暂无搜索历史
词向量(Word Vector)或词嵌入(Word Embedding)是自然语言处理(NLP)中的一项基础技术,它允许我们将自然语言中的词汇表示为实数向量。这...
关系抽取(Relation Extraction, RE)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,其主要目的是从文本中识别实体(entities)之间的预定...
实体抽取(Named Entity Recognition, NER)技术,在自然语言处理(NLP)领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有...
在人工智能领域,知识推理技术是一个不断发展的重要分支,它关注于如何让计算机系统使用预先定义的知识库进行逻辑推理,以解决复杂问题。这种技术基于一系列成熟的理论和方...
在人工智能和大数据时代,知识图谱作为连接广泛领域知识的桥梁,已经成为信息组织和智能检索的关键技术。知识图谱通过将现实世界中的实体及其相互关系以图形的形式进行结构...
沉浸式阅读器旨在让每个人都能更轻松、更方便地阅读。 让我们看一下沉浸式阅读器的一些核心功能。
此体系结构中的大多数资源使用基本定价层或消耗定价层。 消耗定价基于使用量,这意味着你只需为使用的部分付费。 完成本文将收取一定费用,但费用极少。 完成本文后,可...
在现代机器学习和深度学习的世界里,优化算法扮演着核心角色。它们是推动算法向预期目标前进的引擎,无论是在精度、速度还是效率方面。但随着技术的发展,我们越来越多地面...
人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)是模仿生物神经网络(如大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于估计或逼近那些无...
在 Azure 门户中转到你的资源。 可以在“资源管理”部分找到“终结点和密钥”。 复制终结点和访问密钥,因为在对 API 调用进行身份验证时需要这两项。 可以...
生成学习(Generative Learning)在机器学习领域中占据了重要的位置。它通过学习数据分布的方式生成新的数据实例,这在多种应用中表现出了其独特的价值...
GPT-4 Turbo with Vision 是 OpenAI 开发的一个大型多模态模型 (LMM),可以分析图像,并为有关图像的问题提供文本回应。 它结合了...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口(API)模型。它允许开发...
自动微分(Automatic Differentiation,简称 Autograd)是深度学习和科学计算领域的核心技术之一。它不仅在神经网络的训练过程中发挥着...
机器翻译(Machine Translation, MT)是人工智能领域的一项关键技术,旨在实现不同语言之间的自动翻译。自从20世纪中叶首次提出以来,机器翻译已...
人脸识别技术作为一种生物识别技术,在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段,每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
在深度学习方法主导目标检测之前,滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式,我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络...
图像分类,作为计算机视觉的一个基础而关键的领域,其历史可以追溯到20世纪60年代。早期,图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术,如边缘检测和颜色分析。这些方法...
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以...