服務區(qū)域:全國
服務內(nèi)容全部包含:
十余年經(jīng)驗人工智能開發(fā)團隊,技術(shù)領域:
機器學習/深度學習/語音識別/圖像識別/計算機視覺/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡/增強現(xiàn)實/
直播數(shù)字人/智能客服/智能決策/RAG檢索增強生成/AI Agent/知識圖譜/智能內(nèi)容增強/
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
服務優(yōu)勢:
我們的人工智能團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公共設施維護|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|AI環(huán)境保護|智慧診療|智慧醫(yī)院醫(yī)療|智慧醫(yī)學科研|智能汽車技術(shù)|醫(yī)學圖像分析
提供12個月的售后和維護服務。
服務前需客戶提供的信息:
1,需要客戶提供詳細的需求,由我們梳理稱文檔,然后雙方確認。
2,原型圖和效果圖都需要由客戶確認。
3,如需要訓練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。
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的開發(fā)機器,在項目收尾時,將機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,細化功能,梳理概要需求文檔和詳細需求文檔。
② 項目立項:項目安排人員,分配開發(fā) 設計 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)絡對語音信號進行特征提取和建模,提高語音識別的準確率。它可以自動學習語音的特征表示,對不同的語音風格和口音具有較好的適應性。
是一種用于連續(xù)動作空間的深度強化學習算法,它結(jié)合了深度 Q 網(wǎng)絡和確定性策略梯度的思想,通過學習一個確定性的策略網(wǎng)絡來選擇動作,同時使用一個評論家網(wǎng)絡來評估策略的價值,在機器人控制、自動駕駛等領域有重要應用。
直接對策略網(wǎng)絡的參數(shù)進行優(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)動作空間和復雜環(huán)境時具有較好的性能。
是一種將深度學習與強化學習相結(jié)合的算法,用于解決基于策略的強化學習問題。它通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來逼近 Q 函數(shù),從而實現(xiàn)對最優(yōu)策略的學習,在游戲、機器人控制等領域有廣泛應用。
通過在數(shù)據(jù)上逐步添加噪聲,然后學習從噪聲中恢復數(shù)據(jù)的過程,來生成新的樣本。在圖像生成任務中,擴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。
由生成器和判別器組成,生成器負責生成新的圖像,判別器負責判斷圖像是真實的還是生成的。通過對抗訓練的方式,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,可應用于圖像生成、圖像修復、風格遷移等領域
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。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、目標檢測、圖像分割等任務中取得了巨大的成功。
全稱為 Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一種預訓練語言模型。它基于 Transformer 編碼器,通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進行無監(jiān)督預訓練,學習語言的通用特征,然后在各種下游任務上進行微調(diào),能夠顯著提高自然語言處理任務的性能。
是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(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,是當前許多自然語言處理任務的基礎架構(gòu),如機器翻譯、文本生成、問答系統(tǒng)等
1、機器學習。2、知識圖譜。3、自然語言處理。4、機器翻譯。5、語義理解。6、智能問答系統(tǒng)。7、RAG增強檢索。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