在计算机视觉领域，单个像素常常会成为我们测量能力的极限——但这并非无法突破。在计量学和精密机器人等领域，哪怕仅仅一个像素的误差，都可能转化为微米级的实际偏差。为...

近年来，随着视觉-语言模型的快速发展，开放词汇分割（OVS）技术已成为自然图像处理领域的热点。这项技术让模型能够根据文本描述来分割任意类别的物体，打破了传统语义...

对抗样本（Adversarial Examples）是指通过对输入数据进行微小、人眼难以察觉的修改，使机器学习模型产生错误输出的样本。这种攻击最早在图像分类任务...

随着隐写技术的复杂化，反隐写技术开始从简单的统计分析向更复杂的特征提取和机器学习分类方法转变。这一阶段出现了许多经典的特征集，如SRM（Spatial Rich...

本文将深入探讨隐写分析的核心技术、主流工具及其实际应用，从基础的统计分析方法到先进的机器学习检测技术，为读者提供一套完整的隐写分析实战指南。我们将详细讲解各种分...

随着数字时代的高速发展，数据安全与隐私保护成为日益重要的议题。隐写术作为一种将秘密信息隐藏在看似普通的数字载体中的技术，在信息安全领域扮演着至关重要的角色。传统...

在人工智能浪潮席卷全球的今天，Python凭借其丰富的AI生态系统成为了机器学习和深度学习的首选语言。然而，作为企业级应用开发的王者，Java在AI领域的表现同...

股票市场一直是金融领域中的重要组成部分，投资者通过对股票的买卖来获取盈利。然而，由于股票市场的波动性和复杂性，预测股票价格成为一个具有挑战性的问题。近年来，随着...

基于高斯过程的贝叶斯优化（GPBO）最近几年在材料科学、机器学习等领域应用很广。GPSampler最初设计时就想做一个简单好用的GPBO实现。虽然在定制方面（比...

在传统机器学习中数据编码确实相对直观：独热编码处理类别变量，标准化调整数值范围，然后直接输入模型训练。整个过程更像是数据清洗，而非核心算法组件。

具身人工智能正在成为AI领域的热门方向，而导航能力是智能体在物理环境中生存和完成任务的基础。想象一个智能体既能在室内为你端茶送水，又能在户外巡逻监控，甚至驾驶汽...

在大语言模型如ChatGPT、GPT-4重塑自然语言处理范式，多模态模型征服图像、视频之后，人工智能的下一个前沿阵地正悄然浮现——结构化数据。

最近 OpenAI 发表了一篇文章《Why Language Models Hallucinate》，解释为什么会出现 "幻觉"，周末我读了一下，总结这篇文章。

基于机器学习的测试策略优化是利用机器学习算法分析测试数据和相关信息，发现数据中的模式和关联关系，为测试策略的制定和优化提供支持。

在当今多模态大模型（VLMs）飞速发展的时代，一个令人尴尬的问题依然存在：为什么这些能看懂图像、生成描述的模型，却难以精确地定位图像中的物体？

想象这样一个安防场景：白天，监控摄像头（可见光模式）清晰地捕捉到一个人的影像；到了夜晚，摄像头自动切换到红外模式，画面变成了基于热辐射的黑白图像。对于人类来说，...

添加数据：put(Object h, Object hk, Object hv);

2025年，机器学习（Machine Learning，简称ML）已经从“高端技术”变成了各行各业的“必备技能”。无论是科技公司的程序员，还是金融领域的分析师，...

外科医生离手术世界模型还有多远？首次提出SurgVeo基准，揭示AI生成手术视频的惊人差距

近日，由Yann LeCun、李飞飞、Rob Fergus等AI领域顶级学者共同署名的论文《Cambrian-S: Towards Spatial Supers...