Spiking neural networks, an introduction脉冲神经网络的生物学背景+两种采用脉冲编码的神经元模型概论本文介绍了脉冲神经网络的生物学背景，并将介绍两种采用脉冲编码的脉冲神经元模型。人工神经元的历史第一代：十五年之前McCulloch-Pitts提出，当神经元的加权的输入信号累积值高于阈值时，神经元输出一个二进制的高信号。第二代：应用了一个连续的激活函数，让他们更
“智能体来了”的这份路径，是一张非常优秀的“AI应用工程师”兼“AI创业者”的成长地图。它告诉你：
“先用手边的工具（Coze）造一把锤子（智能体），然后学会造更复杂的工具（Python/高级功能），最后教你怎么用这些工具去盖房子（项目）并找到买家（IP运营/变现）。”
对于零基础的你来说，最重要的是立刻开始，动手实践。不要怕第一个智能体很简陋，每一个成功的AI产品都是从“Hello World”开始的。
内容补充：在上一节的Multi-Head Attention模块中，完成了自注意力值的计算： 而该步骤总结为： 1.计算查询矩阵\(Q\)与键矩阵\(K\)的点积\(Q \cdot K^T\),求得相似值，称为分数； 2.将\(Q \cdot K^T\)除以键向量维度的平方根\(\sqrt{d_k} ...
近来偶有不顺，连自认稳扎稳打的面试也未能如愿；加上正好在读阳明心学多日，始终未能参透要义。两重因素交织下，在回顾过往售前经历时，竟生出些浅薄心得，特此记录。（果然挫折是让一个人最能快速成长的一个路径了） 提起售前，多数人的印象是专业干练、侃侃而谈，有时还需在商务沟通中暗藏 “交锋”，自带几分神秘感。但若要问十年售前生涯沉淀下的最大感
知识工作者需要民主化数据访问来做出更好、更快的决策。本文深入探讨了企业知识图谱如何服务于基于LLM的智能体数据需求，包括实时决策、减少幻觉、补充企业特定知识等关键能力，以及神经符号AI在构建可靠智能体系统中的重要作用。
这两年，“出海”成了国内企业发展的主要潮流，不少ToB企业也纷纷加入其中。但实际推进中，出海远没有想象中顺利，反而会遭遇各种难题。接下来，我结合自己服务客户的实际经验，梳理ToB企业出海的核心思路，帮大家避开一些常见的坑。 一、ToB企业出海，先绕开这三类“水土不服” 从服务过的客户案例来看，ToB企业出海遇到的问题集中在三个层面，每一个都可能直接影响出海进度。1.&n
基于神经网络的汉语自动分词系统的设计与分析尹 锋(湖南省科技信息研究所，长沙410001)Design and Analysis of Chinese Automatic SegmentingSystem Based on Neural NetworkYin Feng(Institute of S&T Information of Hunan Province, Changsha 4100
全文约5000字，阅读时间10分钟智能体的应用热度，也体现在相关政策文件中。8月下旬，国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，到2027年实现新一代智能终端、智能体等应用普及率超过70%，到2030年超过90%，到2035年我国全面步入智能经济与智能社会的新阶段。9月中旬，工信部等七部门联合印发了《深入推动服务型制造创新发展实施方案（2025—2028年）》政策文件。在“夯实
前言Rokid Glasses 作为头戴式智能设备的代表，其语音交互系统以 “自然、轻量、抗扰” 为核心设计理念，构建了适配头戴场景的完整交互方案，而 “乐奇” 唤醒词作为交互入口，是这一方案的关键载体。本文将先系统分析 Rokid Glasses 的语音交互特性，再基于 Snowboy 框架，讲述如何复刻一个 “乐奇” 唤醒词模型，以便让大家更好的理解Rokid Glasses的语音交互能力。对
插件是什么：大模型的“外接器官”
想象一下，大模型就像一个聪明的大脑，擅长理解和生成语言，但它天生缺少感知世界的能力。插件（Plugin）就是给它安装的“外接器官”：
? 链接获取插件：让它能读网页、看 PDF，像有了“眼睛”。
? 图片理解插件：让它能识别图片内容，好比装上“视觉皮层”。
? 搜索插件：让它实时获取外部信息，相当于打开了“互联网记忆”。
没有插件的智能体，只能聊
本文介绍了一种名为全局邻居采样的新型图神经网络训练方法，该方法通过缓存节点特征到GPU内存，显著减少了CPU与GPU间的数据传输，在混合CPU-GPU训练环境中实现了2到14倍的速度提升，同时保持或提高了模型准确性。 ...
