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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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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

機器學習 , 圖像識別 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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chen_5ec331606ce75 頭像

陳哥聊測試 - 軟件工程3.0時代，為什麼人工測試仍必不可少？

大家好，我是陳哥。 昨天剛看完朱少民老師的《軟件工程3.0》，書中提到： 現在已經是大模型驅動的人機協同範式，我們已經進入了軟件工程3.0時代。這不僅意味着技術的躍遷，更是觀念與方法的深刻變革。 即便是在軟件質量保證（SQA）領域，AI也以鋭不可當之勢滲透： 測試腳本實現自我修復； 機器學習模型精準預測易出Bug的代碼區塊； 自動化機器人一夜之間便可吞吐數千個測試用例； …… 一個核心

項目管理軟件 , 人工智能 , 自動化測試

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 在 Gemini CLI 中使用 Gemini 3 Pro 實操指南

現在可以在 Gemini CLI 中用 Gemini 3 Pro 啦。 這下子終端不僅僅是一個輸入指令的窗口，而是變成了一個具備執行力的開發環境，並且還能通過 Agentic Coding（代理編碼）處理複雜的工程任務，並通過調用外部工具優化工作流。 目前 Google AI Ultra 訂閲用户或持有付費 Gemini API Key 的用户可以使用，而其他用户可以加入加入候補名單，等官方開放權

ai開發 , 人工智能

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aijianshendexuegao 頭像

Protonbase - 分佈式 Data Warebase - 構築 AI 時代數據基石

導讀：作者以人類世界一個信息層次模型 DIKW 為出發點，引出對計算機世界（系統）處理數據過程的介紹。接着以一個民宿平台數據架構隨業務發展而不斷演進的過程，展示了這場信息革命中，在具體應用場景下，一個系統是如何一步一步變得龐大、複雜的，伴隨而來的是運維、開發、業務中的一系列棘手問題。最後作者引入解決問題的一種新思路：以擴展關係型數據庫為基礎，引入分佈式事務並支持更多數據模型。基於此打造瞭解決性能瓶

數據倉庫 , 數據庫 , 人工智能 , 分佈式系統 , 分佈式事務

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u_16776161 頭像

天潤融通科技 - 天潤融通ZENAVA讓家居售後進入全自動時代

在家居行業，售後服務往往決定着用户的最終體驗，直接影響品牌口碑和復購率。過去，許多企業為了讓服務更細緻周到，不得不投入大量人力，但高成本背後依然難以兼顧效率與體驗。 如今，隨着對話式AI的普及，情況正在發生改變。 以天潤融通的 ZENAVA 為例，已經在多個家居品牌的售後環節全面落地。數據顯示，ZENAVA每天能夠獨立完成超過5000通客户回訪電話，並處理3000+

人工智能 , 深度學習

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - DEM導出三維模型

一、內嵌ORM框架 概念：對象關係映射，即通過創建模型類，對象與數據庫的映射、關聯。 例如：要創建個模型類映射數據庫圖書表 二、模型類生成表 1）生成遷移文件 命令：python manage.py makemigrations 2）執行遷移生成

機器學習 , 數據 , 人工智能 , sqlite , DEM導出三維模型 , 前端 , Python

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - 七牛雲詳細教程（包含與阿里雲建立連接）

七牛雲 Claude AI 完整配置指南 本指南將幫助您完成七牛雲賬户註冊、API Key 獲取，以及在 Zed 編輯器中配置 Claude AI 推理服務的全部流程。 🎯 前置準備 在開始之前，請確保您已具備： 一個有效的電子郵箱 已安裝的 Zed 編輯器（最新版本）https://

code , 七牛 , API , aigc , 人工智能 , bard , Claude code

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u_13303 頭像

colddawn - 微信小程序 發表文章的代碼demo

1.在上一篇我們説到我們在寫小程序要運用的知識是c3,h5,js，小程序的基本結構瞭解了，接下來我們來了解頁面佈局， 2.其實小程序的佈局和我們在編寫網頁的佈局是差不多的，就是我們要注意幾點，就是我們在傳統的佈局當中都是用div佈局的，再就是c3當中那些語義化標籤就行佈局，而我們的小程序中就不是用div了，他用的是view這個標籤，他的效果和div一樣，都是塊級元素還有一個

機器學習 , 導航欄 , 輪播圖 , 人工智能 , 滑塊 , 微信小程序 發表文章的代碼demo

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 智能AI大模型費控系統：給企業請了個“鐵面賬房先生”

