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Spring Boot 3 + Spring AI 实战：十分钟集成 OpenAI API 构建智能应用确保开发环境已安装 JDK 17+ 和 Maven/Gradle，并创建一个新的 Spring Boot 3 项目。在 pom.xml 中添加 Spring AI 和 OpenAI 的依赖：

把PP-OCRv5_server模型转换为OpenVINO格式PP-OCRv5_server 是 PaddleOCR（百度飞桨）在 PP-OCRv5 系列里偏“服务器端/高精度”定位的一套 OCR 模型组合，核心特点是：精度更高、模型更大、算力开销更高，更适合部署在服务器、工作站等资源相对充足的环境中，用于高质量文字识别任务。

C# OpenVinoSharp部署Yolo26模型进行推理使用开源没多久的Yolo26模型进行推理测试，无需NMS操作效果如下：模型信息：输出格式说明→ [1,300,6] 6: x1 y1 x2 y2 score classeId(左上角右下角置信度类别ID)

C# OpenvinoSharp部署DDDDOCR验证码识别模型使用GitHub上比较火的DdddOcr 带带弟弟OCR通用验证码离线本地识别开源项目提供的模型进行验证码文字识别 ddddocr/ddddocr at master · sml2h3/ddddocr · GitHub

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如何使用OpenVINO在Intel显卡上部署PaddleOCR-VL模型一、为什么需要智能文档解析？1.1 刚性应用场景剖析在现代数字化转型浪潮中，文档智能解析已成为各行各业的刚性需求。在金融与教育领域，高效准确的文档处理能力直接影响着工作效率和业务质量。

【端侧AI】基于 openvino + YOLOv11 构建多模态视觉分析终端 | 单目测距 | 单目测速在边缘计算和工业视觉场景中，我们经常需要开发上位机软件来展示 AI 推理结果。不仅需要实时的检测画面，往往还需要集成深度测距、数据统计以及持久化存储功能。

使用 OpenVINO 本地部署 DeepSeek-R1 量化大模型（第二章：前端交互与后端服务）基于上一章的环境准备和模型转换，本章专注于后端服务器的部署以及前端页面的启动。使用 OpenVINO 本地部署 DeepSeek-R1 量化大模型（第一章：基础概念与模型转换）-CSDN博客https://blog.csdn.net/plmm__/article/details/156192071?spm=1001.2014.3001.5502

基于 OpenVINO 优化的 GroundingDINO + EfficientSAM 视频分割追踪本文介绍了一个文本驱动的视频目标分割与追踪系统，通过自然语言描述即可在视频中定位、分割和追踪任意目标。系统结合了 GroundingDINO（开放词汇目标检测）、EfficientSAM（高效分割）和光流追踪技术，并使用 OpenVINO + NNCF 进行推理加速，最终实现了 8.4 倍的性能提升（从 0.34 FPS 提升到 2.84 FPS）

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多智能体协同无人车无人机无人船编队控制路径跟随基于模型预测控制的无人艇分布式编队协同控制 MPC多智能体协同无人车无人机无人船编队控制路径跟随基于模型预测控制的无人艇分布式编队协同控制 MPC matlab控制仿真代码 simulink控制器路径规划

[OpenVINO实战] 在边缘设备上运行Stable Diffusion，实现离线文生图Stable Diffusion是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的文本到图像生成技术。与传统的在像素空间直接操作的扩散模型不同，Stable Diffusion在潜在空间中进行扩散过程，大大降低了计算复杂度和内存需求。

OpenVINO 推理 YOLO Demo 分享（Python）OpenVINO 2025.3；Python：3.11；1、YOLOv5 以后的新模型都可以正常推理，可以通用（只要是模型输出的数据定义不变即可），框架是按YOLOv13写的，模型使用yolov12s.pt；

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如何用OpenVINO™部署PP-StructureV3到Intel GPU上RapidDoc是一个轻量级、专注于文档解析的开源框架，支持OCR、版面分析、公式识别、表格识别和阅读顺序恢复等多种功能。框架基于 Mineru 二次开发，移除 VLM，专注于 Pipeline 产线下的高效文档解析，在 CPU 上也能保持不错的解析速度。本文章所使用的核心模型主要来源于 PaddleOCR 的 PP-StructureV3 系列（OCR、版面分析、公式识别、阅读顺序恢复，以及部分表格识别模型），并已全部转换为 ONNX 格式，支持在 CPU/GPU 上高效推理。

Visual Studio中配置 ONNX Runtime、OpenCV 和 OpenVINO 项目点击 “C/C++” → “常规” → “附加包含目录” ，添加三个库的头文件（.h/.hpp）所在目录。

基于 OpenVINO 实现 SpeechT5 语音合成模型本地部署加速在AI语音合成领域，本地部署语音合成模型能有效保障隐私并降低网络以来。本文将详细介绍如何基于OpenVINO工具套件，在intel设备上完成Microsoft Speech T5系列语音合成模型的本地部署，适合有一定Python基础的开发者参考。

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【DeploySharp 】基于DeploySharp 的深度学习模型部署测试平台：安装和使用流程基于DeploySharp 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv5~v13，以及其系列下的Detection、Segmentation、Oriented Bounding Box、Human Pose Estimation等应用场景。模型部署引擎支持OpenVINO™、ONNX runtime，支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。项目链接为：

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DeploySharp开源发布：让C#部署深度学习模型更加简单DeploySharp 是一个专为 C# 开发者设计的跨平台模型部署框架，提供从模型加载、配置管理到推理执行的端到端解决方案。其核心架构采用模块化命名空间设计，显著降低了 C# 生态中深度学习模型的集成复杂度，

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OpenVINO initialization error: Failed to find plugins.xml file问题描述在使用OpenVINO进行模型推理时，可能会遇到初始化错误：“Failed to find plugins.xml file”。该问题通常与OpenVINO环境配置或安装路径有关，导致系统无法定位插件配置文件。

基于Win在VSCode部署运行OpenVINO模型下载Win平台的Python安装包，添加环境变量，测试：在VSCode里（ Ctrl+Shift+P 打开命令面板），指定Python解释器为上面安装路径。写一个python脚本运行测试。

Python本地部署Stable Diffusion实现在纯CPU环境下的实现最近在研究使用 Stable Diffusion 通过提示词生成图片的实现，因为电脑配置问题，反复尝试不同模型版本，效率上都不理想（主要是电脑太烂，只能纯CPU模式运行，大一点的模型，生成一张图片都要两三分钟，头大），最后找到一个相对满意的大佬基于SD1.5训练的，再被另一大佬导出为OpenVINO格式后，时间可控制在二十多秒生成一图。

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【OpenVINO™】在 Intel Ultra AI PC 设备上使用 OpenVINO™ C# API本地部署YOLOv11与YOLOv12OpenVINO™ C# API项目链接：本文使用的项目源码链接为：全新英特尔酷睿Ultra 200V系列处理器对比上代Meteor Lake，升级了模块化结构、封装工艺，采用全新性能核与能效核、英特尔硬件线程调度器、Xe2微架构锐炫GPU、第四代NPU…由此也带来了CPU性能提升18%，GPU性能提升30%，整体功耗降低50%，以及120TOPS平台AI算力。