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05:20 AM · Oct 28 ,2025
ziwupython 頭像 huamingshixunkeji 頭像 lab4ai 頭像 huikaichedemianbao 頭像 congweibiaobaidemalingshu 頭像 openbayescom 頭像 u_13357275 頭像 huandanshendeshoushudao 頭像 fennudejiangniurou_eu49mt 頭像 lanyiyun666 頭像 u_15745565 頭像 matrixorigin 頭像

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慧星雲 - 視頻一鍵轉換3D:Autodesk 發佈 Video to 3D Scene

Video3DScene 最近Autodesk旗下公司WonderDynamics推出了WonderAnimation的測試版，它使用突破性的視頻到3D場景技術，通過將任何視頻序列轉換為3D動畫場景來加速動畫電影的製作。 Video3DScene Video3DScene生成效果 作為WonderStudio工具集的一部分，WonderAnimation的Videoto3D場景技術

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OpenBayes - 跨語言智能再升級！Multi-LMentry 打造多語理解新基準；Nemotron-Personas-USA重塑虛擬人畫像生成

公共資源速遞 5 個公共數據集： Life Style Data 生活方式數據集 Multi-LMentry 多語言基礎任務評測基準 Nemotron Personas USA 美國人物畫像數據集 The Diabetes Health Indicators 糖尿病健康指標數據集 Global Earthquake-Tsunami Risk 全球地震海嘯風險評估數據集 訪問官網立即使

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合合技術團隊 - 合合信息智能圖像處理技術，讓你的設備更智能

最近和一位朋友聊天，聽到一些關於打印機的吐槽。 從20年開始，部分或者全部遠程辦公的企業漸漸多起來，wfh的打工人也在家添置了簡易的必要辦公設備，比如打印機。 在家用，自然沒有買辦公室和打印店那種有掃描台的“大傢伙”。 但問題來了，手機拍攝的照片沒有打印機掃描那麼精準，出來的效果也是“原拍原打”，看着既不舒服，也顯得不正式。 比如，像下面這樣一張照片，拍的時候有輕微搖晃，焦

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子午 - 【寵物識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 寵物識別系統，本系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法，構建了一個能夠識別37種常見寵物品種的智能識別系統。所使用的數據集涵蓋了多個貓犬品種，例如阿比西尼亞貓、布偶貓、柴犬、哈士奇等。經過多輪迭代訓練，最終得到了識別準確率較高的預測模型，並部署於Web端實現可視化交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、

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OpenBayes - OpenBayes 一週速覽丨李沐團隊開源語音大模型Higgs Audio V2，擴展多語言對話等功能

公共資源速遞This Weekly Snapshots ！ 5 個公共數據集： B3DB 生物基準數據集 PolyMath 數學推理數據集 SongEval 音樂評估數據集 MegaScience 科學推理數據集 WebInstruct-verified 多領域推理數據集 4 個公共模型： gpt-oss-20b gpt-oss-120b Qwen3-30B-A3B-Inst

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Lab4AI - AAAI2025！北理工團隊提出FBRT-YOLO：面向實時航拍圖像更快更好的目標檢測 |計算機視覺|目標檢測

01 論文概述 論文名稱：FBRT-YOLO: Faster and Better for Real-Time Aerial Image Detection —— 更快更好：面向實時航拍圖像的目標檢測 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文 🌟 簡介 航拍圖像目標檢測在城市監控、災害響應和農業管理等領域至關重要。然而，這一任務面臨着獨特的挑戰：物體尺寸變化劇烈、小目標密集、背景複

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小白獅ww - 中科院團隊發佈首個國產類腦脈衝大模型 SpikingBrain-1.0，推理效率達百倍提速

當全球 AI 競賽仍在為更大的算力和數據量內卷時，中國科學院自動化研究所突破性地提出了「內生複雜性」的解題思路。其最新發布的「瞬悉1.0（SpikingBrain-1.0）」類腦脈衝大模型，借鑑大腦神經元的工作機制，成功繞過了傳統 Transformer 架構的能效瓶頸，為長序列處理這一業界難題提供了全新的解決方案。 瞬悉1.0 推理時具備常數級複雜度，處理百萬級長度序列時比傳統模型快 26

