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首页标签机器学习

#机器学习

实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题

从“单例模仿”到“多面融合”,视觉上下文学习迈向“团队协作”式提示融合

CoovallyAIHub

在人工智能领域,让模型具备 “看几个例子就能学会新任务” 的能力,一直是研究者追求的目标。这种在自然语言处理中已趋成熟的上下文学习(In-Context Lea...

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Prodigy AI标注工具v1.18更新详解

用户11764306

此页面列出了 Prodigy 的历史变更。每当有新的更新可用时,都会向购买时指定的邮箱地址发送邮件通知。然后您可以通过个人下载链接下载新版本。如果您的免费升级已...

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还在用“网格”预测深度?浙大新方法让你直接“函数调用”,打破分辨率枷锁!

CoovallyAIHub

深度估计是计算机视觉的基石,广泛应用于自动驾驶、机器人、AR/VR等领域。传统深度估计方法一直受限于一个根本性约束:它们只能在预设的离散像素网格上输出深度。

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基于市场设计的FBA容量管理新系统揭秘

用户11764306

新的“由某中心履约”(FBA)系统通过应用市场原则,赋予卖家更多的透明度和控制权,以管理其在该中心庞大履约网络中的容量。

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qKnow 知识平台核心能力解析|第 01 期:知识图谱怎么建才不乱?先把图谱模型设计清楚

吴同

很多用户在使用知识图谱产品时,习惯先上传文档、直接开始抽取,结果往往会遇到这样的问题:抽取结果杂乱、关系混乱、后续难以用于问答和分析。

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人工智能之核心基础 机器学习 第十八章 经典实战项目

咚咚王

《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本】 (登封大数据 (Francois Choliet)) (Z-Library)》

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生物医学数据革命与机器学习新机遇

用户11764306

3 Questions: On biology and medicine’s “data revolution”

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计算机视觉的 2026:从“堆算力”竞赛,到“省算力”智慧

CoovallyAIHub

正如论文最后所展望的,这项工作不仅有望推动更强大AI模型的发展,也期待能启发机器学习与更广泛领域之间的跨学科合作。

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视频超分辨率如何提升跨视角行人识别?让监控画面“看清”每一个人

CoovallyAIHub

在城市的天空与地面之间,无数摄像头正默默记录着行人的轨迹。但你是否想过,当一个模糊的身影从无人机画面中掠过,我们如何在地面监控中准确找到同一个人?这正是跨视角行...

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智能文档处理(IDP)技术深度解析

用户11764306

IDP不是单一的模型或API调用。它是一个结合了机器学习、NLP、计算机视觉、人类反馈以及越来越多的大型语言模型(LLMs)的分层架构。

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如何构建你自己的机器学习方法论

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 构建一套适合自己的机器学习方法论是每个ML从业者和企业的核心竞争力...

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从 ML 到 DL:什么时候该升级

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 在机器学习的演化过程中,从传统机器学习(ML)升级到深度学习(DL...

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机器学习在安全领域的真实用法

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 机器学习在安全领域的应用已经从理论研究走向了工业界实践,成为现代安...

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计算模拟与AI驱动的人体心脏研究新突破

用户11764306

牛津大学教授布兰卡·罗德里格斯坚信,利用计算机建模和仿真技术,有望在心内科患者的诊断、治疗和护理领域引发重大突破。

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人工智能之核心基础 机器学习 第十七章 Scikit-learn工具全解析

咚咚王

《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本】 (登封大数据 (Francois Choliet)) (Z-Library)》

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Python自然语言处理的技术未来与架构演进

用户11764306

视频:https://www.youtube.com/watch?v=YDAgQO1DX0Q

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AI数据投毒技术详解与风险分析

用户11764306

但它也日益成为人工智能(AI)领域中的一个问题——尤其是对于像ChatGPT和Claude这样的大型语言模型。事实上,某中心AI安全研究所、艾伦图灵研究所和An...

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对抗样本与鲁棒性问题:安全视角下的攻防实战

安全风信子

作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-09 来源平台:GitHub 摘要: 对抗样本是机器学习安全领域的核心问题,攻击者通过精心设计的微小扰动...

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