阿里云文档 2024-11-07

智能标签是一种利用人工智能技术对文本进行分类和标注的方法,可以帮助用户更准确地理解和分析文本内容

智能标签,是通过分析视频中视觉、文字、语音、行为等信息,结合多模态信息融合及对齐技术,实现高准确率内容识别,自动输出视频的多维度内容标签。该技术将非结构化信息转化为结构化信息,适用于媒资检索、个性化推荐、智能广告投放等场景。

文章 2024-10-23 来自:开发者社区

计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践

计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践 1. 什么是生成对抗网络? 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GANs)是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型,主要用于数据生成任务。在GAN出现之前,传统的生成模型(如变分自编码器VAE)虽然能够生成数据,但生成的样本往往质量不高,缺乏...

计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
文章 2024-09-18 来自:开发者社区

深度学习中的模型压缩技术在人工智能领域,深度学习技术的迅猛发展带来了巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,模型压缩技术应运而生。本文将介绍什么是模型压缩、常见的模型压缩方法以及其在实际应用中的意义。

在当今的人工智能领域,深度学习技术已经成为了最核心的驱动力之一。无论是图像识别、自然语言处理还是自动驾驶,深度学习模型都在不断突破性能极限。然而,随着模型复杂度的增加,对计算资源的需求也随之飙升,这不仅限制了模型的应用场景,还增加了成本。因此,如何减轻模型负担成为了一个重要的研究方向,...

文章 2024-08-18 来自:开发者社区

【图像生成技术】人工智能在广告营销的革新:图像生成技术的应用与实践代码示例

 随着人工智能技术的飞速发展,广告营销行业迎来了前所未有的变革。图像生成技术,作为AI领域的一颗璀璨明星,正被广泛应用于创造个性化、高吸引力的产品展示图、海报乃至宣传视频,以精准对接目标受众,显著提升广告的转化率和整体营销效果。本文将深入探讨这一技术的应用场景,并通过一个简单的代码示例,展示如何利用深度学习框架TensorFlow来实现创意图像的自动生成。 应用场景概览 ...

【图像生成技术】人工智能在广告营销的革新:图像生成技术的应用与实践代码示例
文章 2024-07-30 来自:开发者社区

智能时代的桥梁:自然语言处理技术在人工智能中的应用

在人工智能的广阔领域中,自然语言处理(NLP)扮演着至关重要的角色。它不仅是计算机科学和语言学的交叉学科,更是实现人机交互的重要技术。从语音识别到机器翻译,从情感分析到智能对话系统,NLP的应用正逐渐渗透至我们生活的每一个角落。 理解NLP的基本原理是探索其应用的前提。NLP依赖于算法和统计模型来分析、理解和生成...

文章 2024-06-20 来自:开发者社区

自动驾驶技术是人工智能在现代交通领域的重要应用之一

自动驾驶技术是人工智能在现代交通领域的重要应用之一,它正在逐步推动我们迈向无人驾驶的未来。   CNN模型 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers ...

文章 2024-05-31 来自:开发者社区

探索技术之巅:我的编程之旅探索未来:人工智能在医疗诊断中的应用

我一直对计算机和技术有着浓厚的兴趣,但是当我开始学习编程时,我发现这并不是一件容易的事情。我记得我第一次尝试编写一个程序时,我花了几个小时才让它运行起来。我感到挫败,甚至开始怀疑自己是否适合编程。 然而,我没有放弃。我开始阅读更多的教程和书籍,观看在线课程,参加编程研讨会。我发现,编程...

文章 2024-03-22 来自:开发者社区

技术创新的力量:探索人工智能在医疗领域的应用

随着科技的不断发展,人工智能技术正逐渐渗透到各个行业中,其中医疗领域尤为突出。人工智能作为一种强大的工具,正在改变着传统医疗模式,为医生和患者带来全新的体验和机会。首先,人工智能在医疗领域中的应用主要集中在辅助诊断和个性化治疗两大方面。通过大数据分析和机器学习算法,人工智能可以帮助医生快速准确地诊断疾病ÿ...

文章 2018-06-20 来自:开发者社区

6.23 NIUDAY 深圳站 | 从新零售到金融,Follow 技术大咖一起探索人工智能应用的无限可能...

想知道人工智能在软件工程领域的应用吗? 想了解如何打造场景化的实时音视频吗? 想探索图像识别技术在新零售线下门店的智能应用吗? 想研究大数据和机器学习在证券行业中的应用吗? 那就赶紧报名参加 NIUDAY 深圳站吧!我们邀请了新零售、财经等多个行业的重量级大咖为您一一解读。

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