基于ChatGLM的应用程序日志分析系统

在以大语言模型为代表的人工智能技术高速发展下,自然语言处理技术发展日新月异,被广泛应用于生产生活。然而,应用程序日志随着数据量的提升变得越发复杂,难以实现高效地分析与处理。对此,文章提出了一种基于大语言模型ChatGLM的分析处理方法,同时设计了一个日志分析系统。该系统借助ChatGLM具有的高效文本建模能力,采用微服务架构设计及容器部署,达到了高效、省时、省力的目标,为大规模日志分析提供了一种有益的思路。

基于YOLOv3金字塔切分卷积的路况检测算法

行人检测在无人驾驶方面具有极其重要的应用场景,然而在检测的过程中经常忽略图片中的小目标。本文提出一种选择性特征融合的检测算法。通过引入金字塔切分卷积SPC到YOLOv3的主干网中,以获取不同尺度的感受野,提取不同尺度的信息。同时,为了提高特征融合的效率,在特征融合前捕获远程依赖关系。最后,利用焦点损失重构了置信度和目标分类的损失函数,以减轻背景与检测目标不平衡问题。