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基于深度学习的商代食器分类研究 明确详细的研究意义

Answer

基于深度学习的商代食器分类研究具有多方面的重要意义。首先,它有助于深入了解商代的饮食文化和社会生活。通过对食器的准确分类,可以揭示当时人们的饮食习惯、烹饪方式以及社交礼仪等方面的信息。

其次,为考古学研究提供新的方法和视角。利用深度学习技术能够更高效、更准确地处理和分析大量的商代食器数据,突破传统研究方法的局限。

再者,有助于文物保护和管理。精确的分类有助于制定更有针对性的保护策略,确保这些珍贵的文化遗产得到妥善保存。

最后,促进跨学科研究的发展。将深度学习与考古学相结合,能够吸引更多不同领域的学者参与,推动相关研究的创新和进步。

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有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索,包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和应用发展的研究报告
以下是一些完整综观地阐述了 2022 年到 2025 年 AIGC 相关技术和应用发展的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. Celent 的《利用 AI 在支付领域的优势》,讨论了生成式人工智能的潜力和银行业对此的积极探索,并预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新的收入流方面发挥关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/Cwtnr6KSIeL8JDcmljZcc55onPx 4. 华西证券的 AIGC 行业深度报告(14):《从英伟达到华为,零部件迎来大机遇》,英伟达的新一代 GPU 架构将带来零部件的升级,同时,华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXR3rwzGSe92xLcLqFmcRpnhnUc 5. 《2024 端到端自动驾驶行业研究报告》,通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年,模块化端到端系统将开始商业化应用,推动技术、市场和产业格局的变革。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/QBnRra7VfexdazctR1Acc5YGn6d 6. 微软的《释放英国的 AI 潜力:利用 AI 促进经济增长》,英国拥有先进的科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,英国面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/K1bfraBc7eMFvOc1T21cto8rnhh
2025-03-31
使用AI写论文研究背景的指令
以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息: 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议: 1. 确定研究主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎(如 Semantic Scholar)和文献管理软件(如 Zotero)来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲,包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景:利用 AI 工具(如 Grammarly、Quillbot)来帮助撰写研究背景部分,确保内容的准确性和完整性。但需注意,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域,有以下一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,并保持批判性思维,确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-26
北大清华伯克利等知名高校最新AI研究成果
以下是北大清华伯克利等知名高校的最新 AI 研究成果: 国内方面: 清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目,催生了 MiniCPM 项目,这是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型,其 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。 阿里巴巴最近发布了 Qwen2 系列,社区对其视觉能力印象深刻,能完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂的艺术作品等。 国外方面: Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一,并且在定制化方面取得了显著的进步。今年 3 月,他们推出了 Stable Video 3D,该模型经过第三个对象数据集的微调,可以预测三维轨道。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频,同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁,类似于在变压器模型中使用的令牌,但用于视觉内容,以高效地从大量视频数据集中学习。此外,Sora 还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练,从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。 Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合,通过编码器和潜在扩散模型处理它们,以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。 此外,Geoffrey Hinton 让“深度学习”从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。Hinton 和他的团队让 CIFAR 获得丰厚回报,深度学习也成为目前的主流。Hinton 冷静、谦逊与公平的态度为 NCAP 建立了良好的开放合作氛围,推进了世界的 AI 研究工作。 关于未来研究方向的参考资料包括: 人工智能技术与安全研究:DeepMind、OpenAI、MIT、Stanford、Berkeley 等机构的论文,“AI Index”(斯坦福大学发布)、OpenAI 技术博客、Google AI Blog 等技术报告,专家著作如 Nick Bostrom《Superintelligence》、Stuart Russell《Human Compatible》等。 经济与社会变迁:IMF、世界银行、OECD、WEF(世界经济论坛)的未来就业与技术报告,未来学与社会预测如 Herman Kahn、Ray Kurzweil《The Singularity is Near》等,科技史与社会影响方面如 Joseph Schumpeter(创新与经济周期)、Carlota Perez(技术革命与金融资本),以及经济学者对产业革命的历史演化研究。 政治与国际关系:联合国关于 AI 和数字治理的政策文件、欧盟 AI Act 的立法草案与相关研究,前沿智库与研究中心如 Future of Humanity Institute、Brookings、RAND Corporation 等,军事与国防方面如美国国防部和 NATO 对 AI 的战略规划,中国、欧盟、日本等国家的 AI 国家政策及军民融合案例。
2025-03-24
制作研究论文的摘要图用什么AI工具比较好
