人工智能

AR远程协助作用在元幂境看来，在工业互联网与智能制造不断发展的今天，AR技术正逐渐成为企业数字化转型的重要工具。其中，AR远程协助https://www.ymjarai.com/product/index.html作为一个典型的落地场景，正在广泛应用于能源电力、石油化工、通信运维、精密制造、航空航天等行业。通过结合AR眼镜、移动终端与云端平台，远程专家能够实时看到一线操作人员的工作现场，并利用虚拟标注、语音指导、三维模型叠加等方式进行辅助，从而突破地域限制，极大提升企业的运维效率与安全性。

北京青翼科技

PCIe接口-高速模拟采集—高性能计算卡-青翼科技高品质军工级数据采集板-打造专业工业核心板PCIE719 是一款基于 PCIE 总线架构的高性能数据预处理 FMC 载板，板卡具有 1 个 FMC+（HPC）接口，1 路 PCIe x16 主机接口、 2 个 RJ45 千兆以太网口、4 个 QSFP28 100G 以太网接口。板卡采用 Xilinx 的高性能 UltraScale+ MPSOC 系列 FPGA 作为实时处理器，实现 FMC 接口数据的采集、处理、以及设备间互联传输。PS 端外挂 1 组 72 位 DDR4 SDRAM 大容量缓存，PL 端外挂 1 组 80 位的 DDR4 SD

软件聚导航

马年、我用AI写了个“打工了马” 小程序马年，我用AI编写了一个微信小程序，程序名称“打工了马”，程序的UI设计，APP代码全程AI生成，UI设计工具Google Stitch，代码编程工具TRAE。

陈天伟教授

人工智能应用-机器听觉：7. 统计合成法2000 年以后，研究者提出了基于统计模型的语音合成方法。与拼接法保留原始录音片段不同，统计合成法将语料库中每个音素的语音片段“总结”成一个称为隐马尔可夫模型（HMM）的统计模型。在前一节中讨论过，HMM 模型可以描述发音的动态过程，因此可以用来合成声音。具体而言，首先用 HMM 模型生成每个音素的声门和声道的参数，再利用声码器（源-滤波模型）从这些参数合成语音。如图 30.9所示，对每个音素（“n”“i”“h”“ao”）分别建立 HMM 模型，利用这些模型生成声门和声道参数，再通过声码器读取这些参数并合

笨蛋不要掉眼泪

Spring Boot集成LangChain4j：与大模型对话的极速入门摘要：本文旨在为Java开发者提供一份清晰的Spring Boot集成LangChain4j的实战指南。无需复杂的理论，我们将从零开始，通过两种主流方式（原生API与Spring Boot Starter）快速实现与大模型（以阿里云通义千问为例）的对话功能，并涵盖日志配置、依赖管理等关键细节，助你10分钟内跑通第一个AI应用。

昨夜见军贴0616

IACheck AI审核技术赋能消费认证：为智能宠物喂食器TELEC报告构筑智能合规防线在物联网与智能家居深度融合的时代浪潮中，智能宠物喂食器作为消费电子领域快速崛起的细分品类，正成为连接现代养宠生活方式与数字技术的重要载体。这类产品在日本市场销售前必须通过电波法（TELEC）认证，其检测报告的技术精确性、数据完整性与格式合规性直接决定了产品能否成功进入市场。面对长达数百页的技术文档、复杂的射频参数和严格的法规要求，传统人工审核方式正面临效率瓶颈与准确性挑战。如何确保每一份TELEC认证报告的完整合规，已成为智能宠物设备制造商、检测实验室和认证机构亟待解决的关键问题。

阿里开源语音识别模型——Qwen3-ASRQwen3-ASR系列包含Qwen3-ASR-1.7B和Qwen3-ASR-0.6B两款模型，支持52种语言与方言的语种识别及语音转写。二者均基于大规模语音训练数据及基座模型Qwen3-Omni强大的音频理解能力构建。实验表明，1.7B版本在开源ASR模型中达到最优性能，并可媲美最强的商业专有API。主要特性如下：

ONES 签约北京高级别自动驾驶示范区专设国有运营平台——北京车网ONES 签约北京市高级别自动驾驶示范区专设国有运营平台——北京车网。北京车网是北京市首家智能网联领域基础设施投资运营平台，曾公开发布全球首个自动驾驶车路协同数据集 DAIR-V2X，及全球首个开源开放智能网联路侧操作系统 “智路 OS”，在车联网与自动驾驶领域具备显著的行业引领地位。

深度解析：3D细胞培养透明化试剂供应链与主要制造商分布3D细胞培养透明化试剂是一类专为三维培养模型（如类器官、肿瘤球体等）设计的化学处理溶液，其核心功能是通过降低生物组织与周围介质之间的折射率差异，实现光子在样本中的高效穿透，从而使原本不透明的厚层三维生物结构变得光学透明。该试剂通常由特定配比的去垢剂、水合试剂和折射率匹配介质组成，能够在不严重破坏样本内源性荧光蛋白信号和形态结构的前提下，移除光散射物质如脂质等。借助此类试剂，研究人员可结合共聚焦、光片或双光子等深层成像技术，对3D培养模型中细胞的空间分布、相互作用及信号通路活动进行高分辨率可视化观测，极大推

