在人工智能技术迅猛发展的当下,AI软件已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。本文将为您揭晓市场上最受欢迎的几款AI软件,带您领略它们独特的魅力,助您找到最适合自己的那款神器。
这个《动手实战人工智能 Hands-on AI》写的相当不错,作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程,参考了《机器学习方法》,《深度学习入门》,西瓜书,花花书等,剖析和推导每一个基础算法的原理,将数学过程写出来了,同时基于 Python 代码对公式进行实现,做到公式和代码的一一对应。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式,从音频流媒体到声音识别,这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用,以及提供相关的代码示例。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一,它通过将单词映射到高维空间,使得单词之间的关系得以保留,进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
随着信息技术的飞速发展,我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势,包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态,更着眼于如何整合这些模态,以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用,探讨融合文本、图像和声音的智能,以及这一领域的崭新前景。
我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language Model,LLM)提供的一个查询或一组指令,这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强,以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出,从而使提示词更加具体。提示词越具体,输出就越精确,关于提示工程的更多信息可以参考《解读提示工程(Prompt Engineering)》以及《Agent 应用于提示工程》。
人工智能给我们的生活带来了巨大的影响!它像魔术师一样,帮我们解决问题、提供建议,甚至预测未来。从智能手机到智能家居,人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手,让我们感受到科技的魅力!
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译,深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进,计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围也在不断扩大,对各行各业产生了深远的影响
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS,全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术,它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代,当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而,由于当时的技术限制,早期的文本转语音系统的声音质量并不高,听起来往往机械化且不自然。
这个版本由一个基本的Linux派和语音扩展模板组成,非常简单。语音扩展模块提供了一个基本的麦克风输入和一个功放,同时提供锂电池充放电系统,达到便携的目的,通过修改语音扩展板的PCB理论可以支持绝大多数的派,选择香橙派主要是因为其尺寸迷你,价格性能也不错。
自然语言处理领域的关键技术包括词嵌入、循环神经网络(RNN)、Transformer、注意力机制等。这些技术在NLP中发挥着重要的作用,推动着NLP技术的不断发展。词嵌入通过将单词映射到高维空间的向量表示,使得计算机能够更好地理解语义和语法。循环神经网络通过处理序列数据,如文本和语音,实现了对上下文信息的建模。Transformer模型则引入了自注意力机制,极大地提高了处理长距离依赖关系的能力。这些技术的不断创新和应用为NLP的发展注入了新的活力。
据BleepingComputer消息,佛罗里达大学和 CertiK的一项学术研究表明,名为“VoltSchemer”的新攻击利用电磁干扰,不仅可以让现成的无线充电器操纵智能手机的语音助手,还能够对设备以高热的形式进行物理破坏。
AI大模型从年初一直火到了年尾,但似乎离普通人还有些距离。不过,现在情况似乎有了一些变化,各大手机厂商们,正在争先恐后地把大模型装进手机里,让AI变得“触手可及”。
在信息时代,我们经常需要从互联网上获取大量的结构化数据。然而,传统的网络爬虫往往需要编写复杂代码和规则来实现数据采集和解析。如今,在苹果公司提供的语音助手Siri中有一个强大功能可以帮助我们轻松完成这项任务——通过使用自定义指令、意图扩展以及快捷方式等工具。
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别(ASR)技术,旨在将人类的语音转换成文本。
现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别,比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面,那么什么是声纹呢?
语音合成是一项重要的人工智能技术,它可以将文本转换为自然流畅的语音,为语音交互应用、辅助技术等领域提供了便利。本文将介绍如何利用AI技术实现自然和多样的语音合成,让你的应用更具人性化和个性化。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - AI Agents(AI 代理) 。
人工智能(AI)是当今世界上最令人振奋的技术之一,而自然语言处理(NLP)则是AI领域的一个引人注目的分支。NLP的目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这项技术正在不断演进,如今,它已经成为各种领域,从商业到医疗保健,都能够利用的强大工具。在本文中,我们将深入探讨NLP的基础知识,探讨其应用领域,以及如何通过代码演示来解锁文本数据的价值。
⚫ 加窗:分帧后,每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多,与原始信号的误差就越大, 加窗就是为了解决这个问题,使成帧后的信号变得连续,并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
