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萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI还在为图像加载犯愁吗？最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成式对抗网络）顾名思义

点击上方“迈微电子研发社”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/7032892bb3fd86c0fcd96afe151604e672b.jpg)来源：机器之心@微信公众号01前言图神经网络发展到什么程度了？现在我们有了专用的Bench

1、分类与聚类的概念与区别分类：是从一组已知的训练样本中发现分类模型，并且使用这个分类模型来预测待分类样本。目前常用的分类算法主要有：朴素贝叶斯分类算法（NaïveBayes）、支持向量机分类算法（SupportVectorMachines）、KNN最近邻算法(kNearestNeighbors)、神经网络算法（NNet）以及决策树（De

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当前，在“人工智能”行动背景下，垂直领域大模型的发展呈现出蓬勃态势。与通用大模型相比，垂域大模型的底层逻辑在于解决专业领域存在的“幻觉”、知识不准确、缺乏深度等痛点。而要实现这一点，核心在于数据：唯有注入海量、精准、合规的专业领域数据，模型才能模拟专家进行领域问题的深度思考，助力解决产业实际问题。

会开发AI的AI：超网络有望让深度学习大众化超网络（hypernetwork）可以加快训练AI的过程。编者按：在执行特定类型任务，如图像识别、语音识别等方面，AI已经可以与人类相媲美了，甚至有时候已经超越了人类。但这些AI事先必须经过训练，而训练

是一个python库，也是一个基于python的深度学习框架。它由清华大学计算机系教授、博士生导师胡浩老师开发。它支持多线程，采用了并行计算的技术，实现了深度学习算法的加速。另外，它支持基于图的模型，并在此基础上提供了多种模型库和数据集。首先，我们需要准备

一、引言随着科技的快速发展，语音识别技术得到了广泛应用。语音识别技术是一种人机交互的关键技术，它使得计算机能理解和解析人类语言。本文将探讨语音识别技术的现状及未来的发展趋势。二、语音识别技术的现状1.深度学习技术的应用：近年来，深度学习在语音识别领域取得了

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