为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培养数字技术人才，特举办新质技术之第九期“生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用研修班”。特帮助各企业了解人工智能AI大模型，培养与时代接轨的人才。此次上课时间安排培训时间：2025年01月16日-20日（16日全天报道）地点：昆明（同时提供线上直播）考试参会对象：各省市、自治区从事人工智能、自然语言处理、图像处理、视频处理、数据挖掘、无人机、无人车、无人艇

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1、证书背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其核心领域之一，在图像识别、视频分析、自动驾驶等多个领域展现出巨大潜力。为进一步贯彻落实国家人才发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，工业和信息化部电子工业标准化研究院（简称“工信部电子标准院”）依据SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》标准，联合业界企事业单位开发了“计算机视觉工程师”专业培训项目，旨在提升从业人员的技术能力和专业素养。二、报考

证书出台背景： 为进一步贯彻落实中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》 和国务院印发《关于“十四五”数字经济发展规划》 等有关工作的部署求，深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能专业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的sJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》已经于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部电子工业标

怎么把这幅图变得更清晰呢或者转为矢量图也行

1、证书背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其核心领域之一，在图像识别、视频分析、自动驾驶等多个领域展现出巨大潜力。为进一步贯彻落实国家人才发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，工业和信息化部电子工业标准化研究院（简称“工信部电子标准院”）依据SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》标准，联合业界企事业单位开发了“计算机视觉工程师”专业培训项目，旨在提升从业人员的技术能力和专业素养。二、报考

大模型2024年最后一次学习机会不容错过 人工智能大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个以上）、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。 2024年政府工作报告提出“发展新质生产力”，并将其列为年度十大工作任务之首。新质生产力正在重塑社会生产运行的方式，为企业开辟一条通向高质量发展的道路。新质生产力的提出加速了企业数字化转型步伐，人工智能技术作为核心

大模型2024年最后一次学习机会不容错过人工智能大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个以上）、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。2024年政府工作报告提出“发展新质生产力”，并将其列为年度十大工作任务之首。新质生产力正在重塑社会生产运行的方式，为企业开辟一条通向高质量发展的道路。新质生产力的提出加速了企业数字化转型步伐，人工智能技术作为核心新

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用 时间：2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 学习内容： 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领

什么是大模型：概念、应用前景与未来展望 一、引言 在数字时代，数据已成为新的石油，而大数据模型则成为了驱动这一时代变革的关键引擎。那么，什么是大模型？简而言之，大模型是指利用海量数据，通过先进的算法和技术，训练得到的具有强大预测和决策能力的模型。这些模型在诸多领域都展现出了惊人的应用潜力，如自然语言处理、图像识别、金融风控、智能推荐等。 二、大模型的概念 大模型的核心在于“大”，这里的“大”主要体现在

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用 时间：2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 学习内容： 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领

工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2025年1月16日-20日工信部的计算机视觉 昆明+线上直播具体课程内容：1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用 时间：2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 学习内容： 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领

工业和信息化部电子工业标准化研究院计算机视觉设计开发2024年11月29日-12月3日 北京+线上直播具体课程内容：1. 人工智能与机器学习概述2. 深度学习简介与经典网络结构介绍3. 经典深度网络结构介绍与图像分类4. 深度学习-网络结构-Transformer5. 生成对抗网络-GAN6. 图像分割算法7. 目标检测算法8. 视觉迁移学习基础9.深度视觉迁移学习10.红外与可见光视频转换方法研究实操【实验实操1】环境配置+python基础+opencv+pytorch+目标检测1.1环境配置1.2Python基础1.3OpenCV

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AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域有着广泛的应用，例如我们所用到的 豆包（字节云雀大模型）、通义千问（阿里通义大模型）、讯飞星火（星火认知大模型）、文心一言（百度文新大模型）、智谱清言（智谱 ChatGLM 2大模型）等都是大型语言模型的产物。这些模型能够自动提取和记忆知识信息，具备强大的泛化能力，在各种复杂场景中发挥强大的应用价值。 AI大模型都能够处理海量数据并完成各种复杂任务，如自然语言处理、

