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- 聚类算法中的聚类效果评估问题
- 聚类算法中的聚类效果评估问题，需要具体代码示例聚类是一种无监督学习方法，通过对数据进行聚类，将相似的样本归为一类。在聚类算法中，如何评估聚类的效果是一个重要的问题。本文将介绍几种常用的聚类效果评估指标，并给出相应的代码示例。一、聚类效果评估指标轮廓系数（SilhouetteCoefficient）轮廓系数是通过计算样本的紧密度和与其他簇的分离度来评估聚类效
- 人工智能 . 科技周边 1732 2023-10-10 13:12:11
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- 图像去噪技术中的边缘保留问题
- 图像去噪技术是数字图像处理领域研究的重要方向之一。其目标是消除图像中的噪声，提取出更清晰、更真实的图像信息。在图像去噪过程中，边缘保留是一个重要的问题。边缘是图像中物体和背景之间的界限，通常包含着图像中的重要信息。保留边缘在图像处理中至关重要，因为它可以保持图像的细节和结构，并防止图像过度平滑导致失真。在图像去噪中，边缘保留有两个主要的挑战：第一是如何准确的
- 人工智能 . 科技周边 1443 2023-10-10 12:57:03
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- 文本情感分类中的情感倾向性问题
- 文本情感分类中的情感倾向性问题，需要具体代码示例【引言】随着社交媒体和在线评论的普及，人们对文本情感分析越来越感兴趣。情感分类是一种研究文本情绪的方法，可以帮助我们理解人们对特定话题的情绪倾向。在文本情感分类中，情感倾向性问题是一个重要的研究方向。本文将探讨情感倾向性问题，并提供一些具体的代码示例。【情感倾向性问题】情感倾向性问题是指我们需要判断文本中的情绪
- 人工智能 . 科技周边 1196 2023-10-10 12:53:08
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- 数据增强技术对模型训练效果的提升问题
- 数据增强技术对模型训练效果的提升问题，需要具体代码示例近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的突破，但在某些场景下，由于数据集规模较小，模型的泛化能力和准确性难以达到令人满意的水平。这时，数据增强技术就能发挥其重要作用，通过扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。数据增强（dataaugmentation）是指通过对原始数据进行一系列转换和
- 人工智能 . 科技周边 2593 2023-10-10 12:36:23
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- 更通用、有效，蚂蚁自研优化器WSAM入选KDD Oral
- 深度神经网络（DNNs）的泛化能力与极值点的平坦程度密切相关，因此出现了Sharpness-AwareMinimization(SAM)算法来寻找更平坦的极值点以提高泛化能力。本文重新审视SAM的损失函数，提出了一种更通用、有效的方法WSAM，通过将平坦程度作为正则化项来改善训练极值点的平坦度。通过在各种公开数据集上的实验表明，与原始优化器、SAM及其变体相比，WSAM在绝大多数情形都实现了更好的泛化性能。WSAM在蚂蚁内部数字支付、数字金融等多个场景也被普遍采用并取得了显著效果。该文被KDD'
- 人工智能 . 科技周边 910 2023-10-10 12:13:09
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- 机器学习模型的可解释性问题
- 机器学习模型的可解释性问题，需要具体代码示例随着机器学习和深度学习的快速发展，越来越多的应用场景中使用的是黑盒模型，如深度神经网络和支持向量机等。这些模型在解决各种问题时具有很强的预测性能，但其内部的决策过程却很难被解释和理解。这引发了机器学习模型的可解释性问题。机器学习模型的可解释性是指能够清晰、直观地解释模型的决策依据和推理过程。在某些应用场景中，我们不
- 人工智能 . 科技周边 1265 2023-10-10 10:28:46
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- 语音识别技术中的音频质量问题
- 语音识别技术中的音频质量问题，需要具体代码示例近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在实际应用中，语音识别系统常常面临音频质量问题，这严重影响了系统的准确性和可靠性。本文将重点探讨语音识别技术中的音频质量问题，并提供一些具体代码示例。首先，音频质量问题对语音识别系统的影响主要体现在两个方面：语音信号的清
- 人工智能 . 科技周边 1068 2023-10-10 10:25:11
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- 基于深度学习的图像攻击检测中的准确度问题
- 基于深度学习的图像攻击检测中的准确度问题引言随着深度学习和图像处理技术的迅猛发展，图像攻击也日益变得复杂和隐蔽。为了保障图像数据的安全性，图像攻击检测成为了当前研究的焦点之一。尽管深度学习在图像分类和目标检测等领域取得了许多重大突破，但其在图像攻击检测中准确度仍然存在一定问题。本文将就该问题进行讨论，并给出具体的代码示例。问题描述目前，针对图像攻击检测的深度
