✍创作者：全栈弄潮儿🏡个人主页：全栈弄潮儿的个人主页🏙️个人社区，欢迎你的加入：全栈弄潮儿的个人社区📙专栏地址：AI大模型OpenAI最新发布的GPT-4，在聊天机器人的功能上取得了显著的改进。虽然GPT-4仍处于早期阶段，但有传言称该模型的新版本ChatGPT-4.5将于2023年年中发布。ChatGPT-4.5预计将在GPT-4的基础上进行改进，并进一步提升聊天机器人的能力。在GPT-4中最重要的升级之一是其除了文本外还能分析图像的能力，这对于聊天机器人的未来具有巨大的影响。因此，我们可以期待ChatGPT-4.5在图像处理方面有更强大的功能。这意味着聊天机器人将能够理解和回答与图像相关的
这一篇内容将围绕语音识别与合成方向，继续为大家带来相关技术解析。“风物长宜放眼量”。面向人机交互更加自然流畅的未来，智能语音技术进展如何？该走向何方？以下内容根据讯飞研究院杰出科学家潘嘉在NCMMSC2022上的主题演讲《科大讯飞语音技术前沿进展》整理。技术专业度：⭐⭐⭐⭐⭐目录语音识别1、主流框架均为自回归端到端建模2、提出基于文本语音统一空间表达的非自回归ASR框架3、进一步提出多元语义评价的多任务学习框架语音合成1、提出SMART-TTS2、虚拟音色生成语音识别主流框架均为自回归端到端建模当前，基于自回归方式的端到端建模已经成为语音识别的主流框架。主要包含Attention-basedE
AI；预训练模型技术总结与进展(更新中)目录预训练模型技术1.系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成(1)、OpenAI提出PALMS数据集构建和模型微调方法(2)、PercyLiang、李飞飞等学者提出基础模型概念(3)、DeepMind发表语言模型社会危害评估论文2.超大规模预训练模型研发竞赛进入白热化阶段(1)、谷歌研发万亿规模预训练模型SwitchTransformer(2)、智源发布超大规模智能模型悟道1.0/2.0(3)、微软、英伟达发布预训练模型Megatron-Turing(4)、DeepMind发布预训练模型Gopher(5)、其他企业持续研发超大规模预训练模型
近日市调机构TrendForce预估今年韩国面板企业主导的OLED电视出货量增速将只有27%，大幅低于去年一倍多的增速，原因是中国面板企业推动的miniLED电视出货量步入高速增长阶段。一、QLED与OLED之争以后者胜出前几年高端电视存在QLED电视技术和OLED电视技术之争。QLED电视由三星主导，TCL加盟，由于QLED电视技术基于现有的液晶面板技术改进而来，成本更低，技术更成熟，因此QLED电视销量增长迅速，2020年QLED电视出货量达到800万，居于领先地位。OLED电视则由LG主导，在2007年前后LG和三星几乎同时研发出OLED技术，LG将OLED技术面向电视行业发展，三星则将
摘要：高可靠低时延通信（URLLC）是5G三大应用场景之一，为推动其产业发展，首先介绍国内外URLLC标准制定现状及未来演进路线，梳理我国不同应用场景对时延、可靠性的业务需求，再从技术实现和产业落地的角度，详述我国URLLC关键技术的研发现状和技术试验规划，最后提出URLLC产业推进策略建议。关键词：5G；高可靠低时延通信；关键技术；研发试验；产业推进策略0 引言ITU定义的5G三大应用场景分别为，增强移动宽带（EnhancedMobileBroadband，eMBB）满足连续广覆盖和热点高容量场景需求[1]；超高可靠低时延通信（UltraReliableandLowLatencyCommun
从智慧医疗到万物互联，从无人驾驶到关乎我国未来发展的“新基建”，自2019年全球5G商用启动后，5G就步入了发展“快车道”;2022年继续保持快速稳定的增长态势，在网络建设、人口覆盖、终端形态等方面发展势头强劲，在技术标准、产业创新、融合应用等领域取得显著进展。整体发展情况商用范围不断扩展。全球正式进入5G时代已满4年，超过90个国家和地区的200余家运营商已宣布提供5G业务(含固定无线和移动服务)，商用范围从主流发达地区向欠发达地区不断拓展。欧洲、亚太、北美是5G网络建设先发地区，主要国家和地区基本实现商用;南亚、东欧、中南美洲、非洲等地区陆续进行5G网络部署与预商用。全球5G商用情况如图1
如何入门GPT并快速follow当前的大语言模型LLM进展？自从去年chatGPT悄悄发布，OpenAI发布的GPT系列工作也变得炙手可热，而基于此，各家公司/实验室百家争鸣，纷纷发布自己的工作，可以说每天都有新的进展。在当前的情况下，要如何入门GPT系列生成模型，并快速跟进SOTA进展，对生成式语言模型形成自己的认知体系，是一个很有价值的问题。只有在理解之后才有可能做到技术创新和应用，才有可能有更进一步的上层应用创新创业。目录
据2020年美军相关网站的最新报道，美国陆军和海军正在研究如何将更多的物联网设备引入作战领域，海军正在努力开发自己的航海物联网舰队，陆军正将物联网技术带入战场。“战场物联网（IoBT）”一词开始越来越多地出现在了相关新闻报道及学术期刊及会议录中。当前，美军有关军种都在独立推进相关IoBT项目，但是他们也都面临着巨大的挑战，其中，最大的挑战就是如何应对IoBT带来的各种网络安全威胁和风险。一引 言随着云计算、大数据、移动通信、先进传感器技术及人工智能等新一代信息和通信技术的快速进步，物联网（IoT）技术不断取得新的突破，其作用也日益凸显。除了商业应用之外，物联网对于推动现代防御和战争的作用也越来
参考文献：基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展-赵朗月声明此文章仅为作者阅读学习记录，如有错误欢迎指正交流，如果对你有帮助还望点赞支持，谢谢！文章目录声明摘要1、传统图像处理方式2、基于机器学习的缺陷检测方法2.1无监督学习2.1.1.无监督特征学习2.1.2.聚类2.1.3.密度估计3.2有监督学习3.2.1非概率模型3.2.2概率判别模型3.2.3生成模型3、缺陷检测中的深度神经网络3.1缺陷检测中的分类网络3.2缺陷检测中的检测网络3.3缺陷检测中的分割网络3.3.1语义分割3.3.2实例分割3.4轻量级深度神经网络4、数据集摘要给出了缺陷的定义、分类及缺陷检测的一般步骤，阐述传统方法
目录一、做技术的为什么要会沟通二、沟通三原则（一）用户意识（二）导向行动（三）闭环思维三、最后的话一、做技术的为什么要会沟通 我从事基层IT及管理工作，在工作中，许多同事只注重技术，不重视沟通，闷头苦干，结果经常导致南辕北辙，事情不顺畅。 具体表现在其他部门同事不理解我们做的工作，我们说的话他们听不懂，他们不知道要配合我们做什么，处理工作的过程中缺乏沟通，做完了没有反馈。 这不怪他们，这是由我们的技术思维决定的，我们总是想当然的认为他们跟我们同一个技术水平，而且乐观的认为他们能看一眼就明白该怎么做。 为了改变这种现状，我们该怎么做能够让事