软件开发技术深度爱好者

浅谈人工智能（AI）对个人发展的影响人工智能（AI）对个人发展的影响是深远且多方面的，必须引起普通人特别是年轻学子的注意，人工智能对个人发展的影响是全方位、双刃剑式的，其核心影响本质是重构了 “个人能力与外部工具的协作关系”，它正在重塑人类学习、工作、生活和思考的方式。这种影响既带来前所未有的机遇，也伴随着挑战。

esp32 arduino环境的搭建esp32库下载失败问题：Arduino-esp32-3.1.1版本离线安装(附安装包)|支持esp32P4、S3、C6等芯片解决下载慢问题_esp32 3.1.1-CSDN博客

Qwen3-VL 模型架构及原理详解本文深入分析了Vision Transformer（VIT）和Swin Transformer在图像领域的核心技术原理，重点探讨了Qwen3-VL 模型如何创新性地融合这两种架构的优势。VIT 通过将图像划分为固定大小的 Patch 并应用全局自注意力机制，实现了对图像全局信息的高效建模，在 ImageNet 上达到 88.55% 的最高准确率。Swin Transformer 则通过引入分层架构和Shifted Window Attention机制，将计算复杂度从 VIT 的 O (N²) 降至线性复杂

AI算法实战：逻辑回归在风控场景中的应用在金融风控领域——无论是信贷审批、反欺诈还是贷后管理——模型不仅要“准”，更要“说得清”。逻辑回归因其结构简单、结果可解释、训练高效，成为行业长期信赖的“黄金标准”。

民乐团扒谱机

【AI笔记】精密光时频传递技术核心内容总结目录精密光时频传递技术核心内容总结一、核心基础：相位噪声测量与参考分离1. 相位噪声的关键特性与测量逻辑

通俗理解GAN的训练过程生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是深度学习领域的一个革命性发明，由Ian Goodfellow在2014年提出。它像一个“猫鼠游戏”，通过两个神经网络的对抗来生成逼真的数据。想象一下，一个伪造者试图制造假币，而一个警察试图辨别真假。随着时间的推移，伪造者越来越巧妙，警察也越来越敏锐，最终伪造的假币几乎以假乱真。这就是GAN的精髓。

对比分析：CSGHub vs. Hugging Face：模型管理平台选型对在大模型相关的平台选型中，Hugging Face 往往是最早被采用的方案。它以公共平台形态存在，围绕模型、数据集和工具构建了高度开放的生态体系，其核心价值在于模型的获取效率和社区协作能力。

传统老旧系统的“AI 涅槃”：从零构建企业级 Agent 集群实战指南在很多企业中，支撑核心业务的往往是那些运行了 5 年、10 年甚至更久的“老系统”。它们可能是一套复杂的 ERP、一套功能臃肿的 OA，或者是一套堆满了业务逻辑的进销存软件。

破解红外“魅影”难题：WMRNet 如何以频率分析与二阶差分重塑小目标检测？在现代遥感与预警系统中，红外小目标检测（IRSTD）被公认为一项极具挑战性的任务。不同于常规的目标识别，红外图像中的目标往往仅占数个像素，不仅缺乏纹理信息，还极易淹没在复杂的背景噪声与云层干扰中。为了突破现有技术的瓶颈，西安电子科技大学与重庆邮电大学的研究团队2025 年 12 月 12 日在IEEE Transactions on Image Processing提出了一种名为 WMRNet 的新型网络架构。本文对其进行解读,补充必要的数学背景，由于论文没有开源代码，我尝试复现核心模块，并封装成可

无名修道院

AI大模型应用开发-RAG 基础：向量数据库（FAISS/Milvus）、文本拆分、相似性搜索（“让模型查资料再回答”）RAG = Retrieval-Augmented Generation检索增强生成，核心逻辑是「让大模型先查 “专属资料”，再基于资料回答问题」。

Milvus向量数据库/RAG基础设施学习教程Milvus向量数据库/RAG基础设施学习教程Milvus 是一款开源向量数据库，专注于高维向量数据的高效存储、检索与管理，在人工智能应用生态中扮演着核心基础设施角色。其核心价值体现在对海量非结构化数据（如图像、文本、音频）向量化处理的深度支持，尤其在检索增强生成（RAG）、智能推荐系统、计算机视觉等场景中展现出不可替代的技术优势。该数据库凭借分布式架构设计实现了线性扩展能力，能够轻松应对从百万到十亿级别的向量数据规模，同时通过分层存储和索引优化确保毫秒级查询延迟，这些高性能特性使其成为构建现代 AI 应