物聯(lián)網(wǎng)

提高Boost電路的性能的優(yōu)化策略

優(yōu)化Boost電路的性能，可以從多個(gè)方面入手，以下是一些關(guān)鍵的優(yōu)化策略：

esp8266 如何讀取串口數(shù)據(jù)

AWSCDK基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)作為抽象數(shù)據(jù)類型，第三部分

在我們CDK系列的第三部分，項(xiàng)目3，在相同的信息庫，將用來說明一些先進(jìn)的夸AWS集成特性，連同幾個(gè)技巧特定的休息，眾所周知，紅帽實(shí)現(xiàn)雅加達(dá)休息規(guī)范。

虹膜識(shí)別應(yīng)用中圖像采集的工作原理

虹膜識(shí)別在全球的使用率正在趕超指紋和人臉識(shí)別等其他流行的生物識(shí)別應(yīng)用。虹膜識(shí)別是一種高精度技術(shù)，因?yàn)槿祟惖暮缒D案不會(huì)隨著年齡的增長而改變，而且更難偽造。然而，虹膜的合格圖像也比人臉或指紋更難捕捉。

AWSCDK基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)作為抽象數(shù)據(jù)類型，第一部分

基礎(chǔ)設(shè)施作為代碼(IaC)，是一種用代碼定義基礎(chǔ)設(shè)施元素的實(shí)踐。這與通過GUI(圖形用戶界面)來實(shí)現(xiàn)它相反，例如，AWS控制臺(tái)。其思想是，為了具有確定性和可重復(fù)性，云基礎(chǔ)設(shè)施必須在一個(gè)基于用編程語言表達(dá)的模型的抽象描述中被捕獲，以便允許操作的自動(dòng)化，否則應(yīng)該手動(dòng)執(zhí)行。

建立安全的人工智能管理系統(tǒng)防止數(shù)據(jù)被破壞的技術(shù)

隨著人工智能的不斷發(fā)展,?大型語言模型 從醫(yī)療保健到金融,在各個(gè)行業(yè)都變得越來越普遍。然而,隨著它們的使用日益增多,確保API的安全是至關(guān)重要的責(zé)任,使這些模型能夠與外部系統(tǒng)交互。開發(fā)人員發(fā)展方案方法對設(shè)計(jì)和實(shí)施至關(guān)重要?安全API 對于人工智能LLMS,確保敏感數(shù)據(jù)不受可能的破壞。本文探討了創(chuàng)建安全的人工智能LLIMIS的最佳實(shí)踐,并探討了開發(fā)人員信息管理系統(tǒng)在防止數(shù)據(jù)破壞方面的重要作用。

建立強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)管道最佳做法和工具

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)技術(shù)演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構(gòu)建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個(gè)功能齊全的AI系統(tǒng)是復(fù)雜的,涉及多個(gè)階段。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從感知到深入學(xué)習(xí)

從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復(fù)雜模型,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已經(jīng)走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)歷程--從基本感知器到先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),推動(dòng)人工智能的創(chuàng)新。

如何縮放RAG并構(gòu)建更精確的LLMS

恢復(fù)增強(qiáng)一代 RAG已經(jīng)成為一種主要的模式,以消除幻覺和其他影響大型語言模型內(nèi)容生成的不準(zhǔn)確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)來有效和高效地?cái)U(kuò)展。數(shù)據(jù)流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生準(zhǔn)確結(jié)果的最佳架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。這種方法還允許數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序團(tuán)隊(duì)獨(dú)立工作和規(guī)模化,以加快創(chuàng)新。

如何在單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)人工智能

越來越多的人工智能(AI)在互聯(lián)網(wǎng)上的東西設(shè)備中創(chuàng)造智能的'愛'設(shè)備,各種應(yīng)用正受益于這些智能設(shè)備。他們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),在沒有人為干預(yù)的情況下做出自主決策,導(dǎo)致產(chǎn)品與環(huán)境進(jìn)行更合乎邏輯、更像人類的互動(dòng)。

使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第1部分,正確的成分?jǐn)?shù)據(jù)集的創(chuàng)建

忘記你對人工智能的了解。這不僅僅是科技巨頭和擁有大量工程師和研究生的大學(xué)。建立有用的智能系統(tǒng)的力量是你力所能及的.感謝令人難以置信的進(jìn)步?大型語言模型 (LLMS)--就像雙子座和Tg-1的動(dòng)力一樣--你可以創(chuàng)建由Ai驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品過去需要一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)。在這一系列中,我們將從一個(gè)美味的用例開始,揭示建立LOM驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的過程:創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的AI膳食計(jì)劃。

使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第2部分，分析數(shù)據(jù)集內(nèi)容

你已經(jīng)閱讀了這個(gè)理論,了解了數(shù)據(jù)的重要性以及所有可以使用的方法。我們準(zhǔn)備好開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集了嗎?呃,沒那么快。我們需要確保我們了解問題空間,并使用它來確定我們甚至需要什么數(shù)據(jù)。

使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第3部分，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并進(jìn)行實(shí)踐

現(xiàn)在我們準(zhǔn)備開始收集數(shù)據(jù)了!但是我們有一些選擇,我們必須決定前進(jìn)的道路。基本上,我們可以有兩種方法來收集數(shù)據(jù):使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)或創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算的下一步發(fā)展是什么？

在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動(dòng)化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認(rèn)為,將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結(jié)合,將變得越來越普遍。將虛擬計(jì)算機(jī)資源放置在創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計(jì)算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計(jì)算"的標(biāo)簽下啟動(dòng)了這種范式轉(zhuǎn)變,并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在所謂的邊緣計(jì)算。

改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進(jìn)展

數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識(shí)別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。