深度学习是人工智能 （AI） 的一个分支，它教神经网络学习和推理。近年来，它解决复杂问题并在各个领域提供尖端性能的能力引起了极大的兴趣和吸引力。深度学习算法通过允许机器处理和理解大量数据，彻底改变了人工智能。人脑的结构和操作启发了这些算法。你觉得怎么样？人工智能 （AI） 中有哪些典型的深度学习应用？深度学习经常用于各种人工智能应用。由于深度学习算法，机器现在可以分析和理解视觉输入，这些算法已经证

为深入贯彻落实国家关于开展“人工智能+”行动的战略部署，积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展，利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升，教育部高等教育司组织了首批“人工智能+高等教育”典型应用场景案例的征集和论证工作，寻找、发掘和推广在人工智能技术应用上具有代表性、前瞻性且能够产生积极影响的高等教育实践案例。（案例展示视频网址：https://vtrs.hep.c

作者：梅昊铭1. 导读在大数据时代，我们经常在媒体或者网站上看到各种各样的信息图。词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。对于中文文本的可视化，我们需要先将中文文本进行分词；然后再将文本中的关键词做词云展示。本文将教大家如何使用Python来做中文分词并制作词云，欢迎大家跟着教程一步步实现。项目地址：https://momodel.cn/workspace...

大型语言模型 （LLM） 的快速发展改变了 AI 的格局，在自然语言理解和生成方面提供了无与伦比的能力。LLM 开创了一个新的语言理解和生成时代，OpenAI 的 GPT 模型处于领先地位。这些基于大量在线数据磨练的非凡模型拓宽了我们的视野，使我们能够以前所未有的方式与人工智能驱动的系统进行交互。然而，像任何技术奇迹一样，它们也有自己的局限性。一个明显的问题是他们偶尔会提供不准确或过时的信息。此外

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network作者：支广达1. 概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖。”在2014年Hinton发表的知识蒸馏的论文中用了这样一个很形象的比喻来说明知识蒸馏的目的。在大型的机器学习任务中，我们也用两个不同的阶段 tra...

作者：王镇引言1873年的一个春日，在阿让特伊的塞纳河畔，莫奈用纤细的笔触和明亮的调色板记录下了眼前塞纳河畔美丽的田园风光。我们不免想象如果当时有相机的话，会留下一张怎样的照片呢。在一个凉爽的夏日傍晚，面对卡西斯港口的美丽景色，我们拿起相机时是否又会想象莫奈会如何来记录眼前的此番景象呢。尽管我们没有看到莫奈画作的场景照片，在有了一组莫奈风格画作和真实风景照片后，利用 CycleGan，我们能...

无论您是专业开发人员还是好奇的新手，Llamafiles 都为探索 LLMs.In 世界提供了令人兴奋的可能性，在本指南中，我们了解了如何下载 Llamafiles，甚至如何使用我们的量化模型创建我们自己的 Llamafiles。因此，通过这种方式，我们可以下载一个 llamafile，然后像软件一样运行它，并处理那些下载的模型。在本节中，我们将介绍创建单文件可执行文件的过程，即从量化的 LLM

文本挖掘之LDA主题模型

【专栏2】激活函数（一）浅谈激活函数以及其发展激活函数是神经网络的相当重要的一部分，在神经网络的发展史上，各种激活函数也是一个研究的方向。我们在学习中，往往没有思考过——为什么用这个函数以及它们是从何而来？![](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9jZG4ubmxhcmsuY29tL3l1cXVlLzAvMjAyMC9qcGVnLzE2MjY5NTE

胶囊网络——Capsule Network作者：林泽龙1. 背景介绍CNN 在处理图像分类问题上表现非常出色，已经完成了很多不可思议的任务，并且在一些项目上超过了人类，对整个机器学习的领域产生了重大的影响。而 CNN 的本质由大量的向量和矩阵的相乘或者相加，因此神经网络的计算消耗非常大，所以将一张图片上全部像素信息传递到下一层运算是十分困难的，所以出现了“卷积”和“池化”这种方法，能够在不损...