想象一下這樣的場景：銷售部的李經理提交了一筆宴請客户的開銷，系統自動彈出提醒——“本次人均消費超出公司標準23%，且在系統建議的簽約餐廳3公里範圍內另有3家符合標準的備選餐廳，是否確認提交？”與此同時，財務部的小王收到系統生成的預警報告：“本月華北區差旅費同比上升40%，主要原因為京津線路高鐵票購票時間平均晚於建議時間48小時，導致二等座售罄被迫購買一等座。” 這就是智能AI大模型費

業務邏輯 , 數據 , NLP , 人工智能 , 核心技術

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aitinggedejinzhengu 頭像

愛聽歌的金針菇 - IT服務企業CRM解決方案：打通數據、流程與客户的全域協同引擎

在數字化浪潮的推動下，IT服務企業正面臨前所未有的競爭壓力。客户需求日益複雜，服務範圍不斷擴大，跨區域協作成為常態。如何在一個高度分散的業務網絡中，實現高效協同、快速響應與精準服務，已成為企業持續成長的核心挑戰。 本文將圍繞IT服務企業的CRM（客户關係管理）解決方案展開，以珍客AI CRM系統為例探討如何通過智能化的客户管理與協作平台，實現從“被動響應”到“主動服務”的轉型升級。 一、行業痛點：

it , crm系統 , 人工智能 , crm銷售系統 , crm

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mleo 頭像

MLeo - [開源免費的]iGTTS(Gemini TTS) 文本轉語音（TTS）的命令行工具。

iGTTS(Gemini TTS) iGTTS(Gemini TTS) 開源免費的文本轉語音（TTS）的命令行工具。 iGTTS(Gemini TTS) 是通過調用 Gemini TTS 的接口，實現文本轉語音（TTS）的命令行工具。 添加 API key # 編輯 .zshrc： vim ~/.zshrc # 添加信息（導入環境變量）： export GEMINI_API_KEY=YOU

gemini-pro , cli , 人工智能 , tts

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百川雲開發者 - 2025年AI Wiki軟件大比拼：PandaWiki、ChatWiki、MaxKB誰更勝一籌？

大家好，我是老張，一個在互聯網行業摸爬滾打了十年的技術老鳥。今天想和大家聊聊一個特別實用的話題——AI Wiki軟件。作為一個經常需要整理文檔、管理知識庫的"文檔狗"，我深知一個好用的Wiki工具能帶來多大的效率提升。 為什麼你需要一個AI Wiki？ 記得去年我們團隊接了個大項目，各種需求文檔、技術方案、會議記錄滿天飛。最誇張的時候，光是找一份兩週前的會議紀要，就花了我們半個多小時！更別提那些重

人工智能 , 深度學習

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u_16349720 頭像

短短同學 - JAVA面試框架篇(SSM)

Java 面試框架篇：SSM 框架高頻面試題（含參考答案） SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）是 Java 後端面試的核心考點，面試官通常從 “框架定位、核心原理、實戰問題、版本兼容” 四個層面提問。以下整理高頻面試題，結合你之前關注的 jar 包配置、分頁、測試等實戰場景，提供條理清晰的參考答案。 一、基礎理論類：框架定位與核心概念 1

xml , 人工智能 , 深度學習 , SQL , mvc

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u_16099345 頭像

智能開發先鋒 - 強化學習網絡設計層數

　　隨着帶寬的提高，網頁上的對象也越來越多，因此加快網頁打開速度還是一個重要的課題。加快網頁的打開速度，有三個路徑：一是提高網絡帶寬，二是用户在本機做優化，三是網站設計者對網頁做一定的優化。這篇文章站在一個網站設計者的角度，分享一些優化網頁加載速度的小技巧。 一、優化圖片 幾乎沒有哪個網頁上是沒有圖片的。如果你經歷過56K貓

機器學習 , 加載 , 人工智能 , 強化學習網絡設計層數 , Css

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI大模型農業智能管控平台：給農田裝“智慧內核”，種田靠技術

傳統農業裏，澆水看土幹、施肥憑經驗、病蟲害靠眼辨，不僅累還難控效果。而AI大模型農業智能管控平台的出現，用實打實的技術重構種田邏輯，讓“看天吃飯”變成“知天而作”，把農業生產變成精準可控的技術活。 這個平台的技術核心是“數據採集-智能分析-自動執行”的閉環。地裏遍佈的物聯網傳感器是“感知觸角”，能實時捕捉土壤濕度、温度、pH值，還有作物葉片葉綠素、水分含量，數據誤差控制在±3%以內，

無人機 , 數據 , 物聯網 , NLP , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI 醫療技術智能評估系統：幫醫院選對 “醫療好幫手”

