人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）是一种受生物神经网络启发而构建的数学模型，用于模拟人脑处理信息的方式。它在机器学习和深度学习领域具有广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将介绍人工神经网络模型训练的基本原理。 1. 神经网络的基本概念 1.1 神经元 神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，对信号进行加权求和，然后通过激活函数进行非线性变换，生成输出信号。 1.2 感知机 感知机是一种最简

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它在许多领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等有着广泛的应用。本文将详细介绍人工神经网络的分类，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度神经网络、生成对抗网络等。 一、前馈神经网络（Feedforward Neural Networks） 定义与结构 前馈神经网络是一种最基本的神经网络结构，它由输入层、多个隐藏层和输出层组成。数据从输入层经过

AI主播火了，直播卖货还需要“真人”吗？，题图 | 京 东 刚刚过去的 “618” ，火了一群 “AI 主播 ” 。 直接看战报吧，2024年“618”期间，京东直播订单量同比增长超200%。其中，京东

阿里、字节抢当AI助手，为什么？，截至今年3月，阿里地毯式地把国内估值超10亿美金的5家大模型创业公司都投了个遍。这便能理解为何中国“AI五小龙”能罕见的一起在2024钉钉生态大会上给“金主爸爸

李彦宏：AI不是人类的竞争对手 工作机会正大量诞生，在2024年世界人工智能大会上，百度董事长兼CEO李彦宏谈及个人对AI的看法。李彦宏认为，AI在当前及未来发展中，其核心定位是智慧副驾驶”，其角色在于赋能而非取

李彦宏：文心快码正在逐步渗透 百度内部已有约30%的代码由AI生成，在2024年世界人工智能大会的产业发展主论坛上，百度创始人李彦宏发表了演讲。他强调，在人工智能时代，开发"超级能干"的应用比追求日活跃用户数

近年来，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI智能问答系统成为了信息获取的一大热门工具。从日常生活的便利应用到专业领域的精准知识传递，AI智能问答入口正以前所未有的速度和深度改变着我们的生活方式和工作模式。什么是AI智能问答入口？(必归ai助手提供原创内容)简单来说，AI智能问答入口是基于人工智能和自然语言处理技术（NLP）的一种交互系统，能够理解用户提出的问题并提供准确和相关的回答。无论是通过

报道（文/李弯弯）日前，芯原股份发布公告称，公司预计2024年第二季度单季度实现营业收入6.10亿元，较一季度环比增长91.87%。   其中，量产业务预计实现营业收入 2.35 亿元，环比增长 126.18%；芯片设计业务预计实现营业收入 1.92 亿元，环比增长 120.45%；知识产权授权使用费业务预计实现营业收入1.58 亿元，环比增长58.58%；特许权使用费收入预计为0.24 亿元，环比减少12.27%。   第二季度，在手订单大量转化为收入   芯原是一家依托自主半导

在科技界的瞩目下，苹果公司于7月4日悄然在中国官网上线了iOS 18的介绍页面，为期待已久的用户们揭开了这一新系统版本的神秘面纱。不同于以往，此次iOS 18的发布虽承载着众多创新与优化，但其核心亮点——AI功能的缺席，无疑成为了众多用户心中的一丝遗憾。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs）是一种受生物神经网络启发而产生的数学模型，用于模拟人脑处理信息的方式。它由大量的节点（或称为神经元）相互连接而成，具有强大的非线性映射能力，可以用于解决各种复杂的模式识别、分类、预测等问题。 一、基本概念 神经元：人工神经网络的基本单元，类似于生物神经网络中的神经元。每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数生成输出信号。 权重：神经元之间连接的强度，

在科技日新月异的今天，每一次巨头间的合作或竞争都牵动着行业的神经。近日，知名企业家周鸿祎在谈及苹果与OpenAI的强强联手时，不仅分析了这一合作背后的深远意义，更将目光投向了中国的科技巨头——华为，对其未来的发展路径提出了独到见解。

在7月4日至7日的2024世界人工智能大会（WAIC）上，上海世博中心及世博展览馆成为了全球AI科技与创新成果的璀璨舞台。其中，智谱AI以其卓越的智谱大模型开放平台bigmodel.cn及丰富的产品矩阵为核心，精心打造的“智谱小镇”展区，成为了本次大会的一大亮点，不仅展示了AI技术的前沿成果，更预示了AI赋能千行百业的广阔前景。

在科技日新月异的今天，每一次技术的飞跃都预示着生活方式的深刻变革。7月4日，微软公司的联合创始人比尔·盖茨，这位科技界的传奇人物，在《下一个伟大的构想》播客节目中，以其独到的视角和前瞻性的思考，为我们描绘了一幅人工智能（AI）技术普及后，生活与工作方式的全新图景。他特别指出，耳机与智能眼镜将成为AI硬件领域的两大焦点，引领人机交互进入前所未有的新纪元。

在科技界的浩瀚星空中，特斯拉及其首席执行官埃隆·马斯克无疑是那颗最为耀眼的星辰。随着2024世界人工智能大会（WAIC 2024）的日益临近，一则关于马斯克将在线上出席大会并发表主旨演讲的消息，如同璀璨的流星划破夜空，瞬间点燃了全球科技爱好者的热情与期待。

