文件中包含内容： 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用

这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与隐私问题，针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和隐私保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、隐私专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和隐私问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法，读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词：人工智能行业、生成式大模型、安全与隐私、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、隐私保护。

yolov8模型初体验

记得以前发过汽车定速巡航相关内容的文章，那时候没想到附上相关的模型，这个模型相对简单，只适用于学习使用。在模型中使用了PID控制器，并且已经调好参数，只是车辆的驱动力部分并不是完善的，在使用时小罗哥建议大家先阅读我的相关文章，这样才能知道部分模块是哪些参数。在模型中可以修改不同的目标速度进行仿真。小罗哥的初心是把这些东西上传保存，同时如果大家有需要可以下载，如果有不足之处大佬们可以积极批评指正，谢谢各位的支持。

企业IT建设和发展是有规律的，在不同发展阶段呈现不同的特征，如同人的成长是一个不断成熟的过程。企业的IT能力处于哪个阶段？IT能力该如何演进？这都需要对企业的IT能力进行评估。本文借鉴BSC平衡计分卡的方法和软件开发能力成熟度模型SW-CMM分析方法，构建了企业IT能力评估模型，并举例说明了这一模型的应用。该模型将企业IT能力划分为5个成熟阶段，通过对企业IT能力成熟度的评估了解企业IT发展的阶段以及该阶段应当关注的重点，判断企业对IT的应用掌控能力，帮助企业明确IT的改进方向。

目前部分企业计划或已经采用不同的成熟度模型和指标对其 IT成熟度进行评估 ,如 IT服务成熟度、软件成熟度、信息风险成熟度等方法 ,但无有效的方法对整体 IT成熟度进行评估。基于 SEI开发的能力成熟度框架( CMM)提出可适应性整体 IT成熟度模型 ( adaptive total IT maturity model / ATITMM/ @ ITMM, @ ITMM)的概念,并建立可适应性的企业级通用 IT成熟度模型 ;运用一种合适的通用评估纬度反映企业整体 IT状况 ,同时采用模糊综合评价法对整体 I

面向数字化转型的生产设备的基本认识与管理能力成熟度模型.pdf

通过我们对近3年的中大型示范项目的分析,我们认为制造型企业在数字化转型、智能制造应 用推进过程中重点还存在着差距。 基于MBD技术、成熟度管理的设计一制造一体化协同业务模式未形成有效机制,未对企业经营管理和数字化转型创造价值。MBD技术、成熟度管理未得到有效重视。

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

ER-NeRF是基于NeRF用于生成数字人的方法，可以达到实时生成的效果。具体来说，为了提高动态头部重建的准确性，ER-NeRF引入了一种 紧凑且表达丰富的基于NeRF的三平面哈希表示法，通过三个平面哈希编码器剪枝空的空间区域。对于语音音频，ER-NeRF提出了一个区域关 注模块，通过注意机制生成区域感知的条件特征。与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意机制建立了音 频特征和空间区域之间的明确连接，以捕获本地动作的先验知识。此外，ER-NeRF引入了一种直接且快速的自适应姿势编码，通过将头部姿势 的复杂变换映射到空间坐标，来优化头部和躯干的分离问题。大量实验证明，与先前方法相比，ER-NeRF的方法可以呈现更高保真度和音频嘴 唇同步的数字人，细节更加逼真。