以下是一些可用于制作研究论文摘要图的 AI 工具: 1. Claude:能帮助快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,并找到适合的 PPT 制作工具及教会使用。 2. Gamma.app:可用于将相关内容制作成 PPT。 在论文写作领域,还有以下相关的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 您可以根据自身需求选择合适的工具。
2025-03-22
有哪些专门针对科研人员的科学研究过程的AI工具
以下是一些专门针对科研人员科学研究过程的 AI 工具: 1. 对于需要修改医学课题的科研人员: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 Scholarcy:能从文档中提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。 2. 在论文写作方面: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 3. 其他工具: Deformity.ai:创新的表单创建平台,通过人工智能技术,用户可快速制作生动的对话式表单,支持多种功能和多语言互动。 Afforai:为研究人员设计的 AI 驱动的研究助手和聊天机器人,提供多种工具简化研究流程,支持多种文档格式和不同搜索模式。 Recall:新型知识管理工具,自动总结各种在线内容并保存到知识库,自动组织分类,通过知识图谱发现信息联系,提供间隔重复学习功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。
2025-03-20
深度学习模型架构有哪些
深度学习模型架构主要包括以下几种: 1. Transformer 模型: 由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分组成。 每个部分由多个相同的层堆叠而成,每层包含多头注意力机制(Multihead Attention)和位置全连接前馈网络。 编码器将自然语言转换成向量文本,解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列。 2. DiT 架构:结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成。 3. 存算一体架构: 是未来 AI 硬件的发展趋势。 运行几百亿个参数的大模型时具有优势,可避免数据搬运。 此外,在端到端算法的时代,有观点认为不应继续使用冯诺依曼架构,且在存算一体的芯片之上,有望诞生全新的算法。在将大模型与私域知识结合方面,有重新训练、微调、RAG、关键词工程、加长 Context 等方法,其中长 Context 和 RAG 被认为较有希望。
2025-03-22
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习?
对于懂编程但不了解大模型的工程师,系统学习深度学习可以参考以下路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源,如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具,如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为了更好地理解相关技术原理和建立框架,还可以了解以下内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13
帮我完成基于深度学习的草莓目标识别的毕设
很抱歉,目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架: 首先,您需要收集大量包含草莓的图像数据,并对这些数据进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 然后,选择适合的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等,或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时,要注意设置合适的超参数,如学习率、迭代次数等,并使用合适的优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adagrad 等。 在模型训练完成后,进行评估和验证,可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后,对模型进行优化和改进,以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成毕业设计!
2025-03-09
我现在需要做我的毕业设计名为“基于深度学习的草莓目标识别系统”,你能告诉我如何制作以及用到这里的哪些ai工具、
对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计,以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具: 制作步骤: 1. 数据收集:收集大量包含草莓的图像数据,并对其进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作,以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构:可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型,如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化:根据评估结果对模型进行调整和优化,例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具: 1. TensorFlow:一个广泛使用的深度学习框架,提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch:另一个流行的深度学习框架,具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV:用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg:用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助,祝您毕业设计顺利!
2025-03-09
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09
深度学习模型图
以下是为您提供的关于深度学习模型图的相关内容: 腾讯研究院的 AI 年度关键词报告: 基于全年研究积累的三十余万字 AI 进展数据库,精选 50 个年度关键词,覆盖大模型技术的八大领域,包括图像处理、视频生成、3D 生成、编程助手、Agent、端侧智能、具身智能和基础模型。通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析,“快思考”采用人机协同方式完成印象卡片,“慢思考”深入分析技术发展的底层逻辑。 DiT 架构: 结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成的深度学习模型。其核心观察包括 Transformer 从文本扩展至其它、DiT 架构带来图像生成质的飞跃、Scaling Law 在图像领域开始生效。 深度学习模型原理的通俗解释: 将深度学习要处理的信息比作水流,处理数据的深度学习网络是由管道和阀门组成的庞大水管网络。网络入口和出口有许多管道开口,且有多层,每层有调节阀。根据不同任务,层数和调节阀数量可变化。如识别汉字,将图片数字组成的水流灌入网络,根据出口水流情况调节调节阀,直至符合预期要求,训练好的模型可识别新的图片。 AI 技术原理与框架的小白学习笔记: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签,强化学习从反馈学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式,LLM 是大语言模型。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,提出 Transformer 模型,基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖 RNN 或 CNN。
2025-03-05