- 智能未来不是梦:openEuler如何撑起AI的半边天? 智能未来不是梦:openEuler如何撑起AI的半边天?
- AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能? AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能?
- 图像超分辨率重建技术旨在将低分辨率图像转化为高分辨率图像,恢复更多细节与清晰度。传统方法如插值法、重建模型和稀疏编码虽有一定效果,但受限于复杂度或灵活性。深度学习兴起后,基于卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)及生成对抗网络(GANs)的方法大幅提升了重建质量,如SRCNN、DRCN、SRGAN等模型实现更精细的纹理还原。 图像超分辨率重建技术旨在将低分辨率图像转化为高分辨率图像,恢复更多细节与清晰度。传统方法如插值法、重建模型和稀疏编码虽有一定效果,但受限于复杂度或灵活性。深度学习兴起后,基于卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)及生成对抗网络(GANs)的方法大幅提升了重建质量,如SRCNN、DRCN、SRGAN等模型实现更精细的纹理还原。
- 深度学习如何让“运维知识库”从“聪明”到“智慧” 深度学习如何让“运维知识库”从“聪明”到“智慧”
- 人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)是紧密相关的概念,但它们之间存在着明显的区别。以下是对这些概念的详细解释和比较:概念解释概念解释人工智能(AI)使机器能够模拟人类智能的技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。机器学习(ML)一种人工智能方法,通过经验在任务中做出改善,基于数据进行学习和预测。深度学习(DL)机器学习的一个子集,基于人工神经网络,能够自动从大量数据中... 人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)是紧密相关的概念,但它们之间存在着明显的区别。以下是对这些概念的详细解释和比较:概念解释概念解释人工智能(AI)使机器能够模拟人类智能的技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。机器学习(ML)一种人工智能方法,通过经验在任务中做出改善,基于数据进行学习和预测。深度学习(DL)机器学习的一个子集,基于人工神经网络,能够自动从大量数据中...
- 深度学习,如何让运维工作从“救火队”变身“先知”? 深度学习,如何让运维工作从“救火队”变身“先知”?
- Embedding 是一种将离散数据(如单词、物体、类别等)转换为连续向量的技术。在机器学习和深度学习中,Embedding 通常指的是将高维度或离散的数据表示,转化为一个低维的实数向量,这个过程有助于数据在向量空间中的表示和计算。在自然语言处理(NLP)中,词嵌入(Word Embedding)是 Embedding 的最经典的应用,它将单词从一个离散的索引映射到一个低维连续向量,这些向量... Embedding 是一种将离散数据(如单词、物体、类别等)转换为连续向量的技术。在机器学习和深度学习中,Embedding 通常指的是将高维度或离散的数据表示,转化为一个低维的实数向量,这个过程有助于数据在向量空间中的表示和计算。在自然语言处理(NLP)中,词嵌入(Word Embedding)是 Embedding 的最经典的应用,它将单词从一个离散的索引映射到一个低维连续向量,这些向量...
- 一、深度学习是什么 二、深度学习与机器学习的关系 三、深度学习的基本组成 四、深度学习的常见应用 图像识别 语音识别 自然语言处理 五、如何入门深度学习 学习基础知识 了解深度学习框架 动手实践 关注前沿动态 六、结语在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最耀眼的明星之一,而深度学习作为人工智能的核心技术,更是让无数人着迷。如果你也对深度学习充满好奇,却又无从下手,那么这篇文... 一、深度学习是什么 二、深度学习与机器学习的关系 三、深度学习的基本组成 四、深度学习的常见应用 图像识别 语音识别 自然语言处理 五、如何入门深度学习 学习基础知识 了解深度学习框架 动手实践 关注前沿动态 六、结语在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最耀眼的明星之一,而深度学习作为人工智能的核心技术,更是让无数人着迷。如果你也对深度学习充满好奇,却又无从下手,那么这篇文...
- 深度学习如何助力“运维配置神器”? 深度学习如何助力“运维配置神器”?
