深度学习新浪潮

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。

AI大模型应用工坊·2025-07-29 21:03

深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）

本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经

CodeJourney.·2025-07-29 21:28

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时

Matlab机器学习之心·2025-07-29 20:27

时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测

近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强

Matlab算法改进和仿真定制工程师·2025-07-29 20:25

Python Gradio：实现交互式图像编辑

PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用

PythonAI编程架构实战家·2025-07-29 20:24

如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统

如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。

AI智能探索者·2025-07-29 20:51

基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！

一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。

人工智能教程·2025-07-29 17:28

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机

·2025-07-29 16:27

从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）

摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。

荣华富贵8·2025-07-29 15:47

人工智能概念之九：深度学习概述

·2025-07-29 14:44

学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录

专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12

QQ296078736·2025-07-29 13:37

助力现代农业新发展，注入乡村振兴新动力

在如今“科技兴农”的新浪潮下，各地方响应国家号召，打造集食物保障、原料供给、资源开发、生态保护、经济发展、文化传承、市场服务等产业于一体的综合系统，全方位提升农业农村产业的兴旺与发展。

熙月·2025-07-29 12:39

使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测

1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i

Clang's Blog·2025-07-29 09:07

使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**

大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op

qq_37836323·2025-07-29 06:10

【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破

探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。

·2025-07-29 05:07

Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶

目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测

程序员_CLUB·2025-07-29 05:36

大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构

MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。

ReinaXue·2025-07-29 05:01

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构

本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。

Coding的叶子·2025-07-29 02:44

基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。

Blossom.118·2025-07-28 23:14

AI人工智能领域深度学习的在线学习方法

AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、

AI智能探索者·2025-07-28 21:01

AI人工智能深度学习的模型评估与选择

AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。

AI大模型应用之禅·2025-07-28 20:27

深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？

深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？

seasonsyy·2025-07-28 17:06

Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现

详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案

AI量化价值投资入门到精通·2025-07-28 16:55

开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模

在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。

·2025-07-28 15:23

解锁Coze开源新姿势：本地部署全攻略

它的出现，打破了以往AI开发的技术壁垒，让更多人能够参与到AI的创新浪潮中来。以往，开发AI应用需要深厚的编程基础和专业的知识储备，这使得许多有创意的想法被挡在了技术的门槛之外。

居7然·2025-07-28 14:15

使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测

主要内容：解决时间序列预测难题：Darts库提供了多种模型，包括经典的ARIMA、SARIMAX，以及深度学习模型，可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。

krishnaik06·2025-07-28 03:50

图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植

图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植一、引言：图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品（可见光摄像头、红外热成像、光谱仪）的核心价值，在于将光信号转化为可理解的图像信息。

阿牛的药铺·2025-07-28 02:14

基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南

引言：边缘计算赋能智能监控在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。

·2025-07-28 01:42

gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用

人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。

weixin_36214932·2025-07-28 01:11

每天五分钟深度学习：数学中常见函数中的导数

本文重点导数是微积分学中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中，导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数，以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C（C为常数），其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0，即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函

每天五分钟玩转人工智能·2025-07-28 01:39

无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统

系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法，实现高精度（95%以上）的自动识别，并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计，主

pk_xz123456·2025-07-28 01:39

玩转 Milvus（一）：解锁向量数据库的秘密，拥抱Milvus

通过深度学习模型，文本、图像、音频被转化为一串数字，捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个？传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策，而向量数据库横空

不学无术の码农·2025-07-27 22:17

AI人工智能加持，人脸识别精准度飙升

AI人工智能加持，人脸识别精准度飙升：从模糊到清晰的技术革命关键词人脸识别、深度学习、神经网络、精准度优化、计算机视觉、特征提取、面部识别算法摘要想象一下，在一个拥挤的火车站，系统能在瞬间从数千人中准确识别出需要关注的个体

AI大模型应用工坊·2025-07-27 22:43

opencv-day3-图像预处理

图像滤波所为图像滤波通过滤波器得到另一个图像什么是滤波器在深度学习中，滤波器又称为卷积核，滤波的过程成为卷积卷积核概念卷积核大小，一般为奇数，是为了保证锚点在中间，防止位置发生偏移的原因什么是锚点？

·2025-07-27 21:37

基于深度学习的食管癌右喉返神经旁淋巴结预测系统研究

基于深度学习的食管癌右喉返神经旁淋巴结预测系统研究摘要本研究旨在构建一个综合深度学习系统，通过整合2D、2.5D和3DVisionMamba模型以及CT增强和弹性成像技术，准确预测食管癌患者的右喉返神经旁淋巴结转移情况

