在机器学习和深度学习领域，类别不平衡问题尤为突出。特别是在医疗诊断和欺诈检测等实际应用场景中，患病样本或欺诈交易的数量远少于健康样本或正常交易。这种数据分布的不均衡会导致模型偏向多数类，影响少数类的识别精度。为解决这一问题，研究者们提出了多种方法，如过采样、欠采样及集成学习等，以提高模型对少数类的识别能力，确保其在实际应用中的有效性和可靠性。
Keras的创始人近日宣布创立了新的实验室Ndea，旨在探索实现通用人工智能（AGI）的新路径。该实验室将结合深度学习与程序合成技术，这一研究方向源于创始人在谷歌工作期间的副业项目。通过融合这两种前沿技术，Ndea实验室致力于突破当前AI发展的局限，为实现更高级别的智能提供可能。
深度强化学习是计算机科学的前沿领域，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理。本文聚焦于深度学习在游戏领域的应用，特别是构建智能系统以自主学习完成经典游戏《超级马里奥兄弟》。通过深度强化学习算法，智能体能够不断优化策略，在复杂的游戏环境中取得更高分数。该技术不仅展示了人工智能在游戏中的潜力，也为其他领域的应用提供了宝贵经验。
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的物体检测技术，它与传统依赖分类方法的模型不同，采用基于回归的方法直接预测物体的位置和边界框。这种方法不仅提高了检测效率，还增强了准确性。YOLO通过单次推理即可完成图像中所有物体的检测，显著减少了处理时间，使其在实时应用中表现出色。
高通SA8775芯片凭借其卓越的CPU、GPU和AI处理能力，成为现代智能系统的核心组件。该芯片不仅在高性能计算和深度学习领域表现出色，还在汽车、智能设备等多领域展现出广泛的应用潜力。特别是在自动驾驶和车载信息娱乐系统中，SA8775以其出色的计算性能和能效比，为高级嵌入式系统提供了强大的支持。作为高通的高性能处理器平台，SA8775不仅在计算和AI加速方面表现优异，同时也为开发者和用户带来了更多的可能性。
在深度学习领域，PyTorch和PyTorch Lightning是两个备受关注的框架。PyTorch以其灵活性和动态计算图著称，适合研究和原型开发；而PyTorch Lightning则在PyTorch基础上进行了优化，简化了训练流程，提升了代码可读性和复用性。通过具体实例分析，两者的主要差异在于代码结构、配置管理和性能调优。选择合适的框架取决于项目需求和个人偏好，PyTorch更适合定制化开发，PyTorch Lightning则能显著提高开发效率。
在人工智能领域，GPU的选择对深度学习任务的效率和灵活性至关重要。随着模型复杂度的增加，选择合适的GPU方案成为实现高性能计算的关键。本文分析了挑选高效且灵活GPU方案的要点，旨在帮助用户根据具体需求做出最佳选择，以满足深度学习训练和推理的需求。
本文深入探讨暹罗网络（Siamese Network）的构建与训练，这是一种用于评估图像相似度的深度学习模型。文章详细解析暹罗网络原理，并结合三元组损失（Triplet Loss）优化网络性能。为使理论与实践相结合，通过GitHub实例代码展示实现过程，帮助读者理解如何高效训练暹罗网络以提升图像相似度评估的准确性。
本文探讨了大数据与深度学习技术的融合应用，特别是在Hadoop平台上实现分布式深度学习的方法。通过介绍Submarine、TonY和DL4J三个关键框架，展示了在Hadoop上进行大规模数据集深度学习训练的可能性。这些框架不仅扩展了Hadoop生态系统，还为大数据分析提供了强有力的支持。Submarine作为Hadoop的一部分，TonY由LinkedIn开发，DL4J则专注于Java环境下的深度学习，三者共同推动了分布式训练的发展。
港科大最新研发的VideoVAE+是一种专为视频数据处理设计的深度学习生成模型。该模型能够高效地对视频进行压缩、重建和生成，通过将RGB像素空间映射到更低维度的潜在空间，显著提升了视频重建的质量。与现有模型相比，VideoVAE+在视频处理领域展现了卓越的性能，成为当前最先进的技术之一。
显卡架构涉及显卡硬件组件的设计及其相互关系，旨在优化并行计算和数据流处理。现代显卡不仅承担图形处理任务，还在科学计算、深度学习等领域发挥重要作用。随着计算需求的增长，显卡架构日益复杂，致力于高效处理大量数据，并快速呈现到显示器上。
ELMo（Embeddings from Language Models）是一种用于动态词向量训练的深度学习模型，在自然语言处理领域显示出了显著的能力。ELMo的主要优势在于其易于使用和能够根据上下文生成词向量，这使得它在许多自然语言处理任务中表现出色。然而，ELMo也存在一些缺点，如对计算资源的高需求和处理长距离依赖问题的能力不足。相比之下，BERT模型作为另一种上下文相关的词向量模型，具有不同的特性和能力。
在最近的NeurIPS会议上，Ilya以一张十年前的PPT作为开场，回顾了深度学习从探索阶段到如今蓬勃发展的历程。他宣布了一个令人振奋的消息：预训练技术即将走到尽头，这一消息引发了现场的热烈反响。Ilya的演讲不仅回顾了过去十年的技术进步，还展望了未来的发展方向，为与会者带来了新的思考和启示。
本文将深入探讨MySQL数据库中的内置函数，详细解析这些函数的工作原理，并探讨如何通过深度学习技术来理解和应用这些内置函数。文章将涵盖MySQL内置函数的基础知识，以及如何有效地利用这些函数来优化数据库操作和查询性能。
中国信息通信研究院最新发布的报告显示，国产深度学习框架正在快速增长，这一趋势有望推动智能体技术的快速发展。报告特别强调，工程化技术是人工智能技术从实验室阶段过渡到实际生产环境的关键。随着国产框架的不断成熟，越来越多的企业开始将其应用于实际生产环境中，从而加速了人工智能技术的落地和应用。
中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告（2024年）》指出，国产深度学习框架如百度飞桨的技术能力持续提升，正迅速成长。这些框架的行业解决方案正在向特定垂直领域深入拓展。预计在人工智能大规模推动新型工业化的过程中，国产深度学习框架将面临新的发展机遇，并将进一步增强其市场渗透力。
