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LLM开发(2)：实战指南——从数据预处理到模型优化

介绍了大型语言模型（LLM）开发的完整流程，从数据收集与预处理、模型构建、训练技巧到模型优化与部署。通过技术细节、专业术语、表格和案例分析，帮助开发者掌握LLM开发的关键技术与实践经验。

人工智能与算法, 行业知识 , 2024年11月6日 , LLM, NLP, Transformer, 人工智能, 数据预处理, 机器学习, 模型优化, 模型构建, 模型训练, 深度学习

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基于深度学习的肺结节检测技术方案

探索深度学习技术在肺结节图像检测中的应用，了解如何通过自动化识别技术提高诊断的准确性和效率。本文详细介绍了基于深度学习的肺结节X光图像识别技术方案，包括其工作原理、优势以及在医疗领域的潜在影响。

人工智能与算法, 行业知识 , 2024年9月26日 , MonAI, X光图像识别, 人工智能, 医疗诊断图像识别, 图像识别, 机器学习, 肺结节识别

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基于深度学习的工厂生产环境中人类行为检测技术方案

深入分析了深度学习在工厂生产环境中监测人类行为的创新应用，介绍了先进的视觉识别技术方案，能够自动识别和响应潜在的人员异常行为风险，从而优化生产流程和工作环境。

行业知识 , 2024年8月2日 , 人工智能, 人类行为检测, 安全标准, 工业安全, 工业自动化, 工厂生产环境, 智能监控, 机器学习, 生产效率, 自动化监测

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基于深度学习的胃肠镜自动化病灶识别技术方案

探索深度学习技术在胃肠镜检查中的应用，了解如何通过自动化病灶识别技术提高诊断的准确性和效率。本文详细介绍了基于深度学习的胃肠镜自动化病灶识别技术方案，包括其工作原理、优势以及在医疗领域的潜在影响。

行业知识 , 2024年8月2日 , AI在医疗中的应用, 人工智能, 医疗影像分析, 医疗诊断技术, 技术方案, 机器学习, 胃肠镜检查, 自动化病灶识别, 诊断准确性

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工业互联网中设备状态监测和预测性维护能解决哪些问题？

在工业互联网时代，设备状态监测和预测性维护已成为提高生产效率和降低维护成本的关键技术。本文深入探讨了设备状态监测和预测性维护的定义、技术趋势以及在制造业和能源行业中的实际应用。通过边缘计算、人工智能和物联网平台的进化，这些技术正在不断发展，帮助企业实现更高效的设备管理和故障预测。

行业知识 , 2024年7月29日 , 人工智能, 传感器技术, 制造业, 实时监控, 工业互联网, 故障预测, 数字孪生, 数据分析, 数据安全, 机器学习, 物联网技术, 生产效率, 维护成本, 能源行业, 设备状态监测, 边缘计算, 预测性维护

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物联网设备远程监控与管理技术深度解析

物联网设备通过远程监控与管理实现高效操作和便捷性，涉及硬件、软件、云平台等技术。面临技术集成、数据隐私安全等挑战，未来发展趋势包括人工智能应用、边缘计算影响及设备自主智能化。

行业知识 , 2024年6月21日 , 人工智能, 工业自动化, 智慧城市, 智能家居, 机器学习, 物联网, 设备管理, 边缘计算, 远程监控, 预测性维护

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物联网与人工智能融合：技术革新与未来趋势

提供一个全面的视角，深入探讨物联网（IoT）与人工智能（AI）的融合基础、关键技术、实际应用案例以及面临的挑战和解决方案，并展望了智能家居、工业4.0、智慧城市等领域的未来发展趋势，以及跨学科融合带来的新机遇。

行业知识 , 2024年6月13日 , 人工智能, 工业4.0, 技术融合, 数据安全, 智慧城市, 智能家居, 机器学习, 深度学习, 物联网, 系统集成, 边缘计算

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图像分析处理技术：从识别到应用的未来趋势

深入了解图像识别、图像分析和图像处理的技术特点，探索技术对比、应用方向以及未来趋势。从卷积神经网络、深度残差网络等典型技术方案，探讨关于图像分析识别技术的数据隐私、算法偏见等挑战。

行业知识 , 2024年5月31日 , 图像分析, 图像处理, 图像识别, 应用方向, 技术方案, 数据隐私, 机器学习, 深度学习, 算法偏见

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