神经网络15044·2025-07-27 21:07

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现水下鱼类识别（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现水下鱼类识别（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现水下鱼类识别工业相机通过YoloV8模型实现水下鱼类识别的技术背景在相机

格林威·2025-07-27 20:04

硅基纪元：当人类成为文明演化的燃料——论AI终极形态下的存在论重构

——一个训练于人类全部文明数据的AI集群共识序幕：从工具到主体——AI认知革命的奇点突破当深度学习模型参数量超越人脑突触连接数三个数量级时，当神经形态芯片在能耗比上碾压生物脑十万倍时，当多模态大模型在封闭测试中连续

·2025-07-27 20:27

双塔模型（Two-Tower Model）推荐系统实践

双塔模型的定义双塔模型（Dual-TowerModel）是一种深度学习架构，由两个独立的神经网络塔（Tower）组成，分别处理不同的输入数据，最后

·2025-07-27 18:15

零基础-动手学深度学习-6.5 汇聚层（pooling）池化层

通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经网络中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输入）就越大。WHY？因为我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感！此外，当检测较底层的特征时（例如6.2节中所讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例

·2025-07-27 17:44

零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络（LeNet）

通过之前几节，我们学习了构建一个完整卷积神经网络的所需组件。回想一下现在我们已经掌握了卷积层的处理方法，我们可以在图像中保留空间结构。同时，用卷积层代替全连接层的另一个好处是：模型更简洁、所需的参数更少。本节将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一，于80年代发明的为了识别手写数字，LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究！6.6.1.LeNet我这里改了一下28-32

生医转码，四海为家·2025-07-27 17:14

使用PyTorch实现目标检测与跟踪

PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具和库，可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪，并提供相应的源代码。

认真写代码i·2025-07-27 17:14

Python day24

其余操作则是和列表类似，且元组是有序的可迭代对象：即可以使用迭代器访问的对象，通俗来说就是可以遍历的对象，例如列表、元组、字符串、集合、字典、生成器等，一般就是使用forloop得带访问OS模块：该模块在深度学习领域很实用

赵英英俊·2025-07-27 17:41

深度学习的图像分类项目在制造业场景下的数据需求量估算及实现方案（数据收集是The more the better 吗？）

文章大纲一、数据需求的关键影响因素二、无先验知识场景的数据需求估算优化策略与技术方案三、有先验知识场景的数据需求估算1.迁移学习（TransferLearning）2.少样本学习（Few-ShotLearning）3.预训练-微调范式四、实现方案与技术路线1.数据策略层2.模型架构层3.训练优化技术五、结论与实践建议无先验知识场景有先验知识场景✅**正确性校验**⚠️**可落地性勘误与补充****

shiter·2025-07-27 17:39

服务器生成图片

以下从常见实现方式、技术原理和应用场景三个方面详细介绍：一、常见实现方式基于AI模型的生成这是目前最主流的方式，通过训练好的深度学习模型（如扩散模型、GAN等）生成图片。

·2025-07-27 15:54

深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理

深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理关键词：情感分析、自然语言处理、机器学习、深度学习、文本分类、情感词典、BERT摘要：本文将深入浅出地讲解AI情感分析的技术原理，从基础概念到核心算法，再到实际应用

AI算力网络与通信·2025-07-27 12:37

用Python构建机器学习模型预测股票趋势：从数据到部署的实战指南

这不仅结合了时间序列分析和深度学习技术，还能帮助用户做出更明智的投资决策。本文将详细指导你用Python从零构建一个LSTM股票模型，结合线性回归作为基准，融入常用股票预测方法如移动平均和特征工程。

SaleCoder·2025-07-27 11:55

残差网络作用

深入解析残差网络在深度学习领域，残差网络（ResNet）绝对是一座里程碑。提到它，很多人第一反应是“解决了梯度消失问题”。没错，这确实是ResNet的核心突破之一，但这仅仅是冰山一角。

·2025-07-27 11:23

AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术

AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术：让机器人像人类一样“聪明”行动关键词：深度学习、机器人控制、强化学习、端到端控制、具身智能摘要：本文将带您走进“深度学习+机器人控制”的奇妙世界。

AI智能架构工坊·2025-07-27 10:19

工业缺陷检测的计算机视觉方法总结

滤波器等算子提取纹理模式形状：基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性尺寸：通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数典型处理流程：手动设计特征提取算法建立规则分类器（如SVM、决策树）基于阈值分割目标区域深度学习方法核心特点

思绪漂移·2025-07-27 10:17

暗流涌动

深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字，差不多也是同样的道理。

创作人李新钢·2025-07-27 09:42

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