人工智能

【数学表达式识别】基于计算机视觉技术的数学符号与数字识别系统实现_1Number-ops v2数据集是RF100基准测试计划的一部分，该计划由英特尔赞助，旨在创建新的目标检测基准以评估模型泛化能力。该数据集最初由Pavel Kulikov、Djopa Volosata和Daria Podryadova创建，采用知识共享署名4.0国际许可协议（CC BY 4.0）授权。数据集包含7128张图像，所有图像均未经过增强处理，以保持原始特性。数据集采用YOLOv8格式标注，包含15个类别：数字0-9以及五种数学运算符号（加、减、乘、除、等于）。数据集划分为训练集、验证集和测试集三

C++AI大模型接入SDK—环境搭建随着人工智能技术的飞速发展，AI编程助手类的插件和IDE如雨后春笋般涌现，为开发者提供强大的代码生成、智能补全、错误检测和修复等功能，显著提高了开发效率。

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MatchTIR：用二分匹配解决LLM工具调用的“吃大锅饭“难题一句话总结：MatchTIR 提出用二分匹配（Hungarian算法/最优传输）来给多轮工具调用中的每一步精确打分，配合双重级优势估计，让4B小模型在复杂工具使用任务上干翻一众8B大模型。

【AI】AI视频生成：技术跃迁、产业落地与合规实践全解析2024年OpenAI Sora的发布，正式拉开了AI视频生成从实验室走向产业化的序幕。作为多模态大模型领域的“皇冠明珠”，这项技术正处于从GPT-2到GPT-3的关键跃迁期，不仅重构了内容生产的底层逻辑，更在影视、广告、工业等多领域催生全新应用场景。本文将从技术演进、核心架构、产业落地、合规风险及未来趋势五个维度，为技术从业者与产业决策者提供全面参考。

从0到1开发品牌专属GEO系统：解锁区域营销精准获客新玩法在流量红利见顶的今天，品牌普遍面临这样的困境：广告预算持续增加，转化率却停滞不前粗放式地域投放导致大量资源浪费

全球建站SaaS平台能提升SEO评分吗？是否值得切换？结论先行：全球建站SaaS平台确实可以一定程度上提升SEO评分，但其效果主要取决于平台在多语言架构、内容分发速度、代码结构优化及与搜索引擎的兼容性等方面的综合表现。对于计划进入欧洲市场、需快速适配不同语言和搜索生态的跨境电商企业而言，切换到具备AI优化和多语言建站能力的SaaS平台往往是值得评估的，但切换决策仍应以ROI、数据迁移风险及SEO结构可控性为核心判断依据。

不只是降重：实测“快降重”对论文逻辑结构与连贯性的提升作用导师的红色批注常常不在具体词汇上，而在段落旁：“此处转折生硬”、“论证跳跃”、“各小节间缺乏联系”。这些批评直指论文的“筋骨”——逻辑结构与连贯性。大多数降重工具专注于“皮肉”（词句），对此无能为力，甚至可能因不当改写而破坏逻辑。那么，有工具能同时优化“皮肉”并强化“筋骨”吗？

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RAG中的Embedding技术在RAG（检索增强生成）系统中，Embedding（嵌入）是连接“非结构化数据（文本、图像等）”与“机器可计算语义”的核心桥梁——没有Embedding，就无法实现高效的语义检索，RAG的“检索增强”功能也无从谈起。以下结合文档核心内容，从核心定义、核心本质、在RAG中的核心作用、工作原理、主流模型与工具、关键特性、实操注意事项七个维度展开全面讲解。

工业AI与汽车制造业升级：从“中国制造”到“中国智造”AI重构汽车制造业——从“制造”到“智造”的范式跃迁工业AI正在深刻改变汽车制造业的面貌，推动行业从传统的“中国制造”向“中国智造”迈进。这种变革不仅仅是技术层面的进步，更是整个产业生态的重构。在研发设计阶段，AI大模型的应用使得车辆设计从概念到落地的时间大幅缩短。例如，造型设计、仿真建模、工艺规划等环节，通过AI的深度学习和推理能力，可以快速生成优化方案，减少对传统经验的依赖。

DSFuse：一种用于特征保真度的红外与可见光图像融合的双扩散结构作者: Zhijia Yang , Kun Gao , Yanzheng Zhang , Xiaodian Zhang, Zibo Hu , Junwei Wang , Jingyi Wang , and Wei Li 发表期刊: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 论文地址: https://ieeexplore.ieee.org/document/11074762/

