北京阿里云ACE会长
AI-Generated Metaverse,简称 AIGM,是指由人工智能生成的元宇宙。元宇宙是一个虚拟的三维空间,由各种虚拟场景和物体组成,用户可以在其中自由地移动和交互。AIGM 则更进一步,利用人工智能技术自动生成元宇宙中的虚拟场景和物体,极大地丰富了元宇宙的内容,提高了用户体验。
预期违背理论(Expectancy Violations Theory)是由心理学家 John Bowlby 提出的,该理论认为人们在社交互动中会根据以往的经验和预期来判断他人的行为。当他人的行为与我们的预期相违背时,我们会产生一种心理上的不适感,这种不适感可能表现为惊讶、失望、愤怒等情绪。预期违背理论可以用来解释人们在社交互动中的情绪反应,以及为什么人们会对他人的行为产生不同的情感体验。
准试验研究(Quasi-experiment)
人机交互(Human-Computer Interaction,简称 HCI)是研究人与计算机之间如何通过各种交互方式进行有效通信和合作的一门学科。
人人交互(Human-to-Human Interaction)是指人与人之间通过交流、沟通、
AIAM(Artificial Intelligence and Music)模型是一种基于深度学习的音乐生成模型。
人机协同(Human-Agent Collaboration,简称 HAC)是指人类与智能代理(如机器人、虚拟助手等)
AIGM (Adaptive Image Generation and Manipulation) 是一个基于深度学习的图像生成和处理框架。它使用先进的生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE) 技术,可以实现图像的自动生成、转换、编辑和增强等功能。
MyEduChat 平台是一个在线教育平台,提供各种在线课程、学习资源和互动工具,帮助学生
协同学习生态下的新型翻转课堂是一种教育模式,结合了协同学习和翻转课堂的优势,旨在提高学生的学习效果和自主学习能力。在这种模式下,学生先在家中自主学习课程内容,然后通过课堂活动与同学、教师进行讨论、交流和合作,从而加深对知识的理解和应用。
预期绩效(performance expectancy)量表是一种用于测量人们对特定任务或目标的完成可能性的自我评估工具。
预期努力(effort expectancy)量表是一种用于测量个体认为完成某个任务或目标所需的努力程度的自我评估工具。这个量表可以帮助个人或团队了解他们对某个任务的信心水平,以及完成任务所需的付出,从而为制定计划和决策提供依据。
感知偶然性(perceived contingency,PC)量表。感知偶然性(Perceived Contingency,PC)量表是一种用于评估个体对事件之间关系的认知程度的量表。
感 知 拟 人 性 (Perceived Anthropomorphism,感知拟人性(Perceived Anthropomorphism,PA)量表是一种用于评估人们对于非人类事物 PA)量表。
MIRA(Machine Learning Inspection and Reprocessing for Advanced Manufacturing)是一种面向先进制造的机器学习检测和修复方法。它主要用于解决生产过程中的质量控制问题,通过对数据进行实时监控和分析,实现对产品缺陷的自动检测和自动修复。MIRA 方法可以提高生产效率,降低生产成本,并提高产品质量。
TTS(Text-to-Speech,文本到语音)是一种将计算机上的文本转换为人类可听的语音输出的技术。这种技术可以帮助人们在无法阅读文本的环境(如驾车、视力障碍等)下接收信息,同时也可以用于语音助手、智能家居等场景中。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library,开源计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了许多图像处理、视频分析和计算机视觉方面的功能。OpenCV 的目的是为人工智能、
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)是一种特殊的神经网络结构,主要应用于图像识别、语音识别等领域。CNN 的特点是具有卷积层和池化层,能够从复杂数据中提取特征,降低计算复杂度,并实现平移不变性。
ArcFace 是虹软公司开发的一款人脸识别 SDK,它具有高性能、高精度、高鲁棒性等特点,支持多种人脸检测、识别和跟踪技术,可用于多种场景,如手机解锁、身份认证、人脸支付等。
