面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 信通院 行业大模型【原创版4篇】目录（篇1）一、引言  二、大规模预训练模型技术概述  1.定义与特点  2.发展历程  三、大规模预训练模型技术在行业中的应用  1.应用领域  2.具体应用案例  四、大规模预训练模型技术的挑战与应对策略  1.数据隐私和安全 ...

化学气相沉积法制作梯度折射率光学材料的详细介绍化学气相沉积法制作梯度折射率光学材料的 详细介绍主讲人： 主讲人：陈庆德 专业：09光信息科学与技术 专业：09光信息科学与技术 指导老师： 指导老师：石市委  化学沉积法定义----化学气相沉积 定义 化学气相沉积(Chemical vapor deposition,简称 化学气相沉积 ，简称CVD)是反 是反 应物质在气态条件下发生化学反...

研究基于人工智能的磁场反演技术随着科技的不断进步，人工智能已经成为科学领域的热门话题之一。在这个数字化的时代，人工智能也开始逐渐涉足到地球物理领域，为地球科学的研究和探索带来了新的一步。其中，基于人工智能的磁场反演技术是目前较为热门的研究方向之一。什么是磁场反演技术？磁场反演技术，简而言之就是通过磁场观测数据，推断地球深处的物理性质。当我们在地球表面观察磁场时，地球内部产生的磁场不断干扰观测结果，...

岩土力学参数反演及其在隧道工程中的应用隧道是一种重要的交通基础设施，减少了城市道路交通压力，方便人们的日常出行。而隧道工程的施工则需要深入研究地质力学，因为隧道施工过程中会受到地质条件的影响，不同地质条件的隧道施工难度也有所不同。而岩土力学参数反演技术恰好可以帮助工程师更好地了解地质条件，从而在隧道工程中得到更精确的应用。岩土力学参数反演指的是通过采集地下岩土资料，利用一定的数学方法，计算获得岩土...

基于机器学习的图像匹配与视频检索研究随着信息技术的飞速发展，人们对图像和视频的检索需求不断增加。然而，由于图像和视频数据庞大、复杂多样，并且缺乏结构化的标注信息，传统的图像和视频检索方法存在一定的局限性。而基于机器学习的图像匹配与视频检索技术，为我们提供了一种新的解决方案。基于机器学习的图像匹配和视频检索技术，是指通过机器学习算法对图像和视频进行特征提取和匹配，从而实现快速、准确的检索。其中，图像...

Java实现基于深度学习的图像识别技术案例研究深度学习技术在近年来取得了显著的进展，尤其在图像识别领域取得了令人瞩目的成就。本文将介绍一个基于深度学习的图像识别技术案例，并使用Java进行实现。一、背景介绍在数字化时代，图像在我们生活中的重要性愈发凸显。然而，由于图像数据的复杂性和多样性，传统的图像识别方法往往面临着挑战。深度学习技术以其在大规模数据处理和复杂模型训练方面的优势，成为解决图像识别难...

医学影像识别技术的实验研究一、背景医学影像识别技术是医学领域中的一项重要技术。它可以通过对影像数据的处理和分析，提供医学诊断、等方面的帮助。而随着人工智能技术的不断发展，医学影像识别技术的应用也越来越广泛。二、医学影像识别技术的分类1. 图像分类技术图像分类技术主要通过对图像进行分类，实现对疾病、异常等特征的检测和诊断。例如，对于乳腺癌的检测，可以通过对乳腺摄影图像进行分析，实现对患者的诊断。...

大数据中的机器学习算法优化和模型构建技术研究随着信息时代的到来，数据的规模和速度呈指数级的增长，这也同时促进了大数据和人工智能技术的发展。在大数据背景下，机器学习算法成为了数据分析与建模的重要手段，其优化和构建技术研究也逐渐引起了广泛关注。正则化研究背景和意义一、机器学习中的优化方法在机器学习中，优化方法是指对某一目标函数进行最大或最小化的算法，常用的优化方法有梯度下降法、牛顿法和共轭梯度法等。针...

基于机器学习的光学字符识别技术研究光学字符识别技术（Optical Character Recognition，OCR）是一种通过使用机器学习算法来识别和提取图像中的文字信息的技术。这一技术已经在各种领域得到广泛应用，例如文字扫描、图书数字化、自动驾驶、自动化文档分类和智能语音助手等领域。一、研究背景随着数字化时代的到来，人们对大量纸质文件的需求以及对信息处理效率的要求不断增加。纸质文件转换为数字...

大模型参数高效微调技术原理综述(七)-最佳实践、总结正则化综述在上述综述中，我们已经介绍了大型模型参数高效微调的多种技术原理。在这篇文章中，我们将总结一些最佳实践，以帮助研究人员和开发者更好地应用这些技术。首先，为了高效微调大型模型的参数，我们应该采用分布式训练的策略。使用多个GPU或多台机器来并行训练模型可以大大加快训练速度。可以使用高级的分布式训练框架，如TensorFlow的分布式训练模块，...

