-
知识图谱与大模型结合方法概述
答错误知识的概率,提高回答的可信度和可解释性。 已经有一个蕴含丰富知识的图谱,再做大模型建设时。可以参考KG增强LLM的方法,将其知识融合到LLM中。 涉及基于图谱的多跳推理能力的场景。 涉及基于图谱可视化展示的场景,比如企查查、天眼查等。 参考文献: Unifying Large
来自:百科 -
RPA服务_RPA厂商_RPA与AI结合
永道的咨询和实施服务将为客户带来更高的满意度和更大的价值。 盈利分析 我们对普华永道RPA+AI咨询与实施服务的盈利潜力进行了深入的分析。通过跨多行业丰富的流程自动化开发经验,我们能够精确地定位市场需求,并制定合理的定价策略。我们相信,通过将领先的数字技术与行业实践应用相结合,转
来自:专题 -
深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从物联网平台
来自:百科 -
CDN加速的网站与传统网站访问对比
站的内容发布到最接近用户的网络”边缘“的节点,这样做的目的是使用户可以就近获得所需要的内容,解决因特网的拥挤问题,提高用户访问站点的响应速度。 CDN可以覆盖国内的几乎所有线路。从可靠性方面,CDN实现了结构上的多点冗余,即使某一节点意外失效,网站的接入也会自动指向其它健康的节点
来自:百科 -
Data Studio下载与安装的方法
-
计算机视觉基础:传统方法和数据结构
-
深度学习
-
传统数据库与云数据库的区别
-
传统审计与云上审计特性对比
-
RTC与传统直播有什么区别
-
传统知识管理的问题
-
深度学习概览
-
传统IT业务系统的不足有哪些
-
传统企业网络存在的挑战
-
大V讲堂——能耗高效的深度学习
-
基于深度学习算法的语音识别
-
数据库设计的方法:新奥尔良方法
-
AI技术应用场景--视觉处理与识别
-
逻辑模型建设的方法
-
大V讲堂——双向深度学习
-
传统数仓在大数据时代的劣势