在科技日新月异的今天，企业的每一步战略调整都牵动着市场的神经。近日，据Businesskorea报道，三星电子，这家全球电子产业的巨头，正悄然进行着一场深刻的业务与组织重组，其核心目标直指人工智能（AI）芯片领域。这一战略转向，不仅标志着三星电子对未来科技趋势的敏锐洞察，也预示着全球芯片市场即将迎来新一轮的竞争格局变革。

在科技日新月异的今天，人工智能与机器人技术的每一次飞跃都牵动着全球的目光。近日，特斯拉官方宣布了一个振奋人心的消息：其精心研发的第二代Optimus人形机器人将于7月4日至7日在中国上海的世界人工智能大会上首次公开亮相。这一里程碑式的事件，不仅标志着特斯拉在人形机器人领域的又一次重大突破，也预示着人形机器人技术即将迈入一个全新的“再进化”时代。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动社会进步与产业升级的关键力量。7月4日，备受瞩目的2024世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议在上海盛大召开，汇聚了全球顶尖的科技精英与行业领袖，共同探讨AI技术的最新进展、未来趋势及全球治理的框架与路径。在这场科技与智慧的盛宴中，百度董事长兼CEO李彦宏的演讲尤为引人深思，他不仅揭示了AI时代的崭新面貌，更为我们指出了超越传统思维、把握AI时代机遇的新方向。

RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种具有循环结构的神经网络，它能够处理序列数据，具有记忆功能。RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。本文将介绍RNN的原理、结构、优化方法以及实际应用。 RNN的基本原理 1.1 循环结构 RNN的核心特点是具有循环结构，即网络中的神经元不仅与前一层的神经元相连，还与同一层次的神经元相连。这种循环结构使得RNN能够处理序列数据，并且具有记忆功能。 1.2 序列数据 序列数

在全球科技创新的浪潮中，生成式人工智能（Generative AI）作为一股不可忽视的力量，正以前所未有的速度重塑着多个行业的面貌。近日，世界知识产权组织（WIPO）发布的《世界知识产权组织生成式人工智能专利态势报告》揭示了这一领域的最新发展动态，其中，中国在生成式人工智能专利领域的卓越表现尤为引人注目。

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种具有循环结构的神经网络，其核心思想是将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入，从而实现对序列数据的建模。本文将从循环神经网络的基本概念、循环机制、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等方面进行介绍。 循环神经网络的基本概念 循环神经网络是一种时间序列模型，其基本思想是将序列数据中的每个元素（例如，单词、时间点等）作为输入，通过循环结构将前一个时间步的

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习领域中两种非常重要的神经网络结构。它们在处理不同类型的数据和解决不同问题时具有各自的优势和特点。本文将从多个方面比较循环神经网络和卷积神经网络的区别。 基本概念 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，它可以处理序列数据，如时间序列、文本、音频等。RNN的核心思想是将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入，从而实

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种具有短期记忆功能的神经网络，它能够处理序列数据，如时间序列、文本序列等。与传统的前馈神经网络不同，RNN的网络结构具有循环，能够将前一个时间步的信息传递到下一个时间步，从而实现对序列数据的建模。本文将介绍循环神经网络的基本原理。 RNN的基本结构 1.1 神经元模型 RNN的基本单元是神经元，每个神经元接收输入信号，通过激活函数处理后输出信号。神经元的数学模型可以表示为： y

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和递归神经网络（Recursive Neural Network，简称RvNN）是深度学习中两种重要的神经网络结构。它们在处理序列数据方面具有显著的优势，但它们在结构和工作原理上存在一些关键的区别。 循环神经网络（RNN） 1.1 RNN的结构 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络，其核心思想是将前一个时间步的输出作为下一个时间步的输入。RNN的结构可以表示为： 在RNN中，每个时间步的输入包括两部分：当前时间步的输入

虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）是一种通过计算机生成的三维环境，使用户能够沉浸其中并与之互动的技术。近年来，随着计算机技术、图形处理技术、传感器技术等的快速发展，虚拟现实技术已经广泛应用于各个领域。以下是对虚拟现实技术应用领域的介绍： 娱乐产业 虚拟现实技术在娱乐产业中的应用最为广泛，主要包括以下几个方面： 1.1 游戏 虚拟现实游戏是虚拟现实技术最早的应用领域之一。通过虚拟现实头盔和手柄等设备，用户可以沉浸

虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）是一种通过计算机技术模拟生成的三维虚拟世界，用户可以通过头戴式显示器、手柄等设备与虚拟世界进行交互。虚拟现实技术的发展为人们带来了全新的体验方式，但与现实世界相比，虚拟现实仍然存在许多区别。本文将从多个方面分析虚拟现实与现实世界的区别。 一、技术实现方式的区别 1.1 虚拟现实的技术实现 虚拟现实技术主要依赖于计算机图形学、计算机视觉、传感器技术、人机交互技术等多种技术的综合应用