深度学习中的RNN、LSTM和GRU模型优化研究深度学习是近年来在人工智能领域取得重大突破的热门领域之一。在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种重要的模型，它能够处理序列数据，并在自然语言处理、语音识别和机器翻译等任务中取得优秀的性能。然而，传统的RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列数据上的表现。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型被提...

鲁棒主成分分析关键技术研究及应用    鲁棒主成分分析关键技术研究及应用    鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis, RPCA）是一种用于处理数据中的异常值和噪声的技术，它通过将数据分解为低秩和稀疏部分，能够有效地提取出数据中的主要信息。在实际应用中，鲁棒主成分分析被广泛应用于图像处理、视频分析、信号处理等...

数据挖掘中的算法鲁棒性分析数据挖掘是一门通过从大量数据中提取出有用信息和模式的技术。在数据挖掘的过程中，算法鲁棒性是一个非常重要的概念。算法鲁棒性指的是算法对于数据中的噪声、异常值以及其他不完美的情况的处理能力。在本文中，我们将探讨数据挖掘中的算法鲁棒性分析。正则化项鲁棒性首先，算法鲁棒性在数据挖掘中的重要性不言而喻。在现实世界中，数据往往是不完美的，包含噪声和异常值是很常见的情况。如果算法对这些...

算法鲁棒性    近年来，越来越多的企业和组织开始应用算法技术。算法技术的应用范围从智能家居，金融风控，医学诊断，自动驾驶，无人机到智能搜索引擎，都是算法技术发挥作用的方面。算法技术应用了更多的强大功能，使得数据处理更加高效率。然而，随着算法技术应用的普及，算法鲁棒性问题也逐渐暴露出来，成为影响算法技术发展的关键因素。    算法鲁棒性指的是算法在不同情况下...

2023-11-11目录•引言•语音增强技术概述•基于改进型谱减法的语音增强算法•算法优化与改进•实验验证与比较•结论与展望正则化改进算法引言研究背景与意义语音信号处理在生活中的应用越来越广泛，如语音识别、语音通信等。然而，在实际的语音信号中，往往存在噪声干扰，这会严重影响语音识别和通信的质量。因此，对语音信号进行增强处理显得尤为重要。谱减法是一种经典的语音增强方法，它通过减去估计的噪声谱来提高语...

人脸识别技术的性能改进与优化策略人脸识别技术是一种基于面部图像或视频进行身份验证和识别的生物识别技术。随着科技的不断进步，人脸识别技术的应用越来越广泛，例如安全监控、人脸支付、门禁系统等。然而，人脸识别技术在实际应用中仍然面临一些挑战，例如光照条件、遮挡、年龄差异等因素会导致性能下降。因此，改进和优化人脸识别技术的性能至关重要。为了改进和优化人脸识别技术的性能，以下是几个策略：1. 多特征融合正则...

近年来，人工智能(artificial intelligence,AI)结合大数据的分析方法在医学图像领域得到长足发展并拥有强劲发展势头，截至目前为止，基于深度学习的图像识别系统已经覆盖病灶检测、病理诊断、放疗规划以及术后预测等几乎全部临床阶段，逐渐成为医生诊断的重要辅助技术手段[1]。其中一些样本量充足且易得的疾病诊断系统如基于X线的肺部筛查[2]、乳腺钼靶筛查[3]和基于CT影像的肺结节检测模...

论文技术使用中的算法改进与创新思路随着科技的发展，论文技术使用已经成为了学术研究中不可或缺的一部分。而在论文技术使用中，算法的改进与创新思路更是至关重要的。本文将探讨在论文技术使用中，如何进行算法改进与创新思路的探索。一、算法改进的重要性在论文技术使用中，算法的改进对于提高研究的准确性和效率至关重要。传统的算法可能存在一些不足之处，例如运算速度较慢、准确性不高等问题。因此，改进算法是提高论文技术使...

高维统计模型中的参数估计与推断技术研究与优化在统计学中，参数估计与推断是一项重要的技术，用于从给定的数据中推断出隐含的参数并进行合理的推断与预测。在高维统计模型中，参数估计与推断技术的研究与优化具有重要意义。本文将探讨高维统计模型中参数估计与推断技术的研究现状和优化方法。首先，我们需要了解高维统计模型与低维统计模型之间的差异。传统的低维统计模型假设变量的个数远小于观测数据的个数，而高维统计模型则相...

形式化验证笔记2.2 形式化方法简介 正则化工具箱形式化方法是一类基于数学的用于精确化规范说明、开发和验证软件和硬件 系统的多种方法的总称[28]。对软件和硬件设计使用形式化方法是为了通过利用 适当的数学分析方法，来保证设计的正确性、可靠性和健壮性。 形式化方法一般可以分为形式化规范说明(Formal Specification)和形式化 验证(Formal Verification)两大类。其中...

