先说一句容易得罪人的大实话： 90% 的 Kubernetes 集群，权限设计是“摆设级别”的。

2023年至2025年间，计算机视觉与机器学习社区经历了一场静默而深刻的变革。根据一项最新分析，视觉语言模型已成为近一半顶级会议论文的核心，传统感知任务正被重新...

在人工智能飞速发展的今天，各种“大模型”概念层出不穷。你是否经常看到LLM、MLLM、LMM、VLM这些缩写，却搞不清楚它们之间的区别与联系？今天我们就来彻底理...

在建筑、矿山、电力检修等高危作业环境中，安全帽作为头部防护的核心装备，其佩戴规范性直接关系到作业人员的生命安全。据国家安全生产监督管理总局统计，在各类工伤事故中...

随着城市化进程的加速与汽车保有量的持续攀升，道路交通流量急剧增长，交通标志作为保障道路交通安全、规范交通秩序的关键信息载体，其准确识别对于驾驶者做出正确驾驶决策...

某平台最近发布了其平台上的第一个数据集：一组包含 40 万个问题对的数据集，并标注了这些问题是否请求相同的信息。这个数据集规模庞大、真实且相关——这是一种罕见的...

传统的人工目视检测方法效率低下，且依赖经验，难以满足大规模生产的质量控制需求。虽然基于深度学习的目标检测模型（如YOLO系列）在这一领域已取得显著进展，但仍面临...

现有系统在比较相似图像时表现良好，但当视图差异显著——例如需要将街景照片与抽象的建筑平面图关联起来时，它们就会严重失效。

本系统强大，基于深度学习实现了人脸的录入与识别，并且支持多种类型数据管理，项目上手简单，欢迎了解！

图像匹配有许多实际应用。例如，某中心的StyleSnap或某中心购物应用的相机搜索等图像检索系统，允许客户上传照片以搜索相似的图像。图像匹配通常通过将图像映射到...

当集群只有一个时，靠口头规范 + Wiki + 运维自觉还能勉强维持；一旦到了多集群，靠人记规则，必死。

随着城市化进程的加速和基础设施建设的全面推进，混凝土结构、道路、桥梁等基础设施的安全性与耐久性成为社会关注的焦点。裂缝作为这些结构最常见的病害之一，不仅直接影响...

在农业现代化与消费升级的双重驱动下，水果产业对智能化检测技术的需求愈发迫切。传统人工检测方法存在效率低、主观性强、成本高昂等显著缺陷。以水果分拣环节为例，人工分...

在当前的大模型 Agent、智能体工作流、多 Agent 系统迅速发展的背景下，Agent 不再只是“接收输入 → 输出结果”的函数程序，而是具备以下特征的自治...

随着技术不断发展，我们与机器的交互方式也在不断演进。早期的机器依赖体力操作和机械控制，而现代计算机技术则带来了触摸屏和语音输入。

LiM-YOLO的成功给了我们一个重要启示：在特定领域（如遥感）应用深度学习时，盲目追随通用架构或单纯增加模型深度/宽度并非最佳路径。通过对目标数据进行深入统计...

随着汽车保有量的持续增长，疲劳驾驶已成为交通事故的重要诱因之一。据统计，在高速公路和长途驾驶场景中，由于驾驶员长时间保持同一姿态，容易出现注意力下降、反应迟钝、...

在智慧城市与智能交通体系不断发展的背景下，道路交通场景对感知能力提出了越来越高的要求。无论是：