每日AI值得看--2024-02-22

[CSDN-Ada助手]

① 【机器学习】数据清洗之处理重复点（豌豆射手^:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：根据业务需求和数据特点，可以自定义合并规则。例如，对于时间序列数据，可以根据时间间隔将重复点合并成一个时间段内的数据点；对于地理位置数据，可以根据距离将重复点合并成一个区域内的数据点。如果其他方法无法满足需求，还可以考虑使用自定义损失函数。

② 【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）（QomolangmaH:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：卷积运算是一种在信号处理、图像处理和神经网络等领域中广泛应用的数学运算。在图像处理和神经网络中，卷积运算可以用来提取特征、模糊图像、边缘检测等。在信号处理中，卷积运算可以用来实现滤波器等操作。

③ Pytorch 复习总结 3（ScienceLi1125:[博客] [成就]） [质量分：97；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：本文主要内容为：Pytorch 多层感知机。本文先介绍了多层感知机的用法，再就训练过程中经常出现的过拟合现象提出解决办法。

④ OpenCV（2）（vv不说话:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：img:要绘制直线的图像Start,end: 直线的起点和终点color: 线条的颜色Thickness: 线条宽度。

⑤ 目标检测7-DETR算法剖析与实现（恒友成:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：DETR是的等于2020年05月提交的论文中提出的。论文地址:开源代码：将目标检测问题看成是集合预测的问题，所谓集合预测是指一次输出一张图像中的所有待检测对象。DETR使用来做目标检测，直接预测检测框到检测框中心点归一化的距离。在模型训练时，

⑥ 人工智能深度学习（橙子味冰可乐:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：人工智能人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题深度学习其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题机器学习。

⑦ ai免费写论文工具有哪些？论文免费自动生成器（㊣ ㊣ ㊣ ㊣:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在各种文本、数学、编码和推理基准测试中，包括 MMLU、GSM8K、MATH、Big-Bench Hard、HumanEval、Natural2Code、DROP 和 WMT23，Gemini 的表现均超越了其他所有模型，并改善了最新的最先进成果。

⑧ 国内大语言模型对比评测（三）（程序员张小闯:[博客] [成就]） [质量分：96；难度等级：未知；新鲜技术：96]
摘要：针对国产免费使用的大语言模型，我们基于不同方面的问题去测试模型并给出一个基础结果和主观评价。希望通过该工作以帮助各位读者找到满足自己需求的大语言模型，提高大家的工作学习效率。

⑨ 深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析（deephub:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：在2023年，我们看到了Transformers 在时间序列预测中的一些持续改进，以及llm和多模态学习的新方法。随着2024年的进展，我们将继续看到在时间序列中使用Transformers 架构的进步和改进。

⑩ 多方面论述深度学习的进展（charles遇见:[博客] [成就]） [质量分：92；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：深度学习作为人工智能的重要分支，在多个领域都取得了显著的进展。它通过模拟人类大脑的学习过程，使得计算机能够自动提取特征、识别模式，并与人类进行智能交互。