人工智能-深度学习-tensorflow

【人工智能与创意绘画 - AIGC 工作应用与创作思路】 在当今的数字时代，人工智能（AI）已经深入到各个领域，其中包括艺术创作。AIGC，即AI-generated Content，是指利用人工智能技术来生成各种形式的内容，如写作、作曲、绘画等。这种创新的技术不仅改变了传统的内容创作方式，还在工作效率、创意探索和艺术表现等方面带来了革命性的变革。 以创意绘画为例，AIGC能够帮助设计师快速生成多种设计方案。在描述中提到的“奇思妙想CR-V带你奇幻冒险海报需求”场景中，我们可以看到，AI如何通过理解具体的需求描述，如“一辆蓝色小轿车在森林公路上行驶，扁平插画风格，淡蓝色调”，自动生成符合要求的视觉草图。AI不仅能够绘制出不同视角和构图的图像，如9:16和16:9比例的版本，还能在短时间内产出多个效果稿，便于设计师与客户沟通和调整，大大节省了人力和时间成本。 然而，AIGC并非完全替代人工创作，而是与之互补。通过AI生成的初步设计可以作为“种子”，激发设计师的灵感，进行艺术化的处理和整合。设计师的专业知识、审美观和创新思维仍然是关键，他们在设定设计思路、对齐项目目标、明确需求以及控制预期方面发挥着不可替代的作用。AI虽然简化了部分繁琐的工作，例如字体设计和绘画，但人类设计师的价值在于对视觉元素的艺术化处理和情感表达。 在使用AIGC工具时，如Midjourney等，用户通常只需要简单的输入，如描述或关键词，AI就能依据这些信息生成图像。这种操作简单、无需复杂软件技能的特点使得更多非专业用户也能参与到创意制作中来。AI的人机交互基础结构使得描述的准确性直接影响到生成结果的质量，因此，清晰、准确的描述是利用AIGC高效工作的前提。 总结来说，人工智能与创意绘画的结合，即AIGC，正在改变我们的创作方式，提高效率，拓展想象力。它不仅能够辅助设计师快速产出多种概念，还能够激发新的创意，使得艺术与科技的融合成为可能。同时，这也对设计师提出了新的挑战，要求他们不仅要掌握技术工具，更要具备驾驭AI生成内容的能力，以保持作品的独特性和艺术价值。在未来，AIGC将更加普及，成为创意产业不可或缺的一部分。

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Python项目中的AI聊天机器人 人工智能聊天机器人是一个用于大学查询的简单自动通信系统。在这里，用户必须将他们的查询作为输入，系统机器人根据问题进行回复。该系统可以起到非常方便、省时的作用，向查询者传递所需的院校信息 如何运行项目？ 要运行此项目，您可以在 PC 上安装 Pycharm（用于代码执行）和 Anaconda（用于虚拟环境）

【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

智谱AI大模型商业化案例合集。 大语言模型ChatGLM官方公开的商业化案例合集。2024年1月，智谱AI推出新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比上一代大幅提升。它支持更长上下文，具备更强多模态能力。

本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候，FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型，通过替换自注意力子层为简单的线性变换，特别是傅里叶变换，来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结：FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等，但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的

课程大纲.全新升级 以下为课程大概框架，实际情况根据大家吸收情况合理调整 先导课底层逻辑详解 小红书变现价值有多强 小红书流量机制深度详解 商家博主变现模式揭秘 揭秘小红书笔记限流秘密 商家博主运营避坑指南 模块一商家运营规划 商家博主精准变现的底层逻辑 商家博主运营玩法全解析 小红书电商运营逻辑详解 经典商家博主走红路径拆解 模块二商家账号包装 商家博主精准变现定位法 深度挖掘对标博主技法 账号七件套：高转化主页设计 账号闪光点打造和调性提高技巧 模块三赚钱笔记创作 如何挖掘赚钱笔记选题 赚钱笔记的5大写作套路 点击率翻倍的标题和首图套路 电商带货笔记初创和二创技法 嘉宾分享：如何用AI提高笔记文案创作效率？ 模块四关键词SEO 小红书SEO的底层逻辑 深挖热度超高的行业关键词 独家关键词霸屏玩法（含本地流量） 小红书笔记掉收录的拯救技巧 模块五商家投放秘籍 商家聚光平台营销推广科普 效果广告投放秘籍（含现场实操） 品牌商家与达人博主合作技巧 新生品牌达人投放案例拆解 嘉宾分享：带货笔记首图创作技巧（实操展示） 模

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

人工智能-项目实践-问答系统-Emotional First Aid Dataset, 心理咨询问答、聊天机器人语料库 心理咨询问答语料库（以下也称为“数据集”，“语料库”）是为应用人工智能技术于心理咨询领域制作的语料。据我们所知，这是心理咨询领域首个开放的 QA 语料库，包括 20,000 条心理咨询数据，也是迄今公开的最大的中文心理咨询对话语料(发稿日期 2022-04-07)。数据集内容丰富，不但具备多轮对话内容，也有分类等信息，制作过程耗费大量时间和精力，比如标注过程是面向多轮对话，平均每条标记耗时超过 1 分钟。