本文通过可视化实验探索ReLU神经网络的工作机制，从几何角度分析神经元如何通过折纸般的折叠操作逼近复杂函数，并讨论训练过程中的优化现象与边缘学习难题。 ...
摘要本实验基于 PyTorch 深度学习框架，设计并达成了一款轻量级卷积神经网络（CNN），用于解决 CIFAR-10 数据集的 10 分类任务。实验利用数据标准化预处理、多轮迭代训练、GPU 加速计算等手段，结束了模型的构建、训练与测试。结果表明，经过 10 轮训练后，模型损失值从初始的 1.8 ...
1. 核心比喻：一个超级简化的“大脑”想象一下，神经网络的最初灵感就来自于生物大脑。你的大脑里有数十亿个叫做神经元 (Neuron) 的细胞。这些神经元通过叫做突触 (Synapse)的东西互相连接，形成一个巨大的网络。在就是当你学习新东西时（比如骑自行车），你实际上增强或减弱某些神经元之间的连接强 ...
卷积神经网络 GoogLeNet1. 介绍 我们之前已经讲解过 AlexNet，在这个基础上我们来学习一下 GoogLeNet。 GoogLeNet 获得了 2014 年 ImageNet 挑战赛 (ILSVRC14) 的第一名。那么 GoogLeNet 是如何提升网络性能的呢？ 一般来说，提升网络性能最直
一、Infiniband 简介1. IB 通信网络的诸多优势InfiniBand 提供点对点、双向串行链路，其目的是连接 CPU 和 GPU 处理器到高速外围设备。InfiniBand 架构可实现高吞吐量、低延迟、易于扩展1.1 IB 主要功能1.1.1 Simplified ManagementInfiniBand 是第一个真正意义上原生按照 SDN 设计的网络架构，它由子网
一、神经网络概述1. 基本概念人工神经网络 (ANN)：一种模仿生物神经网络结构与机制的计算模型。生物神经元机理：树突接收输入，细胞核处理并聚集电荷，达到电位阈值后通过轴突输出电。人工神经元机理：对多个输入进行加权求和，再通过一个激活函数产生输出。输出 ...
0. 引言GANs, 全称 Generative Adversarial Networks, 即生成对抗网络。Yann LeCun 曾将 GANs 评价为 “过去 10 年在机器学习领域最有趣的想法”。 行业大牛的高度评价是对 GANs 最好的广告。 自从 2014年 Ian J. Goodfellow 与合作者提出 GANs 以来，GANs 确实取得了巨大的成功。那么到底什么是 GANs? 为何
上一节我们详细分析了BP网络的权值调整空间的特点，深入分析了权值空间存在的两个问题即平坦区和局部最优值，也详细探讨了出现的原因，本节将根据上一节分析的原因进行改进BP算法，本节先对BP存在的缺点进行全面的总结，然后给出解决方法和思路，好，下面正式开始本节的内容：BP算法可以完成非线性问题，因此具有很大的优势，但是也存在很大的问题，下面我们就来总结一下： &n
前言：最近在做项目的时候遇到了一个挺头疼的问题，很多不用的任务需要我们大量调用各种大模型API，但现在市面上的MaaS服务实在太多了，选择起来还是很纠结的。
不知道大家有没有遇到过这样的情况，同样的任务在A平台跑得很快，在B平台可能就卡顿。就好像我昨天用某讯服务跑得飞快，今天再试延迟直接拉满了，有的时候看见便宜的服务，总感觉不是很放心，贵的服务又让我有点舍不得。现在光是主流的MaaS供应商就有二十
完整代码： # import torch # print(torch.__version__)#1.X 1、验证安装的开发环境是否正确， ''' MNIST包含70,000张手写数字图像: 60,000张用于训练，10,000张用于测试。 图像是灰度的，28x28像素的，并且居中的，以减少预处理和加 ...
