10月30日，“速智未来 鹭岛展翼”云智超一体化算力推动数字厦门新跨越系列活动在福建厦门成功举办。省市政府部门领导、中国电信福建公司领导、各合作伙伴企业代表与天翼云共聚一堂，活动现场举行“速智未来 鹭岛展翼”主题展、厦门市与天翼云项目及福建电信战略合作签约仪式、“天翼云杯”厦门算力应用大赛赛题征集等，以科技创新夯实厦门算力底座，携手合作伙伴共建数字生态，为福建省数字经济高质量发展增添新动能。福建省数字福建建设领导小组办公室副主任 李新飞福建省数字福建建设领导小组办公室副主任李新飞在致辞中表示，在新征程上要全面落实《数字中国建设整体布局规划》，数字福建已向经济发展、社会治理、公共服务等领域延伸，不断提升治理体系和治理能力现代化水平。天翼云在福建厦门的落地，将为数字福建关键基础设施加速发展提供...阅读全文
5月17日，以“龙云展翼 智绘未来”为主题的天翼云中国行·黑龙江站活动成功举办。黑龙江省通信管理局有关领导，合作伙伴企业代表等嘉宾出席会议，共探数智化发展新思路、新举措，扬帆黑龙江经济转型发展的新蓝海。会上举行了“数字龙江 智算领航”云网融合智能算力发布仪式、“宽带上云 智享未来”黑龙江电信云宽带发布仪式。作为数字龙江发展的见证者和参与者，中国电信天翼云正加速向智算云升级，携手合作伙伴以领先云网算力赋能黑龙江各行业数字化、智能化升级。拥抱数智蓝海，锻造发展新优势黑龙江作为我国传统老工业基地和全国重要的粮食生产基地，近年来将数字经济作为全省发展的“一号工程”，依托人工智能技术和“新基建”算力应用，不断为全省数字经济发展提供强劲动能。通过持续积蓄发展势能，黑龙江已经成为中国最/具活力和潜力的省份...阅读全文
https://xingkeit.top/9405/ 引言 大型语言模型（Large Language Model, LLM）是自然语言处理领域的重要技术，近年来在文本生成、理解和对话系统等应用中取得了显著进展。随着技术的快速发展，国内外涌现出多种不同的LLM，各具特点。本文将对当前国内外主要的LLM进行介绍，并分析其各自的特点和应用场景。 1. LLM的发展背景 LLM的发展得益于深度学习、海量数据和强大计算能力的结合。模型的规模、数据的丰富性以及训练算法的优化，使得LLM能够生成更具语义理解的文本，推动了人工智能在各个领域的广泛应用。 2. 国外主要LLM 2.1 GPT系列 生成式预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer, GPT）系列是由Op...阅读全文
获课： 97java. xyz/ 4953/ Stable Diffusion：从技术到商业实战的蜕变 在人工智能飞速发展的当下，生成式人工智能技术已然成为了推动各行业变革的关键力量。其中，Stable Diffusion 作为一款开源的文本到图像生成模型，自问世以来便引发了广泛关注。它不仅在技术层面展现出了强大的创造力和灵活性，更在商业实战中展现出了巨大的潜力和价值，为众多行业带来了全新的发展机遇和变革。 一、Stable Diffusion 技术概述 Stable Diffusion 基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）构建，这一模型能够通过对大量图像数据的学习，理解图像与文本之间的关联，从而实现根据输入的文本描述生成高质量图像的功能。与传统的图像生成技术相比...阅读全文
获课： 97java. xyz/ 1502/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 标题：揭秘Google资深工程师的核心优势：引领科技潮流，赋能行业发展 导语：在科技飞速发展的时代，Google作为全球领先的科技公司，其背后的技术力量令人瞩目。而Google资深工程师，作为企业技术创新的中坚力量，他们具备哪些核心优势，又是如何引领科技潮流，赋能行业发展的呢？本文将为您一一揭晓。 一、技术底蕴深厚，创新能力卓越 Google资深工程师在技术领域有着深厚的底蕴，他们精通各种编程语言，对算法和数据结构有着深入的研究。在此基础上，他们具备强烈的创新意识，能够不断突破技术瓶颈，为Google带来一项又一项革命性的产品。 技术沉淀：Google资深工程师在长期的实践中积累了丰富的经验，对技术发展趋势有着敏锐的洞...阅读全文
