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电气设备故障诊断(精选)

预测--根据事物的现状和历史资料,考虑事物与外界环境之间的相互作用和相互影响,通过逻辑推理和科学实验,定性或定量地估计未来的发展。

  • 2023-04-14
  • 阅读243

使用Amazon SageMaker构建高质量AI作画模型Stable Diffusion

由于生成模型构建的复杂性,在云中训练和部署人工智能模型是大多 AIGC 用户和公司的首选。Amazon SageMaker 作为一款非常优秀的云端机器学习平台,提供了丰富的功能和工具,解决了生成模型对于算力要求高昂的问题。本文主要基于 Amazon SageMaker 创建、部署 Stable Diffusion 模型的相关要点,充分展示了 Amazon SageMaker 在人工智能模型构建、训练和部署过程中的优势。

  • 2023-04-26
  • 阅读284

人工智能、ChatGPT等火爆的当下 AI大模型爆发

4月18日,火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU等系列云产品,并推出新版机器学习平台:支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络,让大模型训练更稳更快。火山引擎总裁谭待表示,AI大模型有巨大潜力和创新空间,火山引擎会服务客户做好大模型,共同推动各行业的智能化升级。可以在医学、环保、教育等领域发挥越来越重要的作用,从而造福人类。为人类社会的发展做出贡献。我们将迎来全新的高度的智能化时代!

  • 2023-04-26
  • 阅读248

GPT4All 一个开源 ChatGPT

开源项目和社区努力在实施技术和加速创意方面非常强大。GPT4All 就是一个显着的体现。从根本上说,这为闭源模型的业务方面提供了一个有趣的视角。如果提供 AI 作为服务,那么需要多长时间才能让爱好者对 AI 进行足够长的探索以能够模仿它?对于 GPT4All 的案例,论文中有一个有趣的注释:花了四天的时间,GPU 成本800美元,OpenAI API 调用500美元,这具有足够的吸引力。

  • 2023-04-26
  • 阅读270

Stable Diffusion安装与常见错误(+Lora使用)2023年最新安装教程

帮你快速搭建Stable Diffusion(2023年版本)

  • 2023-04-26
  • 阅读214

ChatGPT-4.0 : 未来已来,你来不来

好久没有更新过技术文章了,这个周末听说了一个非常火的技术ChatGPT 4.0,于是在闲暇之余我也进行了测试,今天这篇文章就给大家介绍一下ChatGPT究竟是什么东东,竟然让无数追求者为之疯狂,如果你还不会使用ChatGPT 那么可以去评论区看看那里准备了一个神奇的传送门,不得不说ChatGPT是真的强!!!下面就让我们一起了解究竟什么是ChatGPT吧。

  • 2023-04-26
  • 阅读211

体验一波ChatGpt工具-cursor(自动代码生成)

cursor的使用(ChatGpt工具)

  • 2023-04-26
  • 阅读213

零成本教你部署一个ChatGPT网站

上一篇博文“十分钟教你部署一个属于自己的chatgpt网站”上了热榜收获了一千多收藏后,就有小伙伴问我有没有便宜一点的服务器,我一想这确实是个问题,即使买一个国内服务器,域名备案也很麻烦,基本需要一个月,而海外服务器价格又普遍比较高,对于我这种白嫖党来说,属实买不起!于是我便将我的gitee项目ChatGPT-website又改造了一个纯前端版本,以便于使用github pages或者gitee pages服务实现零成本部署!

  • 2023-04-26
  • 阅读218
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能体OpenClaw(小龙虾)应用实践

1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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