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華明視訊科技 - 鐵路車號識別裝置：賦能鐵路貨運智能化的核心

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 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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MIAOYUN - MIAOYUN | 每週AI新鮮事兒（10.31-11.07）

本週AI領域動態密集，美團、360、銀河通用、字節、騰訊、Kimi與科大訊飛等分別發佈多模態、圖文、導航及視頻推理模型；工具層面，寒武紀、百度、崑崙萬維、騰訊均推出新平台或功能。技術方面，在長序列處理、多智能體協同及代碼執行效率上取得突破。市場方面，OpenAI與AWS達成鉅額合作，小鵬發佈人形機器人「IRON」。整體呈現高效化、多模態與實用化趨勢，一起來回顧本週發生的AI新鮮事兒吧！ AI 大模

資訊 , 機器人 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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容智信息 - 智能體最佳實踐的方法論（五）：擴展規劃

當您的企業在某個業務場景中，藉由智能體實現了效率的跨越式提升——比如財務自動化讓人力成本直降30%，智能客服讓客户滿意度飆升25%……您是否會思考：如何讓這“單點的光芒”照亮全業務版圖？如何讓智能體從“部門級工具”進化為“企業級智能基建”？這正是智能體擴展規劃的核心價值——它是企業智能轉型從“試水”到“深耕”的關鍵橋樑，是讓智能體價值從“短期紅利”升級為“長期生態優勢”的操盤密碼。接下來，

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老IT人 - 加速 Siemens NX 工作流：NVIDIA RTX™ GPU 性能表現實測

近期評測組對 NVIDIA RTX™ GPU 在Siemens NX中的性能進行了詳細的測試，本次測試共選用6張 GPU，測試每張 GPU 在 Siemens NX 軟件中導入模型速度、有限元分析時長、渲染視口流暢度等應用環節的性能表現。 測試環境 測試項目 1. 數模導入的加載時間 在此測試項目中，我們選用一個643MB的總裝數模，從測試結果可以看出，在數模導入過程中，GPU 的利用率基本拉

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一點人工一點智能 - 書籍-《優化技術第二卷：離散與函數優化》

書籍：Optimization Techniques II：Discrete and Functional Optimization 作者：Max CERF 出版：EDP Sciences​​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 鏈接：書籍下載-《優化技術第二卷：離散與函數優化》 01 書籍介紹 這套分為兩卷的書籍概述了連續、離散和函數優化技術。本卷專注於離散優化

函數 , 離散數學

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KlipC小助手 - 數據缺失與美聯儲官員“潑冷水”，12月降息預期驟降！

KlipC報道：當地時間11月13日，美股市場再度遭遇重挫。截至收盤，道指跌幅為1.65%，納指下挫2.29%，標普跌1.66%，大型科技股普遍走低，拋售情緒持續升温。 科技股估值過高的擔憂情緒進一步發酵，引發科技股大幅拋售。有經濟學家指出，市場正在對AI板塊進行“健康但痛苦”的修正，同時出現從超配科技向標配防禦資產的板塊輪動跡象。 此外，華爾街分析師表示，“市場關注點正從政府停擺結束迅

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 估值

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沉着的牙膏 - 鑑冰AI FENCE：下一代流式網關技術如何重塑LLM應用安全防護體系

引言：AI安全新挑戰與企業級防護需求升級 隨着大模型技術在企業核心業務中的深度融合，2025年AI應用安全態勢正經歷根本性變革。提示詞注入、數據泄露、模型濫用等新型風險已從理論威脅轉化為日常運營中的實際挑戰。傳統安全方案在實時性、精準性和合規適配性上的侷限日益凸顯，企業急需新一代防護架構應對AI原生風險。 本文深度解析鑑冰AI FENCE流式網關的技術創新與實戰效能，該方案通過雙向流式處理、分詞無

人工智能 , 安全

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Fabarta - Cursor可控AI編程實踐：縮短交付週期，保障產品質量

導讀AI編程工具的興起讓開發效率有了質的飛躍，但很多開發者在使用過程中會發現一個問題：AI生成的代碼往往與現有項目的技術棧、編碼規範不匹配，需要大量的手動修改，開發效率拖了後腿。如何讓AI按照我們的意圖和規範來編寫代碼？這就是"可控AI編程"要解決的核心問題。 通過Cursor可控AI編程技術，我們大幅提升了開發效率，同時確保了產品的高質量和可靠性。本文將展示這一技術如何為企業創造實際價

編程 , 人工智能 , 深度學習

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JavaEdge - 搭載 Gemini 3 的 Google 搜索：迄今最智能的搜索

Gemini 3 具備最先進的推理能力，能夠精準掌握內容的深度與細微差異，並開啓了全新的生成式 UI 體驗；通過動態視覺版面配置、互動式工具及模擬情境，為您的搜索查詢量身打造專屬結果。 今天，推出了 Gemini 3，這是迄今最聰明的模型，具備頂尖的推理能力、深度的多模態理解，以及強大的代理能力（agentic capabilities）。現在，你可以在 Googl

yyds乾貨盤點 , 搜索 , google , 人工智能 , 深度學習 , 生成式

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思考的袋鼠 - AI加持下的數據流轉安全，打造高效可溯源的API風險防護體系

