人工智能

SAP（ERP）组织结构业务视角解析在以前梳理的文章中，已经从业务视角梳理了SAP PP模块业务流程，PP模块的需求管理，物料(Material) ,BOM, 工作中心(work center)，工艺路线(Routing), 生产版本(Production version)，以及这五个重要主数据之间的业务关系，这是SAP 生产计划模块PP的地基，经过从业务层面系统的梳理，对业务视角理解更深了一些，然后反过来在SAP系统去做前台操作，真的会更有感觉，更易于理解系统。因此学ERP(SAP) 不能只停留在，系统的操作，后端的配置，更重要是需深入思

航空零部件加工变形难题破解：数字孪生 + 深度学习的精度控制实战点赞、关注、收藏，不迷路航空零部件作为航空装备的核心载体，普遍采用钛合金、高温合金等难加工材料，且多为复杂薄壁、整体框梁类结构，加工变形成为行业长期难以突破的痛点：切削力、热应力、残余应力耦合作用下的变形规律高度非线性，传统经验公式、有限元仿真存在建模周期长、预测精度低、与实际加工工况脱节等问题，导致零部件超差、返工率高，不仅拉高制造成本，更制约航空装备研制的周期与可靠性。

Coding茶水间

基于深度学习的输电电力设备检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的输电电力设备检测系统目录视频演示1. 前言2. 项目演示2.1 用户登录界面2.2 新用户注册

基于深度学习的人类活动识别模型研究：HAR-DeepConvLG的设计与应用研究背景：随着物联网(IoT)技术的发展，人类活动识别(HAR)在多个领域变得日益重要。智能手机和可穿戴设备内置的传感器可以收集多变量时间序列数据，用于识别人类活动。

健康座舱：健康有益赋能新能源汽车开启移动健康新场景新能源汽车正加速迈向“智能化+人性化”新阶段，座舱已突破单纯驾驶空间的边界，逐步演进为集安全、舒适、健康于一体的移动生活场景。在“以人为本”的设计理念驱动下，健康座舱概念备受行业关注，尤其在长途驾驶、高频通勤、老龄化出行等趋势下，驾乘者健康状态直接决定行车安全与出行体验，也成为车企构建差异化竞争力的核心抓手。

从零到一：我如何用 LangChain + 智谱 AI 搭建具备“记忆与手脚”的智能体在 AI 浪潮中，大模型（LLM）不仅是对话框里的“聊天机器人”，更是未来应用的核心“大脑”。最近我通过实操 LangChain 框架，成功将国产大模型智谱 AI 转化为一个既能联网查资讯、又能计算复杂业务逻辑、还具备对话记忆的智能体（Agent）。

周红伟：中国信息通信研究院院长余晓晖关于智算：《算力互联互通行动计划》和《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的意见当前，算力已成为人工智能创新与应用的核心基础设施与关键要素。国家高度重视人工智能与算力产业发展。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要加强智能算力互联互通与供需匹配。工业和信息化部随后出台的《算力互联互通行动计划》进一步强调，“实现随时随地、按需获取低成本算力，是释放人工智能潜能的重要前提。”余晓晖指出。我国各地资源禀赋、应用需求差异显著，算力供给主体多样、计算芯片异构化特点突出，因此实现算力资源的优化调度与高效匹配尤为迫切。“发展算力互联网，正是破解这一难题的关键路径。”他强调。

C++AI大模型接入SDK—ChatSDK封装博客专栏：C++AI大模型接入SDK_橘子师兄的博客-CSDN博客博主首页：橘子师兄-CSDN博客假设你的电脑在运行时风扇声音特别大，需要清理灰尘，或者玩游戏时比较卡，考虑添加一个内存条。如果要进行上述操作，就需要借助一些专业工具，比如特定螺丝刀、撬棒、镊子、吸盘等，将电脑拆开才能进行后续操作。这些工具一般会放在一个箱子中，该箱子称为工具箱，里面存放各种各样以供使用的工具。

桂花很香,旭很美

基于 MCP 的 LLM Agent 实战：架构设计与工具编排本文介绍如何用 Model Context Protocol (MCP) 搭建可调用业务工具的 LLM Agent，涵盖整体架构、工具编排（next_status）、系统提示词与流式协议设计。文中的业务场景与示例代码均为通用化示例与 Mock，便于读者迁移到自己的业务。适合对 MCP、LangChain/LangGraph、大模型应用开发感兴趣的读者。