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子午 - 【衞星圖像識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 衞星影像識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對7種常見的衞星遙感影像圖片數據集（'草地（Grass）', '農田（Field）', '工業區（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民區（Resident）', '停車場（Parking）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台

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子午 - 【鳥類識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 鳥類識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，數據集使用經典的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在生態保護與

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子午 - 【植物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物樹葉圖片數據集（廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義：

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Lab4AI - 【Github熱門項目】DeepSeek-OCR項目上線即突破7k+星！突破10倍無損壓縮，重新定義文本-視覺信息處理

當“8000 行代碼手搓 ChatGPT”的熱度還未褪去，大模型領域又迎來新驚喜——DeepSeek 團隊於 10 月 20 日開源的DeepSeek-OCR，以“上下文光學壓縮”為核心突破，重新定義了 OCR（光學字符識別）的效率邊界。這款僅 30 億參數量的模型，不僅能以 100 個視覺 token 超越傳統模型 256 個 token 的性能，更在單張 A100-40G 顯卡上實現每日 20

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子午 - 果蔬識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、項目介紹 本系統基於TensorFlow框架，搭建了一個採用卷積神經網絡（CNN）的果蔬圖像識別模型。我們收集了包括‘土豆’、‘聖女果’、‘大白菜’、‘大葱’、‘梨’、‘胡蘿蔔’、‘芒果’、‘蘋果’、‘西紅柿’、‘韭菜’、‘香蕉’和‘黃瓜’在內的12類常見果蔬數據集，通過多輪迭代訓練，最終得到一個識別準確率較高的深度學習模型。同時，系統配備了完整的Web可視化操作平台，便於用户交互使用。 技術

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子午 - 【花朵識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 花朵識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的花朵圖片數據集（'雛菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '鬱金香'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信

圖像識別 , 深度學習 , Python

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合合技術團隊 - 文檔數字化採集與智能處理：圖像彎曲矯正技術概述

由於電子文檔更容易存檔、編輯、簽名和共享的特點，文檔電子化的趨勢逐年顯著，而隨着高質量攝像頭在手機等移動設備上的普及，利用移動設備對文檔進行數字化採集已經非常普遍。 移動設備讓每一位使用者能夠便捷採集文檔圖像，不過，這也使原始文檔圖像的情況變得複雜多變：頁面彎曲、陰影遮擋、摩爾紋、圖片模糊、字跡不清晰等問題都是文本圖像處理中常見的干擾狀況，阻礙了文檔的智能化處理，導致OCR識別、信息提取、版

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上海拔俗網絡 - AI人工智能教學應用平台：讓技術讀懂課堂，賦能成長

深夜辦公室裏，張老師還在逐份批改50份作文和30本數學作業，重複標註的錯誤讓她疲憊不已；課堂上，明明講了三遍的知識點，仍有學生一臉茫然——這是很多教育工作者的日常困境。而AI教學應用平台的出現，就像給課堂安上了“智能大腦”，用通俗的技術邏輯解決教學痛點，讓教與學都更高效。 AI教學平台的核心，是“讀懂數據、精準匹配”。它靠兩種關鍵技術撐起核心能力：一是用户畫像與推薦算法，二是自然語言

圖像識別 , 數據 , NLP , 人工智能 , 界面設計

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MatrixOrigin - 應用案例——金意陶｜ MatrixOne Intelligence助力金意陶構建智能瓷磚圖像搜索平台

客户背景 金意陶是一家專注於瓷磚產品研發與銷售的企業，其產品種類豐富，用户在選購過程中需要快速找到符合需求的產品。然而，傳統的產品檢索方式（如通過關鍵詞或型號搜索）難以滿足銷售與客户溝通時候的快速選型需求。金意陶希望構建一個基於圖像搜索的智能平台，支持銷售通過拍照、上傳圖片或輸入文字來精準找到相關產品，同時查詢庫存信息，從而提升客户體驗並優化銷售效率。 方案目標 業務人員藉助移動應用程序，能夠迅速

