请阐述对比学习在图像分类和检测中的应用

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像；StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。

目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用，暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等，但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像；StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。

以下为您介绍一些可用于对 PPT 进行图像设计等美观化处理的工具及相关信息： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 在对 PPT 进行排版时，工具的选择可根据个人顺手程度决定，对于打工人来说，PPT 是较为熟练的选择。关于尺寸问题，如果想要打印，4:3 的比例比较适合童书绘本的比例，出图时可按此比例，文字可直接排版到画面上；若出图为 16:9 横板，排版时 4:3 可把文字放在图片下面。若要发小红书或者小绿书，竖版更合适，比例选 3:4，出图也选竖版。制作 H5 时，出图选竖版，比例选 9:16。所有排版尺寸在 PPT 里都可以选。另外，PPT 里的删除背景功能对于基础抠图很有用。用 PPT 另存为图片时，直接选 jpg 或 png 格式会降低图片清晰度，可先另存为“增强型 Windows 源文件”格式，再用画图软件打开另存为 JPG 以得到高清图。

要让 AI 准确理解您想要生成具有特定建筑（如夫子庙）的图像设计，而非一般的古风建筑，您可以这样表述：“生成一幅清晰、逼真的夫子庙图像设计，展现其独特的建筑风格和细节，包括庙宇的屋顶结构、墙壁装饰、门窗样式等，要突出夫子庙的特色元素，如特定的牌匾、雕刻、飞檐等，背景可以是适当的自然景观或周边的街道场景。”

以下是最新的 AI 技术能为您做的一些事情： 1. 大模型（如 GPT、PaLM 等）：能够处理和生成自然语言文本，帮助您进行写作、回答问题、翻译等工作。 2. 多模态 AI（如视觉语言模型 CLIP、Stable Diffusion）：实现视觉和语言的交互，例如根据语言描述生成图片，或者理解图片内容并用语言描述。 3. 自监督学习（如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）：提高模型的学习效率和效果。 4. 小样本学习（如元学习、一次学习、提示学习等）：在数据有限的情况下也能进行有效的学习和预测。 5. 可解释 AI（如模型可解释性、因果推理、符号推理等）：让您更好地理解模型的决策过程和结果。 6. 机器人学（如强化学习、运动规划、人机交互等）：助力机器人更智能地完成各种任务，如工业生产、服务等。 7. 量子 AI（如量子机器学习、量子神经网络等）：为复杂问题的解决提供新的思路和方法。 8. AI 芯片和硬件加速：提升 AI 计算的速度和效率。 在专利审查领域，AI 技术也得到了广泛应用，它可以通过自动化和智能化的手段，帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 在教育方面，例如小学课堂，AI 技术也有很多应用。如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和做其他很多语言相关的事情，2022 年的 DALLE 可以根据语言描述画出想象中的图画。现在的 AI 还能够写文章、制作视频、创作音乐，还有像聊天机器人这样可以像朋友一样与您交流的 AI，以及能根据文字描述创造全新图片和视频的 AI。

很抱歉，目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说，计算股票型基金的资产收益流程大致如下： 首先，在购买股票型基金时，您需要支付申购费用，申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后，您获得的基金份额 = 申购金额÷（1 + 申购费率）÷ 基金单位净值。 在持有基金期间，基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布，您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时，可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×（1 赎回费率）。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是，不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异，具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。

以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机飞行数据、传感器数据和零部件使用情况的分析，预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的售后服务系统集成，实时获取无人机的运行数据。利用机器学习算法建立故障预测模型，提前通知用户进行维护保养，减少因故障导致的飞行事故和损失。 落地效果评估： 1. 降低无人机故障率，通过对比使用 AI 预测维护前后的故障发生频率来评估。 2. 提高用户满意度，通过用户反馈和满意度调查来衡量。 3. 减少维修成本，统计维修费用和零部件更换成本的变化。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好、地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 在大疆的应用程序中，用户输入相关信息后，AI 系统自动分析并推荐合适的飞行路线、拍摄角度、飞行速度等。 落地效果评估： 1. 增加用户飞行活跃度，通过统计用户的飞行次数和时长来评估。 2. 提升用户对推荐方案的采纳率，通过用户实际采用推荐方案的比例来衡量。 3. 促进产品销售，对比使用个性化推荐功能前后的产品销售数据。

以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的无人机飞行数据采集系统相结合，获取各类传感器数据，如电机转速、电池状态、飞行姿态等。 评估落地效果： 1. 降低无人机故障率，减少因故障导致的飞行事故和设备损坏。 2. 提高维护效率，缩短维修时间，降低维修成本。 3. 提升用户对产品的满意度和信任度。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好以及地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 整合大疆的用户数据库和地理信息系统，获取用户的飞行习惯和所在地的地理特征。 评估落地效果： 1. 增加用户的飞行体验，满足不同用户的需求。 2. 促进无人机的使用频率和用户的活跃度。 3. 有助于新产品的推广和销售，根据用户需求推荐适配的新机型和配件。

目前较好的开源目标检测算法包括： 基于深度学习的目标检测算法，如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法，如 HOG、SIFT、SURF 等。 YOLOv8 是一款出色的目标检测跟踪模型，具有快速准确的多对象识别和定位能力，支持实例分割、人体姿态估计等，多平台兼容，是一站式视觉识别解决方案。其详细介绍可参考：https://docs.ultralytics.com/models/ ，GitHub 地址为：https://github.com/ultralytics/ultralytics

以下为一些开源音频质量检测模型： 此外，还有： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。 智谱·AI 自 2019 年成立以来推出并开源的多款模型，具体可参考。但请注意，Token 数代表了模型支持的总 Token 数量，包括了输入+输出的所有 token，且一个 token 约等于 1.8 个汉字。

