积分充值
 首页  上传文档  发布文章  登录账户
维度跃迁
  • 综合
  • 文档
  • 文章

无数据

分类

全部人工智能(6)技术工具(6)

语言

全部中文(简体)(6)

格式

全部PDF文档 PDF(3)PPT文档 PPT(3)
 
本次搜索耗时 0.016 秒,为您找到相关结果约 6 个.
  • 全部
  • 人工智能
  • 技术工具
  • 全部
  • 中文(简体)
  • 全部
  • PDF文档 PDF
  • PPT文档 PPT
  • 默认排序
  • 最新排序
  • 页数排序
  • 大小排序
  • 全部时间
  • 最近一天
  • 最近一周
  • 最近一个月
  • 最近三个月
  • 最近半年
  • 最近一年
  • ppt文档 从智慧教育到智慧课堂:理论、规范与实践

    教育安全监 控与危机快 速处理 教学设备管 理 05/06/2025 大数据 大数据技术 25 大数据 创 新 教育舆情监测与剖析 教育信息化与现代化发展水平评估 教育机构布局与教育经费调整 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究 26 云计算 • 云计算中的“云”主要用来强调计算泛 在性和分布性,实质上是分布式计算、 并行计算和网格计算等技术的发展。 • 将分布在各地的服务器群进行网联, environment 变换学习 组织形式 (桌椅文化) 根据教学内容和学生学习需求,适时调整变换教学 组织形式,提升学习效率。如,扇形、马蹄形、半圆 形、圆形等座位排序,便于学生讨论交流,缩短师生、 生生之间的心理距离,提升学生的群体合作意识,便 于群体智慧共享。 学习环境:根据学习需求调整学生座位 3 Learning environment 学习环境:以课程内容布置教室 教室文化
    10 积分 | 74 页 | 10.39 MB | 6 月前
    3
  • ppt文档 DeepSeek大模型赋能高校教学和科研2025

    这样 ,大模型能够更好地理解和生成自然文本 , 同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力 3.5 大模型的基本原 理 具有大量参数的 神经网络模型 大量的数据和计算资源 基于深度学习 不断地调整 模型参数 大模型 训练 利用 3.5 大模型的基本原 理 3.6.1 国外的大模型产品 3.6.2 国内的大模型产品 3.6.3 主流大模型“幻觉”评 测 3.6 大模型产 品 厦门大学大数据教学团队作品 模型微调技术特点 ( 1 )领域针对性强: 经过微调的 模 型在特定领域的表现会有显著提 升 , 能够更好地理解和处理该领域 的专业 问题; ( 2 )模型适应性优化: 通过微调 可 以调整模型的参数 ,使其更符合 特定 任务的要求 ,提高输出的准确 性和稳 定性。 模型微调和本地知识库 使用海量数据进行预训练得到的基础 大模型 ,具备广泛的语言理解和生成 能力 ,但在特定任务上的表现往往 自动回溯、 验证 ,调整推理路径 2025 年 2 月 3 日 , OpenAI 发布了一款新的智能体产品—— Deep Research 。 Deep Research 由 OpenAI o3 模 型的一个版本提供支持 ,该模型针对网页浏览和数据分析进行了优化 , 它利用推理来搜索、 解释和分析 互联网上 的大量文本、 图像和 PDF , 并根据需要根据遇到的信息做出调整。 Deep Research
    10 积分 | 123 页 | 15.88 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 英特尔-工业人工智能白皮书2025年版

