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基于深度学习的商代食器分类研究 明确详细的研究意义

Answer

基于深度学习的商代食器分类研究具有多方面的重要意义。首先,它有助于深入了解商代的饮食文化和社会生活。通过对食器的准确分类,可以揭示当时人们的饮食习惯、烹饪方式以及社交礼仪等方面的信息。

其次,为考古学研究提供新的方法和视角。利用深度学习技术能够更高效、更准确地处理和分析大量的商代食器数据,突破传统研究方法的局限。

再者,有助于文物保护和管理。精确的分类有助于制定更有针对性的保护策略,确保这些珍贵的文化遗产得到妥善保存。

最后,促进跨学科研究的发展。将深度学习与考古学相结合,能够吸引更多不同领域的学者参与,推动相关研究的创新和进步。

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分析AI颠覆性发展的生产策略调查的研究情况综述
以下是关于企业构建和购买生成式 AI 方式的 16 个变化的研究情况综述: 生成式人工智能在 2023 年迅速席卷消费市场,创下超过 10 亿美元的消费支出纪录。预计 2024 年企业领域的收入机会将数倍于消费市场。去年,企业对 genAI 的参与多局限于少数明显用例,且以“GPTwrapper(GPT 套壳)”产品作为新的 SKU 交付,一些人对其在企业中的扩展持怀疑态度。 然而,在过去几个月,a16Z 与数十家财富 500 强和顶级企业领导人交谈并对 70 多位进行调查后发现,过去 6 个月里,企业对生成式 AI 的资源配置和态度有显著变化。尽管仍有保留,但企业领导人几乎将预算增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,并将更多业务从早期实验转移到生产环境中。 这对创始人是巨大机遇。a16Z 认为,为客户“以 AI 为中心的战略计划”构建解决方案,能预见痛点,从重服务模式转向构建可扩展产品的人工智能初创公司,将抓住新投资浪潮并占据重要市场份额。 任何时候,为企业构建和销售产品都需深入了解客户预算、关注点和路线图。a16Z 根据访谈结果总结了 16 个最为关键的考虑因素,涉及资源、模型和应用。
2025-04-15
研究报告提示词
以下是关于研究报告提示词的相关内容: 首先要确定整个调研报告的大纲目录,可以利用老师提供的示例报告截图并用手机识别。然后确定整体的语言风格和特色,调研报告的语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,可将范文交给 Claude 2 总结语言风格。但要注意,生成文章时不要过于限制 GPT4,否则效果不佳。 接着让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,在 workflow 中设置循环结构,生成一段章节内容后经同意再进行下一部分,否则重新生成。生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息。这部分难度较大,可能导致半天才能搞定一条提示词,甚至迭代 1 天半,过程中可能会遇到 workflow 失效、插件选择和使用等问题。 好在通过向星球和群聊中的大佬求助,获得了建议和思路。比如在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 看到标签后自主搜索信息再来生成内容,没打上标签的直接输出,这种方法可行。最后,按顺序完成 prompt 的其他部分。 最新版本的 prompt 经过以上操作得以完成,之前用前几版 prompt 已帮团队和同学完成 3 篇调研报告,但效果不及最新版。建议平时可利用 GPT4 降本增效,尝试编写提示词。
2025-04-15
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
我是一名律师,怎么写好法律研究的提示词
作为一名律师,写好法律研究的提示词可以参考以下要点: 1. 理解 Prompt 的概念:Prompt 是给人工智能系统提供的信息或问题,用于引导其产生特定回答或执行特定任务,就像启动和引导对话的起点。对于 AI 来说,好的 Prompt 能帮助其更准确理解需求并给出更有用的回答。 2. 采用建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确希望 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域,擅长案例研究、法律条文检索及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理复杂合同纠纷案件时,向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement(陈述):直接明确期望 AI 完成的任务,如总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 3. 转变思路:不要期待设计一个完美的提示词就能让 AI 百分百给出完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果需要在与 AI 的对话中产生。要多给 AI 几轮对话修正的余地,因为很多时候自己刚开始也不知道想要什么。 4. 示例:如陶力文律师习惯用的大模型是 KIMI,将提示词称为【灵机符箓】,把 AI 称为【灵机】。在具体的提示词中,明确作者、版本、语言等信息,赋予 AI 特定身份以划定边界,同时明确总的任务流程和关键变量,如基础材料和语言风格。
2025-04-11
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
2025年AI研究报告
以下是为您提供的 2025 年 AI 研究报告相关信息: Gartner:《生成式 AI 时代下科技产品的重要发展机遇》(2024/10/16) 强调了生成式 AI 技术对对话式 AI 和科技产品创新的显著影响。 预计到 2025 年,生成式 AI 将嵌入 80%的对话式 AI 产品中,推动市场营收大幅增长。 建议技术供应商积极把握机遇,通过理解市场动态、技术成熟度和市场接受度来调整策略。 生成式 AI 的四大关键能力—对话式 AI、AI 代理、合成数据和个性化—能够提升产品价值和客户体验。 提出了将生成式 AI 功能添加到产品中的四个关键步骤,并强调了独立软件供应商在企业应用中嵌入生成式 AI 能力的趋势。 如需下载研究报告,。 甲子光年:2025 DeepSeek 开启 AI 算法变革元年(2025/02/05) DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了算力至上的传统认知。 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能。 报告强调 2025 年是算法变革的元年,DeepSeek 的推理模型开启了算法变革,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。 非 Transformer 架构的算法模型成为新的发展方向,如 LFM 架构模型性能超越同等规模的 Transformer 模型。 如需下载研究报告,。 安永:数据+AI 开启经验规模化复制时代(2023/12/19) 人工智能正在经历新的发展浪潮。 某头部公司正在转向 AI Agents 支持平台,结合第 4 代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。 AI Agents 有望为商业领域注入新活力,展示人工智能的潜力和商业价值。 随着平台的发展,新的 AI Agents 涌现,提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。 人工智能的革新涵盖了生成内容(AIGC)和生成服务(AIGS)的领域。 保险行业面临挑战,AI 的突破为其带来新的应对方向。 知识星球下载: 弘则研究:2023 生成式 AI 驱动向量数据库加速发展(2023/12/18) 向量数据库潜在市场空间是传统结构化关系型数据库的数倍达到千亿美元。 据信通院统计数据,全球数据库市场规模在 2020 年为 671 亿美元,到 2025 年有望达到 798 亿美元,CAGR 3.5%估算关系型数据库全球龙头 Oracle 收入规模小几百亿美元。 仅考虑现有非结构化数据的向量化处理,估算需要的存储空间增量为之前的数倍。 未来随着生成式 AI 应用增量数据的爆发对于向量数据库的需求会更大。 报告下载地址:
