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人工智能|深度学习——基于Xception算法模型实现一个图像分类识别系统

在计算机视觉领域,图像识别是一个非常重要的任务,其应用涵盖了人脸识别、物体检测、场景理解等众多领域。随着深度学习技术的发展,深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别任务上取得了巨大成功,其中Xception算法作为一种改进型CNN,被广泛应用于图像分类和特征提取任务。本章节将重点介绍Xception算法的背景、原理及其在图像识别系统中的应

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#人工智能#算法#深度学习
人工智能|预训练大模型——全球医疗大模型

谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究,根据其研究结果,一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%,与现实中人类临床医生的水平(92.9%)相当。

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#人工智能
人工智能|机器学习——CURE聚类算法(层次聚类)

绝大多数聚类算法或者擅长处理球形和相似大小的聚类.或者在存在孤立点时变得比较脆弱。CURE采用了一种新颖的层次聚类算法.该算法选择基于质心和基于代表对象方法之间的中间策略。它不同于单个质心或对象来代表一个类,而是选择数据空间中固定数目的具有代表性的点。一个类的代表点通过如下方式产生:首先选择类中分散的对象,然后根据一个特定的分数或收缩因子“收缩”或移动它们。在算法的每一步,有最近距离的代表点对(每

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#机器学习#人工智能#算法
人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之召回

离散特征可以用Embedding Layers,连续特征可以归一化、分桶等处理。Swing额外考虑重合的⽤户是否来⾃⼀个⼩圈⼦,两个⽤户重合度⼤,则可能来⾃⼀个⼩圈⼦,权重降低。简单负样本可以是全体物品(考虑非均匀采样打压热门物品)或者Batch内负样本。⽤户兴趣动态变化,⽽物品特征相对稳定,事先存储物品向量𝐛,线上现算⽤户向量𝐚。困难负样本主要考虑被召回,但是被排序淘汰的样本。一个物品的两个

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#人工智能
人工智能|机器学习——循环神经网络的简洁实现

人工智能|机器学习——循环神经网络的简洁实现

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#人工智能#机器学习#rnn
数据存储 | MySQL—— pymysql连接远程mysql提示pymysql.err.OperationalError: (2003, “Can‘t connect to My问题的解决

1.环境说明[客户端] windows 10 / PyCharm/ Python 3.7[服务端] ubuntu/ mysql2.问题说明[问题描述]pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on '192.168.x.x' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。)")[原

#mysql#ubuntu
科研学习|研究方法——实验法

今天我们说物理学、生物学是实验的科学,应该不会有人再持异议了,然而连物理学这样的学科在历史上也并非一开始就是实验科学。在2000多年以前的亚里士多德时代,众人都认为物理学是非实验性质的,物理学成为实验科学是从伽利略开始的,此前的物理学只能算是哲学的一个分支,多数只是对亚里士多德的著作做诠释,称不上是实验科学。例如:亚里士多德认为物体在自由下落时重的比轻的落得更快些,长久以来从直观感觉出发,世人对此

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#学习
科研学习|研究方法——定性数据的定量编码方法

数据可以根据不同的属性和特征进行分类。除了上述常见的数据分类方式,还可以根据数据的结构、性质和用途等进行更详细的分类,例如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。今天我们要讨论的内容是--分类型数据:表示为不同的类别或标签,通常用于描述某个事物的属性或特征。例如性别、学历、职业等。即定性数据或者叫属性数据。

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#学习
科研学习|研究方法——案例研究设计与方法

研究方法——案例研究设计与方法

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科研学习|论文解读——大模型综述!一文带你理清全球AI巨头的大模型进化史

大模型必然是未来很长一段时间我们工作生活的一部分,而对于这样一个与我们生活高度同频互动的“大家伙”,除了性能、效率、成本等问题外,大规模语言模型的安全问题几乎是大模型所面对的所有挑战之中的重中之重,机器幻觉是大模型目前还没有极佳解决方案的主要问题,大模型输出的有偏差或有害的幻觉将会对使用者造成严重后果。同时,随着 LLMs 的“公信度”越来越高,用户可能会过度依赖 LLMs 并相信它们能够提供准确

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#人工智能#自然语言处理
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