常见的人工智能技术方向和应用场景有哪些?
比如根据《中国新一代人工智能产业发展2024年》,目前国内人工智能产业技术体系包括大数据和云计算、物联网、智能芯片、自动驾驶、AR/VR、计算机视觉、光电技术、智能推荐、语音识别、区块链、大模型、空间技术、生物识别、网络安全、自然语言处理、具身智能等24个技术类别。而在有些报道中,人工智能技术则主要包括AI芯片...
盘点5大常见的人工智能技术方向和若干应用场景
计算机视觉搭配生物识别技术让人们看到了AI大规模商用的可能。目前计算机视觉凭借在特征提取、图像生成与处理、目标检测、立体视觉等方面的优势,被广泛用于自动驾驶、智能监控、安防巡更、??图片检索、医学影像处理等场景。计算机视觉技术的发展,让AI能力变得可视化,也极大拓展了AI的使用场景,加速推动其赋能千行百业。
中国大模型发展指数(第1期)
智谱清言大模型融合了文本、图像、语音等多种模态信息,能够进行跨模态理解和生成,例如根据图片生成描述性文字,或根据语音生成文本内容,提升了模型的表达能力和泛化能力。三是可解释性。智谱清言大模型内部包含多个注意力机制,这些机制能够识别文本中与当前任务相关的关键信息,并将注意力集中在这些信息上。通过可视化注...
GenAI浪潮下智能硬件如何实现低延时AI语音交互
2、文本/图像/音频/视频的多模态交互:在智能硬件场景,声网的解决方案同样支持文本/图像/音频/视频的组合输入&输出,同时开发者与企业也无需额外集成STT、TTS等模块化组件,一套方案就能快速构建AI实时语音对话服务。3、聚焦关键信息,提升语义理解度:在GenAI场景,能否支持随时打断也成为衡量大模型智能化的重要...
这些手机指纹识别技术,你正在用哪个?
从原理上来说,指纹识别技术本质上属于生物识别技术(biometrics)的一种,因其独特性、稳定性及便捷性等特点,被广泛应用于手机解锁、移动支付等多种场景,并随着技术的迭代而产生不同的类型。而手机实现指纹识别功能需要搭载指纹识别模块,指纹识别的工作过程通常分为三步:采集、处理和匹配。根据采集原理的不同,划分出了...
视频监控使用的主芯片有内置NPU的上市公司【AI】_思想百科
NPU是一种专门处理人工智能任务的硬件加速器,它能够高效地执行神经网络所需的大量计算(www.e993.com)2024年10月18日。在视频监控应用中,NPU可以加速图像识别、人脸识别、行为分析等任务的处理速度,同时降低功耗和延迟。这对于实现边缘计算场景下的实时智能分析至关重要。上市公司及其产品
大模型的经济账怎么算?
二、从大数据到图像识别,再到ChatGPT:AI热潮的风起云涌李丰:从投资的角度来看,可能有一个更长的轨迹。中美都经历了一波与大数据相关的创业热潮,美国在移动互联网时代就起步,中国起步稍晚一些,大概从2009或2010年开始。经过三到五年的发展,大家逐渐建立起了较好的数据基础设施,数据处理、存储与调用的能力大幅提...
多模态人工智能及其应用|智能百科
语音识别:语音识别是多模态人工智能取得重大进展的另一个领域。通过将音频数据与文本和图像的上下文信息相集成,人工智能模型可以实现更准确、更强大的语音识别能力。这项技术可应用于虚拟助理、转录服务、语言翻译和辅助工具,实现跨语言和模式的无缝通信。
AI能写航天类长文甚至论文了?实测橙篇和Kimi|燃料|液氢|液氧|ai|...
对知识和事实绝对准确描述准确是第一位的要求。特别是在航天,无论人类作者还是AI,都需要对专业术语、技术和商业数据,具有准确的理解、分析和运用能力。因为知识基础的宽度比较小,机器学习的训练强度不足,一个AI写作工具是否能具备准确性,是首先需要考察的。
看见的世界,看不见的李飞飞
2018年初,在她的带领下,GoogleCloud发布了AutoML。AutoML提供自定义图像识别系统的自动开发服务,即使是没有机器学习专业知识的小白,只需了解模型基本概念,就能轻松搭建定制化的图像识别模型。至今AutoML的能力还在不断扩充,依然是最强大的快速建模工具。与此同时,对AI技术发展的乐观主义,也令她卷入了一场纷争。2017年,...