    在生产资源分配方面,通过深度学习和大数据分析, AI 系统能够根据实时数据预测生产任务,自动调整 生产参数,并合理地分配人力、设备、物料等生产资 源,提高资源利用率,确保生产线始终保持在最佳工 作状态,提高生产效率。 在生产过程监控和优化方面,AI 算法通过分析生产 线上的各种运行状态反馈数据和工艺参数,能够预 测及发现潜在问题,并自动调整参数,优化产线运 行状态。 • 生产安全管理:通过智能视频分析技术分析从生产现 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节,推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 经营管理优化 • 库存管理:利用深度学习和大数据分析,分析历史销 售数据、季节性变化、市场趋势等因素,预测库存 需求、实时监控库存水平、自动调整补货策略、精准 管理库存品类、优化库存地域布局等,提高库存周 转率,降低库存成本。AI 聊天机器人可以随时了解 ERP 库存系统、跟踪订单和其他更新。 • 物流配送与运输管理:机器人在深度学习算法和 零部件及 整车智能 制造 工业大模型可广泛应用于汽车造型设计等领域。例如,在汽车造型设计中,设计师可通过对话、画图等方式与大模 型交互,完善创意灵感,生成 3D 汽车数字模型,并能对模型进行风格调整、零部件编辑及颜色更换等操作。这能 使原本需要 1-2 年的设计周期大幅缩短。 车身表面的涂漆质量是衡量整车品质的重要指标之一,它不仅关系到车辆的美观性,更事关车辆的防腐性、耐久性 等问题。漆
    0 积分 | 82 页 | 5.13 MB | 5 月前
    3
  • pdf文档 2025年DeepSeek-R1Kimi 1.5及类强推理模型开发解读报告

    根据问题的难度,先让模型学习容易的例子,再逐渐引入 更难的例子,这种循序渐进的方式有助于模型更好地掌握知识。 ➢ 优先采样(Prioritized Sampling): 根据问题的难度或模型对问题的掌握程度来调整采样概率。 模型更倾向于采样那些困难的、或者模型不擅长的问题,提高训练效率。 技术对比讨论:Kimi K1.5 Moonshot 策略优化损失函数 长度惩罚奖励 31 ➢ Vision ➢STaR 中,通过计算目标函数,模型对整个数据集的预测结果进行评估,并且只根据预测正确的样 本更新模型。 ➢STaR 在同一批数据上进行多次梯度更新,这类似于某些策略梯度算法中的策略,即通过多次调整 同一批数据来稳定学习过程。 [1] STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning 36 技术对比讨论:强推理路径 – Pure RL vs STaR-based
    10 积分 | 76 页 | 8.39 MB | 6 月前
    3
  • pdf文档 AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南

    ②认知增强服务 脑力租赁市场:普通人可出租 AI 训练能力(如标注数据获得收益) 教育革命: ⚫ 脑机接口实现“技能直输”,1 小时掌握基础编程 ⚫ AI 导师跟踪学习轨迹,动态调整教学策略 ③元宇宙基建 数字孪生引擎:城市管理者可“预演”政策实施效果 虚拟化身经济: ⚫ 用户 AI 分身同时参与 10 场跨国会议 ⚫ 非遗传承人创建数字分身传授濒危技艺
    10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 6 月前
    3
  • ppt文档 华为昇腾DeepSeek解决方案

    网络控制器 18 Huawei Proprietary - Restricted Distribution AI 调 度 平 台 超长序列 NPU NPU 4 、动态路径调整 数据并行、流水并行 模 型 并 行 算子深度融合 “ 工序合并”减少计算数据搬入 搬出的时间及内存开销 计算与通信融合 计算数据细粒度切分, 减少计算与通信相互等待
    0 积分 | 32 页 | 2.52 MB | 5 月前
    3
共 6 条
  • 1
前往
页
相关搜索词
智慧教育课堂理论规范实践DeepSeek模型赋能高校教学科研2025英特特尔英特尔工业人工智能人工智能白皮皮书白皮书年版R1Kimi1.5及类推理推理模型开发解读报告AI跃迁基础完全指南华为解决方案解决方案
维度跃迁
关于我们 文库协议 联系我们 意见反馈 免责声明
本站文档数据由用户上传,所有资料均作为学习交流,版权归原作者所有,并不作为商业用途。
相关费用为资料整理服务费用,由文档内容之真实性引发的全部责任,由用户自行承担,如有侵权情及时联系站长删除。
维度跃迁 ©2025 | 站点地图 蒙ICP备2025025196号
Powered By MOREDOC PRO v3.3.0-beta.46
  • 我们的公众号同样精彩
    我们的公众号同样精彩