全球范围内有很多公司在研发语言模型,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
Proof of Concept(简称 POC)是概念验证的意思。在软件开发领域,POC 通常用于验证某个想法或概念是否可行。它通常是一个小型项目或原型,可以通过实际操作来证明某个想法或技术的有效性。POC 可以帮助开发者在项目开始之前确定技术的可行性,减少开发过程中的风险。
全球范围内有很多公司在研发 AI 绘画技术,以下是其中一些比较知名的公司和机构:
RTE(Real-Time Ethernet)是一种实时以太网技术,它允许在以太网网络中实现确定性的数据传输。RTE 通常用于工业自动化、控制和监控应用,要求在严苛的实时环境中传输数据。
RTC(实时时钟)是一种能够提供精确时间戳的硬件设备,它通常被用于计算机系统、嵌入式系统和移动设备中,以提供准确的时间参
Bootstrap 是一个流行的前端开发框架,用于构建现代、响应式、移动设备优先的 Web 应用程序。它提供了大量的预构建组件和样式,使开发人员可以快速构建美观且功能强大的网站
机器学习中的图像排名(Image Ranking)是一种基于图像特征的学习方法,它主要用于根据图像的相似度或重要性对图像进行排序。图像排名在很多应用场景中都有用
PDS 是一款集数据存储、管理和智能分析于一体的云存储平台,适用于个人和企业用户。它提供了目录、文件管理功能,以及影像内容的分类打标、人脸聚类等智能分析功能,基于内容的智能搜索能力,用户体系以及第三方身份系统接入能力。用户可基于此开发一套面向企业或个人的网盘系统。PDS 还提供了一些官方应用,可与您的系统组合使用,简化您的开发。
Serverless 应用引擎 SAE(Serverless App Engine)是阿里云推出的一款支持 Serverless 架构的微服务应用开发、部署和管理的平台。SAE 提供了一系列通用能力,如服务注册与发现、环境隔离、配置管理、服务治理、限流降级、应用平滑上下线、服务鉴权等,帮助开发者低门槛地上云,按需使用、按量计费,节省闲置计算资源。
互动会话是一种基于自然语言处理技术的人机交互方式,它允许用户以自然语言的形式与计算机程序进行对话。在互动会话中,用户可以提出问题、发出指令或者进行讨论,而计算机程序则会根据用户的输入生成相应的回答或者执行相应的操作。
将自动编码器应用于图像处理,主要是利用其无监督学习能力对图像进行降维、特征提取和数据压缩等操作。以下是将自动编码器应用于图像的具体步骤:
Kibana是一种用于数据可视化和分析的开源工具,它是Elastic Stack(以前称为ELK Stack)的一部分,与Elasticsearch紧密集成。Kibana提供了一个直观的Web界面,使用户能够以交互方式探索、分析和呈现数据。它支持各种图表、图形和仪表板,帮助用户从数据中发现模式、趋势和见解。
会话日志记录是一种记录计算机程序或通讯工具(如 SecureCRT、Xshell 等)会话过程中的操作、消息和事件的功能。会话日志可以帮助用户回顾之前的操作,排查问题,分析系统行为等。以下是会话日志记录的使用方法:
HTML、CSS 和 JavaScript 这三种前端技术。然后学习微信小程序开发相关的技术和框架。以下是一个详细的学习路径:
Django 是一款基于 Python 的 Web 应用程序开发框架,它提供了一系列功能强大的组件,帮助开发者快速构建各种 Web 应用。Django 的主要特点是:易用性、可扩展性、高性能和安全性。 要用 Django,首先需要安装 Django。在项目目录中运行以下命令:
Tablestore(表格存储)是阿里云提供的一种云原生、高性能、可扩展的 NoSQL 数据库服务。它支持海量数据存储和快速查询,适用于大数据分析、数据仓库、日志收集等场景。
张量是一种多维数组,可以用来表示空间中的数据。它通常用于机器学习和人工智能领域,特别是在深度学习中。张量可以看作是多维数组,其中每个元素也是一个数组,可以包含多个元素。
Serverless应用引擎SAE(Serverless App Engine)是一个全托管、免运维、高弹性的通用PaaS平台。SAE支持Spring Cloud、Dubbo、HSF、Web应用和XXL-JOB、ElasticJob任务的全托管,零改造迁移、无门槛容器化、并提供了开源侧诸多增强能力和企业级高级特性。
Naruto可以负责任的告诉你,这是第一道温暖的签到题。 2020年新冠肺炎来势汹汹,娱乐场所都停业等待开业,现在某电影院提出了如下开业方案: 两个人不能坐在相邻的位置上(即两个人之间至少要隔一个座位),现在有一排横向排列的座位,电影院的负责人想知道,这一排最多能坐多少人?
