Lin Chen Xi2023年11月20日5 分鐘GoogLeNet:卷積神經網路的新境界CNN作為深度學習的核心模型,其中GoogLeNet作為一個具有創新性的卷積神經網路模型,通過引入多尺度特徵檢測的概念,顯著提高了圖像識別的準確性和效率,GoogLeNet基本架構、多尺度特徵檢測的原理和應用,在圖像處理和計算機視覺領域取得了重大突破。
Lin Chen Xi2023年5月15日4 分鐘深度學習驅動的創新力量:AI的新時代深度學習的誕生和演進為人工智慧領域帶來了巨大的突破,從最初的感知器到如今的深層神經網絡,它不斷演進和發展,推動了人工智慧的發展和應用,深度學習的應用涵蓋了圖像處理、語音識別、自然語言處理等眾多領域,為我們提供了更智能、更便捷的技術解決方案
Edgar Mueller2023年4月28日5 分鐘Python、Scrapy自動化爬取網路數據隨著網路資訊的爆炸性增長,爬蟲技術成為了獲取網路數據的主要手段之一。許多公司和組織需要大量的數據以支援其業務決策,而手動獲取這些數據是耗時且費力的。這就是為什麼自動化網路爬蟲技術變得如此重要。Python和Scrapy是最常用的自動化網路爬蟲工具之一。...
Edgar Mueller2023年4月2日7 分鐘人工智慧類型—弱人工智慧vs強人工智慧weak AI vs. strong強人工智慧和超人工智慧之間的界限並不清晰,超人工智慧一詞常與強人工智慧混用,表示一個高度發展且超越人類的人工智慧形態,超人工智慧的概念在科學家、哲學家和科幻作家中引起了廣泛的討論和想像。尼克·博斯特羅姆於2014年出版的《超智能時代》一書探討了超人工智慧對人類社會和文明的可能影響