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慧星雲 - 當視頻遇上AI：SAM 2 打破想象的界限！

SegmentAnythingModel2 Meta公司推出Llama3.1沒多久，又在今天推出了SegmentAnythingModel2（SAM2），以其強大的實時、可提示對象分割能力，引領了視頻處理領域的一場新風潮。 SAM2不僅支持各種未見過的視覺對象的分割，更為圖像與視頻提供了統一、高效的處理平台。如此突破，無疑為計算機視覺的未來賦予了無窮可能。 功能性大突破 SAM2官

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華明視訊科技 - 選擇質量過硬的AI集裝箱號識別系統廠家三大要素

隨着全球貿易與智慧物流的深度融合，集裝箱號碼自動識別已成為衡量港口、碼頭及物流園區智能化水平的關鍵標尺。面對市場上眾多的AI集裝箱號識別系統廠家，如何做出明智選擇？ 01 技術實戰能力：識別率的關鍵在於極端環境 選擇AI集裝箱識別系統的首要考量，是它在真實作業環境中的穩定表現。許多廠家宣傳的99.9%識別率，可能只是在理想實驗室環境下的數據。 在實際運營中，集裝箱常面臨多重挑戰：

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畢設大神 - 基於圖像識別的智能垃圾分類系統設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

第一章 研究背景與意義 1.1 研究背景 隨着全球城市化進程的加速，垃圾產量逐年攀升，垃圾分類已成為各國實現可持續發展的重要議題。傳統垃圾分類依賴人工分揀，存在效率低、成本高、分類準確率不足等問題。例如，不同城市對垃圾分類標準存在差異（如可回收物、廚餘垃圾、有害垃圾等），普通居民因缺乏專業知識難以準確區分，導致分類錯誤率較高。此外，傳統方式難以應對複雜垃圾類型

歷史記錄 , 圖像識別 , 數據 , 後端開發 , JAVA

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華明視訊科技 - 火車集裝箱編號識別系統的全方位解決方案

在現代化物流體系中，鐵路運輸以其運能大、成本低、綠色環保的優勢，扮演着不可或缺的角色。然而，傳統依賴人工記錄和識別集裝箱編號的方式，不僅效率低下，還極易出錯，成為提升整體物流鏈效率的瓶頸。針對這一痛點，先進的火車集裝箱編號識別系統應運而生，通過智能化技術為鐵路物流裝上了“智慧之眼”。 系統核心價值：精準、高效、全自動 本解決方案旨在通過部署先進的計算機視覺和深度學習技術，對進出火車站的

數據挖掘 , 圖像識別 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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上海拔俗網絡 - AI考評系統：告別“憑感覺”，數據讓評價精準又高效

提到“考評”，不管是學生考試、職場考核，大家都怕“不公平”“不精準”——主觀題憑老師/考官心情打分，客觀題批改費時間，考完只給個分數卻不知道問題在哪。而AI考評系統，就是用技術打破這些“老毛病”，讓考評從“靠經驗”變成“靠數據”，既省時間又保公平，還能真正幫大家找對改進方向。 傳統考評的核心痛點就三個：慢、偏、淺。批改幾十份卷子要熬夜，這是“慢”；作文、面試打分有主觀偏差，這是“偏”

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李子軒xuan - 淺談計算機如何識別圖像2

前言 上篇文章淺談計算機如何識別和存儲圖像中關於計算機如何“看”圖片部分，只是粗糙的一筆帶過，而關於彩色圖是如何轉換成灰度圖，不規則的手寫圖片怎麼最終轉換成統一像素大小，切換為統一背景 這些原理並未瞭解，通過以下文章來進行探討。 彩色圖轉換為灰度圖 彩色圖為什麼要轉換為灰度圖 對比維度 彩色圖（RGB） 灰度圖（Gray） 通道數 3個

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子午 - 【農作物穀物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 農作物穀物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對11種常見的穀物圖片數據集（'大米', '小米', '燕麥', '玉米渣', '紅豆', '綠豆', '花生仁', '蕎麥', '黃豆', '黑米', '黑豆'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基

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子午 - 魚類識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯

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