- 人工智能 . 科技周边 977 2023-10-10 09:58:41
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- 图像语义分割中的边界一致性问题
- 图像语义分割是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目标是将图像中的每个像素标记为不同的语义类别。边界一致性是图像语义分割中的一个关键问题，即确保分割结果中的物体边界清晰、准确。在图像语义分割中，常见的方法是使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）对图像进行特征提取和分类。但是，由于CNNs的特性，很容易出现分割
- 人工智能 . 科技周边 1590 2023-10-10 09:52:42
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- 面部识别技术的权重调整问题
- 面部识别技术是近年来人工智能领域中备受关注的一个热门研究方向。它利用计算机视觉和模式识别技术，通过分析人脸图像中的特征，实现对人脸的自动识别和认证。然而，在实际应用中，面部识别技术依然面临着一些挑战，其中之一就是权重调整问题。权重调整是指在面部识别技术中，不同的特征在特征提取过程中所占的权重是可以调整的。正确地调整特征权重，可以提高面部识别的准确性和鲁棒性。
- 人工智能 . 科技周边 1187 2023-10-10 09:39:27
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- AI 大模型数据标注“民工”月入不过 5000 元，单价从5毛降到4分
- IT之家10月9日消息，AI大模型是近年来人工智能领域的热门话题，它们可以实现各种令人惊叹的功能，如生成逼真的文本和图像，或者与人类进行流畅的对话。但这些大模型的背后，却有着一群默默无闻的数据标注员，他们每天为了给原始数据添加标签而辛苦工作，为AI技术提供训练所需的海量数据。图源Pixabay数据标注员们的工作并不容易，他们需要面对乏味的任务、低收入、长期的不稳定性和随时可能被替代的风险。他们是人工智能技术发展的基石，却很少受到关注和尊重根据《Tech星球》的报道，数据标注员们采用最原始的计件制
- 人工智能 . 科技周边 1137 2023-10-10 09:13:02
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- 智能推荐系统中的数据偏差问题
- 智能推荐系统中的数据偏差问题，需要具体代码示例随着智能技术的迅猛发展，智能推荐系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。无论是在电商平台上购物，还是在音乐、电影等娱乐领域中寻找推荐，我们都可以感受到智能推荐系统的直接影响。然而，随着数据量的增大，智能推荐系统中的数据偏差问题也逐渐显现出来。数据偏差问题指的是由于样本数据的不均衡分布或者个性化偏好的存在导致
- 人工智能 . 科技周边 1576 2023-10-10 09:00:11
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- 图像增强技术中的对比度调整问题
- 图像增强是指通过各种技术手段，改善图像质量和视觉效果的过程。对比度调整是图像增强中的一个重要步骤，它通过调整图像中不同灰度级之间的差异程度，使图像更加鲜明、清晰。本文将探讨在图像增强中对比度调整的问题，并提供具体的代码示例。在进行对比度调整时，常见的方法包括直方图均衡化和对比度拉伸，通过这些方法可以在不丢失图像细节的情况下增强图像的对比度。首先，我们介绍直方
- 人工智能 . 科技周边 2058 2023-10-10 08:27:16
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- 新的标题：大疆推出重量仅249克的Mini 4 Pro无人机，搭载4K60FPS HDR功能
- 大疆宣布推出全新的大疆Mini4Pro，为业余无人机飞行员和摄影师带来了一款全新的相机无人机。DJIMini4Pro是大疆22年型号的继任者，但在拍摄方面具备更多的多功能性和更先进的技术，同时保持了249克的机身重量DJIMini4Pro采用了1/1.3寸CMOS传感器，并且配备了新的图像处理平台，其中包含了双原生ISO融合技术。这种技术结合了不同ISO级别的拍摄，以获得更好的细节和动态范围DHIMini4Pro以4800万像素拍摄，使用4合1四拜耳像素合并，像素尺寸为2.4μm，在其f/1.7
- 人工智能 . 科技周边 1841 2023-10-10 08:21:08
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- 数据集质量对模型性能的影响问题
- 数据集质量对模型性能的影响问题及代码示例摘要在机器学习和数据科学领域，数据集的质量对模型性能具有重要影响。一个高质量的数据集能够提供准确、全面的数据，从而能够帮助模型更好地进行学习和预测。本文将探讨数据集质量对模型性能的影响，并给出相应的代码示例，帮助读者更好地理解和应用。引言随着大数据时代的到来，数据集的质量已经成为影响模型性能的一个关键因素。一个高质量的
- 人工智能 . 科技周边 2539 2023-10-10 08:09:18
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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