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语音处理模型的迭代本质，是从人工特征到自动特征、从单任务细分到多任务统一、从低效自回归到高效并行生成的升级过程。传统统计模型奠定了语音处理的基础，深度学习端到端模型实现了工业规模化落地，而通用语音大模型正在重构整个语音AI生态。
本系统基于YOLOv8框架构建了一个针对足球比赛场景的轻量级多目标检测模型，旨在实现对球员、裁判、守门员及足球的实时识别。模型共包含168层网络结构，参数量为1112万，计算复杂度为28.4 GFLOPs，具备良好的实时部署潜力。在包含298张训练图像、49张验证图像和25张测试图像的自建数据集上进行训练与评估后，实验结果显示，模型在球员类别上取得了98.6%的mAP50，裁判与守门员类别的mAP
本文基于YOLOv8目标检测算法，构建了一个面向六类水果（苹果、香蕉、芒果、橘子、菠萝、西瓜）的自动分类检测系统。实验采用自建数据集，共包含1007张图像，按768:129:110划分为训练集、验证集和测试集。模型训练后，在全类别上的平均精度均值（mAP@0.5）为0.67，最佳F1值为0.67，全类别召回率最高可达0.84。各类别中，香蕉和菠萝的检测效果最佳（mAP均为0.83），芒果次之（0.
要对淘宝评论进行分类归类，通常需要使用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法。
淘宝下单流程分析基本流：1、进入软件，输入已注册的账号密码登录，账号密码正确，登陆成功。进入主页面搜索需要的商品进行查看，库存充足加入购物车，确认购买，填写收货地址，输入支付密码下单成功。备选流：2、进入软件，输入已注册的账号密码登录，账号密码正确，登陆成功。进入主页面搜索需要的商品进行查看，库存不足无法加入购物车。3、进入软件，输入已注册的账号密码登录，账号密码正确，登陆成功。进入主页面搜索需要
一起来看看小编的演示操作，利用载图助手可以批量将京东上的宝贝商品主图及主图视频同时导到自己的电脑上。您也可以安装个载图助手然后跟着小编的操作方法一起操作试试。如果你正好在京东平台挑选商品，然后要把喜欢的商品图片和视频给导出来，这时您把该商品链给复制起来。然后运行电脑上已安装好的最新版本载图助手，将链接导到进去，多个链接以上下一个个排列。挑选完商品后，在软件首页的下载功能选项中，将下载主图、同时下载
ID上级ID分类名称分类等级是否最终分类90019639解放包/单肩包21900210509商用分体空调3190039885豆浆/搅拌/研磨机配件21900410266珍珠粉2190059885刨冰机219006104
ID上级ID分类名称分类等级是否最终分类600110136海茸益肾胶囊31600210136海益元合剂31600310136红甲虫草口服液31600410136护肾保元合剂31600510136黄丹胶囊31600610
ID上级ID分类名称分类等级是否最终分类300110473其它汽车保养/添加剂31300210470车用水桶21300310471车用清洗/除蜡/除胶剂31300410471车用洗车机/设备31300510471车刷/车掸/蜡拖3
from rtdetr.models import RTDETR # RT-DETR 基础模型"""RT-DETR 多任务模型（检测+分类）"""# 加载 RT-DETR 基础模型（检测任务）
本报告基于YOLO26目标检测算法，针对监控场景下的吸烟、喝水、打电话三种行为构建了一个多类别检测系统。系统使用3157张图像进行训练，350张图像进行验证，包含三个目标类别：吸烟（smoke）、喝水（drink）和打电话（phone）。通过对训练结果中的混淆矩阵、精度-召回率曲线、损失曲线等多项指标的综合分析，评估模型的检测性能。结果表明，模型在喝水类别上表现最佳（召回率0.962），打电话类别
香蕉成熟度识别在农业生产、采后处理及零售环节中具有重要意义。传统的人工识别方法主观性强、效率低下，难以满足大规模精准化管理的需求。本研究基于YOLO26目标检测算法，构建了一套香蕉成熟度智能识别检测系统，能够自动识别六类香蕉成熟状态：新鲜成熟（freshripe）、新鲜未熟（freshunripe）、过熟（overripe）、成熟（ripe）、腐烂（rotten）和未熟（unripe）。系统训练共
Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLMChain的区别。1.回答要点：Agent=LLM+规划（Planning）+记忆（Memory）+工具使用（TooUse)。
