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05:25 PM · Oct 25 ,2025
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合合技術團隊 - 多模態文本智能大模型前沿技術與應用論壇在上海召開，合合信息推出多模態文本智能技術方案

隨着人工智能深入各行各業，多模態大模型正在成為AI發展的重要方向之一。近期，由中國圖象圖形學學會、中國人工智能學會、中國計算機學會和中國自動化學會聯合主辦，上海交通大學承辦的第八屆中國模式識別與計算機視覺學術會議（PRCV 2025）順利舉行。大會期間，“多模態文本智能大模型前沿技術與應用”論壇（簡稱“論壇”）獲得了廣泛關注。論壇彙集了來自華南理工大學、哈爾濱工業大學、南開大學、華中科技大學、小紅

大數據 , 算法 , 人工智能

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地平線智駕開發者 - 三種 Badcase 精度驗證方案詳解與 hbm_infer 部署實錄

在模型結構優化與部署量化過程中，開發者往往會遇到一個關鍵任務：​基於歷史 Badcase 數據驗證模型精度變化​，確保模型修改不會引入明顯性能退化。 這類驗證常見於感知、預測、行為識別等任務，尤其在客户交付或精度迴歸過程中十分關鍵。 但實際場景中，Badcase 的來源和管理非常複雜： 數據常常​分散在客户服務器​； 有些數據是​動態生成、無法導出​； 板端資源有限，難以長期駐留模型或數據

自動駕駛 , 算法

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逐夢AI - 用於實驗室智能識別的目標檢測數據集（2500張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務

用於實驗室智能識別的目標檢測數據集（2500張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務 背景 在智能實驗室與科研自動化的背景下，實驗室設備的智能識別與管理成為實驗室信息化建設的重要環節。傳統的人工盤點和巡檢方式效率低下、易出錯，難以滿足現代科研環境中對精確與實時性的要求。 隨着計算機視覺（Computer Vision）與深度學習（Deep Learning）技術的發展，基於目標檢測（

機器學習 , 算法

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逐夢AI - 面向智慧牧場的牛行為識別數據集（5000張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務

面向智慧牧場的牛行為識別數據集（5000張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務 背景 在現代智慧農業（Smart Agriculture）中，牲畜行為識別是提高養殖效率與動物健康監測的重要環節。牛作為主要的經濟牲畜之一，其行為變化往往直接反映健康狀態與生產潛力。 傳統的監測方式主要依賴人工巡查和視頻觀察，不僅耗時耗力，而且受主觀判斷影響較大。隨着人工智能（AI）與計算機視覺（Com

機器學習 , 算法 , 人工智能

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得物技術 - RAG—Chunking策略實戰｜得物技術

一、背 景 在 RAG 系統中，即便採用性能卓越的 LLM 並反覆打磨 Prompt，問答仍可能出現上下文缺失、事實性錯誤或拼接不連貫等問題。多數團隊會頻繁更換檢索算法與 Embedding模型，但收益常常有限。真正的瓶頸，往往潛伏在數據入庫之前的一個細節——文檔分塊（chunking）。不當的分塊會破壞語義邊界，拆散關鍵線索並與噪聲糾纏，使被檢索的片段呈現“順序錯亂、信息殘缺”的面貌。在這樣的

算法 , 數據庫 , 大模型 , 後端

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華明視訊科技 - 什麼是鐵路車號識別裝置？

在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運

機器學習 , 圖像識別 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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拓端tecdat - 2025母嬰用品雙11營銷解碼與AI應用洞察報告|附40+份報告PDF、數據、繪圖模板彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44195 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2024年雙11小紅書母嬰搜索人數突破2400萬，2025年618進一步飆升至3500萬——短短一年，母嬰行業的“流量邏輯”已從“廣撒網”轉向“精捕捉”。過去，品牌靠“9.9元秒殺+信息流堆量”就能衝業績，但現在，孕期用户提前3個月搜待產包、高消費人羣佔比突破30%、AI讓浙大兒院篩查準

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 為什麼説低代碼謊言的破滅，是AI原生開發的起點？

幾年前，公司老闆、產品經理，甚至隔壁行政的同事，都拿着一份花裏胡哨的低代碼方案，眼睛放光地跟你説：“小張啊，你來看看，未來！拖拉拽就能上線，咱們再也不用養那麼多程序員了！” 我當時啥心情？表面上“嗯嗯嗯，是是是，很有前景”，心裏一萬頭羊駝在奔騰。你懂個錘子啊，我一直認為它是解決了一類問題，引入了一大堆的複雜。 這玩意兒的核心是啥？説白了，就是想用一套“萬能模板”去解決所有問題。聽着是挺美，但咱都是

算法 , 人工智能 , 程序員 , 後端 , 前端

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.24-10.31）

本週AI領域迎來密集更新，視頻生成為創新焦點，字節、MiniMax等發佈的模型實現了長視頻、多鏡頭與效率突破；多模態、3D場景與智能體平台（如華為WorldGrow、智源Emu3.5、360 SEAF）取得顯著進展；同時，ChatGPT在心理安全、OpenAI在開源安全模型以及PayPal與OpenAI的生態合作上也有關鍵動作，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模型 中國科大與字節跳動

