人工智能正渗透到生活和工作的方方面面，从通信广告到阅卷评分。然而，AI的兴起也引发了职场的深刻变革。

为了确保产品列表的质量满足购物者的需求，该机构转向了适应性更强、通用性更强的大语言模型。当接收到目录中的属性数据提示时，LLMs能够适应目录结构和词汇，从而有效...

学习目标：掌握从图像中提取物体轮廓的完整流程，能使用 OpenCV 查找、绘制、分析轮廓，并应用于物体计数、形状识别等实际任务。

凌晨三点，我盯着屏幕上那行报错信息，心里只有一个念头：为什么切换个 AI 模型，就得重写半个项目？

本文揭示了将大语言模型投入生产的一个关键起点：用户故事。作者通过与两家医疗机构的合作，展示了构建实用AI系统的真实过程，强调了技术实现前深入了解用户需求的重要性...

最近 DeepSeek 的 APP 更新了版本，表面看是一次“小升级”，但其实很不简单。

某机构与卡内基梅隆大学（CMU）今日共同宣布成立“CMU-某机构人工智能创新中心”，此举加强了双方通过学术与私营部门伙伴关系推进前沿研究的共同承诺。

这一多年度协议巩固了某机构相对于其他人工智能供应商的竞争优势。协议基于两家公司现有的商业合作基础——某机构每年向某科技巨头支付约200亿美元，以维持其作为设备默...

🚀 本文收录于 AI-From-Zero 项目 —— 一个从零开始系统学习 AI 的知识库。如果觉得有帮助，欢迎 ⭐ Star 支持！

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在日常生活中，我们很容易识别物体的轮廓。在计算机视觉中，“边缘”是指图像中亮度发生急剧变化的地方。这些变化通常对应于物体的边界或表面方向的变化。

学习目标：理解“腐蚀”与“膨胀”的几何意义，掌握基本形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），能对二值图像进行轮廓优化、去噪、连接断裂等处理。

n8n作为开源灵活的工作流自动化工具，被广泛用于本地部署和容器化部署场景。但默认情况下，n8n 默认使用 America/New York 时区，若未配置本地时...

学习目标：理解“图像噪声”的来源与类型，掌握三种主流平滑滤波方法（均值、高斯、中值），能根据噪声特点选择合适的去噪策略，为后续边缘检测、特征提取等任务提供干净图...

想象一家医院，如果只有一位"全科医生"处理所有病人，效率会很低；但如果有内科、外科、眼科等多位专科医生，每个病人根据症状被分配给最合适的专家，效率和质量都会大幅...

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...