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疆鴻智能研發中心 - 精密製造的通信紐帶：疆鴻智能PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用

精密製造的通信紐帶：PROFIBUS轉RS485網關在汽車零部件生產中的應用 1. 工廠背景 在長三角一家現代化的汽車零部件製造工廠裏，生產線正面臨一個典型的工業通信難題。該工廠配備了來自不同供應商的生產設備：核心控制系統採用西門子S7系列PLC，通過PROFIBUS-DP協議進行數據交換；而生產線上多台關鍵設備——包括三台高精度激光切割機（分別用於金屬和塑料材料加

profibus , 協議轉換網關 , 工業通訊 , RS485 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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百川雲開發者 - AI如何讓企業知識庫從成本中心變成效率引擎

你有沒有算過，你的團隊每天花在找資料上的時間有多少？ 上週我拜訪了一家科技公司，他們的技術總監給我看了一組數據：平均每個工程師每天要花1.5小時在內部資料檢索上。不是他們效率低，而是公司的知識庫已經變成了一個“信息黑洞”——文檔散落在各個角落，版本混亂，搜索功能形同虛設。 “我們不是沒有知識庫，而是有太多‘知識庫’了。”他苦笑着説，“Confluence裏有一部分，飛書文檔裏有一部分，還有一堆本地

人工智能 , 深度學習

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u_16283671 頭像

AUTO芯球 - 9系雙旗艦引關注！極氪9X重塑中國豪華車市場認知

11月21日，極氪攜全系豪華陣容登陸廣州車展，其中極氪9X與009組成的“豪華9系雙旗艦”成為全場焦點。官方數據顯示：極氪9X交付量已突破1萬台，均價達53.8萬元；品牌累計銷量突破60萬輛，單車均價穩居30萬元以上，最高售價逼近90萬元大關，持續鞏固其在中國豪華新能源汽車市場的領軍地位，也為行業樹立了“中國品牌向上突破”的極氪範式。 9X成現象級爆款，映射高端消費

差異化 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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子午 - 【垃圾識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 垃圾識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對10種常見的垃圾圖片數據集（'剩飯剩菜', '塑料', '乾電池', '舊衣服', '玻璃', '紙張', '紙板', '金屬', '陶瓷器皿', '鞋'）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

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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mob64ca1403528a - 深度學習可以用來測量多個孔直徑嗎

F1系列固定測斜探頭是高精度鑽孔內部斜度的測量儀器，可以廣泛應用於：深基坑開挖、地鐵地基、公路地基、擋土牆、壩體、尾礦庫及山體滑坡等工程方面土體內部位移變化的監測設備。 F1系列固定測斜探頭是一款高精度鑽孔內部斜度的測量儀器，系統主要由：數據採集儀、測斜探頭、測斜管組成。 廣泛應用：深基坑開挖、地鐵地基、公路地基、擋土牆、壩體、尾礦庫及山

深度學習可以用來測量多個孔直徑嗎 , 數據採集 , 工作温度 , 人工智能 , 高精度 , 深度學習

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GPUStack - GPUStack Windows（WSL2）部署指南

GPUStack v2 以高性能推理與生產級穩定性為核心演進方向，對整體架構進行了全面重構，實現了組件間的靈活解耦，並對多推理引擎和異構算力進行了深度優化，充分釋放推理引擎在吞吐、延遲與併發方面的性能潛力。 基於這一架構設計，GPUStack v2 聚焦 Linux 原生環境，以充分利用其在生態和 AI 基礎設施領域的成熟優勢。 對於 Windows 用户，推薦通過 WSL2（W

大語言模型 , vLLM , yyds乾貨盤點 , 模型推理 , 人工智能 , 深度學習 , wsl2 , GPUSTACK

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雲端小仙童 - relu 模擬電路

對模擬電路的掌握分為三個層次。 初級層次是熟練記住這二十個電路，清楚這二十個電路的作用。只要是電子愛好者，只 要是學習自動化、電子等電控類專業的人士都應該且能夠記住這二十個基本模擬電路。 中級層次是能分析這二十個電路中的關鍵元器件的作用，每個元器件出現故障時電路的 功能受到什麼影響，

電路圖 , 輸入輸出 , 過程分析 , relu 模擬電路 , 人工智能 , 深度學習

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底層邏輯探索 - 低代碼配置、可落地、業務賦能：數據分類分級系統引領政務數據治理新實踐

一、概要 提示：政務數據分類分級不僅是政策要求，更是數字政府建設的基礎工程，直接關係到數據安全與服務效能。在數字化轉型加速的背景下，政務數據呈現“多源異構、跨域流轉”特徵，數據孤島與安全風險並存。為破解“數據不通、安全不保、合規不足”的困局，知源-AI數據分類分級系統，以“低代碼配置、可落地、業務賦能”為核心特性，助力政府實現數據資產的精準識別、智能分級與合規復用。知源-AI數據分類分級系統

