人工智能

Python Web 开发进阶实战：AI 原生数字孪生 —— 在 Flask + Three.js 中构建物理世界实时仿真与优化平台案例：西门子安贝格工厂通过数字孪生，将新产品上线时间缩短 50%。安全：命令需权限校验（RBAC）。性能优化：对静态物体（墙壁、地面）禁用物理计算。

文本嵌入模型的比较（一）ONNXMiniLM_L6_V2 嵌入函数和bert-base-chinese优劣比较对比 ONNXMiniLM_L6_V2 和 bert-base-chinese 这两个嵌入函数的优劣，核心结论是：前者轻量、速度快、适配 chromadb 原生，适合轻量检索场景；后者中文语义理解更优、适配性广，适合高精度中文业务场景。下面从多个维度做清晰对比，结合项目场景给出选型建议：

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零碳园区的能源结构优化需要哪些技术支持？零碳园区的核心目标是实现能源消耗与碳排放的脱钩，而能源结构优化作为核心路径，绝非简单的“以绿代煤”，而是需依托多领域技术创新，构建“清洁供给充足、消费效率领先、存储调节灵活、智能管控精准”的复合型能源体系。西格电力提供零碳园区系统解决方案服务，了解详情可私信咨询小编。从可再生能源的高效开发到多能协同的智能调度，从储能技术的突破到终端用能的革新，一系列技术的协同应用的是推动能源结构向零碳转型的核心支撑。

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视频汇聚平台EasyCVR打造校园消防智能监管新防线在智慧校园建设常态化推进的背景下，校园消防安全作为师生生命财产安全的核心屏障，始终是教育机构管理的重中之重。校园场景人员密集、区域复杂，传统消防监控模式普遍依赖人工巡检与独立烟感报警，存在预警延迟、监管盲区、响应滞后等突出问题，难以适配校园消防安全“早发现、早预警、早处置”的核心需求。

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双碳目标下，微电网为何成为能源转型核心载体？实现“碳达峰、碳中和”目标，核心路径是构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系，推动能源生产从化石能源主导转向可再生能源为主体，能源消费从粗放型转向集约型。在此进程中，微电网凭借其分布式架构、多能协同特性、灵活调控能力，成为衔接分布式能源与新型电力系统、破解能源转型关键痛点的核心载体。从政策导向来看，国家层面先后出台《关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见》《工业绿色微电网建设与应用指南（2026—2030年）》等政策，明确将微电网作为提升可再生能源消纳水平、推动工业领域节能降碳的重要抓手。从实践

【计算机视觉】基于YOLOv26的交通事故检测与交通状况分析系统详解_1【文章标签：本文深入探讨了基于YOLOv26的交通事故检测与交通状况分析系统的设计与实现。系统结合了最新的计算机视觉技术与深度学习算法，能够实时监测道路交通状况，自动识别交通事故，为交通管理部门提供高效、准确的决策支持。我们将详细介绍系统架构、核心算法、实现细节以及实际应用效果，帮助读者理解如何构建一个完整的智能交通监控系统。

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加州大学构建基于全连接神经网络的片上光谱仪，在芯片级尺寸上实现8纳米的光谱分辨率如今，智能手机摄像头已进入亿级像素时代，能够捕捉细节丰富的图像，却依然无法像专业光谱仪那样解析物质的化学成分，例如实现水果糖度的无损检测、皮肤健康评估或环境中微量污染物的识别。这一能力差距的关键，在于手机等设备缺少一个能够精确读取物质独特「光谱指纹」的核心部件——光谱仪。

AI漫剧技术方案拆解：NanoBanana+Sora视频生成全流程过去，做一部动画漫剧，需要编剧、美术、分镜、剪辑，而现在——你只需要一个主题。AI 正在重构“内容生产”的底层逻辑：

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李沐动手学深度学习笔记（4）---物体检测基础图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。

Python Web 开发进阶实战（终章）：从单体应用到 AI 原生生态 —— 45 篇技术演进全景与未来开发者生存指南谨以此文献给所有在深夜调试模型、优化前端性能、设计系统架构的你。技术会过时，但解决问题的能力与创造价值的初心，永不褪色。