2023年是AI实现大爆发的元年,特别是大模型赛道,因为ChatGPT的横空出世,在全世界范围内掀起了一波浪潮。
2024年的电子“春晚”的CES落幕了,四天的展会吸引了超过13万观众的参与,恢复了疫情前的繁华。很多展台之前都排起等待参观的长龙,人头攒动。那些吸引最多人流的站台往往都有个明显的标签——AI。
我在拉斯维加斯泡了四五天,跟踪了展出的大部分小工具、应用程序和概念产品。这些产品既有趣又实用,它们要么以全新的方式利用技术解决了某个特定的问题,要么展示了智能设计或突破性的工程技术。或者,产品的创造者可能先于人看到了未来,并将其实现在你可以触摸、把握、穿戴的物品上,以及你赖以出行、工作、娱乐、保持健康的载体上。可以说,拉斯维加斯CES电子展上出现的趋势为未来一年甚至数年定下了基调。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。
Gemini是谷歌公司推出的一个人工智能大模型,能够在不同平台上运行,并包括三种不同规模的模型:Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano。其中,Gemini Ultra是最大、功能最强大的类别,被定位为GPT-4的竞争对手。2023年12月6日,Gemini的初始版本已在Bard中提供,开发人员版本将于12月13日通过Google Cloud的API提供。据谷歌公司高管称,Gemini Pro的表现优于GPT-3.5,但回避了关于它与GPT-4相比的问题。在八项基准测试中,Gemini有七项结果优于OpenAI通用模型的最新版本GPT-4。
Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里,AI 得到了不断发展和完善,并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
据报道,苹果和谷歌正联手将谷歌生成式人工智能服务 Gemini 整合到 iOS 系统中。彭博社率先报道了这一消息,随后得到了纽约时报的证实。如果交易成功,这将是两家长期在软硬件领域存在竞争关系的科技巨头之间的一次巨大合作。
与此同时,另一边,能够帮助人们处理各项工作的AI Agent已经悄然走入人们的生活。
在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
与此同时,迄今为止最强的Gemini Ultra所加持的聊天机器人Gemini Advanced也在今天正式开放,所有人皆可访问。
随着人工智能技术的不断发展,语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前,AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音,甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能语音助手到自动驾驶汽车,再到医疗诊断系统,人工智能算法正以前所未有的速度改变着我们的世界。本文将带您深入探讨人工智能算法的工作原理,以及它们在现实世界中的应用。
随着GPT的横空出世,AI的应用场景已经无处不在,从智能客服、智能语音助手、智能家居到自动驾驶汽车等,AI正在不断地拓展其应用领域。而随着AI技术的不断发展和完善,其在医疗、金融、教育等领域的应用也将越来越广泛。
在刚刚过去的2023年,人工智能无疑是最耀眼的“科技明星”,特别是AI大模型持续迭代升级,加速落地产业场景,成为发展新质生产力的主要阵地。
生成式人工智能在个人电脑(PC)领域的应用成为新一轮角力之处,当前芯片厂商和 PC 品牌商都十分看好 AI PC 市场。相较于普通的 PC,AI PC 通过在电脑端运行经过压缩和优化的大模型,让用户体验到更多生成式 AI 应用,比如文生图、智能创作。
近日,谷歌发布了110亿参数的全新AI基础世界模型。仅用一张图片,便可生成一个交互式世界,生成的世界“动作可控”,用户可以其中逐帧行动。谷歌将该模型命名为Genie。谷歌表示,Genie开启了“图/文生成交互世界”的时代,还将成为实现通用AI Agent的催化剂。
在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。
2023年,技术领域正在经历着巨大的变革,这一切受到了三个主要驱动力的影响:人工智能(AI)、区块链技术和边缘计算。本文将深入探讨这三个驱动力对技术和行业的影响,并为读者提供在这个时代中持续创新的启示。
起因是拼多多发布了炸裂的Q3财报,导致股价暴涨,甚至接近电商老大哥阿里巴巴的市值。
adb shell ls 后面可以跟一些可选参数进行过滤查看不同的列表,可用参数及含义如下:
随着大语言模型(LLM)在23年的快速发展,大模型逐步收敛为以闭源为代表的ChatGPT和以开源为代表的Llama2。
2月21日,国务院国资委召开的“AI赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会,无疑为中央企业在新一轮科技革命和产业变革中的发展指明了方向。会议强调要将人工智能作为全局工作的重点,这体现了国家对于人工智能产业的重视和期待。
我们的Amazon Alexa虚拟设备项目旨在提供将Alexa添加到任何Linux设备(包括Raspberry Pi板等嵌入式系统)的功能。
深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征,它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。以下是关于深度学习的详细介绍:
2月15日的1600字博文中,Gemini 1.5 Pro被称为「更大、更快、更强」,引发了AI研究者和科技媒体的热烈报道。
高通、AMD、英特尔等上游的芯片厂商,争相喊出了混合AI、终端AI、AI计算等概念,努力向外界讲述终端AI化的想象空间;华为、小米、vivo等手机厂商,纷纷将“大模型”搬到智能手机上,示范了智能助手、AI生图等应用场景;联想代表的PC厂商,也顺势讲出了AI PC的新故事……
随着AI浪潮席卷全球,深刻改变各行各业,AI与硬件,尤其是消费电子,例如手机还有PC的结合愈发让人着迷。2023年9月,英特尔CEO帕特·基辛格在硅谷首次提出了AI PC的概念。
大多数情况下,像Google Home,亚马逊的Echo和苹果的HomePod这样的AI驱动的智能扬声器是相对无害的。它们所做的一般是播放音乐和网络电台,强调即将到来的日历事件,发布外卖订单,提供最新的天气预报等等。但正如本月涉及Alexa演讲者的事件所表明的那样,他们并不完美,他们的不完美使他们容易受到外部攻击。
在主题演讲中,微软 CEO 萨提亚·纳德拉概述了公司在Microsoft Azure、Microsoft Dynamics 365和动力平台、Microsoft 365、Microsoft Gaming方面的愿景以及开发人员将获得的机会。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云