合成数据 基于机器深度学习的交通标志目标识别 TSR的研究成果不仅避免了交通事故，保护了驾驶员，还有助于高效准确地检查道路上的交通标志，从而减少了不必要的人力和资源。此外，它还为无人驾驶和辅助驾驶提供技术支持。因此，基于深度学习的研究工作具有巨大的意义，对我们的日常生活具有不可估量的价值。
AI人工智能 8个免费的AI和LLM游乐场 我们生活在一个巨大创新的时代，开源人工智能模型的突破性进展几乎每周都会公布。这些非凡的发展提供了对未来的一瞥，展示了人工智能的潜力。但是，虽然其中一些模型附带交互式演示，但大多数项目仅共享数据集和模型权重。因此，对于非技术人员来说，亲身体验和探索这些新技术变得具有挑战性。
AI人工智能 使用LlamaIndex构建自己的PandasAI 了解如何利用 LlamaIndex 和 GPT-3.5-Turbo 轻松为 Pandas 添加自然语言功能，以进行直观的数据分析和对话。
AI人工智能 Mojo语言：AI的新编程语言 Mojo是一种编程语言，它将动态语言（如Python）的易用性和灵活性与系统语言（如C++和Rust）的性能和控制相结合。 它通过创新的编译器技术（如集成缓存、多线程和云分发）实现高性能，而自动调整和元编程可实现各种硬件的代码优化。
AI人工智能 2023年人工智能开源项目前20名 人工智能（AI）正在迅速成为现代世界的变革力量，开源项目在这一转型中发挥了重要作用。开源人工智能项目使尖端技术的访问民主化，鼓励该领域专家之间的合作，并能够开发复杂而强大的人工智能解决方案来解决现实世界的问题。
AI人工智能 开源项目如何推进人工智能 人工智能（AI）是过去几年中发展最快的技术之一。基于人工智能的产品，如ChatGPT，在不到两个月的时间里积累了超过100亿用户，取得了破纪录的成功。开发基于人工智能的产品涉及使用多种软件工具，其中一些是开源的。
AI人工智能 5 种 可帮助开发人员提高工作效率的AI 工具 任何高质量的软件背后都有一个由开发人员、设计师、项目经理组成的团队——名单还在继续——他们每个人都在软件开发生命周期中扮演着宝贵的角色。但是，那些谦虚的开发人员，他们自己对应用程序有想法或增强现有应用程序的方法呢？
AI人工智能 五种重要的 AI 编程语言 编码是任何构建 AI 产品的人必备技能。它使您能够将机器学习想法变为现实。学习编码既有趣又充满力量，但也需要时间和精力。你想做的最后一件事就是开始学习一门语言，只是在几周或几个月后才意识到你想要的工作实际上需要一门不同的语言。
AI人工智能 NVIDIA Jetson 项目：机器人足球比赛 足球被认为是世界上最受欢迎的运动之一。而且有充分的理由：动作通常很激烈，游戏结合了玩家的身体素质和技能，观看起来可能会令人兴奋。因此，有人正在努力教机器人游戏的细节也就不足为奇了，包括如何收集球、排位射门、传球和进球。
AI人工智能 推出稳定代码：人工智能辅助编码的新视野 本文探讨了StableCode，这是Stability AI的创新AI产品，旨在提高编码效率和可访问性。它深入研究了其独特的功能、底层技术以及对开发人员社区的潜在影响。
AI人工智能 Flowise AI：用于构建LLM流的拖放UI 围绕大型语言模型（LLM）的炒作正在持续增长，越来越多的公司发布了让人们的生活更轻松的工具。那么，这些工具究竟是什么帮助构建了LLM的世界呢？嗯，其中之一是Flowise AI
AI人工智能 语音 AI 聚焦：用虚拟代理重塑客户服务 虚拟代理或语音助手已经存在了很长一段时间。但在过去的十年中，随着 AI 的使用，它们的实用性和流行性急剧增长。 根据 Gartner 的数据，到 2025 年，虚拟助理将自动完成呼叫中心代理 75% 的任务，而 2021 这一比例为 30% 。这将为联络中心代理和客户带来更好的体验。 从医疗保健到金融服务，人工智能改变了客户服务，使其更加高效和个性化。今天的虚拟代理由 speech AI 技术提供支持，不仅可以在联络中心处理重复的客户请求，还可以帮助人工代理比以往更快地解决复杂问题。
AI人工智能 语音 AI 聚焦：钟摆如何在线抓取有害叙事 全球超过 55% 的人口使用社交媒体，只需单击一下即可轻松分享在线内容。在与他人联系和消费娱乐内容的同时，您还可以发现构成现实生活威胁的有害叙事。 这就是为什么Pendulum的工程副总裁Ammar Haris希望他的公司的人工智能能够帮助客户更深入地了解网上生成的关于他们的有害内容。这些谎言经常像快速移动的野火一样在社交媒体平台上的视频、音频和文本中传播。
AI人工智能 如何创建自定义语言模型 大型语言模型（ LLM ）是这场革命的中心。 LLM 是一种通用的语言理解器，它将人类知识编纂成法典，可以很容易地应用于许多自然语言和编程语言理解任务，开箱即用。其中包括摘要、翻译、问题回答以及代码注释和完成。
AI人工智能 使用自然语言语音命令创建 XR 体验：Mellon 测试项目 Project Mellon 是一个轻量级的 Python 软件包，能够利用语音人工智能的重量级力量 (NVIDIA Riva) 和大型语言模型（ LLM ） (NVIDIA NeMo 服务) 以简化沉浸式环境中的用户交互。 NVIDIA 在环境影响评估 GTC 2023开发人员可以开始测试 Project Mellon ，探索创建由自然语言语音命令控制的免提扩展现实（ XR ）体验。
AI人工智能 探索文本到语音技术的独特应用 当你与虚拟助理互动时，你会发出命令并得到口头回应。为这种生成的语音响应提供动力的技术被称为文本到语音（ TTS ）。 TTS 应用程序非常有用，因为它们为使用辅助设备的用户提供了更大的内容可访问性。使用最新的 TTS 技术，您只需几分钟的音频数据就可以生成合成语音——这非常适合那些失声且录音有限的人。
生成式AI 使用 Alpa 和 Ray 在大型 GPU 集群中高效扩展 LLM 训练 近年来，大型语言模型（ LLM ）的数量激增，它们超越了传统的语言任务，扩展到生成式人工智能这包括像 ChatGPT 和 Stable Diffusion 这样的模型。随着这种对生成人工智能的关注不断增长，人们越来越需要一种现代机器学习（ ML ）基础设施，使日常从业者能够访问可扩展性。
AI人工智能 在 PyTorch 中构建卷积神经网络 神经网络由相互连接的层构建而成。有许多不同类型的层。对于与图像相关的应用程序，您始终可以找到卷积层。它是一个参数很少的层，但应用于大尺寸输入。它之所以强大，是因为它可以保留图像的空间结构。因此，它被用于在计算机视觉神经网络上产生最先进的结果。在这篇文章中，您将了解卷积层及其构建的网络。
AI人工智能 在 PyTorch 中使用 LeNet5 模型进行手写数字识别 深度学习技术能力的一个流行演示是图像数据中的对象识别。用于机器学习和深度学习的对象识别的“hello world”是用于手写数字识别的MNIST数据集。在这篇文章中，您将了解如何开发深度学习模型，以便在 PyTorch 中的 MNIST 手写数字识别任务上实现近乎最先进的性能。
