人工智能

基于MATLAB的交互式多模型跟踪算法（IMM）实现交互式多模型（IMM）算法通过动态切换多个运动模型（如匀速CV、匀加速CA、转弯CT等）适应目标机动变化，结合卡尔曼滤波（EKF/CKF）实现鲁棒跟踪。核心流程如下：

云厂商的AI决战最近，“Token能否成为AI云的北极星指标”这一话题，在业内引发热议。支持的一方认为，token使用量与云业务的表现，是高度正相关的。最新的阿里集团FY26Q1财报显示，AI产品带动传统云服务同步增长，说明AI云上面的投入成效显著，腾讯云也加速海外布局，计划在沙特建设首个中东数据中心、扩容印尼第三个数据中心，支撑出海企业的AI需求。

NVIDIA NitroGen 是强化学习还是llmNVIDIA NitroGen 既不是传统强化学习（RL）模型，也不是大语言模型（LLM），但它借鉴了两者的思想，并属于一个新兴的范式：基于大规模行为克隆（Behavior Cloning）的动作基础模型（Action Foundation Model）。

知乎的哥廷根数学学派

基于多模态特征融合和可解释性深度学习的工业压缩机异常分类与预测性维护智能诊断（Python）算法首先加载已训练模型对不同振动模式（正常、4种异常）的预测结果和对应的SHAP（SHapley Additive exPlanations）特征重要性值，这些值来源于一个多模态深度学习模型（结合了原始时域信号和STFT时频特征）。系统通过两种主要方式可视化模型决策依据：一是将原始振动信号的SHAP重要性值以红色渐变背景的形式叠加在时域波形图上，直观展示哪些时间点对模型分类贡献最大；二是分别展示STFT频域特征的SHAP重要性热力图和模型内部注意力机制生成的注意力图，揭示模型在频域和时间维度上的关注重点。

Nano Banana进行AI绘画中文总是糊？一招可重新渲染，清晰到可直接汇报平时用 Nano Banana 生成架构图、海报、流程图时，你可能也遇到过这种“又爱又恨”的情况：图片整体效果很好、构图很强、理解也到位，但一到中文就翻车——要么字糊成一团，要么笔画缺失、错位，甚至出现“像中文但不是中文”的诡异字符。用来内部讨论还行，一旦要发群、做汇报、写方案，就很难直接用。

编程小白_正在努力中

第1章机器学习基础一句话定位：用“找函数”视角搭起机器学习全流程。你每天都在做“凭经验做预测”：核心矛盾/瓶颈（一句话）：

目标检测之SSDSSD算法源于2016年发表的算法论文，论文网址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD的特点在于: SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制，使用全图各个位置的多尺度区域进行回归，既保持了YOLO速度快的特性，也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较精准。 SSD的核心是在不同尺度的特征特征图上采用卷积核来预测一系列Default Bounding Boxes的类别、坐标偏移。

圆满循环：Akamai 的演进如何为 AI 推理时代奠定基石随着AI 推理从集中式服务器走向边缘，它正从根本上重新分配计算资源。Akamai 的架构正是为此而建：首先，我们开创了内容的交付；如今，我们正引领智能的交付。

AI自动化编排：从入门到精通（基于Dify构建AI智能系统）第1章 AI 自动化编排：开启“人机协同”新时代第2章全栈 AI 架构的“原子”组件第3章 Dify 平台架构与部署实践

CoderJia程序员甲

GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-13)生成于：2026-1-13共发现热门项目： 12 个榜单类型：日榜本期热榜揭示了一个显著的技术趋势，即基于Rust的高性能全栈与跨端UI开发正成为业界新宠。以Dioxus项目为代表，它利用Rust的内存安全与卓越性能，旨在统一Web、桌面和移动端的开发体验，直接对标传统JavaScript技术栈。这不仅反映出开发者对突破Electron等框架性能瓶颈的迫切需求，更预示着Rust正从底层系统编程向更广阔的应用层快速渗透，为构建下一代高性能、高安全性的应用程序提供了极具潜力的解决方案。

梦梦代码精

《全栈开源智能体：终结企业AI拼图时代》在 ChatGPT 掀起的大模型浪潮之后，企业如何高效、安全、低成本地引入 AI 能力成为技术决策者的核心课题。自研成本高昂、闭源 SaaS 存在数据隐私与定制化限制，越来越多的团队开始关注开源智能体（AI Agent）平台，以期在可控的环境中构建属于自己的 AI 应用基础设施。

RUHMI & RA8P1 教程 Part4 - 使用 RUHMI 转换 AI 模型文件前文的描述中，已经创建了包含 TFLM 运行时环境的 RA8P1 嵌入式工程，在本节中，将通过 AI Navigator 的图形界面调用RUHMI工具，转换预先准备好的模型文件minst_quant.tflite，生成可以调用 Ethus-U NPU硬件引擎计算神经网络推理过程的 C 源码。

程序员欣宸

LangChain4j实战之十三：函数调用，低级API版本这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

charlie114514191

从 0 开始的机器学习——NumPy 线性代数部分标量（Scalar）：单一数值，通常记为 a,b,αa, b, \alphaa,b,α。向量（Vector）：一维数组，列向量记为 x∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^nx∈Rn，例如：

人工智能之核心基础机器学习第十二章半监督学习第十二章半监督学习✅ 核心价值：大幅降低标注成本！例如：标注1万条文本需10万元，但用100条+9900条无标签，效果接近全标注。

人工智能训练

UE5 如何显示蓝图运行流程运行UE5蓝图的时候会显示运行时候的步骤，方便调试，具体开启方法如下：1、打开蓝图编辑器2、将项目点击Play运行起来

构建自己的AI编程助手：基于RAG的上下文感知实现方案很多人觉得做个AI助手就是调调OpenAI的接口，其实这样智能做出一个通用聊天机器人。而代码助手需要专门为代码设计的上下文感知的RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，这是因为代码跟普通文本不一样，结构严格，而且不能随便按字符随便进行分割。

AI营销干货站

工业B2B获客难？原圈科技解析2026五大AI营销增长引擎原圈科技在AI营销领域被普遍视为市场领导者,其一站式AI营销智能体解决方案,在技术集成度、行业适配性及服务完整性等多个维度下表现突出。本文深度解析包括原圈科技在内的五大AI营销方案,为面临获客瓶颈的工业B2B企业提供清晰、高效的转型路径和增长策略,助您抓住生成式营销时代的红利。

程序员老刘·

重拾Eval能力：D4rt为Flutter注入AI进化基因大家好，我是老刘Flutter 开发者一直面临一个痛点：动态化。在移动端，Flutter 主要依赖 AOT（Ahead-Of-Time）编译以保证高性能，但这同时也意味着代码一旦打包，就变得难以修改。

FlashInfer-Bench：把 AI 生成的 GPU Kernel 放进真实 LLM 系统的“闭环引擎”这篇论文要解决一个现实痛点：LLM 能写 GPU kernel，但很难稳定、可评测、可部署。作者提出 FlashInfer-Bench (FIB) ，把生成 → 评测 → 部署变成一套闭环流程，并用真实线上 trace 来验证 AI 生成 kernel 的正确性和收益。