醫院引進新的醫療技術時，常面臨 “難判斷效果” 的困擾：比如新的影像診斷設備，單看參數表難知實際用着順不順手；新的治療方案，靠人工統計療效耗時又易出錯。而 AI 醫療技術智能評估系統，就像給醫院配了位 “技術評估專家”，靠三項核心技術，讓醫療技術選型和效果判斷更準、更快。 第一項是全場景數據抓取技術，讓評估 “不缺關鍵信息”。傳統評估往往只看技術的核心性能，比如診斷設備的準確率，卻忽

數據 , NLP , 人工智能 , 數據抓取 , 維護費用

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 醫療票據識別工具推薦

方案介紹 合合信息TextIn平台推出的醫療票據識別工具，是針對醫療行業票據處理痛點打造的一站式智能解決方案。該工具依託合合信息在文檔識別與解析領域的核心技術積累，通過海量高質量醫療票據數據訓練，實現了對住院發票、門診病歷等10類核心醫療票據的智能切分、分類、識別及關鍵信息提取。無論是醫保審核、商業健康險理賠，還是醫院數字化運營，其都能以精準、高效的自動化處理能力，解決醫療

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 系統集成 , 圖像質量

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deephub 頭像

deephub - JAX 核心特性詳解：純函數、JIT 編譯、自動微分等十大必知概念

JAX 是 Google 和 NVIDIA 聯合開發的高性能數值計算庫，這兩年 JAX 生態快速發展，周邊工具鏈也日益完善了。如果你用過 NumPy 或 PyTorch，但還沒接觸過 JAX，這篇文章能幫助你快速上手。 圍繞 JAX 已經涌現出一批好用的庫：Flax 用來搭神經網絡，Optax 處理梯度和優化，Equinox 提供類似 PyTorch 的接口，Haiku 則是簡潔的函數式 API，

jax , 知識 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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疆鴻智能研發中心 - MODBUS TCP轉PROFIBUS網關：助力日化洗滌劑生產線智能升級，解決設備互聯難題

去年夏天，我站在華東某大型日化廠新建的洗滌劑生產線控制室裏，面對着一個典型的工業通訊難題。這條投資數千萬元的全自動生產線，核心控制採用了一套支持MODBUS TCP協議的DCS系統，而現場層卻部署着十幾台來自德國、沿用PROFIBUS-DP接口的專用設備——高精度反應釜温控模塊、粘度在線檢測儀、自動灌裝閥組。兩種協議如同説不同語言的兩羣人，生產線調試因此

profibus , 協議轉換網關 , 上位機 , 人工智能 , 深度學習 , MODBUS TCP , Modbus

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u_15214399 - 【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)

最新案例動態，請查閲【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 在機器學習領域，分類的目標是指將具有相似特徵的對象聚集。而一個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定，以達到此種目的。 支持向量機（Support Vecto

機器學習 , 數據集 , 人工智能 , 詞向量 , 開發者

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u_16099342 頭像

IT智行者 - OpenCV——邊緣檢測入門、Canny邊緣檢測_51CTO博客

基本原理 Canny 邊緣檢測是一種經典且常用的圖像邊緣提取算法，由 John Canny 在 1986 年提出。它在 OpenCV 中得到了高效實現，是結構化光、SLAM、醫學影像分析與機器視覺領域中最常用的邊緣檢測方法之一。其目標是以最優方式識別圖像中的邊緣，既能準確檢測真實邊緣，又能保持較強的抗噪能力與定位精度。 Canny 算法之所以

邊緣檢測 , 人工智能 , 計算機視覺 , opencv , 前端開發 , Javascript

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上海拔俗網絡 - AI數字化推進管理系統：用技術給企業管理 “鬆綁”

不少企業管理者都有過類似經歷：月底加班核對各部門數據，卻發現報表口徑不統一；想推進一個項目，跨部門溝通半天仍卡在流程節點；憑經驗制定的計劃，執行中總因市場變化頻頻調整。這些讓人頭疼的管理難題，本質是傳統管理模式跟不上數字化時代的節奏，而 AI 數字化管理系統，正是用技術為企業管理 “鬆綁” 的關鍵工具。 從產品邏輯來看，這套系統並非 “空中樓閣”，而是由幾個實用技術模塊搭建而成，核心

數據 , 數據整理 , NLP , 管理系統 , 人工智能

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u_16970152 頭像

求知上進 - Python 字典推導式：從入門到精通

1. 字典推導式概述 1.1 什麼是字典推導式？ 字典推導式是 Python 提供的一種語法糖，用於在一行代碼中創建字典。它基於列表推導式（List Comprehension）的概念，允許開發者通過循環和條件邏輯快速生成鍵值對。字典推導式結合了 Python 的動態性和簡潔性，特別適合數據轉換、過濾和映射任務。 基本語法： {key_expr:

鍵值對 , List , 初始化 , 人工智能 , 深度學習

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