机器学习中的 Softmax 分类器是一种常用的多分类模型,它将逻辑回归(Logistic Regression)推广到多分类问题中。在 Softmax 分类器中,我们使用一个二维平面(或多维空间中的超平面)来将不同类别的数据分开。这个超平面由一个线性函数决定,该线性函数可以表示为:y = w1 * x1 + w2 * x2 +... + wn * xn 其中,y 是输出变量(通常为类别的概率向量),x1, x2,..., xn 是输入变量,w1, w2,..., wn 是需要学习的权重。 Softmax 分类器的主要优点是它可以处
要在屏幕关闭的情况下录制视频,您可以使用 cv2.VideoCapture 类的 set 方法设置 prop_return_value 为 False,从而禁用摄像头。这样,在录制过程中,屏幕将保持关闭状态。以下是修改后的代码:
SPI(Serial Peripheral Interface)是一种串行外设接口,用于在微控制器和其外设之间进行通信。当两个或多个设备使用相同的 SPI 总线时,可能会发生 SPI 冲突。SPI 冲突通常是由于设备之间的时序问题引起的,导致数据传输错误或设备无法正常工作。
TensorBoard 是一个用于可视化 TensorFlow 图形和训练进度的工具,它可以帮助我们更好地理解训练过程中的数据结构、计算图、损失函数、评估指标等。TensorBoard 可以展示多种信息,例如训练过程中绘制的图像、网络结构、直方图、图片和渲染等。
在编程中,"保存变量"通常指将一个变量的值保存到文件或数据库中,以便在程序下次运行时能够再次使用该值。这个过程通常称为"持久化",因为变量的值被保存到磁盘上,从而使得程序能够跨越多个会话。
CIFAR-10 数据集是机器学习领域中一个常用的数据集,主要用于图像分类任务。它包含 60000 张 32x32 彩色图片,分为 10 个类别,每个类别有 6000 张图片。其中,50000 张图片用于训练,10000 张图片用于测试。
在机器学习中,加载变量通常指从数据集中提取特征变量和目标变量,以便在后续建模和训练过程中使用。特征变量是描述数据样本的属性或特征,而目标变量则是用于评估模型性能的变量。 以下是一个简单的示例,说明如何在 Python 中加载变量:
在机器学习中,变量是指模型中涉及的各个特征或因素。这些变量可以分为自变量和因变量。自变量是模型中独立变化的输入特征,而因变量是依赖于自变量变化的输出特征。
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称 HMM)是一种统计模型,用于描述含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它主要用于时序数据的建模和分析,能够捕捉到数据中的潜在结构和规律。HMM 模型由三个主要组成部分构成:状态转移概率、观测概率和初始状态概率。
机器学习中的线性回归是一种用于解决回归问题的基础模型。简单来说,回归问题是指给定一些输入变量,我们需要预测一个连续值的问题。例如,预测房价、气温、销售额等。线性回归模型通过拟合一条直线,来表示输入变量与输出变量之间的关系。线性回归模型的基本形式如下:
机器学习中的图像嵌入(Image Embedding)是一种将图像数据转化为连续的、低维度的向量表示的方法,这些向量表示通常用于后续的机器学习任务,如分类、聚类、检索等。图像嵌入的目的是将高维度的图像数据转化为更易于处理的低维度数据,同时保留尽可能多的原始图像信息。常用的图像嵌入方法包括:
机器学习中的多项式回归是一种用于解决回归问题的非线性模型。与线性回归不同,