服務(wù)區(qū)域:全國
服務(wù)內(nèi)容全部包含:
十余年經(jīng)驗人工智能開發(fā)團(tuán)隊,技術(shù)領(lǐng)域:
機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/語音識別/圖像識別/計算機(jī)視覺/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/增強(qiáng)現(xiàn)實/
直播數(shù)字人/智能客服/智能決策/RAG檢索增強(qiáng)生成/AI Agent/知識圖譜/智能內(nèi)容增強(qiáng)/
通用大模型/多模態(tài)大模型/自然語言處理/文檔處理/圖片處理/表格處理/音視頻處理/
LLM/MMLU/Transformer/BERT/CNN/GAN/DDPG/AR/VR
請詢價再下單
服務(wù)優(yōu)勢:
我們的人工智能團(tuán)隊成員均來自于騰訊/阿里/華為/字節(jié)跳動/微軟等一線互聯(lián)網(wǎng)大廠,十余年耕耘在AI領(lǐng)域,技術(shù)、質(zhì)量過硬。
我們不僅懂技術(shù),也懂客戶的需求,在 AI軍工|AI工業(yè)質(zhì)量控制|AI商業(yè)空間管理|AI公共設(shè)施維護(hù)|智能礦山|AI電網(wǎng)能源|AI出行及交通管理|AI智慧城市服務(wù)|AI環(huán)境保護(hù)|智慧診療|智慧醫(yī)院醫(yī)療|智慧醫(yī)學(xué)科研|智能汽車技術(shù)|醫(yī)學(xué)圖像分析
提供12個月的售后和維護(hù)服務(wù)。
服務(wù)前需客戶提供的信息:
1,需要客戶提供詳細(xì)的需求,由我們梳理稱文檔,然后雙方確認(rèn)。
2,原型圖和效果圖都需要由客戶確認(rèn)。
3,如需要訓(xùn)練AI模型,相關(guān)的行業(yè)數(shù)據(jù)需要客戶提供。
4,一些特殊的資質(zhì)需要由客戶提供,客戶如沒有相關(guān)資質(zhì),我們也可以提供代辦服務(wù)。
5,如果系統(tǒng)對硬件有特殊的要求,開發(fā)和測試階段,需要由客戶提供相應(yīng)的開發(fā)機(jī)器,在項目收尾時,將機(jī)器與軟件源碼一起交付給客戶。
其他:
① 需求分析:項目需求整理,細(xì)化功能,梳理概要需求文檔和詳細(xì)需求文檔。
② 項目立項:項目安排人員,分配開發(fā) 設(shè)計 項目經(jīng)理 項目客服 項目測試 開展內(nèi)部討論會 研討項目功能 內(nèi)部需求信息對齊。
③ 設(shè)計原型圖/效果圖:把項目的每個頁面和功能按鈕所涉及的交互都設(shè)計出來。
④ ui返工修改:跟客戶發(fā)了效果圖之后 客戶提修改意見等 會涉及返工修改 增加時長。
⑤ 確認(rèn)好效果圖之后 項目開始開發(fā)前端和后
定制開發(fā)模版開發(fā)源碼交付成品租賃(Saas)
常見問題
利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對語音信號進(jìn)行特征提取和建模,提高語音識別的準(zhǔn)確率。它可以自動學(xué)習(xí)語音的特征表示,對不同的語音風(fēng)格和口音具有較好的適應(yīng)性。
是一種用于連續(xù)動作空間的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,它結(jié)合了深度 Q 網(wǎng)絡(luò)和確定性策略梯度的思想,通過學(xué)習(xí)一個確定性的策略網(wǎng)絡(luò)來選擇動作,同時使用一個評論家網(wǎng)絡(luò)來評估策略的價值,在機(jī)器人控制、自動駕駛等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。
直接對策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以最大化累計獎勵的期望。常見的策略梯度算法包括 REINFORCE、A2C、A3C、PPO 等,這些算法在處理連續(xù)動作空間和復(fù)雜環(huán)境時具有較好的性能。
是一種將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的算法,用于解決基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。它通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近 Q 函數(shù),從而實現(xiàn)對最優(yōu)策略的學(xué)習(xí),在游戲、機(jī)器人控制等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
通過在數(shù)據(jù)上逐步添加噪聲,然后學(xué)習(xí)從噪聲中恢復(fù)數(shù)據(jù)的過程,來生成新的樣本。在圖像生成任務(wù)中,擴(kuò)散模型能夠生成高質(zhì)量、多樣化的圖像,并且在一些方面優(yōu)于傳統(tǒng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)。
由生成器和判別器組成,生成器負(fù)責(zé)生成新的圖像,判別器負(fù)責(zé)判斷圖像是真實的還是生成的。通過對抗訓(xùn)練的方式,生成器和判別器不斷優(yōu)化,使得生成器能夠生成越來越逼真的圖像,可應(yīng)用于圖像生成、圖像修復(fù)、風(fēng)格遷移等領(lǐng)域
是一種專門用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如圖像)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過卷積層、池化層和全連接層等組件,自動提取圖像的特征,在圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)中取得了巨大的成功。
全稱為 Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一種預(yù)訓(xùn)練語言模型。它基于 Transformer 編碼器,通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)語言的通用特征,然后在各種下游任務(wù)上進(jìn)行微調(diào),能夠顯著提高自然語言處理任務(wù)的性能。
是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),能夠更高效地處理序列數(shù)據(jù),如文本。它通過自注意力機(jī)制計算每個位置的表示,使得模型可以更好地捕捉文本中的長序列依賴關(guān)系,提高語言理解和生成的能力,是當(dāng)前許多自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu),如機(jī)器翻譯、文本生成、問答系統(tǒng)等
1、機(jī)器學(xué)習(xí)。2、知識圖譜。3、自然語言處理。4、機(jī)器翻譯。5、語義理解。6、智能問答系統(tǒng)。7、RAG增強(qiáng)檢索。8、語音識別/圖像識別。9、直播數(shù)字人。10、文本生成視頻。11、智能決策