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顶易百纳十一出游交流会！参与赢社区周边好礼~

一年一度的十一国庆节即将来临今年一如既往，中秋+国庆，8天假期大家是不是早就开始在计划十一去哪玩呀？不过，每逢节假日，旅游景点定是人山人海那对于节假日出游，大家有什么想法呢？小伙伴们快来活动下留言分享一下吧！点此链接参与活动留言！！！可以是以往游玩景点的“辛酸史”/你的假期旅游计划/好玩景点推荐此外平台将从留言用户中选取点赞数最多的前5名用户赠送周边小礼品：马克杯/帆布袋(注意：点赞数低于20不参

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浏览 27 易百纳技术社区
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在社区活跃了那么久的老朋友们，如果易百纳技术社区给您提供了一些帮助，是不是也该向身边的好友推荐一下社区呢？大家一起交流学习呀~活动时间：2023.9.21-2023.10.21活动规则：邀请新用户在社区注册，并完成新手任务，推荐者即可领取奖励。新手任务包括：发布一篇原创技术专栏/回答10个问题/上传5个资料，任选一项。活动奖励：邀请 1 个新人并完成新手任务，推荐用户可获取：30E币；邀请 5 个

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海思

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Python人工智能：基于sklearn的特征选择方法的详细总结

一、特征选择概述与数据集的获取1. 特征选择概述特征选择是将原始数据转换为能够更好地表征模型属性特征的过程。sklearn具有的数据预处理库Preprocessing库与降维方法库Dimensionality reduction，能够很好的实现特征选择相关工作。在特征选择过程中通常会遇到特征之间具有相关性、特征与标签无关、特征太多/太少等问题。对此，特征选择的目的通过解决这几个方面的问题，以达到降

Python 人工智能

浏览 6 Uncle
电商搜索推荐算法系列-序列模型- DIN

前言电商搜索推荐场景，算法过程一般分为4步：召回/粗排/精排/重排。一般业务级别的场景只要召回和精排就可以了，更复杂的可能有粗排和重排，但多数是卷，普通的小公司投入ROI是很低的，没有必要。召回阶段：在搜索中，召回算法来保证搜索相关性，召回的商品和用户的query需要相应匹配，这里更多的是短文本相关性技术。在推荐场景召回主要是保证用户的兴趣召回，主要包括CF，Swing，Simrank，deepM

算法

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Python人工智能：基于sklearn的K-means聚类算法的详细总结

一、K-means聚类算法简介1. 聚类算法聚类算法又称为无监督分类，其目的是根据数据的属性将数据划分为若干个类组（簇），通常用于但所数据的结果和分布等信息。比如，根据某些用户的消费信息，将用户划分为不同类型的消费群体。聚类算法的应用场景通常分如下内容：(1) 数据降维；(2) 矢量量化(Vector Quantization)；(3) 将高维数据压缩为列向量，常用于图像、声音、视频等非结构化数据

人工智能 Python 算法

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MilliMobile是一个小型的自动驾驶机器人，仅由光和无线电波供电

华盛顿大学的研究人员创造了MilliMobile，这是一种微小的自动驾驶机器人，仅由周围的光或无线电波供电。它大约是一分钱的大小，可以无限期地使用收集的能量运行携带传感器的小型移动机器人可以执行诸如捕捉气体泄漏或跟踪仓库库存等任务。但是移动机器人需要大量的能量，而电池作为典型的电源，限制了它们的使用寿命，并引发了环境问题。研究人员已经探索了各种替代方案:在昆虫身上安装传感器，在附近放置充电垫，或者

人工智能机器人

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Meta首席执行官马克·扎克伯格启动了专注于人工智能和虚拟现实的开发者大会

2023年9月27日星期三，Meta首席执行官马克·扎克伯格在这家科技巨头在加州门洛帕克举行的Connect开发者大会上发表讲话。该公司两年前更名为Meta，预计将推出下一代虚拟现实耳机Quest 3，并可能讨论人工智能聊天机器人和其他工具和功能，周三，Meta首席执行官马克·扎克伯格为这家科技巨头的Connect开发者大会拉开了序幕，会议的重点是虚拟现实、增强现实和人工智能。该公司两年前更名为M

人工智能

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人工智能的未来是广阔、深沉、巨大的

用于对红色圆圈和蓝色菱形同心环进行分类的两个网络。（a）具有3个神经元的单层隐藏层网络，用于对多面体包含1个单纯形的同心环进行分类;（b）具有6个神经元的单层隐藏层网络，用于对多面体由4个单纯形组成的同心环进行分类。显然，单纯形的数量是ReLU网络比多面体数量更有意义的复杂度度量当我们开始探索生成人工智能（AI）如何在我们的日常生活中发挥作用时，ChatGPT吸引了公众。在后端，科学家们正在不断

人工智能

浏览 20 小菜很菜
从物理学到生成式 AI：用于高级模式生成的 AI 模型

研究人员推出了一系列新的物理启发生成模型，称为PFGM++，它统一了扩散模型和泊松流生成模型（PFGM），以实现更好的模式识别目前正处于流行话语顶峰的生成型人工智能，预示着一个简单转变为复杂的世界——在这个世界里，简单的分布演变成复杂的图像、声音或文本模式，使人工智能变得惊人的真实。想象力的领域不再仅仅是抽象的，因为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员已经将创新的人工智能