上个月接了个活，甲方是做农业保险的，需要对他们自己采集的卫星图做土地利用分类——总共就 6 类（耕地、林地、水体、建设用地、未利用地、草地），标注样本加起来才 1200 张。一开始想直接拿 ResNet50 ImageNet 预训练权重迁移，跑了几轮发现 val acc 卡在 71% 上不去。后来看到 Allen AI 4 月份更新的 OlmoEarth v1.1，号称在遥感领域做了效率优化的 f
作为英国百年零售巨头，旗下拥有 John Lewis 百货和 Waitrose 超市两大核心品牌，其验厂标准早已超越单纯的合规要求，成为ESG 战略与可持续发展理念的重要载体JLP 验厂以《负责任采购行为准则》(RSCOP) 为核心框架，融合 ETI 基础准则、国际劳工公约及欧盟环保法规，构建了覆盖劳工权益、环境管理、商业道德、可持续采购四大维度的综合评估体系John Lewis Partners
摘要： 智能垃圾分类助手是一款基于Flutter开发的生活服务应用，支持鸿蒙OS/Web平台。核心功能包括拍照识别垃圾种类、分类指南查询、分类记录统计及环保成就系统。应用采用Material Design 3规范，通过CustomPainter实现数据可视化，包含四大模块：识别分类（图像识别）、分类指南（知识库）、分类记录（数据统计）和环保成就（徽章系统）。技术栈选用Flutter 3.0+和Da
一、到底什么是大模型？二、大模型为什么会横空出世？不是偶然，是三方合力1. 数据够多：从人工标注到自监督学习2. 算力够强：硬件迭代+分布式训练成熟3. 架构合理：Transformer 成为底层基石简单小结三、大模型三大计量单位，入门必懂避坑1. 参数规模：B为单位2. 训练数据集规模：Token 为核心3. 计算规模：FLOPS 浮点运算四、大模型完整分类体系1. 按模态分类2. 按功能与输出
AI助力质性研究语料管理：从混乱到结构化协作 质性研究中，语料管理常成为研究者的隐形负担。随着访谈、田野笔记等材料增多，传统人工整理方式面临文件混乱、检索困难、分类不清等问题。AI的介入为解决这一困境提供了新思路。 AI在语料管理中的核心价值在于： 自动化处理重复性工作：自动转写、匿名化、标签建议等 结构化组织材料：建立统一命名规则、版本管理、分类体系 提升检索效率：跨文档搜索、语料聚类、快速定位
摘要：本文介绍了将PyTorch模型导出为ONNX并编译为昇腾NPU模型时常见的算子不兼容问题及解决方案。主要内容包括：1) 分析昇腾不支持的ONNX算子类型（稀疏算子、动态索引算子等）及替代方案；2) 提供算子替换的两种方式（导出前替换和修改ONNX图）；3) 针对NMS算子的特殊处理方案；4) 动态shape模型的导出注意事项；5) 详细的排查流程。文章强调优先使用标准算子数学等价替换，并提供
早期研究更关注模型结构。如何切 patch？如何设计位置编码？如何降低 attention 计算量？如何构建层级结构？后来研究逐渐发现：模型结构固然重要，但数据和任务定义同样重要。MAE 的成功不仅来自 ViT，还来自高比例 mask 的任务设计。BEiT 的成功依赖 visual tokenizer 构造预测目标。DINO 的成功依赖 teacher-student 自蒸馏和多视图一致性。CLI
采用该策略后人工标注工作量减少62%。在IEEE 1159标准生成的复合扰动数据集上（含27种扰动组合，每类200个样本），RD-MLELM的训练时间仅0.43秒，相比多标签支持向量机ML-SVM的23.5秒降低98%，平均精确率均值MAP达到0.937，汉明损失为0.028。使用电网实测的含35%噪声的复合扰动信号（总样本8000个）训练，MDH-ELM相比传统栈式自动编码器（用BP调参）训练时
本文记录了将ResNet50的.om模型文件部署为TorchServe推理服务的完整流程。主要内容包括：1）安装NPU版本的TorchServe环境；2）开发Handler处理预处理、推理和后处理；3）打包.mar模型文件；4）注册模型并进行性能测试；5）通过调整worker数量将QPS从180提升到620；6）配置Prometheus监控和告警；7）准备GPU/NPU双版本回滚方案。整个过程耗时
Logistic 回归用于，将线性函数的输出通过 Logistic 函数（Sigmoid 函数）映射到 (0,1) 区间，作为的条件概率：非线性函数： 条件概率：概率：对于一个样本（x，y*），有目标：让模型预测的概率分布尽可能接近真实分布：衡量⼀个随机事件的不确定性。熵越高，随机变量的不确定性越大，信息量越多；熵越低，随机变量的确定性越大，信息量越少用规律设计编码，熵就
本文介绍了一个创新的生活垃圾目标检测数据集，该数据集基于垃圾降解特性而非传统材质进行分类，包含可生物降解、可降解、不可生物降解和不可降解4个类别。数据集采用标准YOLO格式，覆盖真实垃圾场景和复杂环境，适用于智能垃圾分类、堆肥分拣、环保教育等场景。其创新分类体系更符合环保需求，可直接用于YOLO等主流目标检测框架训练，为环保AI研发提供高质量数据支持。