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雨大王 - 工業互聯網平台在工藝工程安全與環保中的應用

一、工業互聯網平台：現代製造業的智能心臟 在當今工業4.0時代，工業互聯網平台已成為推動製造業數字化轉型的關鍵力量。它不僅僅是技術的堆砌，更是將傳統生產過程中的孤立環節連接成一個高效、智能的整體。工藝工程作為製造業的核心組成部分，涵蓋了從設計、生產到維護的全過程，其安全性與環保性直接關係到企業的可持續發展。想象一下，一個繁忙的工廠車間裏，機器轟鳴、材料流動，如果不加以控制，很容易發生事故或造

人工智能 , 深度學習

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雲端夢想實現家 - 深度學習迭代次數多少合適

迭代和科學的方法 在為一個問題開發解決方案的過程中包括很多活動行為。我們需要理解待解決的問題，為一個潛在的解決方案收集需求，將這些需求轉換至設計中，構建解決方案，並對方案進行測試。這個順序非常自然，並且在一般情況下是正確地。然而，當我們試圖將規模擴大時－也就是説，當我們按照一個嚴格的線性流程試圖蒐集所有的需求，並完成所有的設計，所有的開發，進行所有

深度學習迭代次數多少合適 , 測試 , 工作 , 人工智能 , 深度學習 , 活動 , 產品

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北京數據堂 - 71 種語言 + 125 種口音識別！AI 精準翻譯背後的數據力量！

當網易有道詞典“AI同傳”累計用户突破2000萬，支持71種語言互譯、精準識別125種口音，還能實現專業術語優化時，這不僅是一款產品的里程碑，更標誌着AI翻譯正在從“淺層轉譯”向“深度理解”加速演進。在全球化溝通日益頻繁的今天，AI翻譯正成為打破語言壁壘的核心力量，而這份亮眼成績的背後，是技術對多重挑戰的攻克，更是高質量數據的堅實支撐。 一

數據集 , 平行語料 , 發音詞典 , 有道翻譯 , 人工智能 , 深度學習 , 語音識別

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星星上的柳樹 - EDA 縮寫全解析系列 | 第 1 周：A–I

在 VLSI、數字 IC、驗證或物理設計的世界裏，工程師的日常語言幾乎被縮寫“統治”——有些耳熟能詳，有些晦澀神秘，還有些讓新人望而生畏。本系列將從 A 到 Z，把這些高頻縮寫逐一拆解成“真正能聽懂的工程語言”，幫助你係統補齊基礎概念。 ✦ 01 從 A 到 I：九個最常遇到、卻最容易用錯的縮寫 • ATPG：自

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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雨大王 - 推薦用於製造業的設備智能助手有哪些核心功能與應用場景？

設備智能助手的定義與核心功能 在現代製造業轉型升級的關鍵階段，人工智能技術的引入正在重構生產管理的智能化水平。設備智能助手作為這一趨勢的核心產物，本質上是一種基於人工智能技術的生產輔助系統，它能夠通過多模態感知、知識推理和自然語言交互，為生產管理者、工藝工程師和一線操作人員提供實時決策支持和問題解決方案。 設備智能助手的核心價值在於其具備跨領域知識整合能力和實時響應能力，它不僅僅是一個

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架構師李哲 - 16k數據撬動300億大模型！用Qwen3-VL打造了一位“頂尖放射科醫生”

僅用1.6萬張醫學影像，我們讓大模型學會了“看片子”。 患者提問：“請使用中文詳細描述這張圖像並給出你的診斷結果。” 這是微調前模型的回答。雖然能夠識別出基本病變，但其分析存在明顯不足，描述過於簡略，僅關注單一病灶而忽略了圖像中實際存在的雙肺多發性結節，且診斷結論過於武斷，直接定性為"良性腫瘤"，缺乏嚴謹的鑑別診斷思

數據集 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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代碼AI弗森 - 多模態不再縫縫補補：文心 5.0 正在重寫大模型的“世界觀”

背景 我們的日常使用大模型，就像是在不同模型間打補丁：“這個模型會看圖，但不會講故事；那個模型能生成視頻，但不懂視頻在表達什麼。” 於是乎，大致像這樣，想用圖像模型，就得跑去找midjourney；想做視頻模型，又得等 Sora；想讓模型理解視頻劇情，還得靠那些半懂不懂的“視覺語言拼接模型”；想讓模型讀情緒，甚至還得給它加一堆“情緒標籤的模板提示詞”。 而就在昨天，我

人工智能 , 深度學習 , 貼圖 , 模態 , 百度

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mb691327edb400f - AI 招聘系統功能落地指南