機器學習 , 算法 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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拓端tecdat - 2025中國健康零食（含粗糧零食）行業白皮書

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44184 在“健康中國”戰略深化與消費升級的雙重驅動下，食品行業正經歷從“功能滿足”到“健康價值”的結構性轉型，健康零食（含粗糧零食）作為增長最快的細分領域之一，其市場規模、品類創新與消費需求變化已成為行業關注核心。 引言 本報告洞察基於行業研究機構：《2025至2030中國粗糧食品市場發展分析及投資價值評估報告》及文末20+份健康零食行業研

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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ERP老兵_冷溪虎山 - 編程算法“雙鏈表“左右開弓！實現《藥典》字符串比對—附源碼｜截圖|可白嫖| 防止抓錯藥 PY/JS/GO/JAVA(中醫編程)

🏆兄弟姐妹們，別再用==直接比藥名了！ 怪蜀黎在藥庫摸了10年ERP，見過太多「姜半夏」配成「法半夏」的醫療事故！🏴‍☠️ 今天帶你們用雙鏈表遍歷+多語言驗證，把《中國藥典》的藥材比對算法，塞進4種編程語言裏——✅ ⚠️ 實際藥廠應用需通過藥監局驗收，本代碼僅作技術演示 💡 核心腦洞： 雙鏈表 = 陰陽雙脈（左鏈表走任脈，右鏈表走督脈）⏩⏪ 節點比對 = 藥材性味歸經校驗（寒

算法 , 鏈表 , 字符串處理 , 醫療it , Python

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ERP老兵_冷溪虎山 - 用中醫哲學重構數據結構：單鏈表秒變“藥材靈氣通道”（PY/JS/JAVA/GO四語言對照|最小原型|可白嫖|附截圖）

⚡️ 兄弟姐妹們，你們缺的不是教程，是能跑通的實戰！ 💪這篇絕對是乾貨(下文有代碼截圖👇👇),趕緊點贊收藏,源碼打包帶走✨✨ ✅✅鏈表手把手教程文章鋪墊蓋地,相信你們也看了很多也學會了,這裏主要講理念+實戰🎈🎈 別人講單鏈表還在用StudentNode，怪蜀黎直接上《GMP藥材批次管理》—— 10年ERP老兵+7年中醫修為+其他技能樹，給你整4語言對照的合規原型：

算法 , 哈希表 , 鏈表 , 醫療it , Python

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ERP老兵_冷溪虎山 - 我把編程二叉樹算法煮成“七寶美髯丹”，居然治好了我的算法恐懼症！(附4語言源碼/整活土味海報|可白嫖|最小原型)

⚡️ 兄弟姐妹們，你們缺的不是教程，是能跑通的實戰！ 💪這篇絕對是乾貨(下文有各種驚喜👇👇),趕緊點贊收藏,源碼|整活海報打包帶走✨✨ ✅✅二叉樹算法手把手教程文章鋪墊蓋地,相信你們也看了很多也學會了,這裏主要講理念+實戰🎈🎈 😭 學渣の懺悔： 説出來你們可能不信，怪蜀黎高四讀完高考才200分，看代碼比看天書還難受！但就在我差點放棄時，突然開竅： “原來算法不是給天才學的，是給會

算法 , JAVA , 二叉樹 , 醫療it , Python

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逐夢AI - 翻牆、攀爬、、跨越圍欄等違規行為檢測數據集（10,000 張圖片已劃分）—安全檢測實踐

翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（10,000 張圖片已劃分）——安全檢測實踐 在現代城市安全管理與工地監控場景中，“違規攀爬”與“翻越圍欄”等行為的實時檢測，是視頻智能分析系統中的關鍵功能之一。為了提升這類行為識別算法的魯棒性與泛化能力，本文將介紹一個 翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（共10,000張圖片），並結合 YOLOv8 模型展開技術解析與實戰講解，幫助研究者與開發者快速構建智能檢測系統。

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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地平線智駕開發者 - mul 與 reduce_sum 的優化實例

一、基礎介紹 什麼是 mul 與 reduce\_sum？ mul 通常指元素級乘法（Element-wise Multiplication），它將兩個形狀相同的張量中對應位置的元素相乘，返回一個與原張量形狀相同的新張量。 reduce\_sum 是一種規約操作（Reduction Operation），它沿指定維度對張量的元素求和，從而 “壓縮” 或 “減少” 張量的維度。如果不指定維度，則對所

自動駕駛 , 算法

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地平線智駕開發者 - 征程 6 | 多任務 不同幀率 部署方案

1.方案描述 推理多任務模型時，可能會有不同任務分支 部署不同幀率的需求，例如 BEV 動態任務 20 幀，靜態任務 10 幀這種情況。 最簡單的方式是編譯兩個模型，分開推理： 模型 1：backbone+neck+ 動態 head 模型 2：backbone+neck+ 靜態 head 此時，重複的公共部分 backbone+neck 會重複佔用內存與存儲，且 backbone+

自動駕駛 , 算法

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張老師講數字孿生 - 機器人運動大腦迎來數字沙盒技術革命