概要： （提示：在數字世界中，數據不再靜止，而是不斷流動；因此，安全防護的焦點，也應從“靜態防護”轉向“流轉安全”。） 當外賣訂單在幾秒內完成支付、銀行轉賬在瞬息之間到賬、短視頻平台精準推送你喜愛的內容時，數據正在通過成千上萬條API通道高速流轉。API作為數字世界的“數據動脈”，承載着企業業務邏輯、交易指令和用户隱私，是現代數字體系中最關鍵的連接層。 然而，數

數據 , API , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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HyperAI超神經 - 跨學科創新遠超人類？AI科學家提假設/做實驗/發頂會開啓科學研究新範式

2024 年 8 月，由 Transformer 論文作者之一 Llion Jones 創立的 Sakana AI 公司宣佈推出全球首位「AI 科學家（AI Scientist）」， 通過自主生成研究想法、設計實驗、編寫代碼、執行實驗乃至撰寫論文，並藉助「AI 審稿人」對結果進行評審與改進，形成了完整閉環的科研生態系統。今年 3 月，該系統產出的一篇計算機科學論文通過了 ICLR 202

AI , 人工智能 , 深度學習

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架構師李哲 - 大模型微調有必要做嗎？全參數微調、LoRA還是RAG？看完這篇你就懂了

在人工智能迅猛發展的今天，大型語言模型已成為解決各類問題的強大工具。但當您想要打造一個真正理解所在行業、掌握專業知識的大模型時，總會面臨一個關鍵問題：如何用最小的成本、最高的效率，讓通用模型變得"專業"？ 這就像把一位通才培養成領域專家——選對方法，事半功倍。這正是LLaMA-Factory Online要解決的核心問題——通過智能化的微調，讓每個團隊都能輕鬆駕馭大模型適配

實時更新 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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全棧技術開發者 - 怎樣通俗地理解線性相關與線性無關？判斷線性相關性的常用方法有哪些？為什麼線性無關向量是向量空間基構建的核心？

在現代科學與工程的研究中，向量空間理論是分析和建模的基礎工具。從量子力學中的態矢量到信號處理中的特徵提取，再到機器學習中的高維數據表示，向量的結構關係直接決定了系統的複雜性和可分析性。理解向量之間的線性相關性和線性獨立性，不僅是掌握線性代數的關鍵，更是把握信息獨立性和系統完整性的前提。 表面上，線性相關與線性無關似乎只是簡單的數學定義：一組向量能否通過其他向量的線性組合表示

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 向量空間 , 人工智能 , 數據分析 , 線性代數

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fangpin - 從0到1：揭秘LLM預訓練前的海量數據清洗全流程

讀完這篇文章，你將用監督微調（SFT）把一個 1.5B 規模的數學模型在 GSM8K 上的零樣本推理正確率從 1.56% → 62.9%，同時把輸出格式遵循率從 18.9% → 100%。我們將完整走通數據集下載、Prompt 架構、訓練配置和評估方法，所有代碼均來自本倉庫 alignment 文件夾，保證可復現與透明。 本文將深入剖析 llm-from-scratch

lua , 人工智能 , 深度學習 , Json , Python

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求知上進 - Python 數據結構：集合推導式

Python 集合推導式是一種強大的特性，能夠簡化代碼，提高可讀性，同時為複雜的數據處理任務提供靈活和高效的解決方案。在這篇文章中，我們將深入探討集合推導式，從其基本語法、應用場景到高級技巧，以確保你能夠在實際編程中自如地運用它。 一、集合推導式的概念與語法 1.1 什麼是集合推導式？ 集合推導式是在一個可迭代對象（如列表、元組、字符串等）上進行迭代，並通過一個

數據 , 人工智能 , 深度學習 , 數據處理 , 迭代

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mb691327edb400f - HR的下半場：不靠加班，而靠升級為AI指揮官

HR的下半場：不靠加班，而靠升級為AI指揮官 “再努力也招不到優秀的人”正在成為HR的共同焦慮。許多HR加班篩簡歷到深夜，卻仍錯過關鍵人才；安排面試滿滿一週，卻被候選人臨時放鴿子；做了大量流程工作，卻常常被質疑“招聘為什麼這麼慢、這麼不準”。 我們正在進入一個現實：人才不是稀缺，識別能力才是稀缺。 與此同時，市場變化、業務迭代、候選人體驗與僱主品牌競爭，

快速啓動 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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短短同學 - 全網最詳細CSS知識講解

CSS 全棧知識指南：從基礎語法到高級實戰 CSS（Cascading Style Sheets，層疊樣式表）是網頁的 “美容師” 與 “建築師”—— 它不僅定義文字顏色、背景樣式等視覺表現，更通過佈局技術構建網頁的骨架結構。從 1996 年 CSS1 誕生至今，其已發展為包含數百個屬性、適配多端場景的龐大體系。本文將以 “原理→技術→實戰→優化” 為脈絡，拆解 CSS 的

選擇器 , 盒模型 , 人工智能 , 深度學習 , Css