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3天前
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政务部门人工智能OCR智能化升级:3大技术架构与4项核心功能解析
本项目针对政务服务数字化需求,建设智能文档处理平台,利用OCR、信息抽取和深度学习技术,实现文件自动解析、分类、比对与审核,提升效率与准确性。平台强调本地部署,确保数据安全,解决低质量扫描件、复杂表格等痛点,降低人工成本与错误率,助力智慧政务发展。
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3天前
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数据挖掘/深度学习-高校实训解决方案
云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,支持sso登录,多租户,大数据平台对接,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU,边缘计算,serverless,标注平台,自动化标注,数据集管理,大模型微调,vllm大模型推理,llmops,私有知识库,AI模型应用商店,支持模型一键开发/推理/微调,支持国产cpu/gpu/npu芯片,支持RDMA,支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式,私有化部署。
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3天前
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探索人工智能在医疗诊断中的应用
本文将探讨AI技术如何革新传统医疗诊断,通过深度学习模型提高疾病预测准确性,并分析AI在医疗领域面临的挑战与未来趋势。我们将深入了解AI技术背后的原理,以及它如何帮助医生进行更精准的诊断和治疗。
【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
本文主要介绍分布式机器学习基础知识,并介绍主流的分布式机器学习框架,结合实例介绍一些机器学习算法。
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3天前
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视频生成模型变身智能体:斯坦福Percy Liang等提出VideoAgent,竟能自我优化
斯坦福大学Percy Liang团队推出VideoAgent,一种能生成高质量视频并自我优化的模型。它结合强化学习和监督学习,根据用户反馈和环境变化自动调整,提升视频生成质量和用户体验,但同时也面临模型不稳定性和高资源需求等挑战。
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3天前
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NeurIPS 2024 Oral:小参数,大作为!揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能
近期,一篇题为《\model~: 非对称LoRA架构实现高效微调》的论文被NeurIPS 2024接收为口头报告,该研究提出了一种创新的非对称LoRA架构,旨在解决大型语言模型(LLMs)在保持高性能的同时提高训练和部署效率的问题。通过引入共享A矩阵和多个B矩阵,\model~不仅提高了参数效率,还在多个数据集上展示了超越现有PEFT方法的性能,尤其是在多任务域和复杂数据集上的表现尤为突出。此架构还有效减少了训练能耗和延迟,为LLMs的高效应用提供了新思路。
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3天前
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打破传统:机器学习与神经网络获2024年诺贝尔物理学奖引发的思考
诺贝尔物理学奖首次授予机器学习与神经网络领域,标志该技术在物理学研究中的重要地位。本文探讨了这一决定对物理学研究的深远影响,包括数据分析、理论物理突破及未来科研方向的启示,同时分析了其对学术跨界合作与全球科研产业的影响。
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3天前
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强化学习与深度强化学习:深入解析与代码实现
本书《强化学习与深度强化学习:深入解析与代码实现》系统地介绍了强化学习的基本概念、经典算法及其在深度学习框架下的应用。从强化学习的基础理论出发,逐步深入到Q学习、SARSA等经典算法,再到DQN、Actor-Critic等深度强化学习方法,结合Python代码示例,帮助读者理解并实践这些先进的算法。书中还探讨了强化学习在无人驾驶、游戏AI等领域的应用及面临的挑战,为读者提供了丰富的理论知识和实战经验。
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3天前
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机器学习核心:监督学习与无监督学习
本文深入解析了机器学习中的监督学习与无监督学习,涵盖理论基础、应用场景及典型算法实现,如线性回归、决策树、K均值聚类和主成分分析,并通过代码示例加深理解。适合初学者和进阶者阅读。
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