大数据与人工智能的交融：向量数据库在具体应用案例中的探索
文章目录 大数据与人工智能的交融：向量数据库在具体应用案例中的探索引言大数据与人工智能的基础知识向量数据库简介向量与向量数据向量数据库 具体应用案例分析图像检索推荐系统 挑战与解决方案相互影响与未来发展结论 大数据与人工智能的交融：向量数据库在具体应用案例中的探索 引言 在数字化时代，大数据和人工智能已成为推动技术革新的两大核心力量。大数据以其海量的信息储备为人工智能提供了丰富的训练和优化资源，而人工智...
一些用 GPT 翻译的计算机科学/人工智能 PDF 讲义
C 组合优化讲义.pdfUIUC CS598CSC 近似算法讲义.pdfUSC CSCI104 数据结构和面向对象设计讲义.pdf云雾计算、深度学习和大数据分析的研究方向.pdf人工心理学导论.pdf人工智能和国家安全.pdf人工智能和机器人中的关键数字趋势.pdf人工智能的直觉探索.pdf人类中心的视觉分析和深度学习.pdf从数据到交易：量化交易的机器学习方法.pdf从相关性过滤到深度学习的视觉目标检测...
人工智能驱动下的网络安全六大发展趋势
全球网络安全威胁态势增加了不确定性、不对称性和复杂性。在2024年，随着生成式AI攻防对抗、网络犯罪规模化、全球大选与地缘政治动荡和新型网络威胁的快速增长，网络安全也将迎来一次重大变革和洗牌。 以下是人工智能时代网络安全市场值得关注的六个关键发展趋势： 1.生成式AI将助长勒索软件攻击 生成式AI技术的应用将加速漏洞识别速度，使网络犯罪分子更容易发起复杂的勒索软件攻击。 过去，黑客需要耗费大量时间来识别企...
AI日报：谷歌的“双子时代”：将第二代人工智能嵌入其所做的一切
谷歌强大的大型多模式模式Gemini正在进军搜索、广告、云、Bard等领域。Bard的付费订阅即将到来吗？ 文章目录 一览Bard订阅即将到来？一代人工智能进入谷歌广告YouTube正在崛起收入上升但股价下跌 一览 谷歌正在加大人工智能竞赛的赌注，利用其最强大的大型多模式模型Gemini来增强其核心产品和服务。这包括将人工智能代理添加到搜索中。 Alphabet和谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊表示，该公司...
深入解析可解释性人工智能（XAI）：拓展智能决策的透明边界
引言： 近年来，人工智能技术的飞速发展引发了社会各界对其应用和影响的关注。随着AI系统在日常生活中的广泛应用，人们对于这些系统的决策过程提出了更多的疑问。为了增强对AI系统的信任，科学家们努力推动可解释性AI（XAI）的研究，使人工智能的决策变得更为透明和可理解。本文将深入探讨可解释性AI的定义、重要性、挑战、应用场景、评估与度量以及未来发展方向，同时分享一些实际案例和经验。 一、可解释性AI的定义与重...
解说 AIGC(人工智能生成内容) 是什么?
术): 应用场景:3D写实数字人,真人数字人,3D模型,虚拟偶像,虚拟助理,虚拟主播,虚拟客服...... 3.AIGC技术主要特征 3.1文本生成 文本生成（AI Text Generation），人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型来生成模仿人类书写内容的文本。它涉及在现有文本的大型数据集上训练机器学习模型，以生成在风格、语气和内容上与输入数据相似的新文本。 a. 非交互式文本 i.结构化...
深圳市两会“委员通道”开启 委员支招献策人工智能发展等
推出配套优惠政策 营造AI发展氛围讯 记者李艺戈报道：1月28日上午，深圳市政协七届四次会议开幕，首场“委员通道”开启，6位深圳市政协委员走上通道，围绕人工智能发展等热点话题建言献策。深圳市政协常委、农工党市委会副主委、宝安区工业和信息化局（商务局、金融工作局）二级调研员杨辉表示，人工智能产业推动深圳服务业效率快速提升；推动深圳制造业迈向智能制造；推动自身发展形成经济贡献。但是，目前缺算力、缺载体是AI创...
解释性人工智能（XAI）：提升透明度与可理解性的关键
摘要： 随着人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用，解释性人工智能（XAI）作为一个备受关注的领域，旨在提高AI系统的透明度和可理解性。本文将探讨XAI的重要性，并介绍其研究和应用领域。XAI不仅有助于建立人们对AI的信任，还可以帮助解决AI伦理和偏见等问题。通过算法改进、可视化技术和应用场景的研究，XAI为解决复杂问题提供了新的思路和方法。 引言： 人工智能的快速发展已经给我们的生活带来了巨大的变化。...
解密人工智能：探索机器学习奥秘
进行预测和决策。机器学习的目标是让计算机具有类似人类的智能能力，能够自主地学习和适应新的任务和环境。 它可以让计算机从数据中自动学习规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测和决策。机器学习技术已经成为人工智能领域的核心技术之一，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域。 二. 机器学习的发展历程 机器学习的发展历程可以分为以下几个阶段： 规则制定阶段(1950年代-...
人工智能顶会ICLR 2024热门研究方向大揭秘
024论文列表生成的词云 ICLR（International Conference on Learning Representations）自2013年起至今（2024年）已成功举办12届，被公认为人工智能领域的顶级会议之一。该会议由“深度学习三大巨头”中的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 共同创立，发布人工智能、机器视觉、计算生物学、数据科学、多模态处理、游戏设计和机器人等领域的...