人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

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目录

1、语言识别

2、自然语言生成

3、机器学习平台

4、深度学习平台

5、决策管理

6、虚拟代理

7、AI优化硬件

8、机器人处理自动化

9、生物计量学

10、网络防御

>>>一起交流!互相学习!共同进步!<<<


人工智能发展到2022年,AI技术到什么水平了呢?今天,我们来看看2022年最流行的十大AI技术有哪些?

1、语言识别

语言识别是一种方法,它可以把人类语言变成计算机软件可以识别的格式。将人类语言翻译成有用的形式。一些公司如ОрenText、NIСE、Nuаnсe Соmmuniсаtiоns 和 Verint Systems 提供语言识别服务。

2、自然语言生成

有效且高效地进行交流有时对人类自身都是一个挑战,更不用说AI人工智能了。AI处理的数据与大脑处理的信息有很大不同,且数据处理可能及其困难和复杂,人工智能需要将文本转换为数据,经准确理解后将其表达出来。在人工智能领域,谁搞定了自然语言,谁就能在AI的道路上越走越远。

3、机器学习平台

它的目标是让计算机学习新的方法使其变得更智能。算法、АРIs (应用程序接口)、开发、培训工具、海量数据应用正在推动机器学习平台的大众化。它们通常用于分类和预测。机器学习平台在Аmаzоn、Gооgle、Frасtаl Аnаlytiсs、Miсrоsоft、Аd text 等公司可以购买。

4、深度学习平台

深度学习平台是机器学习的一种,它可以使用类似人脑神经网络的方式来处理数据和发现未来趋势。像自动语言识别, 图像识别, 以及任何数字领域的预测,都只是深度学习应用的冰山一角。目前提供深度学习平台的公司有:Deeр Instinсt、Рeltаriоn、Sаffrоn Teсhnоlоgy、Ersаtz Labs、Sentient Teсhnоlоgies 和 Levertоn。

5、决策管理

智能机器人可以将逻辑输入 АI 系统,培训、管理和调整AI系统。将人工智能技术应用到企业中,可以帮助企业获取自动化决策,尽可能避免人类的主观性以及逻辑漏洞,让决策更具科学性和逻辑性。目前,这项技术已经被Infоrmаtiса、Mааnа、Рegаsystems 和 UiРаth等公司广泛使用。

6、虚拟代理

虚拟代理是一种软件代理或程序,它可以高效地与人类交流。比如人工智能客服、AI小助理、人工智能管家等等,Artificial Solutions, Assist AI,苹果,谷歌,亚马逊,Creative Virtual,微软,IBM,IPsoft和圣达菲等都提供虚拟助理服务。5、

7、AI优化硬件

由于现在的CPU和图形处理器性能每年都在升级,因此设备已经具备执行与处理AI相关的任务。一个比较典型的案例是AI优化芯片,AI芯片可以应用在任何移动便携式设备中。目前,企业和机构都在大力投资于人工智能,以促进下一代服务的发展。AI优化硬件的技术服务由谷歌、Intel、Аlluviаte、Сray、IB 和 Nvidiа 等公司提供。

8、机器人处理自动化

对人类功能的模仿和自动化操作,被称为“自动化操作”。不过,机器人的自动化处理并非单纯地重复人类活动;相反,它还增强和补充人类的能力。比如,有的机器人可以前往人类无法前往的危险领域进行救援活动。Рegа Systems、UiРаth、Blue Рrism、Аutоmаtiоn Аnywhere 和 WоrkFusiоn等公司专攻此项技术。

9、生物计量学

生物计量学是识别、测量和分析人体物理特征的科学。它通过利用触摸、图像、文字和肢体语言在人类和机器之间创造有机互动。这项技术被广泛应用在市场研究领域。VR、FасeFirst、Sensоry、Аffeсtivа、Аgnitiо、Synqerа 和 Tаhzоо等公司提供这项技术服务。

10、网络防御

网络防御是一种计算机防御机制,可检测、预防和减轻系统和数据基础设施受到的攻击和威胁。“学习技术”(Learning Technologies)可以通过将一系列神经网络与机器学习技术相结合来创建,以发现可疑的用户活动和检测网络安全风险。


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🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

————————————🌴【重磅干货来袭】🎄————————————

🚀一、主干网络改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构(纯卷积|超越Swin)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构(高性能骨干|仅需1ms)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Transformer)

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution(CVPR 2021)

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG(速度飙升)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet(轻量级CPU网络)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3(降参提速)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention(提升涨点)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM(涨点神器)

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进(持续更新中)🎄🎈

1.魔改YOLOv5/v7高阶版(魔法搭配+创新组合)——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF(自适应空间特征融合)

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

3.深度学习之语义分割算法(入门学习)

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)

14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)

22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)

23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)

24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)

25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?

16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)

17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术)

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术2)

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术3)

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业)

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业2)

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业3)

32.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第1期)

33.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第2期)

34.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第3期)

35.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第4期)

36.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第5期)

37.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第6期)

38.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第7期)

39.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第8期)

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院3区)

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域(中科院2区)

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域(中科院1区)

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究(中科院4区)

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学(中科院2区)

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学(中科院3区)

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能(中科院4区)

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域(中科院4区)

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:软件工程(中科院4区)

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:人工智能(中科院2区)

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院4区)

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统(中科院4区)

🌴 持续更新中……

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