人工智能

【文献分享】SpatialZ弥合从平面空间转录组学到三维细胞图谱之间的维度差距空间转录组学（ST）极大地改变了我们对组织结构的理解，但构建全面的三维（3D）细胞图谱仍面临技术限制和高昂成本的挑战。目前的方法通常只能捕获稀疏采样的二维切片，留下了大量空白区域，限制了我们对连续器官组织结构的理解。在此，我们提出了 SpatialZ，这是一个计算框架，通过在实验测量的切片之间生成虚拟切片来填补这些空白，从而能够从平面 ST 数据中构建密集的 3D 细胞图谱。SpatialZ 旨在以单细胞分辨率运行，并且不受特定空间技术固有的基因覆盖限制的影响。全面的验证表明，SpatialZ 能准确地保

一条咸鱼_SaltyFish

[Day13] 微服务架构下的共享基础库设计：contract-common 模块实践在构建智能审查平台的进程中，随着微服务数量不断递增，各服务间涌现出大量重复代码，诸如 DTO 定义、Feign 接口、常量枚举等。若每个服务都对这些代码进行复制，后续维护工作无疑将困难重重。基于此，我决定提取出一个共享基础模块，这便是 contract - common 的诞生契机。本文将与大家分享我在设计这个共享库时的思考与实践经验。

DeepSeek V4，定档春节兄弟们，坐稳了，大的真要来了。外媒《The Information》刚刚捅出一个猛料。DeepSeek V4 定档春节，计划 2 月中旬发布。

爱学习的张大

深度学习中稀疏专家模型研究综述 A REVIEW OF SPARSE EXPERT MODELS IN DEEP LEARNING稀疏专家模型是一个已有三十年历史的概念，如今正重新成为深度学习领域的热门架构。这类架构涵盖混合专家模型、Switch Transformer 模型、路由网络、BASE 层等诸多模型，其核心统一思想为：每个样本仅由参数集合中的一个子集进行处理。借助这一设计思路，稀疏度实现了参数规模与单样本计算量的解耦，由此能够构建出参数体量极大但计算效率出众的模型。此类模型已在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出显著的性能提升。本文对稀疏专家模型的概念进行综述，对主流算法进行基础阐述，梳理其在深度学习时代的技

爱打代码的小林

CNN 卷积神经网络（MNIST 手写数字数据集的分类）ToTensor()：将 PIL 图片转为形状为[C, H, W]（通道、高度、宽度）的 Tensor，且像素值从[0,255]归一化到[0,1] img.squeeze()：MNIST 图片是单通道（维度为 1），squeeze()会去掉这个维度，从[1,28,28]变为[28,28]，才能被 matplotlib 正确显示

川西胖墩墩

游戏NPC的动态决策与情感模拟在游戏产业飞速发展的今天，玩家对游戏体验的需求已从单纯的视觉冲击和玩法创新，转向对虚拟世界沉浸感的深度追求。非玩家角色（NPC）作为游戏世界的核心组成部分，其行为表现直接决定了虚拟世界的真实度与交互深度。早期NPC多采用固定脚本驱动，行为机械重复，难以满足现代玩家对个性化、智能化交互的需求。随着人工智能技术的迭代，NPC的动态决策与情感模拟成为突破这一瓶颈的关键技术方向，通过赋予NPC自主判断、环境适应及情感表达能力，构建出更具生命力的虚拟生态。本文将系统探讨NPC动态决策与情感模拟的技术演进、核心实现方

零成本实现文档智能：本地化 OCR 提取与 AI 处理全流程实战合同、发票、报销单、身份证等文档往往包含大量敏感信息。在实际项目中，处理这类文档从来都不只是一个技术问题，而是同时受到隐私合规、成本控制与系统架构约束的综合工程问题。

无线定位与链路质量预测——从“知道你在哪”，到“提前知道你会不会掉线”的网络服务化实践在无线网络工程的漫长岁月中，“定位”始终是一个徘徊在边缘的华丽辞藻。回顾技术演进史，我们经历了从早期的 RSSI（接收信号强度）三角定位，到基于**指纹库（Fingerprinting）**的模式匹配，再到 RTT（往返时间）、FTM（精细时间测量），乃至今日 Wi-Fi 6/7 协议中日益精准的物理层测距能力。技术参数在不断刷新，定位精度也从十米级向亚米级进发。然而，一个令业界尴尬的现状始终存在：在绝大多数企业级生产网络中，定位能力长期处于“演示很酷、实战没用”的冷宫状态。

Pytorch深入浅出（十五）之GPU加速与设备管理在 PyTorch 中，模型参数与张量默认分配在 CPU 内存中。若希望利用 GPU 的并行计算能力，需要显式地将它们迁移到 GPU 显存。

