代码编织梦想
ICLR-15 July 2021 Main Method: MSA+Evoformer Pytorch code: https://github.com/lucidrains/alphafold2 literatures：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2 John Jumper,
目录 PyTorch子模块Sparse functions详解 embedding 参数 输出形状 示例 带有 padding_idx 的示例 embedding_bag 参数 输出形状 示例 使用 padding_idx 的示例 one_hot 参数 返回 示例 总结 PyTorch子模块Sparse funct
1 前言 之前我开发了一个葡萄病虫害的可视化系统，最近就想给这个系统增加2个功能，一个是对接一个AI助手，可以进行葡萄病虫害的咨询，直接对接千问大模型，这个在之前的博文里已经介绍过对接方法了，第二个是做一个根据图片识别病虫
AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 从最初的计算器到现在的智能手机，图形用户界面（GUI）已经深刻改变了我们的交互方式。然而，随着人工智能技术的飞速
渣土车智能识别系统通过深度学习算法，渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测，渣土车智能识别系统监测到监控画面中出现渣土车时，立即抓拍告警并同步提醒后台人员及时制止。渣土车智能识别系统促进后台日常“技防”智能化监管替代“人防”巡查管理，提升了监管效能，渣土车智能识别系统节约公共执法资源，对道路上渣土车违规运输形成震慑效应管控
水尺监测识别系统利用计算机视觉+机器学习技术对河道湖泊进行实时检测，当水尺监测识别系统监测到河道水位异常时，立即告警。水尺监测识别系统同时将告警截图和视频保存下来，推送给后台。水尺监测识别系统极大提升现场区域的管控效率，既方便又节省人力。 YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点
工厂生产作业流程合规检测系统利用摄像头，工厂生产作业流程合规检测对工厂作业人员的操作行为进行全面监测，工厂生产作业流程合规检测通过图像识别算法和数据分析，对工人的操作动作、工具使用、安全防护等方面进行检测和评估，以确保工厂生产作业的合规性。工厂生产作业流程合规检测能够实时监测工人的操作行为，及时发现并纠正不合规的操作，保障工作场所的安全。 OpenCV的
工地扬尘自动监测识别系统能够实时监测工地扬尘情况，工地扬尘自动监测识别系统通过在工地布设摄像头，系统能够全天候、全方位地观测扬尘情况。工地扬尘自动监测识别系统监测结果将通过云端平台进行上传和分析，及时反馈给相关管理部门和施工方。这使得工地扬尘问题能够得到快速响应，并采取相应的治理措施。工地扬尘自动监测识别系统具备高效的识别能力。 在CNN出现之前，对于图
工地渣土车清洗识别检测系统集成边缘+Ai视频分析技术、机器视觉、深度学习等技术，工地渣土车清洗识别检测系统利用工地现场的监控摄像头对将要驶离施工工地的渣土车进行实时监管清洗识别，如果渣土车没有清洗，系统就警报。工地渣土车清洗识别检测系统由前端摄像头与后管理系统构成。前端摄像头对现场进出口的车辆冲洗情况，抓拍识别未冲洗车辆并把违规车辆信发送给系统后台，同步发
随着智能技术的不断进步，社区、写字楼和学校等公共场所的安全监控需求日益增长。思通数科的大模型技术，结合先进的智能识别算法，为这些场所提供了一种创新的安全监测解决方案。该技术能够自动监测电梯机房、配电房和单元门的关闭状态，确保安全，并及时警报门的异常敞开情况。 思通数科的大模型技术通过深度学习算法训练，能够准确识别和分析监控画面中的门状态。系统利用高清
本期给大家介绍的是142基于SegNet图像分割算法的积水区域检测识别。效果图如下： 代码仓库和视频演示地址： 142基于SegNet图像分割算法的积水区域检测识别_哔哩哔哩_bilibili 本代码使用python编程语言pytorch深度学习框架。 代码是十分的简介，主要是3个py文件和一个数据集文件夹dataset
Knox原理与代码实例讲解 1.背景介绍 Knox是一种用于构建安全数据访问平台的开源框架,旨在为大数据集群提供统一的安全认证和授权机制。在大数据时代,数据安全性和访问控制变得越来越重要,Knox为Hadoop生态系统提
一切皆是映射：DQN在自动驾驶中的应用案例分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 1.1 自动驾驶技术的发展历程 1.1.1 自动驾驶的起源与早期探索 1.1.2 深度学习时代的自动驾驶技术突破 1.1
这周作者非常兴奋，因为他即将完成自然语言处理（NLP）的毕业项目，并准备提交审查。上周项目已经接近完成，这周他将全力以赴完成它。 此外，作者今天将与家乡一家AI公司的创始人见面。这个机会源于他积极使用LinkedIn，一位前同事推荐了他。作者希望通过这次会面了解创办AI公司的经验，因为他未来想要将AI与健康和健身结合，尚未确定具体方向。 作者还推荐了S
这段文字是博主“未来丹”的AI学习视频日志的一部分，主要内容是关于他最近对卷积神经网络（CNN）的学习和实践。 首先，他提到了自己最近几周一直在学习CNN，并分享了阅读一篇关于CNN的博客文章和观看 Siraj Raval 的深度学习视频的经历。通过学习，他对CNN有了更深入的理解。 接着，他谈到自己将所学应用到 Udacity 人工智能纳米学位第二学
AIGC从入门到实战：AIGC赋能行业，产生无数新机会 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是生成式人工智能（Generative AI）的兴起，一个新的领域——AIGC（Artific
异常检测入门指南:揭开数据中隐藏的秘密 1.背景介绍 1.1 什么是异常检测? 异常检测(Anomaly Detection)是一种广泛应用于多个领域的技术,旨在从大量数据中识别出与众不同的"异常"数据点或模式。这些异
会议 【NeurIPS】全称Conference on Neural Information Processing Systems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCF A。 【ICL
文章目录 主要介绍 一、研究内容 二、数据的采集与预处理 2.1 Python爬虫系统设计 2.1.1 Python爬虫类系统的设计 2.1.2 Python
图为 WGAN-GP 训练1000 epoch的过程 引言 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项重大创新，其独特之处在于通过生成器和判别器之间的对抗训练，实现了对数据的无监督学习。这种创新性的训练方式