AI 招聘系統功能落地指南 AI全面重塑招聘行業：效率與體驗的雙重革新 如果你仍在為“候選人爽約”“簡歷篩選繁重”“面試效率低下”而困擾，可能已經忽視了一個激進的行業趨勢：招聘正被AI全面接管。這並非停留在討論或小範圍試點階段，而是大規模落地、快速替代傳統面試流程的現實。 過去一年，多項行業數據印證了這一變革：近50%的企業已將初篩環節完全交給AI；金融、互聯網

系統功能 , 自動回覆 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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智能開發先鋒 - 33、JAVA

文章目錄 多 Web 端子系統共享會話：原理與實踐 同主域名共享方案：Cookie + Session 集中存儲 原理 實現方案 1. Cookie 設置要點 2. 集中式 Session 管理 3. 單點登出機制 跨主

redis , 人工智能 , 深度學習 , .net , 跨域 , 前端

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星星上的柳樹 - 硬件描述語言解讀

“硬件描述語言是連接邏輯與電路、抽象與實現的關鍵設計語言。” 在數字電路設計的世界裏，硬件描述語言(HDL, Hardware Description Language) 是一類非常特殊的編程語言。與傳統的軟件編程語言不同，HDL 不僅能描述功能邏輯，還能建模電路的並行性與時間特性，因此它被廣泛應用於芯片設計與驗證。 HDL 的獨特之處 普通編程語言關注的是指令順序和數據處理，而 H

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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u_17398972 - 探索 AIGC 生圖：原理、案例與代碼示例

目錄 引言 一、AIGC 生圖技術原理 （一）技術基礎 1.深度學習： 2.生成式模型： （二）主要模型 1.生成對抗網絡（GAN）： 2.擴散模型（Diffusion Model）： （三）工作原理 1.數據學習： 2.特徵提取： 3

數據 , API , 人工智能 , 深度學習 , Json

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deephub - JAX核心設計解析：函數式編程讓代碼更可控

很多人剛接觸JAX都會有點懵——參數為啥要單獨傳？隨機數還要自己管key？這跟PyTorch的畫風完全不一樣啊。 其實根本原因就一個：JAX是函數式編程而不是面向對象那套，想明白這點很多設計就都説得通了。 先説個核心區別 PyTorch裏，模型是個對象，權重藏在裏面，訓練的時候自己更新自己。這是典型的面向對象思路，狀態封裝在對象內部。 JAX的思路完全反過來。模型定義是模型定義，參數是參數，兩邊分

llm , jax , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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華明視訊科技 - 國內口碑較好的海關智能閘口系統品牌推薦，幫你做出明智的決策！

當海關物流效率直接影響企業競爭力，智能閘口系統的選擇便成了關鍵決策。面對市場上眾多的品牌和解決方案，如何找到真正可靠、高效的智能閘口系統？今天我們從行業實踐出發，為您梳理國內口碑較好的幾類選擇，助您做出明智決策。 穩定可靠型：老牌勁旅值得信賴 國內一批深耕海關智能化領域多年的企業，憑藉紮實的技術積累和豐富的項目經驗，在多個重要口岸實施了穩定運行的智能閘口系統。這些系統通常具備完善的硬件

圖像識別 , 神經網絡 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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沉着的牙膏 - 差異化、彈性化與 AI 驅動：數據安全平台邁向泛在化的新階段

一、概要 （提示：當數據風險跨越系統邊界時，傳統監測工具的侷限性正被無限放大。） 近幾年，隨着《數據安全法》《網絡數據安全管理條例》等監管要求不斷明確，數據安全監測已從“合規必做”躍升為“體系能力建設”。國家數據局在《數字中國發展報告（2023）》中明確提出，要加快建立數據風險監測預警體系，推動可信數字基礎設施建設。然而，大多數企業與政府機構在落地過程中仍面臨覆蓋盲區大、誤報噪聲高、業

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OpenBayes - Depth-Anything-3 打開全視角空間感知；CytoData 還原細胞級顯微宇宙！

公共資源速遞 5 個公共數據集： Netflix 電影電視目錄數據集 CytoData 血液細胞圖像數據集 VERA 語音推理能力評測數據集 UNO-Bench 全模態評測基準數據集 EditReward-Bench 圖像編輯評測數據集 3 個公共教程： PixelReasoner-RL：像素級視覺推理模型 VibeThinker-1.5B：小模型也可以有大智慧 Depth-A

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逐夢AI - 金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集

金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集 在工業設備智能運維、基礎設施安全評估與城市大型金屬結構全生命週期管理不斷推進的背景下，金屬鏽蝕的自動化識別與精確定位已成為工業視覺領域的重要研究與落地方向。 傳統依賴人工巡檢的方式，不僅效率低、主觀性強，而且在高空、狹小空間、高危環境中存在明顯安全隱患。 本文將圍繞一個 已完成標註與劃分的金屬外表生鏽目標檢測數

機器學習 , 深度學習

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