TFS-2026《Fuzzy Multi-Subspace Clustering 》传统投影聚类方法（如 PCA+K-means）学习单一共享子空间用于所有簇，这牺牲了簇的区分性——它们倾向于捕获簇间共享成分，而丢失最具判别力的簇特定成分。FMSC 的核心创新在于：

五点钟科技

Deepseek-OCR：《DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression》论文要点解读最近幻方又在搞事情了，一篇关于通过视觉进行语言理解的论文火遍圈子。迫不及待看了看论文，发现他们真是一支十分聪明又十分善于思考的团队，不得不佩服！

人工智能AI技术

【C#程序员入门AI】本地大模型落地：用Ollama+C#在本地运行Llama 3/Phi-3，无需云端目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。

智能体来了从 0 到 1：规则、流程与模型的工程化协作顺序在智能体（Agent）系统的工程实践中，一个反复被验证的问题是：如何在确定性与不确定性之间建立稳定结构。

工程师老罗

什么是目标检测？答案来自千问目标检测可以理解为计算机视觉领域的“找茬”游戏，但它的任务非常明确：不仅要识别出图片里有什么，还要精确指出它们在哪里。

【AI 编程工具】文档综述：针对2026年初技术标准优化，全面覆盖IDE（通用型+专用型）、CLI/Agent（命令行智能体）、底层大模型（LLM）三大品类，统一新增发布/核心版本更新日期列，补充GLM-4.7、Kimi K2.5、Gemini 3 Pro等最新模型，覆盖Python深度学习、通用后端架构、前后端全栈三大核心开发场景，兼顾国内开发者网络习惯与不同预算、技术水平的选型需求。

AI核心知识75——大语言模型之MAS （简洁且通俗易懂版）多智能体协作 (Multi-Agent Systems，简称 MAS) 是目前 AI 应用架构的“版本答案” 。

小程故事多_80

深度搜索Agent架构全解析：从入门到进阶，解锁复杂问题求解密码在AI技术飞速迭代的今天，智能Agent已经成为连接用户需求与复杂信息处理的核心载体。其中，深度搜索Agent凭借其高效的信息检索、分析与整合能力，在科研攻关、商业调研、日常问答等多个场景中发挥着不可替代的作用。很多人在接触深度搜索Agent时，往往会被“架构设计”“模块协作”“递归迭代”等专业术语劝退，其实这些架构的核心逻辑都是为了解决一个核心问题：如何让Agent更高效、更精准地处理不同复杂度的用户需求。

AI赋能文旅出海：智矩引擎（MatriPower）社媒矩阵破局与流量长效增长实操指南引言随着全球文旅消费复苏与数字化传播升级，海外社媒已成为各省市文旅部门打造国际IP、吸引入境游客、推广文旅产品的核心阵地。当前，文旅出海面临三大核心痛点：一是社媒传播缺乏系统化布局，爆款内容难以持续，流量分散且无法沉淀；二是自建站引流能力薄弱，公域流量向私域转化效率低下，难以形成“曝光-咨询-转化”的完整链路；三是传统营销模式成本高、人效低，适配多语种、多地域的规模化传播需求难度大，且过度依赖付费投流导致流量稳定性不足。

许泽宇的技术分享

第 1 章：认识 Claude Code学完这一章，你将了解：✅ Claude Code 是什么✅ 它能帮你做什么✅ 为什么要学习它✅ 它和其他工具有什么不同

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图像处理与复原技术模糊视频图像处理复原技术，包括模糊图像、模糊监控视频处理和复原，人像图片、人脸图像、车辆图像处理和复原。具备调整视频图像亮度、对比度、锐化、去雾、去噪、去模糊等图像处理的功能，具备视频信息重建和恢复的功能。模糊视频图像处理，针对各种降质影像进行恢复，去除模糊噪声干扰、提升图像质量，突出影像细节，以辅助挖掘图像中的有用信息，如车辆牌照号、人脸信息、身高信息等。 #视频分析#视频图像处理#视频图像识别#视频监控#安防监控#视频AI分析识别