神经网络是一类仿生算法，通过连接不同的节点（即神经元），实现信息的传递和处理。每个神经元都能接收多个输入信号，经过加权求和后通过激活函数产生输出。神经网络最早于20世纪40年代提出，但直到深度学习技术兴起，才得以广泛应...

全景成像系统在最近几年显著发展，这促进了多种全景视觉应用的产生。由于全面的360°视场，全天候全景图在感知周围环境时提供了更丰富的视觉线索，在广泛的场景理解任务中，使环境数据的捕获更加完整和沉浸，这对深入的场景理...

从实现方式来看，AI 包含多种技术，如机器学习（包括监督学习、无监督学习等）、深度学习（利用深度神经网络）、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人技术等。...

人工智能（AI）是一个涵盖广泛领域的技术词汇，近年来受到了越来越多的关注和应用。然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些...

随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐渗透到我们生活的方方面面。无论是手机拍照的自动美颜功能，还是无人驾驶汽车的障碍物识别，都离不开计算机视觉的支持。那么，什么是计算机视觉？它又有哪些应用呢？接下来，让我们一起走进...

随着深度学习在各个领域的应用日益广泛，模型的规模和复杂性不断增加，传统的单机训练在计算效率上已难以满足需求。并行与分布式深度学习通过将计算任务分配到多台机器或多个GPU上，大大提升了模型训练速度，是应对大规模深...

模型压缩是指利用数据集对已经训练好的深度模型进行精简，进而得到一个轻量且准确率相当的网络，压缩后的网络具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署再受限的硬件环境中。...

在信息爆炸的时代，新闻生成与校对成为了一个重要的应用场景。通过深度学习技术，我们可以实现自动化的新闻生成和校对，提高新闻生产的效率和质量。本文将介绍如何使用Python和深度学习框架实现一个智能新闻生成与校对模型...

在数字营销领域，广告创意的质量直接影响广告的效果和转化率。随着人工智能技术的发展，深度学习在广告创意生成方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Python实现一个智能广告创意生成模型，详细讲解数据准备、模型构...

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。在电影制作与剪辑领域，深度学习技术也展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的深度学习模型，用于智能电影制作与剪辑。我们将使用...