- CMSIS-NN：ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长，预计到2035年将在各个... CMSIS-NN：ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长，预计到2035年将在各个...
- MCUNetV2：面向微型深度学习的内存高效分块推理方法Ji Lin, Wei-Ming Chen, Han Cai, Chuang Gan, and Song Han. 2021. MCUNetV2: memory-efficient patch-based inference for tiny deep learning. In Proceedings of the 35th Inte... MCUNetV2：面向微型深度学习的内存高效分块推理方法Ji Lin, Wei-Ming Chen, Han Cai, Chuang Gan, and Song Han. 2021. MCUNetV2: memory-efficient patch-based inference for tiny deep learning. In Proceedings of the 35th Inte...
- 随着人工智能（AI）的快速发展，AI Agent（智能体）在分布式系统、社交网络、物联网以及多智能体协作系统中的应用日益广泛。复杂网络环境下，节点间交互频繁、关系动态变化，传统的集中式学习方式难以应对这种高动态性和不确定性。因此，研究 AI Agent的自组织学习与适应机制 具有重要意义。 随着人工智能（AI）的快速发展，AI Agent（智能体）在分布式系统、社交网络、物联网以及多智能体协作系统中的应用日益广泛。复杂网络环境下，节点间交互频繁、关系动态变化，传统的集中式学习方式难以应对这种高动态性和不确定性。因此，研究 AI Agent的自组织学习与适应机制 具有重要意义。
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本程序运行配置环境： 人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） # 使用mediapipe进行姿态检测的函数# frame是输入的视频帧，pose是姿态检测对象def mediapipe_detect(frame, pose): im... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本程序运行配置环境： 人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） # 使用mediapipe进行姿态检测的函数# frame是输入的视频帧，pose是姿态检测对象def mediapipe_detect(frame, pose): im...
- 深度学习不再高冷：openEuler下的DL项目实战分享 深度学习不再高冷：openEuler下的DL项目实战分享
- 涵盖图像识别背景、目标检测定义和应用场景。核心算法原理包括R-CNN系列算法（R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN、RPN原理）、YOLO算法（单次检测、候选框机制、单元格概念）以及SSD算法（单次多框检测器、多个Detector & classifier、训练与测试流程）。数据处理模块包含目标数据集标记、数据集格式转换（TFRecords文件、VOC2007数据 涵盖图像识别背景、目标检测定义和应用场景。核心算法原理包括R-CNN系列算法（R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN、RPN原理）、YOLO算法（单次检测、候选框机制、单元格概念）以及SSD算法（单次多框检测器、多个Detector & classifier、训练与测试流程）。数据处理模块包含目标数据集标记、数据集格式转换（TFRecords文件、VOC2007数据
- 情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）中一项重要任务。传统的情感分析主要依赖于文本数据，但在现实应用中，情感往往通过 语言、语音、表情、姿态 等多模态信号共同传达。因此，结合 多模态深度学习 的 AI Agent 在情感理解中具有广阔的前景。 本文将探讨AI Agent如何在多模态情感分析中建模，并通过深度学习方法实现高效的情感识别。 情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）中一项重要任务。传统的情感分析主要依赖于文本数据，但在现实应用中，情感往往通过 语言、语音、表情、姿态 等多模态信号共同传达。因此，结合 多模态深度学习 的 AI Agent 在情感理解中具有广阔的前景。 本文将探讨AI Agent如何在多模态情感分析中建模，并通过深度学习方法实现高效的情感识别。
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- AI时代的新底座：openEuler的人工智能探索 AI时代的新底座：openEuler的人工智能探索
- 在卷积神经网络（CNN）中，激活函数层通过引入非线性变换，使模型能够学习复杂的数据模式（如图像中的边缘、纹理组合等）。没有激活函数，CNN将退化为线性模型，无法解决非线性问题。以下是CNN中常用的激活函数及其特性、应用场景和代码示例的详细解析： 1. 为什么需要激活函数？线性模型的局限性：若仅使用卷积层和全连接层（均为线性变换），堆叠多层网络仍等价于单层线性模型（如 y = W_n...W_... 在卷积神经网络（CNN）中，激活函数层通过引入非线性变换，使模型能够学习复杂的数据模式（如图像中的边缘、纹理组合等）。没有激活函数，CNN将退化为线性模型，无法解决非线性问题。以下是CNN中常用的激活函数及其特性、应用场景和代码示例的详细解析： 1. 为什么需要激活函数？线性模型的局限性：若仅使用卷积层和全连接层（均为线性变换），堆叠多层网络仍等价于单层线性模型（如 y = W_n...W_...
- 随着金融市场的高度复杂化与波动性增加，传统的单一预测方法（如时间序列模型、技术指标分析）往往难以应对多维度的信息流。而人工智能代理（AI Agent）凭借其跨模型的自适应学习能力，逐渐成为金融预测中的核心手段。本文探讨 AI Agent如何融合多种算法（深度学习、强化学习、集成学习等），并通过优化机制提升市场预测的准确率与鲁棒性。 随着金融市场的高度复杂化与波动性增加，传统的单一预测方法（如时间序列模型、技术指标分析）往往难以应对多维度的信息流。而人工智能代理（AI Agent）凭借其跨模型的自适应学习能力，逐渐成为金融预测中的核心手段。本文探讨 AI Agent如何融合多种算法（深度学习、强化学习、集成学习等），并通过优化机制提升市场预测的准确率与鲁棒性。
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- 基于视觉-语言融合的AI Agent跨模态推理机制是未来人工智能的重要方向。它不仅能理解图像和文本，还能在两者之间建立语义联系，实现更强的智能推理能力。通过实战代码展示，我们看到AI Agent能够在多模态场景下做出准确判断。未来的研究将聚焦于提升推理能力和降低计算成本，推动AI Agent更好地服务于现实应用。 基于视觉-语言融合的AI Agent跨模态推理机制是未来人工智能的重要方向。它不仅能理解图像和文本，还能在两者之间建立语义联系，实现更强的智能推理能力。通过实战代码展示，我们看到AI Agent能够在多模态场景下做出准确判断。未来的研究将聚焦于提升推理能力和降低计算成本，推动AI Agent更好地服务于现实应用。
- 推荐系统作为人工智能的重要应用之一，在电商、短视频、社交网络和在线教育等场景中扮演着核心角色。传统推荐方法（协同过滤、基于规则的推荐等）在冷启动问题、数据稀疏性以及实时性方面存在不足。 随着深度学习和AI Agent的融合，智能推荐系统能够实现更强的 自适应优化能力，通过AI Agent的感知、决策与反馈机制不断提升推荐效果。 推荐系统作为人工智能的重要应用之一，在电商、短视频、社交网络和在线教育等场景中扮演着核心角色。传统推荐方法（协同过滤、基于规则的推荐等）在冷启动问题、数据稀疏性以及实时性方面存在不足。 随着深度学习和AI Agent的融合，智能推荐系统能够实现更强的 自适应优化能力，通过AI Agent的感知、决策与反馈机制不断提升推荐效果。
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中 -
一个AI团队帮你写代码：华为云码道Agent Space实战2026/06/25 周四 19:00-21:00
张翰文-华为云码道工程师/郭英旭-青软创新科技集团股份有限公司 软件架构师
本场直播聚焦华为云码道Agent Space两大模式：研发办公、代码开发，亲身体验从需求到代码的AI自动化能力。实操演示基于华为 CodeArts CLI，依托 OpenSpec 规格体系从零搭建业务项目。
回顾中
热门标签