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思通数科的大模型是一款集成自然语言处理、多模态分析与知识图谱技术的智能系统，专为提升行业信息处理效率和决策支持而设计。该模型依托深度学习与数据驱动，能够在合同审查、智能问答、医疗文本处理等场景中实现精准的文本分类、信息抽取与风险识别。特别在多模态数据处理方面，模型

大家好！今天我们要聊一个有趣的话题：那些聪明绝顶的大型语言模型（LLM），它们在解决逻辑推理问题时，究竟是像福尔摩斯一样抽丝剥茧、层层推理，还是像考试前临时抱佛脚的学生一样，只会死记硬背？

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以下是准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的详细定义和解释：1.准确率(Accuracy)定义：准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。公式：TP(TruePositive)：真正例，正确预测为正类的样本数量。TN(TrueNegative)：真负例，正确预测为负类的样本数量。

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2024年9月17日提交的论文《Down-SamplingInter-LayerAdapterforParameterandComputationEfficientUltra-Fine-GrainedImageRecognition》一.研究背景研究问题：这篇文章要解决的问题是超细粒度图像识别（UFGIR），即将对象分类到极其细小的类别中，例如区分同一物种内的

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在机器学习的世界里，随机森林算法以其出色的分类和回归能力而闻名。我们将深入sklearn库中的随机森林，探索如何通过实战提升模型的分类准确率。一随机森林算法简介随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测准确性。每个决策树都是在训

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模型训练如何实现自动化1、目标把对文本分类【体育，教育，娱乐，经济，文学，政治】的模型实现自动化训练。分类器：贝叶斯、支持向量机、梯度提升、随机森林、逻辑斯蒂回归通过预设的准确率期望值与训练轮数，获取最优的分类器模型，当模型评估的准确率大于期望值时即停止训练，保存模型

在人工智能技术日新月异的时代，语音识别作为AI领域的重要分支，正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。腾讯云语音识别，凭借其高准确率、多语种支持以及超低开发成本的优势，正逐步成为市场中的佼佼者，引领AI应用的新潮流。本文将深入探讨腾讯云语音识别的独特魅力，揭示其

不知道大家会不会和我一样，在平时开会或者是看网课等等音频的时候，会选择一些可以快速将语音识别成文字的工具来帮助我们高效地进行重点内容的提取，不仅实现可以快速记笔记，还可以直接直接导出字幕，所以今天特地整理了四款可以实现语音转文的工具给大家：第一款：福昕在线语音转文字

最近在跟一些圈内朋友聊天，发现每个人都有一套自己的玩球逻辑，比如有些人看亚盘，有些看欧盘，有些玩绝杀，有些看盘口，是否可以自定义的去玩球？结合多年的经验，把分析的过程大概写了一下。数据爬取采集汇聚全球各大足球赛事的即时比赛数据。从进球瞬间到红黄牌警告，每一刻赛场动态

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深度学习可视化：从数据生成到神经网络训练，基于make_moons、make_circles、make_blobs一、代码分块解释

在视频成为主流信息载体的今天，如何高效地从视频中提取知识成为了一个热门话题。设想一下，如果能够将视频中的对话直接转换成文字，不仅便于学习，还能方便分享。而“视频字幕提取成文字”技术正是为了满足这一需求而生。它将打开一个全新的视角，让人们可以更轻松地获取和利用视频

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