- 一、图灵测试的黄昏:一个时代的终结 二、智能认知的三次范式转移 1. 机械时代:计算即智能(1943-1997) 2. 数据时代:关联即智能(1997-2022) 3. 涌现时代:不可解释即智能(2022- ) 三、新智能评估体系的五个维度 1. 认知弹性测试 2. 价值判断矩阵 3. 创造张力评估 4. 自我进化能力 5. 社会交互维度 四、意识迷雾中的技术奇点 五、重构人机共生的认知基... 一、图灵测试的黄昏:一个时代的终结 二、智能认知的三次范式转移 1. 机械时代:计算即智能(1943-1997) 2. 数据时代:关联即智能(1997-2022) 3. 涌现时代:不可解释即智能(2022- ) 三、新智能评估体系的五个维度 1. 认知弹性测试 2. 价值判断矩阵 3. 创造张力评估 4. 自我进化能力 5. 社会交互维度 四、意识迷雾中的技术奇点 五、重构人机共生的认知基...
- 在人工智能领域,模型规模的指数级增长对分布式训练技术提出了更高要求。传统的单卡训练模式已无法支撑千亿级参数模型的训练需求,而模型并行技术通过将模型参数、计算任务和优化状态分布到多个设备上,成为突破显存与算力瓶颈的核心手段。微软Azure与NVIDIA Megatron的深度合作,通过软硬件协同优化,开创了模型并行技术的新范式。本文将从技术背景、核心优化方案、实践效果及未来展望等维度,全面解析... 在人工智能领域,模型规模的指数级增长对分布式训练技术提出了更高要求。传统的单卡训练模式已无法支撑千亿级参数模型的训练需求,而模型并行技术通过将模型参数、计算任务和优化状态分布到多个设备上,成为突破显存与算力瓶颈的核心手段。微软Azure与NVIDIA Megatron的深度合作,通过软硬件协同优化,开创了模型并行技术的新范式。本文将从技术背景、核心优化方案、实践效果及未来展望等维度,全面解析...
- 一、背景在人工智能(AI)蓬勃发展的当下,模式识别技术作为其重要分支,在语音识别、图像分析、生物特征识别等众多领域发挥着关键作用。高斯混合模型 - 隐马尔可夫模型(Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model,GMM - HMM)作为一种经典且强大的统计模型,自提出以来便在模式识别领域占据着重要地位。随着AI技术的不断进步,GMM - HMM与深... 一、背景在人工智能(AI)蓬勃发展的当下,模式识别技术作为其重要分支,在语音识别、图像分析、生物特征识别等众多领域发挥着关键作用。高斯混合模型 - 隐马尔可夫模型(Gaussian Mixture Model - Hidden Markov Model,GMM - HMM)作为一种经典且强大的统计模型,自提出以来便在模式识别领域占据着重要地位。随着AI技术的不断进步,GMM - HMM与深...
- 无需手动写代码,Trae帮你一键生成项目! 无需手动写代码,Trae帮你一键生成项目!
- 日志识别也有脑袋,深度学习为运维“排忧解难” 日志识别也有脑袋,深度学习为运维“排忧解难”
- 强化学习与深度学习融合架构在实现AGI进程中的关键作用。通过分析深度Q网络(DQN)到Transformer-based策略优化的演进路径,结合DeepMind AlphaFold 3与OpenAI GPT-4的混合训练范式,揭示多模态状态表征与元强化学习机制的协同效应。研究显示,当前系统在Atari游戏基准测试中达到人类水平效率的1.7倍(DeepMind, 2023),但在复杂物理交互场... 强化学习与深度学习融合架构在实现AGI进程中的关键作用。通过分析深度Q网络(DQN)到Transformer-based策略优化的演进路径,结合DeepMind AlphaFold 3与OpenAI GPT-4的混合训练范式,揭示多模态状态表征与元强化学习机制的协同效应。研究显示,当前系统在Atari游戏基准测试中达到人类水平效率的1.7倍(DeepMind, 2023),但在复杂物理交互场...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢
2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
苏州工业园区“华为云杯”2025人工智能应用创新大赛赛中直播
2025/08/21 周四 16:00-17:00
Vz 华为云AIoT技术布道师
本期直播将与您一起探讨如何基于华为云IoT平台全场景云服务,结合AI、鸿蒙、大数据等技术,打造有创新性,有竞争力的方案和产品。
即将直播
热门标签