在工业制造领域，产品质量检测是至关重要的一环。传统的人工质检不仅成本高昂，而且容易因疲劳或注意力分散导致漏检、误检。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的自动化缺陷检测系统正逐步成为工业生产线上的“

最近，特斯拉在北美高速公路上的全自动驾驶技术引起全球关注，从美国西海岸开到东海岸，2天20小时，人类0次接管。物理世界的「自动驾驶奇点」，终于降临！这条推特，也彻底引爆了全球科技圈和AI圈。其感知系统

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。 Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

在计算机视觉领域，目标检测始终是一个充满活力且至关重要的研究方向。从最初的R-CNN系列到如今百花齐放的算法家族，其演进史就是一部追求“更快、更准、更智能”的奋斗史。而其中，YOLO系列凭借其独特的一

过去一年，边缘计算领域发生了天翻地覆的变化。 随着树莓派5等高性能紧凑型系统在AI加速领域实现显著突破，视觉应用的主要瓶颈已逐渐从原始算力转向系统级协同。如今，系统架构师面临的核心挑战在于：如何让传感

已经到2025年的最后一天了，今年真是AI爆发元年。 在今天的数字世界中，我们被图像和视频包围的程度前所未有。每天，数十亿的视觉文件被捕捉和分享——从产品和收据的照片，到安防摄像头和社交媒体发布的视频

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清这些概念，带你走进大语言模型的多模态世

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定义为“指令跟随”与“多步推理”。 这项

随着全球能源结构向清洁化转型，太阳能光伏发电已成为主流可再生能源之一。然而，在太阳能电池的生产、运输和安装过程中，微小的缺陷如划痕、裂纹、黑边等会严重影响电池的性能和寿命。 传统的人工目视检测方法效率

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。 近期，一种能准确建立照片与平面图对应关系的新方法C3Po，构建了首个大规模交叉

随着全球海上交通的迅猛增长，利用高分辨率遥感图像进行自动化海上监视，已成为保障海洋安全、管理交通流量和监控非法活动不可或缺的手段。船舶检测作为遥感图像分析的核心任务之一，不仅关乎海上运输效率，更直接影

在计算机视觉领域，4K全景图像的实时目标检测一直是个棘手难题。传统YOLO模型在640×640标准分辨率下表现出色，但面对3840×3840像素的全景图像时，往往力不从心——要么牺牲速度，要么丢失关键

平安夜的硅谷并不平静。当所有人都在享受节日气氛时，英伟达悄然放出重磅消息：以200亿美元现金与AI芯片初创公司Groq达成交易。 这一金额远超英伟达2019年收购Mellanox的70亿美元，刷新了公

本文深入解析量化技术在 3D 渲染和机器学习中的应用，讲解均匀与非均匀量化原理，介绍 Draco 与 MeshOpt 网格压缩库，并扩展到 PyTorch、TensorFlow 等模型量化实践。

好的，这是一个非常经典且重要的问题。RNN、LSTM 和 GRU 是处理序列数据（如时间序列、文本、语音）的核心神经网络模型。它们之间存在清晰的演进关系。 下面我将为你详细梳理它们之间的关联和区别。

你是否曾想过，在成千上万的监控视频中，如何让计算机自动识别出打架、闯入、徘徊等异常事件？这正是视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD） 所要解决的核心问题。随着深度学习

在工业智造的时代浪潮中，产品质量是企业立足之本。传统缺陷检测依赖人工，效率低、易漏检，成为制约产线自动化升级的瓶颈。如今，随着Ultralytics YOLO11的发布，工业质检正式迈入高精度、高速度

定位并从场景级点云中检索物体是机器人技术和增强现实领域中一项具有广泛应用的挑战性问题。该任务通常被定义为开放词汇的三维实例分割。尽管现有方法表现出较强的性能，但它们严重依赖 SAM 和 CLIP 来生

人类天生就能本能地理解动作。当有人前倾、转头或抬手时，你立刻就能推断出他们在做什么。这是一种无声的、近乎下意识的技能，塑造着我们与他人互动和探索世界的方式。 随着科技在日常生活中日益普及，我们很自然地