。然而，现有的方法存在一些不足。首先，虽然研究人员从不同的角度提取了多视图特征，可分为基于特征工程的矢量化特征和基于原始数据的图像特
信息安全学报_结合多特征识别的恶意加密流量检测方法（中文论文）
)
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