• 機器人自主導航技術：原理深度解析與實戰(zhàn)代碼概覽

    在智能化浪潮席卷全球的今天，機器人自主導航技術作為核心驅動力之一，正引領著工業(yè)自動化、服務機器人及無人駕駛等多個領域的革新。這項技術使機器人能夠在復雜多變的環(huán)境中，無需人為干預即可自主識別路徑、規(guī)避障礙物，并準確到達目的地。本文將深入探討機器人自主導航的原理，并通過代碼示例展現(xiàn)其實現(xiàn)過程。

  • 嵌入式開發(fā)構建可靠軟件系統(tǒng)的案例分析

    嵌入式開發(fā)，作為電子工程和計算機科學的交匯點，對軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率提出了極高的要求。本文將結合具體案例，深入探討嵌入式開發(fā)中的可靠方法論，為開發(fā)者提供一套系統(tǒng)化的指導原則。

  • 生成式人工智能推動數(shù)字化轉型變革

    在當今數(shù)字化時代，生成式人工智能正以其獨特的魅力和強大的功能，成為推動數(shù)字化轉型變革的關鍵力量。它不僅為企業(yè)帶來了前所未有的機遇，還在多個領域發(fā)揮著重要作用。

  • 理解神經(jīng)網(wǎng)絡，第一部分什么是神經(jīng)網(wǎng)絡

    人工智能(AI)是為了模仿人類的認知能力而設計的,它的許多應用都是受我們的五感--視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺的啟發(fā)。在艾省, 想象力 與計算機視覺相對應,使機器能夠解釋圖像和視頻。 聽到 由自然語言處理(NLP)和語音識別系統(tǒng)復制,使AI能夠理解和生成人類的語音。 接觸 通過觸覺反饋和機器人來模擬,這有助于機器人對物理互動作出反應。盡管不太先進, 品味 和 聞到 通過原子能機構驅動的化學分析和食品及香味應用傳感器進行探索。

  • 人工智能零信任從一開始就建立安全

    隨著人工智能(AI)繼續(xù)革命性的產(chǎn)業(yè),其在關鍵應用中的作用繼續(xù)指數(shù)增長。所有這些創(chuàng)新帶來了越來越多的關注--我們?nèi)绾伪３諥I系統(tǒng)的安全?與傳統(tǒng)應用程序不同的是,人工智能處理的是高度敏感的數(shù)據(jù)、復雜的模型和不適合傳統(tǒng)安全措施墻內(nèi)的龐大網(wǎng)絡。建立在確定的網(wǎng)絡周界內(nèi)的信任基礎上的傳統(tǒng)安全模式,在保護人工智能工作流的高度分布、動態(tài)和敏感性質方面證明是不夠的。在人工智能的背景下,敏感數(shù)據(jù)、復雜模型和分布式系統(tǒng)相互交叉,零信任提供了一種前瞻性的整體安全方法。

  • 線性規(guī)劃概念、公式和解決方法介紹

    約束是解決優(yōu)化問題必須滿足的要求.它們被表示為線性不等式或涉及決策變量的方程。制約因素可能來自各種來源,如可用資源、預算限制、時間限制或有形法律。在線性規(guī)劃問題中,約束可分類如下:

  • 制定優(yōu)化大型語言模型的策略

    大型語言模型 改變了自然語言處理(NLP) 通過生成類人的文本,回答復雜的問題,分析大量的信息,以令人印象深刻的準確性。從客戶服務到醫(yī)學研究,他們能夠處理各種各樣的詢問并做出詳細的答復,這使他們在許多領域都具有無價之寶。然而,隨著LLMS用于處理更多的數(shù)據(jù),它們在管理長文檔和高效檢索最相關的信息方面遇到挑戰(zhàn)。

  • 2025年界定軟件開發(fā)的5種AI趨勢

    隨著2025年的臨近,軟件開發(fā)正處于一個變革時代的高峰。人工智能將繼續(xù)以驚人的速度發(fā)展,開發(fā)者將掌舵創(chuàng)造創(chuàng)新的以人工智能為動力的解決方案,以改變產(chǎn)業(yè)。

  • 安全部署LLMS與OWAS需要注意的10個要點

    生成人工智能的采用正在加快步伐。僅僅10個月前相比,執(zhí)行率翻了一番,65%的受訪者說他們的公司經(jīng)常使用AI。對現(xiàn)有企業(yè)產(chǎn)生破壞性影響的承諾--或以新的和更有利可圖的方式向市場提供服務--正在推動這方面的許多興趣。然而,許多采用者還沒有意識到眼前的安全風險。

    智能應用
    2025-01-15
    LLMS OWAS

  • 促進可解釋的自然語言生成技術、挑戰(zhàn)和應用

    自然語言生成是從會話代理到內(nèi)容生成的應用的核心。盡管取得了一些進展,但之前的系統(tǒng)往往是"黑匣子",使開發(fā)者和用戶對其決策過程不確定?？山忉尩腁I(XAI)通過使nlg模型更具可解釋性和可控制性來彌補這一缺口。

  • 符號化在LLMS中的作用有關系嗎

    大型的語言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經(jīng)成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語言的一個重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個很容易被忽視的過程: 符號化 .本文將解釋什么是符號化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。

  • 管理人工智能開發(fā)人員的軟件工程團隊

    不管它的行業(yè)如何,每個組織都有一個AI解決方案,正在致力于AI集成,或者在其路線圖中有一個計劃。雖然開發(fā)人員正在接受發(fā)展所需的各種技術技能的培訓,但高級領導必須側重于整合這些努力并使之與更廣泛的組織協(xié)調(diào)一致的戰(zhàn)略。在本文中,讓我們回顧一下整個AI產(chǎn)品環(huán)境。我們將確定組織可以在哪些領域增加重要的客戶價值,開發(fā)開發(fā)人員的必要技能,利用現(xiàn)代人工智能開發(fā)工具,以及構建團隊以提高效率。

  • 理解神經(jīng)網(wǎng)絡，第二部分神經(jīng)網(wǎng)絡的類型

    神經(jīng)網(wǎng)絡的類型

  • 理解神經(jīng)網(wǎng)絡，第三部分神經(jīng)網(wǎng)絡和人工智能

    神經(jīng)網(wǎng)絡與人工智能transformer主要差異

  • 利用人工智能和數(shù)據(jù)庫技術刺激創(chuàng)新

    本文全面概述了近年來在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)領域取得的進展,包括關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫。它概述了數(shù)據(jù)庫技術的現(xiàn)狀,確定了將影響未來數(shù)據(jù)庫管理的新興技術,并討論了今后可能的研究和發(fā)展方向。在不斷變化的技術環(huán)境中,數(shù)據(jù)庫管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數(shù)據(jù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長,對更高效、可伸縮和安全的數(shù)據(jù)庫解決方案的需求變得至關重要。

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