迁移学习的第一类方法：数据分布自适应(3)——联合分布自适应Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的条件分布自适应之后，本文主要将介绍迁移学习的第一类方法——数据分布自适应，重点阐述了联合分布自适应(JDA)的原理与应用。该方法通过同时减小源域和目标域的边缘分布和条件分布差异来实现迁移。JDA的核心思路是利用最大均值差异(MMD)距离来对齐两个域的分布，其中条件分布通过伪标签进行近似估计。另外，该方法采用迭代优化策略，逐步改进伪标签质量。

中国信通院发布《人工智能安全治理研究报告(2025年)》，AI安全攻防为何“易攻难守“？路边一块贴了贴纸的停车标志，足以让自动驾驶汽车直接撞向护栏；训练数据里掺0.1%的“毒药样本”，就能让价值上亿的智能系统沦为“人工智障”——这不是科幻情节，而是AI安全专家每天在实验室复现的真实风险。中国信通院最新报告捅破了AI安全的核心困境：黑客攻击只需改动几个像素，防御者却要重建整个训练模型，这种悬殊的非对称对抗，正将全球拖入技术安全的新战场。

【HuggingFace LLM】规范化与预分词（BPE、WordPiece以及Unigram）使用normalize_str方法删除了重音等特殊符号。快速分词器（FastTokenizer，比如 Hugging Face 的BertFastTokenizer）处理文本分为两步：

企业 AI 应用进入 “能力解耦时代”：模块化重构 AI 落地新范式当 AI 技术从 “概念热” 迈入 “落地深水区”，企业对 AI 应用的核心诉求已从 “快速搭建” 升级为 “灵活适配、持续迭代、价值闭环”。传统 AI 开发模式中，技术能力与业务场景深度绑定、底层架构难以复用、迭代成本高企等痛点，成为制约行业规模化发展的关键瓶颈。如今，以 “能力解耦、模块重组、生态协同” 为核心的新一代零代码平台正在崛起，彻底重构企业 AI 应用的开发逻辑与落地范式，推动行业从 “单点工具赋能” 走向 “全链路生态赋能”。

驾驶认知的本质：人类模式 vs 端到端自动驾驶在讨论自动驾驶系统时，一个常见的误解是把“开车能力”等同于“驾驶智能”。事实上，人类驾驶与端到端自动驾驶之间的核心差异，并不在于动作精度或感知能力，而在于认知结构与任务管理模式。

【2026新体验】ChatPPT的AI智能路演评测：PPT总结和问答都变的易如反掌从单向陈述到双向对话，演示工具正在经历一场革命性变革在当今AI演示工具竞争日益激烈的市场环境中，ChatPPT的AI智能路演功能以其独特的智能问答特色，正重新定义着演示工具的能力边界。这一功能不仅解决了传统演示工具“重制作轻互动”的痛点，更将单向的信息传递转变为双向的智能对话，为演讲者与观众搭建起实时沟通的桥梁。

Ooder SkillFlow：破解 AI 编程冲击，重构企业级开发全流程在AI编程工具普及的当下，软件企业正面临双重困境：一方面，AI生成能力碎片化，代码、测试、优化工具各自为战，难以形成协同合力；另一方面，传统开发流程的跨角色协作壁垒、流程节点割裂、能力复用难等问题被放大，导致开发周期冗长、迭代效率低下，AI工具的潜力难以充分释放。

ERP管理系统软件推荐：聚焦中小制造，三款高适配MES系统深度对比与选择策略面对数字化转型浪潮，选择一款适配度高、性价比优的制造执行系统（MES）对中小制造企业至关重要。然而，决策者们常面临 “不知如何判断系统适配性”、“担心成本超支”、“怕落地效果差” 等核心痛点。

智能暗战：AI 安全攻防实战全景解析个人首页： VON鸿蒙系列专栏：鸿蒙开发小型案例总结综合案例：鸿蒙综合案例开发鸿蒙6.0：从0开始的开源鸿蒙6.0.0

【DaSiWa参数调优】DaSiWa-WAN 2.2 I2V 14B 模型的使用攻略和参数调优说明文件名实例为：DasiwaWAN22I2V14BV8V1_tastysinHighV81.safetensors 那么它的版本名称为：tastysin 现在整理版本号和对应的版本名称如下：(下载地址看本文末尾）

LTX-2 进阶 Prompt 技巧：从入门到专业视频创作LTX-2 以其原生 4K 分辨率、50 FPS 能力和音视频同步输出,彻底改变了 AI 视频生成领域。虽然掌握基础知识至关重要,但专业视频创作者需要进阶技巧来充分发挥模型的潜力,应对各种制作场景。