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AI数字孪生本体智能技术方案上午9:15 - 异常发现值班工程师老张正在监控室查看数字孪生系统的三维画面。突然,他注意到17号液压支架的压力数值有些异常,但具体是否需要处理、会影响哪些设备,他需要查阅多个系统、翻看历史数据,至少需要15-20分钟才能做出判断。

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边缘智能，触手可及｜BRAV-7821高能效AI边缘计算系统正式发布在万物互联、智能泛在的时代，边缘计算正成为推动产业数字化转型的核心引擎。凭借深厚的技术积累与行业洞察，正式推出全新一代高能效AI边缘计算系统——BRAV-7821，以卓越性能、极致可靠与灵活扩展，赋能千行百业智慧升级。

新缸中之脑

现代开发者的工具箱 (2026)几年前，开发者的"工具箱"很简单：代码编辑器、终端、Git，也许几个浏览器标签。快进到 2026 年，工具箱已经增长——不是因为开发者喜欢复杂性，而是因为软件本身已经改变。

机器人租售出场准？会卡节点上舞台的灯光暗下又亮起，音乐从激昂转为带有未来感的电子音效。这不是科幻电影的片场，而是如今许多商场中庭、展会入口或景区广场上真实发生的一幕。人形机器人随着节拍做出整齐划一的舞蹈动作，或是机器狗排成队列完成一套俏皮的“拜年”作揖。对于活动策划者、展馆运营方或景区管理者而言，这些科技感十足的“演员”正逐渐成为烘托氛围、吸引眼球的固定节目。它们不负责引导、不回答问题，只是在预设的时间点，出现在预设的位置，执行一套预设好的动作。然而，正是这种“按部就班”的呈现，背后关联着活动现场截然不同的服务安排与客户体验。

救救孩子把

64-机器学习与大模型开发数学教程-5-11 本章总结与习题关键词：问题建模、梯度家族、二阶与拟二阶、自适应优化、学习率调度、约束优化、KKT、逻辑回归与 SVM。一句话带走：先把问题写清楚（目标+约束）→ 选对更新方向（梯度/曲率/近端/对偶）→ 用好学习率与数值保护 → 用 KKT/残差做收敛与排错。

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55-机器学习与大模型开发数学教程-5-2 梯度下降法（GD）与随机梯度下降（SGD）一句话版：GD 每次用“全量数据”的梯度往下走，稳但贵；SGD 用“局部（小批/单样本）”的梯度往下走，快但抖。调好学习率/批量/动量，SGD 能在大数据和大模型上迅速逼近好解。

学习通过皮层发育连续性迁移实现全生命周期脑解剖对应/文献速递-基于人工智能的医学影像技术2026.1.26本文提出了一种新颖的皮层发育连续性（CDC）迁移学习框架，通过利用大脑不同年龄组间的发育连续性，在数据量最大的年龄组（成人组）上训练模型，并沿皮层发育轨迹逐步迁移到其他年龄组，有效解决了皮层折叠模式个体差异大、不同神经发育阶段异质性强以及早期发育阶段数据稀缺等挑战，实现了跨生命周期大脑精细解剖结构的鲁棒对应，并能有效捕捉群体特异性模式和保留个体差异。

从零搭建一个完整的ai-agent小项目我们要做的是一个包含前后端完整可运行的小 Agent 产品： 🎨 AI 服装灵感设计师功能：用户输入一句话： Agent 会自动完成 5 个步骤： 1️⃣ 拆解子查询 2️⃣ 联网搜索 3️⃣ 总结趋势 4️⃣ 生成文生图 Prompt 5️⃣ 生成图片

AI大模型微调（三）------Qwen3模型Lora微调（使用Llamafactory）开源项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 文档：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/

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Plan-and-Act：让AI智能体学会“先想后做“📖 论文标题：Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks 👥 作者：Lutfi Eren Erdogan, Zhengyuan Yang, Linjie Li, Shuohang Wang, Ahmed Awadallah, Chenguang Zhu, Liangke Gui, Lijuan Wang 🏫 机构：Microsoft 📅 发表：arXiv 2503.09572 🔗 论文链接：https://a