在亚马逊，我们很高兴推出由人工智能驱动的全新Dialogue Boost技术，该技术现已应用于部分Echo智能音箱和Fire TV设备。Dialogue Boo...

在现代工业制造中，金属材料的表面质量直接影响产品的外观、性能和安全性。金属材料在轧制、热处理、运输及长期使用过程中，常会产生各类表面缺陷，如裂纹、划痕、氧化皮等...

在中医药现代化的浪潮中，如何利用人工智能技术实现中药材的快速、准确识别，成为了中医药信息化领域的重要研究方向。传统的中药材识别主要依赖于专家经验和人工比对，这种...

它没有体现在排行榜上，也没有写在 SOTA 的红字里，但你一旦意识到，就很难再忽视。

当AI画作已能以假乱真，人类如何守住现实边界？新一代检测框架通过建模“真实本身”实现超人级鉴别能力。

随后，他们采用了一个名为Siamese ResNet-50的深度学习模型（其架构见图3）。这个模型的核心任务是比较同一地点的新旧两张图片，判断其间是否发生了符合...

在多模态大模型飞速发展的今天，CLIP作为连接视觉与语言的“基石”依然发挥着重要作用。然而，随着应用场景的深入，研究人员逐渐发现CLIP的文本编码器已经成为整个...

光学字符识别（OCR）技术的商品化历来是一场向低价看齐的竞赛，通常以牺牲结构保真度为代价。然而，Mistral OCR 3 的发布标志着市场格局的显著转变。它宣...

服务超时、探针失败、Pod 起不来、节点 NotReady、偶发 502……你去翻日志，啥也没有；你问开发，人家说“我代码没改”；你一看监控，CPU、内存都挺健...

“技术越强大，责任越重大。” 深度学习已从实验室走向社会核心，但随之而来的是 规模、伦理、可解释性 等深层挑战。本章将系统剖析：

Calico 默认走的是 三层路由（BGP IP-in-IP VXLAN），核心思想一句话：

“深度学习的边界，正在被不断拓展。” 本章将带你超越基础分类任务，深入三大前沿方向： 🔍 目标检测与分割（让机器“看清”物体） 🎮 强化学习（让机器“学会决策”...

在强化学习（RL）中，智能体通过试错与环境反复交互，学习一种能最大化奖励信号的策略。

Istio、Envoy、Sidecar、流量镜像、灰度发布、金丝雀、熔断、限流、可观测性……PPT 上一个比一个好看。

地球是一个复杂的系统。从气温波动等常规事件到干旱、冰雹和厄尔尼诺-南方涛动现象等极端事件，都可能影响农作物产量、导致航班延误，并引发洪水和森林火灾。对这些变化进...

参数一路狂飙：像素更高、帧率更快、功率更猛、视角更广、体积更小。单看规格表，很难不让人兴奋。但真正把设备装上产线的人，往往会在几周后露出一种复杂的表情——系统确...

在计算机视觉领域，YOLO系列一直是速度和精度的代名词。但长期以来，所有YOLO模型都存在一个根本性限制：它们只能识别训练时见过的类别。

“训练是科学，部署是工程。” 模型在实验室跑通只是第一步，高效、稳定、低成本地服务用户才是 AI 价值的真正体现。本章将系统讲解模型保存、优化与部署全流程，并以...