【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏对抗生成网络（GANs）综述1、生成
目录导读家谱树——大模型的前世今生数据——大模型的力量源泉
LLMs：《ASurveyonEvaluationofLargeLanguageModels大型语言模型评估综述》翻译与解读导读：该文章首先介绍了人工智能（AI）对机器智能的专注，并探讨了评估AI模型的方法。随后，重点介绍了大语言模型（LLMs）的背景和特点，以及它们在自然语言处理、推理、生成等各类任务中的表现。文章还详细探讨了现有的评估基准和评估方式，包括自动评估和人工评估。在总结部分，突出了LLMs在不同任务中的成功与失败案例，并提出了未来评估LLMs的挑战与机遇，包括设计AGI基准、完整行为评估、鲁棒性评估、动态演进评估、可信度评估等。该文章为评估和提升AI模型提供了全面概述和指导。LL
开放隐私计算编者按数据要素的流通共享与协同应用是数字时代中数据要素市场培育的核心内容，数据安全共享技术能够有效实现数据的安全共享，避免“数据孤岛”现象、隐私泄露事件等.本文对国内外数据安全共享技术研究成果及进展进行了全面综述.首先，概述了数据安全共享技术的发展与演进历程，然后从技术特点、解决问题、优缺点等方面对比分析了现有数据安全共享解决方案，并总结了其依赖的关键技术及面临的风险挑战；其次，讨论了数据安全共享技术在电力能源交易、电力物联网、电动汽车等能源电力领域典型场景的应用，为能源电力领域数据合规与治理提供新的思路与启示；最后，展望了数据安全共享技术在能源电力领域应用的未来研究方向及发展前景
声明：本文仅分享个人见解，不构成投资建议。本文转载自公众号【GenesiSee】，原文发布时间：2023年01月18日原文链接：ZK｜零知识证明研究综述近10年来，区块链技术快速发展，隐私和扩容成为了区块链领域极其受关注的两个方向。零知识证明技术因其在区块链领域的隐私保护和扩展能力上的优势逐渐进入大众视野。零知识技术可以让开发者既能利用以太坊等底层区块链的安全性，又能提高dApp的交易吞吐量和速度，同时保护用户隐私。本文将从基本概念、理论发展、主流算法、开源库、典型应用等方面展开，对零知识证明技术进行相关梳理。01｜基本概念零知识证明（Zero-KnowledgeProof）实质上是一种涉及两
第二个：识别原理架构说明-Tesseract的识别步骤大致如下：1.连通区域分析,检测出字符区域区域（轮廓外形）,以及子轮廓。在此阶段轮廓线集成为块区域。（itissimpletodetectinversetextandrecognizeitaseasilyasblack-on-whitetext，outlinesaregatheredtogether,purelybynesting,intoBlobs.）2.由字符轮廓和块区域得出文本行（Blobsareorganizedintotextlines），以及通过空格（字符间距）识别出单词。固定字宽文本（fixedpitch）通过字符单元分割出单
Title:OcclusionHandlinginGenericObjectDetection:AReviewAbstract:Thesignificantpowerofdeeplearningnetworkshasledtoenormousdevelopmentinobjectdetection.Overthelastfewyears,objectdetectorframeworkshaveachievedtremendoussuccessinbothaccuracyandefficiency.However,theirabilityisfarfromthatofhumanbeingsdue
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2021年是一个重要的历史节点，数字化时代正在席卷全球各个角落。大数据、云计算、区块链等新兴技术带动着各行各业的变化与革命，机器学习（ML）、深度学习（DL）、强化学习（RL）等AI技术也越发成熟。随之而来的，伴随着人工智能应用的日益广泛，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都需要跟上这种快速发展的脚步。作为一名技术人，如果想要在这些领域有所建树，就必须有一颗理解AI、深度学习、ML、DL、RL等知识的心，以及良好的逻辑思维能力、协作精神和开拓创新精神。在这个大时代背景下，业内需要具备优秀的公共关系、交流沟通、项目管理、团队合作、资源分配能力、
此前，小编为大家整理过一篇BT与IT融合的综述文章 ?深度学习在生物科学领域的应用，这次姐妹篇来咯！《ComputersinBiologyandMedicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用（癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器）中的问题；同时提供了该领域潜在的研究可能性和未来的举措。机器学习（ML）已被广泛应用于解决各种复杂的挑战，如医疗、金融、环境、营销、安全和工业等各领域。ML方法的特点是能够检查许多数据并发掘其相关性，提供解释，并识别模式。ML可以帮助提高许多疾病的
遥感多模态参考：FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyKeywords：multimodalremotesensing文章目录遥感多模态AbstractIntroductionTaxonomy1.Multi-sourceAlignment1.1SpatialAlignment1.2TemporalAlignment1.3Cross-elementAlignment1.4RelatedworkandChallenges2.Muti-sourceFusion2.1Homogeneou