CBOW 模型中输入矩阵、输出矩阵与词表向量矩阵深入解析CBOW（Continuous Bag of Words）模型的训练目标是最大化在给定上下文条件下中心词出现的概率：

使用 OpenCV 进行图像识别：人脸与物体检测在人工智能与数字技术飞速发展的今天，计算机视觉已成为连接物理世界与数字世界的核心桥梁，广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能家居、医疗影像分析等领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为开源的计算机视觉库，凭借其跨平台、高性能、易用性强的特点，成为图像处理和计算机视觉开发中不可或缺的工具。本文将手把手教你如何使用 OpenCV 实现经典的人脸检测与通用物体检测，从环境搭建到代码实现，让你快速掌握计算机视觉的基础应用。

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【ICRA 2025】面向杂技机器人的分阶段奖励塑形：一种约束多目标强化学习方法https://github.com/rllab-snu/Stage-Wise-CMORL 论文：“Stage-Wise Reward Shaping for Acrobatic Robots: A Constrained Multi-Objective Reinforcement Learning Approach”.

产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用一、产品数字孪生体（Digital Twin）二、数字样机（Digital Mock-up, DMU）三、数字化交付（Digital Delivery）四、三者的关系与协同五、典型行业应用案例六、发展趋势

ChatExcel 多模态解析能力上线：AI 自动生成结构化表格实践ChatExcel AI做表重磅升级，万物皆可做表，让数据为你所用。上传图片、PDF、Word、网页链接、聊天截图……只需10秒，AI自动生成完整表格，还能一键数据分析和生成PPT，让数据真正为你所用！

江苏硕晟LIMS pro3.0：引领实验室信息管理新高度江苏硕晟科学器材有限公司成立于2018年，是一家专注于实验室数字化转型的科技型中小企业。公司以"软件 + 硬件 + 服务 + 咨询"为核心业务模式，为各行业实验室提供一站式信息化解决方案。凭借在实验室信息管理系统（LIMS）领域的深厚技术积累，江苏硕晟已成为国内工业LIMS市场的领先供应商，尤其在环保第三方检测、钢铁、新材料等领域拥有广泛的客户基础和成功案例。

YOLO11-SPPF-LSKA实现橡胶密封圈表面缺陷检测，提升检测精度与效率在工业制造领域，橡胶密封圈的质量控制至关重要，表面缺陷不仅影响产品性能，还可能导致严重的安全隐患。传统的人工检测方法效率低下且容易受主观因素影响，而基于计算机视觉的自动化检测技术成为研究热点。YOLO系列算法因其高效性和准确性在目标检测领域得到了广泛应用，但在橡胶密封圈这种小目标、特征不明显的场景下仍存在一定局限性。本文提出一种基于SPPF-LSKA改进的YOLO11算法，通过引入大核可分离注意力机制，有效提升了网络对长距离依赖关系的建模能力，同时保持了计算效率，为橡胶密封圈表面缺陷检测提供了一种高效精准

深度学习算法辅助股票分析深度学习(Deep Learning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特点是具有自动提取特征的能力，用深度学习去提取异动拉升的特征，进行训练算法，然后将算法用于实践。收盘的时候，打开深度学习算法训练界面，点击提取特征，获取异动拉升点前的30个数据点，作为异动拉升的裸数据，提取这些裸数据的涨幅，斜率，涨幅变化，交易量变化等参数作为特征数据，数据点数可以通过特征长度参数去设置，如果特征长度

SoVitsSvc 4.0 人声转换整合包：羽毛布版一键启动，零环境配置实现高质量 AI 歌声克隆在 AI 音频处理领域，SoVitsSvc 4.0 凭借其卓越的**人声转换（SVC）**效果，一直是歌声合成与音色克隆的首选。然而，对于很多用户来说，配置 PyTorch 环境、管理复杂的 Python 依赖以及解决 CUDA 驱动冲突，往往是入坑最大的技术瓶颈。

入门篇--知名企业-40-中国AI生态全景图：浪潮奔涌，未来已来作者：Weisian 献给所有用代码守护日常的中国技术人回顾此前的旅程，我陆续写了多篇关于中国AI企业的深度观察—— 从阿里、百度、华为在大模型战场上的技术突围，到商汤、科大讯飞、寒武纪等专精特新企业在垂直领域的死磕；从海康威视如何用视觉智能编织全球安全网络，到京东、美团、拼多多如何把AI藏进“最后一公里”的配送与交易。