人工智能 AI

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一种基于强化学习的无人机覆盖路径和充电规划方法

覆盖路径规划场景，agent需要找到一条轨迹，覆盖其视野范围内的所有绿色区域，不飞到障碍物中，并在蓝色着陆区充电无人驾驶飞行器(uav)，通常被称为无人机，已经被证明在解决广泛的现实问题方面是无价的。例如，它们可以协助人类送货、环境监测、电影制作和搜救任务。虽然无人机的性能在过去十年左右有了很大的提高，但它们中的许多仍然具有相对较短的电池寿命，因此它们可能在完成任务之前耗尽电力并停止运行。因此，最

深度学习

浏览 29 哈哈哈哈
基于深度学习框架的离网DOA估计

需要高分辨率的远距离目标探测场景在雷达感知任务中，有必要估计源的到达方向（DOA），以实现各种应用，如目标检测、跟踪和成像。特别是对于汽车毫米波雷达来说，其要求是实现高速的远距离目标检测。因此，对DOA估计的实时性和超分辨率能力提出了更高的要求。对于这种情况，基于深度学习的DOA估计方法具有独特的优势。然而，大多数现有的基于DL的方法都使用网格上的方法，这导致了网格失配问题，并限制了它们的估计精度

深度学习

浏览 18 小菜很菜
解决面部识别中的肤色偏差

常见人脸数据集上的肤色分布。散点图中的每个点都对应于数据集中的一个 im- age 样本。肤色阈值为值 60（浅色与深色），色调阈值为值 55◦（红色与黄色）人工智能面部识别系统无处不在。它被用来解锁我们的手机，允许进入办公楼，并作为机场的安全措施对我们进行筛查。监控摄像头可以追踪我们走过的每一步。商场用摄像机监视我们，以确保我们不会带走货物。面部识别也用于我们的安全:医院和养老院依靠面部识别来确

人工智能人脸识别

浏览 21 小菜很菜
新方法帮助AI使用2D图像导航3D空间

照片是二维的，但自动驾驶汽车和其他技术必须在三维世界中导航。研究人员开发了一种新方法，帮助人工智能（AI）从2D图像中提取3D信息，使相机成为这些新兴技术的有用工具。“现有的从2D图像中提取3D信息的技术很好，但还不够好，”一篇论文的合著者、北卡罗来纳州立大学电气和计算机工程副教授Tianfu Wu说。“我们的新方法称为MonoXiver，可以与现有技术结合使用，并使其更加准确。”这项工作对自动驾

AI

浏览 26 Mary
使用深度陀螺仪传感器估计人脸方向的有效方法

深度陀螺仪传感器收集人脸的3D点云数据以及人脸方向信息。它用于训练深度学习分类模型，然后准确估计人脸方向近年来，人工智能在各种技术的发展和进步方面显示出巨大的潜力。一个很好的例子是面部方向估计，它可以应用于防止分心驾驶的驾驶员辅助系统、防止考试作弊的方法以及创建三维（3D）虚拟化身的软件。传统的面部方位估计技术可以识别面部的特征部位，包括鼻子、眼睛和嘴巴，并检测它们的运动。然而，这种基于二维（

传感器深度学习

浏览 22 一亿
ChatGPT AI通过语音提示变得健谈

开发ChatGPT的公司周一表示，将向长期局限于书面提示的生成式人工智能(AI)平台添加语音和图像功能。OpenAI表示，付费版本的功能允许用户与人工智能对话，甚至可以“展示”他们正在谈论的内容。OpenAI在一篇帖子中说:“语音和图像为你的生活提供了更多使用聊天技术的方式。”“在旅行时拍下一个地标的照片，并就它的有趣之处进行实时对话。”这些新功能的应用实例包括:拍摄冰箱内部的照片，以获得食谱建议

ChatGpt AI

浏览 28 Ocean
研究人员找到了从静止图像和无声视频中获取音频的方法

随着视频通话在远程和混合工作场所的时代变得越来越普遍，“静音”和“我认为你静音了”已经成为我们日常词汇的一部分。但事实证明，让自己沉默可能并不像你想象的那么安全。东北大学电气、计算机工程和计算机科学教授Kevin Fu已经找到了一种从图片甚至静音视频中获取音频的方法。Kevin Fu教授和他的研究团队开发了一种机器学习辅助工具“Side Eye”，通过这种工具，他可以确定在拍照的房间里说话的人的性

图像处理音频采集

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YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用

教程来自：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction该项目是使用 YOLOv5 v2.x 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示！指标yolov5s 为基础训练，epoch = 50对应的权重文件：https://pan.baidu.com/share/init?surl=ELPhtW-Q4G8UqEr4YrV_5A，提取码

YOLO 算法

浏览 15 Debug
实战 | OpenCV中用HOG+SVM实现手写数字识（附代码）

前言手写数字识别是机器学习和深度学习中一个非常著名的入门级图像识别项目，很多人都是从这个项目开始进入图像识别领域的。虽然现在深度学习在图像识别领域已经风靡一时，取得了令人瞩目的成就，但是不可否认的是经典的机器学习方法依然是不过时并且有用武之地的。本文将带大家用经典的提取HOG特征+SVM分类方法来实现手写数字识别。下载数据集手写数字识别数据集采用的是MNIST数据集，该数据集可以从官方网站上下载：

OpenCV 机器学习深度学习

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