苹果秋季发布会于北京时间9月13日凌晨一点准时进行，为消费者揭晓了一款新手表、三款新手表：Apple Watch 4和iPhone Xs、iPhone Xs Max、iPhone XR，最贵产品12799元。此次发布会最大亮点即是苹果一直强调的“最智能最强大”的芯片——A12。A12采用了7nm工艺制程，包含69亿个晶体管，拥有六核CPU——两个性能核心和四个效能核心，前者解决繁重的计算任务，比A
在上一篇博文的后半段引入了神经网络的概念并且介绍了神经网络的前向传播（feedforward propagation），这篇博文较为详细地讲解神经网络，主要是反向传播（backpropagation）算法是如何“学习”神经网络中的参数的。神经网络还是以手写数字识别为例，这里我们同样将神经网络设置为三层，第二层为隐藏层
前向传播和代价函数在没做正则化处理的时候，神经网络的代价为 J(θ)
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/neural_networks_unsupervised.html英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/neural_networks_unsupervised.html 官方文档: http://s
引言：
神经网络（
N
eural
N
etwork）与支持向量机（
S
upport
V
ector
M
achines，SVM）是统计学习的代表方法。可以认为神经网络与支持向量机都源自于感知机（Perceptron）。感知机是1958年由Rosenblatt发明的线性分类模型。感知机对线性分类有
三十年前，他的广告词“特别的白，给特别的你”，让一个上海化妆品品牌走进了全国女性的梳妆台。后来，他被迫离开自己一手创立的企业，销声匿迹。人们以为，这位曾经的“国货之光”从此淡出商界。今年，71岁的曹建华重新站了出来——不是为了财富，而是为了兑现一个迟到的承诺。上世纪八九十年代，中国化妆品市场的舞台被外资品牌占据，资生堂、玉兰油、欧莱雅正沿着高价与包装攻城略地。本土品牌普遍处于“土、弱、散”的境地，
图：pixabay作者：Faizan Shaikh「机器人圈」编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 如果你一直在关注数据科学/机器学习等相关领域，那么你一定不会错过有关深度学习和神经网络的任何动态。组织正在寻找一些深谙深度学习技能的人，无论他们将深度学习的知识用于何处。从开启竞争到开源项目再到巨额奖金，人们正在试图尝尽一切办法来挖掘这个领域有限的人才资源。如果你对深度学习的发展前景充满憧憬和期望，但还不曾
导读：针对目前对抗攻击领域存在的一个痛点问题——神经网络鲁棒性的提升会伴随着准确率的下降，本文提出了一个新的研究视角，从数据集的内在属性出发，发现神经网络在一定条件下可以兼顾准确率和鲁棒性，两者并非天然相互矛盾。此外，作者研究了现有模型的准确率和鲁棒性无法相互协调的原因，并提出了有效的解决方案。
本文为极市原创投稿，作者东瓠。
论文地址：https://arxiv.org/
Photoshop 2021 的 Neural Gallery 功能直译为“神经画廊”，不过这名字也挺神经的，其实它是采用人工智能的神经网络的技术来进行智能滤镜效果，小编觉得叫到AI智能滤镜更为妥当。地址：Photoshop 2021 for mac下载 Neural Gallery 神经画廊 在PS 2021上的入口 Photoshop 2021 这个功能有什么作用呢？它是通