2024智能大数据ppt全新目录•智能大数据概述•数据采集与预处理技术•机器学习算法在智能大数据中应用•数据挖掘技术在智能大数据中应用•可视化技术在智能大数据中应用•智能大数据挑战与未来发展趋势智能大数据概述定义与发展历程定义智能大数据是指通过先进的数据处理技术和人工智能技术，对海量、多样化、快速变化的数据进行高效、准确、智能的分析和处理，以揭示数据背后的规律、趋势和洞察，为决策、创新和发展提供有...

基于线性判别分析的图像分类和识别技术研究近年来，随着数字图像处理技术的日益成熟，图像分类和识别技术已经成为了计算机视觉领域中的一个重要问题。无论是安保领域的人脸识别、数字图书馆中的图像检索，还是智能家居中的人体识别等等，都离不开图像分类和识别技术的支持。因此，如何有效地实现图像分类和识别成为了计算机视觉领域中的一个热点问题之一。线性判别分析是一种经典的分类和降维算法，它的主要思想是通过最大化类之间...

图像超分辨率还原方法研究近年来，随着人工智能领域的不断发展，图像超分辨率还原方法也得到了越来越广泛的研究和应用。简单来说，图像超分辨率还原就是通过一些数学算法，让最初低分辨率的图像能够以更高的分辨率进行显示。这个技术的应用范围极广，包括但不限于摄影、医学、军事、游戏等领域。在早期的研究中，主要采用的是插值算法。插值算法就是通过已知的像素点来推算出未知像素点的值，这种方法简单易懂，但是会造成图像的模...

车道线系数跟踪方法 github正则化相位跟随代码车道线系数跟踪是自动驾驶和车辆识别技术中的一个重要问题。通过对车道线系数的跟踪，可以帮助车辆实现自动驾驶，提高行车安全性，提高交通效率。因此，车道线系数跟踪方法在自动驾驶和汽车识别技术中具有重要意义。在Github上，有许多车道线系数跟踪方法的开源项目，通过这些项目，可以学习到最新的跟踪方法和技术。本文将对Github上的车道线系数跟踪方法进行梳理...

正则化目的模型压缩技术与模型优化的区别与联系在机器学习领域，模型压缩技术和模型优化是两个非常重要的概念。它们分别从不同的角度对模型进行改进和优化，以便提高模型的性能和效率。本文将从理论和应用的角度，探讨模型压缩技术与模型优化的区别与联系。模型压缩技术是指通过一系列方法来减少模型的大小和复杂度，以便在硬件资源受限的情况下能够更好地部署和运行模型。常见的模型压缩技术包括剪枝、量化、蒸馏等。剪枝是指通过...

1  研究背景近年来，AIGC（AI Generated Content）技术已经成为人工智能技术新的增长点。2023年，AIGC开启了人机共生的时代，特别是ChatGPT的成功，使得社会对AIGC的应用前景充满了期待。但AIGC在使用中也存在着诸多的风险隐患，主要表现在：利用AI生成不存在的虚假内容或篡改现有的真实内容已经达到了以假乱真的效果，这降低了人们对于虚假信息的判断力。例如，...

曲线拟合法的理论与分析    曲线拟合法是一种常用的方法来逼近所测量的曲线，以及对拟合后的曲线拟合形状的分析。维度拟合技术为曲线拟合提供了另一种实用的策略。它可以用来确定和实现空间拟合,计算曲线拟合精度,特征提取,及自动形态识别等目的。    曲线拟合法的基本原理包括样本准备，曲线拟合算法选择、拟合技术及参数设置等。样本准备是指输入数据处理，采样数据不能太多...

模型鲁棒性评估与优化第一章：引言    1.1 研究背景在机器学习和人工智能的发展过程中，模型的鲁棒性评估和优化一直是重要的研究方向。鲁棒性是指模型对于输入数据中的噪声和干扰具有较好的适应能力，能够在复杂环境中保持较好的性能。对于现实应用场景中的机器学习模型来说，鲁棒性是非常重要且必要的特征。    1.2 研究目的本文旨在探讨模型鲁棒性评估与优化方法，为提...

lora正则化原理LORA正则化原理什么是LORA正则化原理？LORA（Long Range）是一种低功耗宽区域网络技术，它的正则化原理是一种用于数据传输的调制解调技术。LORA正则化原理基于扩频技术，通过在信号中加入众多相干的子信号，以提高数据的可靠性和传输距离。LORA正则化原理的基本原理•数据扩频：LORA将原始数据信号通过众多的码片序列进行扩频。每一个码片序列都是由基带信号与伪随机码片序列...

电阻抗成像技术算法研究及matlab仿真电阻抗成像技术算法研究及Matlab仿真摘要：电阻抗成像技术是一种用于非侵入式生物医学成像的方法，能够通过测量生物组织中的电阻抗分布来获取其中可能存在的异常情况。本文将以电阻抗成像技术算法研究及Matlab仿真为主题，详细介绍电阻抗成像的原理、算法发展及Matlab仿真的过程，并探讨电阻抗成像技术在生物医学领域的应用潜力。1. 引言   ...