模型 - 边缘服务器ECS | 百度智能云文档
如YOLOv7网络，则填入yolov7。 --precision : 参数为精度参数，是用浮点还是int8，这里使用的浮点 所以填写的为fp，如果是int8则填写int。 --platform : 参数要与选择的盒子类型对应。如RK3576类型，则填入rk3576。
用BML实现实例分割 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
实例分割是主流的计算机视觉任务，对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。其主要应用场景有： 专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等。 智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。
大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施 千帆社区
AI的目标是让机器能够理解自然语言、进行推理、学习、决策等，从而实现与人类相当的智能。AI可以分为强AI(模拟人类智能)和弱AI(针对特定任务)两类。 AI的发展历程可以分为以下几个阶段： 早期AI(1950年代至1970年代)：这一阶段主要关注逻辑推理、知识表示和搜索算法等基本问题。 强化学习(1980年代至2000年代)：这一阶段主要关注机器学习、神经网络和深度学习等领域。
大模型知识蒸馏概述 千帆社区
近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。
通过百舸平台快速开始运行 LingBot-Depth - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
在监督信号构建方面，我们为真实数据通过双目红外图像对计算高精度深度，为合成数据直接采用无误差的渲染深度作为真值，从而在传感器通常失效的区域仍能提供干净、可靠的监督目标。 显式几何与隐式特征表征的双重对齐 LingBot-Depth 学习到一个统一的潜在空间，使 RGB 外观信息与深度几何结构实现紧密耦合。
[AI行业案例]-冰激淋质检：解决“压盖”难题，让客户投诉归零
边缘破损、底部破损、整体破损 解决方案 哲元科技依托飞桨EasyDL，针对冰淇淋工厂生产过程中产生的缺陷，构建高并发，低时延的实时检测系统，以数字分析和深度学习为基础，提供质检解决方案。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_基于向量数据库构建企业级知识库
去学习 0 3 向量数据库VectorDB创建实例 从零创建一个向量数据库VDB实例介绍 去学习 0 4 向量数据库VectorDB查看实例详情 查看实例详情的内容介绍 去学习 0 5 向量数据库VectorDB查看实例监控 向量数据库VDB查看实例监控的内容介绍 去学习 0 6 向量数据库VectorDB查看账号信息 介绍怎么查看实例账号信息 去学习 0 7 向量数据库VectorDB使用SDK
恒逸石化
人工智能 让质检更精准 质检工人拿着强光手电筒靠肉眼检测的画面，被一个个高速摄像头取代，后台利用人工智能模型算法可以对毛丝、绊丝、蛛网丝、油污、夹结丝等缺陷进行准确检测，20公斤丝饼的质检只需要2.5秒，耗时比传统人工检测缩短了70%以上。
功能介绍 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
的导入、导出、查看 AotuDL建模： 为零AI开发基础的用户提供的建模方式，内置基于百度文心大模型的成熟预训练模型，可针对用户数据进行算法自动优化，助用户使用少量数据也能获得具备出色效果与性能的模型 预置模型调参建模： 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式，涵盖ResNet、YOLO
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_文心快码Baidu Comate项目实战
去学习 0 3 借助Comate完成前后端代码生成 完成第一步准备工作 去学习 0 4 利用Comate进行提示词的优化 实现功能的进一步提升 去学习 0 5 出题机器人项目测试与效果展示 测试出题机器人各项功能，并展示效果 去学习 第二章 智能客服助手项目 0 1 智能客服助手项目概述 介绍智能客服助手项目的背景意义及要实现的功能 去学习 0 2 智能客服助手项目流程分析 分析智能客服助手项目实现的整体流程及