摘要：隨着機器人應用場景的複雜化，其"運動大腦"—運動規劃與控制系統面臨實時性、安全性等多重挑戰。本文將探討如何通過數字沙盒（即高性能數字孿生環境）這一創新範式，為機器人運動算法的快速迭代與驗證提供支撐，並結合凡拓數創在智能製造領域的真實案例，分析其技術實現原理與產業價值。 關鍵詞：機器人運動規劃、數字沙盒、算法加速、數字孿生、並行計算 一、運動規劃的實時性挑戰與數字沙盒的提出 機器人要在動

數字化轉型 , 機器學習 , 沙盒 , 算法 , 機器人

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今夜有點兒涼 - GC的三種收集方法詳解

GC的三種收集方法詳解 1. 標記-清除算法 (Mark-Sweep) 原理 標記階段：從根對象（GC Roots）開始，標記所有可達的對象 清除階段：掃描整個內存區域，回收所有未被標記的對象 特點 優點：實現簡單，不需要對象移動 缺點： 產生內存碎片，導致大對象可能無法找到連續內存空間而提前觸發Full GC 標記和清除兩個階段都需要掃描整個堆內存，效率較低

算法 , gc , 垃圾回收

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百度智能雲 - MySQL最怕的IN大列表，被百度智能雲GaiaDB治好了！查詢速度提升60倍！

大家好，今天給大家分享一個百度智能雲GaiaDB在MySQL內核優化上的黑科技——如何讓包含數十萬個值的IN查詢，從原來的20秒降到0.3秒！ 在生產環境中，通常很多業務場景會使用包含成千上萬個取值的 IN 謂詞進行數據過濾。然而當列表過大時，MySQL 的 range optimizer 容易因內存限制（由 range_optimizer_max_mem_size 控制）而失效，導致查詢退化為全

算法

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逐夢AI - 7種常見鳥類分類圖像數據集（8000張圖片已劃分）｜AI訓練適用於目標檢測任務

7種常見鳥類分類圖像數據集（8000張圖片已劃分）｜AI訓練適用於目標檢測任務 一、背景 鳥類是自然生態系統中最具代表性的動物之一，它們的分佈廣泛、種類繁多，也是生態監測、生物多樣性研究和環境保護的重要指標。 在人工智能技術的推動下，利用計算機視覺模型對鳥類進行自動識別與分類，不僅能幫助科研人員快速統計物種數量，還能為野生動物保護、生態巡檢等領域提供智能化支持。 本數據集正是為此目的而構建的

機器學習 , 算法

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咚咚王 - 人工智能之編程基礎 Python 入門：第二章 Python 的編輯器 VS Code

人工智能之編程基礎 Python 入門 第二章 Python 的編輯器 VS Code 前言 VS Code 是由微軟開發的一款免費、開源、跨平台的代碼編輯器。它以其輕量級、高性能和強大的可擴展性而聞名，支持包括 Python 在內的幾乎所有主流編程語言。 對於 Python 開發者來説，VS Code 提供了近乎完美的開發體驗，從簡單的腳本編寫到複雜的機器學習項目都能勝任。 一、VS

vscode插件 , 算法 , Python

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拓端tecdat - 專題：2025中國汽車行業Data+AI數智化轉型與全球化白皮書|附340+份報告PDF、數據儀表盤彙總下載

原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44154 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat 2025年中國汽車行業正處於“技術攻堅+成本承壓+全球化擴張”的關鍵期，從車端安全到供應鏈成本，從核心技術到研發模式，從後市場效率到海外佈局，每個環節都面臨“破局”需求。安全芯片作為車聯網安全的核心，需適配多場景需求；關税擾動推高進口成本，企業亟需本地化降本；液冷散熱技術成為高温、振動工

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青否Ai - 雙十一視頻號數字人直播帶貨，數字人提供全套解決方案!

數字人直播14個平台，一個數字人可同時登陸抖音、淘寶、快手等十餘平台，形成矩陣式流量覆蓋。某服飾品牌通過這一功能，觸達用户量突破百萬，實現 “一處開播，全域引流”。 青否支持多語言實時切換，支持20種語言，無論是中文、英文還是小語種，數字人都能精準適配口音與表達習慣。能夠隨時加小語種，這一功能讓跨境商家輕鬆實現 “一場直播，全球賣貨”，某家居品牌藉此在 618 期間打開東南亞市場，海外訂單量激增

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迅易科技 - 從“模糊經驗”到“精準決策”，國內項目型服務企業的AI預測實踐

“預測做不準，還不如不做。”這是我們在服務客户的時候聽過最多，也最令人無奈的現實。 在當今競爭激烈的商業環境中，精準的銷售收入預測對於企業制定戰略規劃、合理配置資源以及有效控制風險起着關鍵作用。然而，對於項目制服務企業而言，實現這一目標卻面臨着諸多挑戰。 以一家提供專業諮詢方案的項目制服務企業為例，銷售人員每天都會接觸到大量的銷售線索，但這些線索的質量參差不齊，如何從這些繁雜的線索中篩選出有價值的

bi , 算法 , 人工智能 , 大模型 , Python

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