AI数字人：繁荣背后的伦理困境与法律迷局（8/10）
摘要：本文深入剖析 AI 数字人从虚拟走向现实的历程，阐述其融合多技术实现从静态到动态交互的跨越，爆发式应用于各领域带来的商业价值与社会影响，同时直面由此引发的伦理法律挑战，包括身份认同、数据隐私、责任归属及权利保护等困境，最后从技术、法律、社会层面探索破局之路，展望构建 “技术 - 伦理 -
人工智能
医疗AI中GPU集群设计与交付实践
引言随着人工智能在医疗领域的应用不断深化，GPU 千卡集群已经成为支撑大规模医疗 AI 模型训练与推理的关键基础设施。 不同于互联网推荐、搜索等场景，医疗 AI 对可靠性、精度和稳定性的要求极高。 任何训练过程中的波动，都会影响模型在临床中的应用价值。
医疗 AI 的快速发展
医学影像：CT、MRI、病理切片大模型推动了智能诊断的发展。
基因组学：深度学习在基因测序
敏感与钝感的趋向变化2023-04-25
ww：对外在环境与各种因素的敏感度
AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度是由其训练数据和算法所决定的。训练数据的质量和种类决定了模型的语言理解能力和对不同话题的敏感度。算法的优化程度和参数设置也会影响模型对外在环境和各种因素的敏感度。同时，AI语言模型还受到用户输入信息的影响，输入的内容和形式也会影响模型的输出结果。因此，为了提高AI语言模型对外在环境和各种因素的敏感度，需要不断优化训练数据
MCScanX安装与使用 (2022)
为什么要写这篇文章：
最近因为需要用到MCScanX画两个物种的共线性点图，但是发现搜到的blog中所提供的安装方法都不太相同，且在都会出现或多或少的问题，另外搜到的所有blog安装链接
下载安装包以及需要的环境
需
飞算 JavaAI 体验：重塑 Java 开发的智能新范式
飞算 JavaAI 体验：重塑 Java 开发的智能新范式
引言：
正文：
一、工程化代码生成：从 "片段拼接" 到 "模块交付"
1.1 传统工具的局限与突破
1.2 代码质量验证
二、智能重构引擎：从 "问题修复" 到 "
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
Android导入和导出数据
关于数据，占据我们思想的一件非常重要的事情就是不要丢失它。我们需要备份数据以在需要时恢复数据。因此，我们需要知道如何将数据推送到设备的SD存储器。在本文中，我们将了解如何从 JSON 文件导入和导出数据。
要导出和导入数据，我们将使用 Gson 库。它是一个将 Java 对象转换为其 JSON 表示形式的 Java 库。此外，它还将 JSON 字符串转换为等效的 Java 对象。
要进行设置：请执
【AI视频】从单模型，到AI Agent工作流
不用手搓AI视频工作流了，试试CrePal的Agent模式
写在最前面
技术人的“AI创作”痛点：我们到底在烦什么？
Agent工作流实战：一次“小猫做饭”的自动化项目管理
从执行到交付：Agent的全程托管
亮点：Agent如何实现精细化控制与高效迭代？
模板，但不止于模板
Mac硬盘安装不了的常见故障，怎样恢复丢失的数据信息？
Mac硬盘驱动器一般分为各种系统分区，用以存储用户的重要信息，这样可以保证正常地引导过程，避免数据信息过载。但Mac用户常常会遇到Mac硬盘安装不了、存放重要信息的硬盘数据丢失或者存在潜在受损风险等问题，其中涉及了多个方面，涵括图像、视频、音频文件、新闻、电子邮件等。
MacOS有一个内置工具，允许用户创建或合并两个数据量。当Mac系统启动时，硬盘或硬盘驱动器将启动，并载入必要的文件。但有时硬盘驱
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
