Guide du débutant 2023 sur l'aperçu du CV
La vision par ordinateur est un domaine en croissance rapide qui peut élargir vos horizons. À la base, il apprend aux ordinateurs à voir et à comprendre les informations visuelles comme le font les humains. Ce guide complet révélera les concepts de base de la vision par ordinateur, explorera les applications populaires et examinera les tendances futures de la vision par ordinateur. Commençons par les bases. La vision par ordinateur est l'intersection de la science, des mathématiques et de l'intelligence artificielle, créant une symphonie de compréhension visuelle dans ce domaine. Les ordinateurs peuvent extraire des informations significatives à partir d’images ou de vidéos numériques. Des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et le divertissement ont été complètement transformés par la magie de la vision par ordinateur
Concepts de base de la vision par ordinateur : percer les secrets des données visuelles
Pour vraiment comprendre la vision par ordinateur, nous devons maîtriser certains concepts de base. Comme vous pouvez l’imaginer, les données visuelles brutes sont comme un territoire inexploré dans lequel nous devons naviguer. Grâce à la représentation et au traitement des images, nous pouvons convertir ces images dans un format que l'algorithme peut traiter. Mais on ne peut pas s'arrêter là ! Nous devons plonger dans l’océan de pixels et utiliser des techniques d’extraction et de détection de caractéristiques pour découvrir des modèles et des structures cachés. Enfin, nous devons utiliser certains algorithmes avancés, tels que la reconnaissance et le suivi d'objets, pour apprendre à la machine à reconnaître et à suivre des objets en temps réel
Classification d'images et détection d'objets : les merveilles des étiquettes et des emplacements
Tâches de classification d'images. C'est comme un jeu consistant à attribuer des balises aux images et à les trier en différentes catégories. Nous y parvenons grâce à des algorithmes d’apprentissage supervisé, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) étant la vedette du spectacle, performants sur une variété de tâches de reconnaissance d’images. Mais nous ne nous arrêtons pas seulement aux étiquettes ! La détection d'objets passe au niveau supérieur, non seulement en trouvant des objets dans les images, mais aussi en les localisant.
Segmentation d'image et segmentation d'instance : limites et plus encore
Défis et limites de la vision par ordinateur : le chemin difficile vers la perfection
Amis, parlons du problème. La vision par ordinateur est peut-être époustouflante, mais elle comporte également des défis. Des conditions d'éclairage complexes et des angles de vision différents peuvent rendre notre algorithme moins précis. N’oubliez pas les occultations et le désordre dans les images, ils peuvent nous causer des maux de tête. Mais ce ne sont pas tous les problèmes auxquels nous sommes confrontés. Les considérations éthiques et les préjugés dans les systèmes de vision par ordinateur nécessitent notre attention. Nous devons veiller à ce que les résultats soient justes et impartiaux. Après tout, nous recherchons la perfection !
Tendances futures de la vision par ordinateur
L'avenir de la vision par ordinateur est très prometteur. Les modèles génératifs et les techniques de synthèse d’images progressent rapidement, permettant aux ordinateurs de générer des images réalistes et détaillées. De plus, l’IA explicable et l’explicabilité commencent à gagner du terrain, nous permettant de comprendre le processus par lequel les algorithmes prennent des décisions. La combinaison avec d’autres technologies révolutionnaires telles que la perception 3D et le traitement du langage naturel propulsera la vision par ordinateur vers de nouveaux sommets. Les opportunités pour l’avenir sont infinies !
Conclusion : Libérer le véritable potentiel de la vision par ordinateur
Mes amis, la vision par ordinateur a parcouru un long chemin, mais son voyage est loin d'être terminé. Depuis ses débuts jusqu’à la transformation des industries à travers le monde, elle continue d’évoluer et continue de démontrer des réalisations étonnantes. Les progrès de la vision par ordinateur sont étonnants. À mesure que nous avançons, nous devons relever le défi de garantir que les applications de la vision par ordinateur soient éthiques et justes. Libérons pleinement le potentiel de ce grand domaine et utilisons des machines haute définition pour façonner le monde futur
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