Gemini 模型在音频质量检测方面达到了 SOTA 水平。该模型是天生多模态的，在文本、图像、音频和视频上进行联合训练，在广泛的音频基准测试中表现出色。

以下是目标检测领域的一些最新模型： YOLOv8 目标检测跟踪模型：快速准确的多对象识别和定位，支持实例分割、人体姿态估计等，多平台兼容，是一站式视觉识别解决方案。详细介绍：https://docs.ultralytics.com/models/ ，GitHub：https://github.com/ultralytics/ultralytics 。 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的 Sora 模型，是一个文本到视频的生成式 AI 模型，能够根据文本提示生成现实或想象场景的视频，在目标检测方面也有一定的应用和潜力。

要使用 Python 检测一张图片中的玉米，您可以考虑使用一些图像处理和机器学习的库，比如 OpenCV 和 TensorFlow 等。 使用 OpenCV 可以进行图像的读取、预处理和特征提取。首先读取图片，然后可能需要进行一些图像增强、滤波等操作来改善图像质量，以便后续的检测。 如果使用 TensorFlow 等深度学习框架，可以构建一个卷积神经网络（CNN）模型来进行玉米的检测。您需要准备包含玉米和非玉米的大量图片数据集，并对数据进行标注，然后训练模型。 但具体的实现会比较复杂，需要您具备一定的图像处理和机器学习知识。

聚类分析是一种将数据集中相似的数据点分组在一起的方法。当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时，KNN 算法也可用于聚类任务。 异常检测算法用于识别数据集中偏离常态的异常数据点。KNN 算法由于可以识别与大多数邻居不同的点，常用于异常检测。此外，大语言模型（LLM）在识别模式和趋势方面表现出色，也适用于异常检测任务，能够基于一个或多个列值来识别异常数据点。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。

以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|

Stable Diffusion（简称 SD）属于图片美术类的 AIGC 项目。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。其代码模型权重已公开发布，可在多数配备适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 在分类上，它可以归为 AIGC 常见名词解释中的图片美术类。同时，关于 Stable Diffusion 有很多详细的教程，比如在知乎上有深入浅出完整解析其核心基础知识的内容，包括系列资源、核心基础原理、核心网络结构解析、搭建使用模型进行 AI 绘画、经典应用场景、训练自己的 AI 绘画模型等方面。

对比学习在图像分类中的应用主要体现在 OpenAI 的 CLIP 模型上。 CLIP 在预训练阶段，IE 使用带 mask 的 Transformer 抽取文本的全局特征，VE 使用 Resnet 或者 ViT 网络结构获取图片的全局特征。在 MI 部分，把同一对的 textimage 看成正样本，其余为负样本，做对比学习。对比学习一般会逐行和逐列分别求一次 softmax+crossentropy，对角线元素为正样本，非对角线元素为负样本，最终除以 2 取平均。值得注意的是温度系数 np.exp正好也符合温度系数的值域。OpenAI 称这样设置效果更好，也省去人工调参。此外，OpenAI 还使用了闭源的经过清洗后的多达 400M 的数据集，训练代码本身也是闭源的，这也是有后续 OpenCLIP 等工作的原因。 在做下游的分类任务时，CLIP 完全可以做 zeroshot，text 部分有很多模板选择，例如 a photo of{}等，最后效果出色，并且 ViT 的效果更好一点。 然而，CLIP 也存在局限性，在图像分类上效果很好，但直接使用在更复杂的 VQA/VR/VE 上效果不佳，并且训练昂贵，需要上千卡天的训练总时间（12 days on 256 V100）。 计算机视觉中，图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。人和计算机理解图像的方式不一样，存在语义差异。人通过模式识别来分辨，计算机看到的是像素矩阵。计算机视觉的三大基础任务还包括目标检测和分割等。

目前的 AI 工具主要有以下分类： 1. 聊天工具：如常见的 AI 聊天机器人。 2. 绘画工具：例如图像生成器。 3. 视频工具：包括视频生成器。 4. 音乐工具：涵盖语音和音乐相关的工具。 5. 写作工具：如 AI 写作生成器。 6. 设计工具。 在访问量最高的 50 个 AI 工具中，“图像生成器”类别是最大的类别，有 14 个工具；“AI 聊天机器人”类别拥有 8 个工具；“AI 写作生成器”有 7 个工具；“视频生成器”和“语音和音乐”类别各有 5 个工具；“设计”类别有 4 个工具；“其他”类别有 7 个工具。

人工智能主要分为以下几类： 1. 按照智能程度划分： ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）：只能做一件特定的事，例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）：能够做任何人类可以做的事。 2. 在 Generative AI 的开发工具和基础设施方面： Orchestration（编排）：涉及如 DUST、FIAVIE、LangChain 等公司，提供工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，确保系统流畅运行。 Deployment, Scalability, & PreTraining（部署、可扩展性和预训练）：包括 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司，提供工具用于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 Context & Embeddings（上下文和嵌入）：有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等公司，提供工具帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 QA & Observability（质量保证和可观察性）：例如 Pinecone、drant、Vald 等公司，提供工具确保模型表现，并能监控模型的性能和状态。 3. 关键词接龙中的分类： 主体描述：Monkey, kpop monkey, thinker, Millennials, kpop girl, Buddha 环境与构图：cliff, Temple, post apocalyptic 背景：zen art, Art deco, vaporwave, pink moon, International version of the film effect, steampunk 光线：ethereal pink, pink moon 视角：Twist fantasy, Double Exposure 构图：levitating, jouy print 风格：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper, V for Vendetta, Vaporwave, Celadon green 艺术家：Hiroshi Sugimoto, Edward Hopper