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新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!

第2版教材凝聚着中国科学院计算技术研究所和中国科学院软件研究所多位老师的心血,以大模型为牵引,在保留原有深度学习计算系统精髓的前提下,全面更新各章节的内容与实验力图从各个层面系统讲解如何持续提升智能计算系统的计算能力,为未来更大更通用的模型提供支撑。以大模型计算系统作为驱动范例,将前面各章介绍的智能算法、编程框架、芯片架构、编程语言等内容串联起来,使读者能真正融会贯通,理解如何根据大模型算法特点进

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#深度学习#人工智能
基于AI大模型和知识图谱实现智能医疗辅助系统

本文介绍了基于SpringAI1.0和Vue3开发的"小左医疗智能助手"全栈健康管理平台。该系统整合了多模态AI对话、病历智能分析、症状自检等核心功能,采用SpringBoot3.4+Vue3技术架构,具备RAG增强的PDF分析、OpenCV医学影像处理等创新技术。性能指标显示其响应延迟<1.5s、病历分析准确率>95%,显著优于行业平均水平。目前平台已服务10万+

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#人工智能#知识图谱
计算机Python项目|django傣族节日及民间故事推广小程序

计算机技术出现之前人们使用的管理方法已无法满足现代人们的需求,即人工来完成傣族节日及民间故事推广的管理,这种方法存在着工作效率低以及保密性差,易出错等问题,同时还会生成大量的文本和数据,在检索数据时极大不便。而此次设计的傣族节日及民间故事推广小程序,拥有对信息的快速检索、保存了大量的傣族节日及民间故事推广信息,具有信息系统保存的稳定性高和维护成本低等优点,对傣族节日及民间故事推广管理的工作效率也能

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#节日#小程序
招聘信息数据分析及可视化|以51JOB为例进行

本项目基于爬虫实现对51JOB网站的爬取,并将数据存入MYSQL数据库。利用Flask开发WEB应用程序,读取MYSQL数据进行分析,利用Echart进行数据分析展示。

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#数据分析#数据挖掘#数据可视化
深度学习-[数据集+完整代码]基于卷积神经网络的缺陷检测

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习(deep learning)的代表算法之一。

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#dnn
深度学习-[源码+数据集]基于LSTM神经网络黄金价格预测实战

循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNNs)是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络(如全连接神经网络或卷积神经网络)不同,RNNs具有记忆能力,能够捕获序列数据中的时间依赖性和模式。这使得RNNs在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。

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#dnn
新书上架 | 《智能计算系统:从深度学习到大模型(第2版)》重磅上市!

第2版教材凝聚着中国科学院计算技术研究所和中国科学院软件研究所多位老师的心血,以大模型为牵引,在保留原有深度学习计算系统精髓的前提下,全面更新各章节的内容与实验力图从各个层面系统讲解如何持续提升智能计算系统的计算能力,为未来更大更通用的模型提供支撑。以大模型计算系统作为驱动范例,将前面各章介绍的智能算法、编程框架、芯片架构、编程语言等内容串联起来,使读者能真正融会贯通,理解如何根据大模型算法特点进

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#深度学习#人工智能
基于卷积神经网络的车牌识别

本文采用了基于卷积神经网络的方法,实现车牌识别系统的设计。具体来说,我们采用了以下几个步骤:(1)图像预处理:将上传的车牌图片首先完成灰度化处理,紧接着对其进行二值化和降躁,并进行分割后,得到处理后的车牌图像。 (2)特征提取:对处理后的车牌图像通过多次卷积和池化,将图片的特征提取出来 (3)分类和识别:通过全连接层将提取出来的特征与车牌字符进行分类和识别,实现车牌字符的自动识别和分割。(4)网络

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#cnn#人工智能#神经网络
基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘

本案例将根据已收集到的电力数据,深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况,分析各电力设备的实际用电量,进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。

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#数据挖掘
软考之系统架构师:2025年11月份案例题第四题

本文探讨了嵌入式智能操作系统的关键概念与应用。第一部分(8分)定义了智能化操作系统为集成AI能力、具备自感知与自优化功能的系统,列举了7项典型智能功能。第二部分(11分)区分了"AIforOS"和"OSforAI"两类系统能力,前者指AI优化OS决策,后者指OS支撑AI运行。第三部分(6分)阐述了轻量化内核的定义与特点,强调其在资源受限设备中的精简高效特性。

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#系统架构
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