2025-04-09
如果面试AI产品经理岗位,我的简历应该如何介绍对应的AI项目?目前我在做的是一个AI深度解读的功能,用户通过报告页面进行深度解读,进入后触发AI与用户的沟通,根据沟通信息,将用户的一些情况写在病历信息中,最终发给医生
以下是为您提供的一些参考,帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目: 在您所做的 AI 深度解读功能项目中,可以从以下几个方面进行介绍: 项目背景:阐述开展该项目的原因和目标,例如为了提升医疗服务的效率和准确性,满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责:详细说明您在项目中的具体职责,如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现:描述项目中所运用的关键技术,如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化:提及为提升用户体验所采取的措施,比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益:展示项目取得的成果,如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外,您还可以参考以下其他相关人员的项目经验: 秦超作为 AI 2C 项目负责人,在产品落地服务方面具有丰富的经验,包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域,将宠物与 AI 结合,具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理,在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过多种 AI 创作工具,并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理,熟悉 prompt,部署过多种绘图项目,使用过多款 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助,祝您面试成功!
2025-04-01
深度学习模型架构有哪些
深度学习模型架构主要包括以下几种: 1. Transformer 模型: 由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分组成。 每个部分由多个相同的层堆叠而成,每层包含多头注意力机制(Multihead Attention)和位置全连接前馈网络。 编码器将自然语言转换成向量文本,解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列。 2. DiT 架构:结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成。 3. 存算一体架构: 是未来 AI 硬件的发展趋势。 运行几百亿个参数的大模型时具有优势,可避免数据搬运。 此外,在端到端算法的时代,有观点认为不应继续使用冯诺依曼架构,且在存算一体的芯片之上,有望诞生全新的算法。在将大模型与私域知识结合方面,有重新训练、微调、RAG、关键词工程、加长 Context 等方法,其中长 Context 和 RAG 被认为较有希望。
2025-03-22
懂编程但是不了解大模型的工程师如何系统的学习深度学习?
对于懂编程但不了解大模型的工程师,系统学习深度学习可以参考以下路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程推荐吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 参考相关资源,如 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 运用相关开源工具,如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为了更好地理解相关技术原理和建立框架,还可以了解以下内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-13
帮我完成基于深度学习的草莓目标识别的毕设
很抱歉,目前没有关于基于深度学习的草莓目标识别毕设的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导框架: 首先,您需要收集大量包含草莓的图像数据,并对这些数据进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 然后,选择适合的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),可以考虑使用经典的模型架构如 VGG、ResNet 等,或者根据您的需求进行适当的修改和优化。 在训练模型时,要注意设置合适的超参数,如学习率、迭代次数等,并使用合适的优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adagrad 等。 在模型训练完成后,进行评估和验证,可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。 最后,对模型进行优化和改进,以提高识别效果。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利完成毕业设计!
2025-03-09
我现在需要做我的毕业设计名为“基于深度学习的草莓目标识别系统”,你能告诉我如何制作以及用到这里的哪些ai工具、
对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计,以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具: 制作步骤: 1. 数据收集:收集大量包含草莓的图像数据,并对其进行标注,例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作,以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构:可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型,如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型:使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化:根据评估结果对模型进行调整和优化,例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具: 1. TensorFlow:一个广泛使用的深度学习框架,提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch:另一个流行的深度学习框架,具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV:用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg:用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助,祝您毕业设计顺利!
2025-03-09
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09