画师：竹取工坊大佬们好！我是Mem0rin！现在正在准备自学转码。如果我的文章对你有帮助的话，欢迎关注我的主页，欢迎互三，一起进步！
智能家居慢慢走进大众视野当中，比如大品牌小米米家、华为等，还有小众品牌智汀等。虽然品牌众多，人们的选择也多，但真正了解智能家居的人，能在智能家居的具体落地部署方案得心应手的人，却少之又少。至于未来智能家居方向是什么模式？该怎样？下面小编就来浅析一下。目前国内市场上做得相对比较好的就是小米米家和华为HiLink。两者的智能家居布局分别在2013年和2015年，从时间上讲，两者的起步可以说是同一时期，
在分类模型训练、效果评估场景中，混淆矩阵衍生出的 TP、FP、FN、TN 四个基础指标，以及准确率、精确率、召回率，是评判模型好坏的核心依据。很多初学者容易混淆几组指标含义与计算公式，本文用通俗案例 + 公式推导，理清指标定义、相互关系与适用场景，轻松看懂分类评估标准。以二分类任务为例，样本只分为正类、负类TP（True Positive）真正例真实为正，模型预测也为正，预测正确。FP（False
3. 分级执行：以自动化为主、人工为辅，兼顾效率与精准性。核心提示：本方案立足金融行业数据安全治理核心需求，依托全知科技知源-AI数据分类分级系统，以合规对标、低误报率/漏报率、稳定运行三大核心特性为支撑，构建全流程智能化分类分级体系，实现金融数据闭环管理，落地后分类准确率达95%以上、误报率低于5%，合规审计自动化率超90%，为金融数字化转型筑牢安全根基。答：系统多方式输出结果，可直接联动现有安
你已经学了 7 个独立概念：agent、tool、memory、skill、MCP、hook、planning。这一章把它们串成一张图，让你看清楚这些部件在一个真实系统里是怎么组合在一起的。
本“公鸡母鸡分类识别数据集”围绕智慧养殖与家禽视觉识别场景构建，兼具真实场景覆盖、高质量标注、标准化结构以及良好泛化能力等特点，可广泛应用于 YOLO 系列模型训练、家禽智能识别以及农业AI项目研发。无论是用于科研实验、毕业设计，还是工业级智慧养殖系统开发，本数据集都具备较高的应用价值与工程价值，能够为家禽智能识别与智慧农业发展提供可靠的数据基础与视觉支撑。
搭 RAG 系统时，很多同学到了"多跳推理"这一关就卡死了。问题是这样的：你有一份公司知识库，用户问「负责 payment 模块的工程师最近在做哪个项目?」
组件定义核心作用意图分类模块基于大模型/微调分类器，对用户请求的语义、上下文、用户画像特征进行分析，输出用户请求所属的意图标签和对应概率分布解决「用户想要什么」的问题置信度阈值校准模块对意图分类输出的概率进行校准，结合业务场景设定动态阈值，判断当前分类结果是否可靠解决「分类结果能不能信」的问题，是路由的安全阀回退链路模块当分类结果置信度低于阈值时，触发多轮澄清、意图拆分、兜底响应、转人工等补救逻辑
本文介绍了一个面向智慧牧场的牛行为识别数据集，包含5000张标注图像，涵盖牛卧、站立和行走三种行为。该数据集采用YOLO格式标注，已划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于深度学习模型训练。数据集具有高质量标注、多样化场景和均衡分布等特点，适用于智慧牧场系统、动物健康监控、农业AI教学和算法验证等应用场景。通过该数据集训练的模型可实现牛群行为实时监测、异常预警和养殖效率提升，推动智能农业技术发展。
本文提出了一种创新的单层Mamba架构MambaSL，专门用于时间序列分类任务。研究发现，通过四个关键改进：1)扩大输入投影感受野以适应长序列；2)模块化控制状态空间模型的时变特性；3)移除skip connection以强化状态学习；4)采用多头自适应池化聚合时序特征，单层Mamba就能在30个UEA多变量数据集上达到SOTA表现。与现有方法相比，MambaSL证明了模型复杂度并非时间序列分类的
在目标检测任务中，损失函数的设计直接影响模型的训练效果和最终精度。不同于图像分类等任务只需要一个损失，目标检测通常需要三个子任务定位损失（Bounding Box Loss）：衡量预测框与真实框的位置差异分类损失（Class Loss）：判断框内物体的类别置信度损失（Confidence Loss）：判断框内是否包含物体本文将系统梳理这三类损失函数的演进历程，重点讲解IoU系列损失（IoU → G
本文基于电商平台手机评论数据，使用SVM模型进行情感分析。数据集包含8186条评论，分为好评(1)、中评(0)和差评(-1)三类。通过jieba进行中文分词处理，并利用WordCloud生成词云图直观展示不同情感评论的高频词汇。为提升模型效果，建立了停用词表去除"手机"等无区分意义的词语。案例展示了从文本预处理到情感分类的完整流程，为电商平台分析用户评价提供了实用方法。
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