深度学习之情感生成与交互
基于深度学习的情感生成与交互是一个新兴的研究领域，旨在通过深度学习技术生成具有情感的反应，以增强人机交互的自然性和有效性。该技术涉及情感识别、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，并在多个应用场景中展现出潜力。
通过深度学习识别情绪
通过深度学习识别情绪（Emotion Recognition using Deep Learning）是一项结合多模态数据的技术，旨在通过分析人类的面部表情、语音语调、文本内容等特征来自动识别情绪状态。情绪识别在人机交互、健康监测、教育、娱乐等领域具有广泛的应用。
探索AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第22天】本文将探讨AI技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，包括文本挖掘、情感分析、机器翻译等方面。我们将通过实例和代码示例，展示如何使用Python和相关库实现这些功能。
AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第17天】本文主要介绍了AI技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等方面。通过实例展示了AI技术如何帮助解决NLP中的挑战性问题，并讨论了未来发展趋势。
深入浅出智能工作流（Agentic Workflow）｜技术干货
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）在全球范围内迅速走红，多个行业纷纷实践其应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式：自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及，后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
进程调度算法_轮转调度算法_优先级调度算法_多级反馈队列调度算法
轮转调度算法（RR）是一种常用且简单的调度方法，通过给每个进程分配一小段CPU运行时间来轮流执行。进程切换发生在当前进程完成或时间片用尽时。优先级调度算法则根据进程的紧迫性赋予不同优先级，高优先级进程优先执行，并分为抢占式和非抢占式。多队列调度算法通过设置多个具有不同优先级的就绪队列，采用多级反馈队列优先调度机制，以满足不同类型用户的需求，从而优化整体调度性能。
没有等来OpenAI开源GPT-4o，等来了开源版VITA
【9月更文挑战第9天】近日，论文《Towards Open-Source Interactive Omni Multimodal LLM》介绍了VITA，一种基于Mixtral 8×7B的新型开源多模态大语言模型，能处理视频、图像、文本和音频等多模态数据，并提供先进的人机交互体验，填补了开源模型在多模态能力上的空白。经多任务学习及指令微调，VITA在多个基准测试中表现出色，但仍存在基础能力和嘈杂音频处理等方面的局限。更多详情见论文：https://arxiv.org/pdf/2408.05211