本人在读985博士，目前业余时间挣点外快。提供论文辅导，从idea创新点，写作格式和内容，文字润色到后期投稿修改，一站式服务。 深度学习图像分类模型改进对比代码调试实验 python ，深度学习、医学图像处理、计算机视觉模型改进、代码 debug 、调试、代码修改，计算机视觉 cv 、卷积神经网络、yolov5/yolov6/yolov7/yolov8目标检测，图像去噪，超分辨率。 可以提供针对深度学习项目的指导，辅助，代做。

2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领域的应用 第三章 Transformer 第四章大语言模型微调与量化 第五章

分享一次2024年AI大模型学习体验：北京权威人工智能培训企业主办，高校行内顶级名师授课，赚大了！ 这次参加的课程名称是《生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用研修班》，上课时间是今年10月份，由北京龙腾亚太主办，龙腾亚太针对GJ正规科研单位做AI人工智能培训还是比较专业的，上课采用理论+实操的模式，参加的同学们都学到了很多工作项目研发中需要的问题。 先说下授课讲师吧：北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国

2024年12月13日-17日 杭州 北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领域的应用 第三章 Transformer 第四章大语言模型微调与量化 第五章

基于深度学习的安全帽识别 主要技术有 pytorh python yolov5 pyqt界面开发 flask web部署

北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。 第一章生成式AI技术发展概述 第二章 AIGC技术在多模态领域的应用 第三章 Transformer 第四章大语言模型微调与量化 第五章AIGC技术 第六章 AIGC技术

这次参加的课程名称是《生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用研修班》，上课时间是今年10月份，由北京龙腾亚太主办，龙腾亚太针对GJ正规科研单位做AI人工智能培训还是比较专业的，上课采用理论+实操的模式，参加的同学们都学到了很多工作项目研发中需要的问题。 先说下授课讲师吧：北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/

人工智能的未来前景非常广阔。随着技术的不断发展和应用的不断扩大，人工智能在各个领域都有着巨大的潜力和机会。以下是人工智能未来前景的一些解释： 1人工智能技术的应用范围将继续扩大。人工智能已经在许多领域取得了重大突破，包括医疗保健、金融、交通、制造业等。随着技术的进一步发展，人工智能将在更多领域发挥作用，为社会带来更多的创新和改变。 2人工智能将推动产业升级和转型。人工智能的应用将改变传统产业的运作方式

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求带有主观评价分数的水下数据集，做毕设要用的！毕设要做无参考水下图像质量评价，目前只找到了两个公开的数据集，不太够用。麻烦有知道的佬分享一下吧，非常感谢🙏#图像处理##数据集#

数据分析兼只，欢迎各位大神，(数学 统计学和计算机专业)擅长(python meta spss R aoms stata matlab 之类) 绿泡泡，CBDsun#数据分析##搞副业##计算机##大学生##统计分析#

求问各位大神，有没有人用过ATLAS v2.0这个数据集的，我下载之后解压不了呀

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我在使用gdal读取jp2图片的时候，发现原本的16位图像被自动变成了12位，请问有人知道这是什么原因吗

常见激活函数： Sigmoid型函数 n Logistic函数： σ n Tanh函数： tanh n 二者均为饱和函数 （两无限侧导数为零） n Tanh是零中心化的，而Logistic输出始终为正。 非零中心化的输出会使得其后一层的神经元的 输入发生偏置偏移（bias shift），并进一步使 得梯度下降的收敛速度变慢。

各种代码 nsct nsst pcnn等代码均有 所有代码打包出了，一杯奶茶钱 毕竟自己也是浪费大量的时间与精力弄来的 要的滴滴

求问大佬，图像分辨率究竟是什么，是单位长度像素个数还是像素个数

脑声常谈的SuperMaze可以捕捉细节吗？

各位大佬有谁知道lmageJ软件能不能查找固定的RGB值在图像的哪个区域，就比如说我要找R、G值范围为120-140的值在这个图像哪个区域

rt，一般二值化还是不好区分，求助大佬

脑声常谈的动物眼动追踪仪器有哪些优势？

请问大神哪里可以下载找到水下图像的图像数据库？

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