Java中的AI应用

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Toy模板网专属的Java中的AI应用页面上,您将找到与Java中的AI应用相关的文章列表,这些文章覆盖了各个子主题和相关领域。我们希望这些文章能够满足您的需求,并帮助您深入了解Java中的AI应用。

  • 使用Spring Boot和LangChain构建Java中的AI ChatGPT仿制教程

    学习使用 Java 中的 Spring Boot、LangChain 和 Hilla 构建 ChatGPT 克隆。涵盖同步聊天完成和高级流完成。 许多用于 AI 应用程序开发的库主要是用Python或 JavaScript 编写的。好消息是其中一些库也具有 Java API。在本教程中,我将向您展示如何使用Spring Boot、 LangChain 和Hilla构建 ChatGPT 克隆

    2023-10-12
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  • AI大模型应用入门实战与进阶:AI大模型在内容审核中的应用

    内容审核是指对互联网上的内容进行审核的过程,主要包括文本、图像、音频和视频等多种形式的内容。随着互联网的普及和用户生成内容的增加,内容审核的重要性也不断提高。人工审核不能满足需求,因此需要借助人工智能技术来自动化审核。AI大模型在内容审核领域具

    2024-02-22
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  • 线性代数在AI中的应用

    作者:禅与计算机程序设计艺术 人工智能(AI)作为当今技术发展的前沿领域,在近几年中迅速崛起,在各行各业都得到了广泛的应用。这其中,线性代数作为AI算法的基础数学工具,在AI模型的构建、训练和优化中发挥着关键作用。本文将深入探讨线性代数在AI领域的核心应用,帮助读

    2024-04-11
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  • 机器学习与AI:ClickHouse中的机器学习与AI应用

    ClickHouse 是一个高性能的列式数据库,它具有强大的查询速度和实时性能。在大数据场景下,ClickHouse 成为了许多公司的首选数据库。然而,ClickHouse 并不仅仅是一个数据库,它还具有强大的机器学习和AI功能。 在本文中,我们将深入探讨 ClickHouse 中的机器学习和AI应用,揭示

    2024-02-21
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  • FPGA在AI应用中的优势

    前言 随着人工智能和物联网技术的融合,AIoT(人工智能物联网)的概念应运而生,即AI(人工智能)+IoT(物联网)。目前,边缘AI正广泛应用于工业领域,这种技术可以为工业物联网边缘的多传感器分析和机器学习应用提供最低的时延、功耗和成本。在工业领域,当前热门的

    2024-02-06
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(5)

    接上,我们今天来梳理和学习第2步,分析/合成变换的几种方式。 基于RNN架构的方法定义 : 在分析/合成变换中,基于RNN(循环神经网络)架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据(如序列数据)中的模式、结构和依赖关系,并根据这些学习到的特征来进行分析或合

    2024-01-22
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(3)

    接上,本文重点梳理基础架构设计相关的知识。 有损/无损神经数据压缩: 有损神经数据压缩和无损神经数据压缩是两种不同的数据压缩方法,它们在神经科学领域中被广泛应用。以下是它们的定义、应用场景和关键技术: 有损神经数据压缩: 定义:有损神经数据压缩是指

    2024-01-21
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(11)

           目前,视觉数据的智能编码压缩技术仍处于快速发展阶段,其主要发展趋势反映在新架构、新内容和新场景三个维度。以下具体将从隐式神经表示、多模态视觉数据压缩和面向人机混合智能的编码三个方面展开梳理和学习。 隐式神经表示(Implicit Neural Representation

    2024-01-23
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(7)

    目录 一、损失函数在图像压缩中的应用 二、损失函数的常见指标 2.1 感知指标 2.2 经典失真指标 本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。 损失函数用于指导图像压缩算法的优化过程。在设计图像压缩系统时,常用的损失函数包括重构损失(reconstruction los

    2024-01-21
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(10)

    目录 先看2个定义:P帧和B帧 基于层次学习的高效视频压缩技术 基于B帧的B-EPIC方法 今天来学习编码配置优化技术。 在视频压缩中,P帧和B帧都是关键的概念,它们与I帧一起构成了视频压缩的三种基本帧类型。 P帧,即预测帧,是通过充分降低图像序列中前面已编码帧的时间

    2024-01-23
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  • 【AI】深度学习在编码中的应用(6)

    目录 一、熵模型和自适应熵编码 1.1 区别 1.2 联系 二、关于自适应熵模型 前面我们讨论了基础架构设计、分析合成变换,本文来梳理和学习编码的第三步,自适应熵模型。 自适应熵模型和熵编码在概念和应用上有一些区别,同时也存在一定的联系。 1.1 区别 ——定义与目标

    2024-01-25
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  • 线性代数基础概念和在AI中的应用

    线性代数是数学的一个分支,专注于向量、向量空间(也称为线性空间)、线性变换和矩阵的研究。这些概念在数据科学、人工智能、工程学和物理学等多个领域都有广泛应用。以下是这些基本概念的详细解释和它们在数据处理和AI中的应用。 向量 基本概念 :向量是具有大

    2024-04-26
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  • 【AI】深度学习在图像编码中的应用(1)

    视频行业在AI技术的推动下正在经历前所未有的变革,不仅传统的娱乐、媒体、教育等领域得到深度渗透,更在工业、安防、生产办公等垂直市场中开辟出众多新型应用场景。 1. 工业制造 关键技术: 计算机视觉:用于检测生产线上的产品质量、定位异常或故障。 深度学习:

    2024-01-22
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  • “成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用“

    遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境,是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型,在理解和生成人类语言方面表现出了非凡的能力。本文重点介绍ChatGPT在遥感中的应用,人工智能在解释复杂数据、提供见

    2024-04-12
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  • AI大模型应用入门实战与进阶:大模型在舆情分析中的应用

    舆情分析是一种利用大数据技术对社交媒体、新闻报道、博客等来源的文本信息进行分析和评估的方法,以了解社会各方对某个问题或事件的看法和态度。随着人工智能技术的发展,大模型在舆情分析中的应用越来越广泛。本文将介绍大模型在舆情分析中的应用,包括核心概

    2024-02-22
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