计算机视觉—YOLO+Transformer多场景目标检测实战｜果fx》是一本专注于计算机视觉领域中YOLO（You Only Look Once）和Transformer结合的目标检测技术的书籍。这本书在第21章详细探讨了YOLO与Transformer的结合应用，旨在通过这种融合技术提升目标检测的性能和效率。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑YOLO是一种单阶段目标检测算法，以其实时性和高效性著称，广泛应用于自动驾驶、视频监控、无人机航拍等领域。然而，YOLO在处理复杂场景和高精度需求时存在一定的局限性。为了克服这些限制，研究者们开始探索将YOLO与Transformer结合的方法。Transformer模型凭借其强大的全局依赖建模能力，在自然语言处理领...阅读全文
获课：weiranit.fun/14039/获取ZY↑↑方打开链接↑↑关于“计算机视觉—YOLO+Transformer多场景目标检测实战”这一主题，以下将结合YOLO算法和Transformer架构进行详细分析：一、YOLO算法简介YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2015年提出。其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过单次前向传播网络就能预测图像中的目标种类和位置。YOLO算法的主要特点包括：速度快：YOLO算法可以在实时或接近实时的情况下处理图像，适用于需要快速响应的应用场景，如视频监控和自动驾驶。精度高：通过不断改进网络结构和训练方法，YOLO算法的检测精度在不断提高，与其他先进的目标检测算法相比具有...阅读全文
mk-计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：789it.top/14033/介绍一下YOLO+TransfomerYOLO（You Only Look Once）和Transformer是两种在计算机视觉和自然语言处理领域非常流行的技术。近年来，研究者们开始尝试将这两种技术结合起来，以发挥它们各自的优势，从而提升目标检测和图像理解任务的性能。以下是YOLO和Transformer的结合方式及其应用场景的详细介绍：1.YOLO简介YOLO是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的位置和类别。YOLO的主要特点包括：速度快：适合实时应用（如视频监控、自动驾驶）。端到端训练：直接输出检测结果，无需复杂的后处...阅读全文
Three.js可视化企业实战Three.js可视化：开启Web三维体验的新纪元在数字技术飞速发展的今天，Three.js正以其强大的三维可视化能力，重塑着Web体验的边界。从电商平台的3D产品展示，到教育领域的虚拟实验室，从数据可视化的立体呈现，到游戏开发的沉浸式体验，Three.js正在为Web应用注入新的活力。这项技术不仅改变了用户与网页的交互方式，更开创了全新的视觉体验维度。一、Three.js的核心价值Three.js提供了完整的WebGL封装，使开发者能够轻松创建复杂的三维场景。通过简洁的API，开发者可以快速实现几何体创建、材质应用、光照设置等核心功能。这种易用性大大降低了Web3D开发的门槛。在数据可视化领域，Three.js展现出独特优势。它能够将复杂的数据转化为直观的三维...阅读全文
AI大模型应用开发实战营AI大模型应用开发：开启智能新时代在人工智能技术快速发展的今天，AI大模型应用开发正成为推动产业变革的重要力量。从自然语言处理到计算机视觉，大模型展现出强大的学习和推理能力，为各行各业带来创新机遇。AI大模型应用开发需要掌握深度学习、自然语言处理、大数据处理等核心技术。开发者使用PyTorch、TensorFlow等框架训练模型，通过迁移学习、微调等技术适配具体场景。在智能客服领域，开发者训练对话模型，实现自然流畅的人机交互；在医疗诊断中，他们开发影像识别模型，辅助医生进行疾病筛查。这个领域面临着模型优化、数据安全、伦理规范等挑战。开发者需要优化模型结构，降低计算资源消耗；设计数据加密和访问控制机制，保护用户隐私；遵循伦理准则，确保AI应用的安全可靠。随着多模态学习、...阅读全文
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