现在AI技术迭代快到让人焦虑。前几年还在钻研深度学习基础模型，这两年大模型已经遍地应用，不少旧的AI岗位需求直接变脸。那程序员的核心竞争力，到底藏在什么地方？

在智能电网巡检中，无人机已成为标配。然而，一个致命问题始终困扰着行业：返航途中的撞线事故。纤细的电力线在传统视觉系统中如同“隐形”。本文解读一种受生物启发的创新...

春晚舞台上，机器人群体的整齐划一令人惊叹——但如果想让机器人真正理解并模仿人类的复杂动作，我们需要怎样的视觉技术？

这个问题，放在几年前，答案可能是“天价”。你得准备海量的数据，堆上成百上千张显卡，跑上几周甚至几个月。到了今天，虽然技术成熟了不少，但一些顶会论文里的模型，依然...

想象一下，你同时用两种方法教导两个学生解数学题。一个学生（SFT）只是死记硬背你做过的每一道例题，连你的笔迹都想模仿。另一个学生（RL）呢，你只告诉他答案是对是...

增量目标检测（Incremental Object Detection, IOD）旨在让检测模型能够持续学习新类别，同时不遗忘已学类别的知识。这一能力对于部署在...

机械设备早期故障的冲击特征极易隐匿于非平稳的随机环境扰动之中，如何在复杂的背景噪声下实现故障信息的鲁棒提取，已成为制约智能监测技术工程化应用的关键难题。2020...

很多公司上了 Kubernetes，上了 Service Mesh，上了云原生全家桶，结果——

随着人工智能与深度学习技术的成熟，银行回单识别技术应运而生。该技术能够高效精准地解析多格式的票据信息，实现银行回单结构化数据的秒级提取，正在彻底改变财务部门的工...

在农业生产与农村管理场景中，“人”和“农用车辆”是最核心、最频繁出现的两类目标。从农田作业安全、农机调度管理，到乡村道路监管与作业行为分析，准确识别这两类目标具...

在数字化转型的浪潮中，表格作为信息呈现的核心载体，广泛应用于金融、医疗、科研及政务等各个领域。然而，海量的表格数据往往以扫描件、PDF或图片形式存在，如何将这些...

然后抓一堆包，导到 Wireshark，CPU 飙升，磁盘爆满，线上同事盯着你：“哥，别搞了行不行？”

想象一下这样的场景：自动驾驶汽车行驶在暴雨中，挡风玻璃上的雨刷疯狂摆动，摄像头捕捉到的画面已经模糊不清。但车辆的检测系统依然信心满满地告诉你——前方道路“一切正...

在水环境生态监测与藻类研究中，藻类细胞的种类与数量变化往往是评估水体富营养化、污染程度及生态健康状态的重要依据。然而，传统依赖人工显微观察与手动统计的方法，不仅...

本文将详细介绍如何使用Python对Cry Sense婴儿哭声数据集进行完整的预处理流程，包括音频格式统一、采样率标准化、数据增强、特征提取等关键步骤。通过本文...

在矿井智能化与数字化转型背景下，传统依赖人工进行煤炭识别、分拣与巡检的方式，正逐渐暴露出效率低、主观性强、安全风险高等问题。本文围绕矿井复杂环境下的煤炭图像识别...

当然，这一成功很大程度上源于深度学习，它取代了许多早期的计算机视觉技术。但Perona指出，这并非计算机视觉研究者们在CVPR的头25年里未能认识到深度学习的效...

在水资源保护与环境治理领域，“看得见问题”往往是治理的第一步。然而在真实场景中，水体监控长期面临以下现实挑战：