人工智能合集专栏

人工智能（AI）在近年来取得了突破性进展，而其中自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是驱动AI Agent实现“人机对话”的核心技术。

人工智能（AI）与自动化技术的深度融合，正在推动智能制造、自动驾驶、机器人等领域的发展。传统自动化系统依赖固定规则与控制律，缺乏对复杂动态环境的自适应能力。

在城市环境、食品工厂、仓储物流以及实验室等场景中，老鼠（鼠类）检测需求逐渐增加。传统的红外检测或人工排查手段存在成本高、误报多、实时性差的问题。

中医舌诊是四诊合参的重要组成部分，具有无创、简便、直接等优势。但传统人工诊断主观性强，识别准确率受医者经验影响显著。 本项目结合人工智能与深度学习的优势，采用当前主流目标检测算法 YOLOv8

本项目集成了 YOLOv8 目标检测模型与 PyQt5 图形界面工具，实现了摊位货品与活动的自动识别与监控。用户可以通过该系统实时查看摊位情况、检测到的商品，并生成相应的分析报告。系统可适应各种现场环

本项目实现了一个基于 YOLOv8 模型的多类别家庭厨房食物与常见物品智能识别系统，支持对包括水果、蔬菜、零食、包装食品、餐具及清洁用品等 30 个常见类别的物体进行高精度目标检测。项目集成了完整的数

相比传统图像处理方法，YOLOv8 在表格检测任务中展现出更强的鲁棒性与泛化能力，尤其在复杂背景、扫描文档、低分辨率场景下依然保持高精度表现。同时，项目提供完整的训练流程与标注数据集，便于用户根据具体

在人工智能领域，AI Agent被广泛应用于多种复杂环境中，如自动驾驶、游戏AI、智能机器人等。这些应用的共性在于环境的不确定性和变化性，AI Agent必须具备强大的决策能力，才能在多变的环境中实现

在人工智能（AI）领域，AI Agent的快速适应能力是衡量其智能程度的重要指标之一。传统的AI模型通常需要大量的训练数据才能够适应新环境，但随着问题的复杂性增加，这种方法往往效率低下且无法满足快速变

本项目通过 STM32 单片机 为核心控制平台，结合温湿度传感器、光照传感器、烟雾传感器、红外感应模块等硬件，实现了智能家居的多项功能，包括 环境监测、家电控制、安全防护和远程交互。

本项目以YOLOv8为核心，结合PyQt5可视化界面，完整实现了“劳动人民”与“农用汽车”在农作场景中的智能识别功能。无论是图片、视频还是实时摄像头输入，系统都能实现高效、稳定的识别与展示

该项目不仅能够提升藻类检测的效率与准确性，同时也为生物图像识别、环境监测、智能水质分析等相关领域提供了一个模板。未来可继续拓展更多藻类类别、多尺度增强训练，甚至结合时间序列模型进行藻类增长趋势预测等高

本项目基于最新 YOLOv8 检测框架，构建了面向矿井场景的煤炭图像检测系统，支持端到端的模型训练、推理与图形界面部署。项目在实际运行中可识别煤块、杂质等不同种类目标，适合应用于煤炭分拣、矿区自动巡检

近年来，水环境污染问题愈发严峻，传统人工巡检不仅成本高、效率低，而且在复杂环境下存在漏检与迟报等问题。随着无人机航拍与遥感图像获取技术的广泛应用，结合计算机视觉手段，能够实现对水体环境的实时、智能监测

通过现场的互动体验，我亲身感受到了AI技术如何以毫秒级的速度识别伪造内容以及合合信息将AI鉴伪技术应用于多模态数据的全面防护能力。从静态图像到动态视频，从简单文档到复杂的生成图像，合合信息的技术打破了

基于深度强化学习的无人驾驶决策优化与多模态数据融合 无人驾驶技术是近年来人工智能领域的一个热点，尤其在感知与决策的研究中，AI Agent发挥了至关重要的作用。本文将介绍AI Agent在无人驾驶系统

本项目集成了 YOLOv8 多类别水果检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的多类水果识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自

本项目结合了 YOLOv8 检测模型 和 PyQt5 图形界面工具，成功实现了石头剪刀布手势的实时识别。支持摄像头、图片、视频等多种输入方式，能够快速识别并显示实时结果。配套完整的源码和训练流程说明，

本项目集成了 YOLOv8无人机目标检测模型 与 PyQt5图形界面工具，实现了对无人机在图像或视频中的精准位置识别和可视化操作。支持图片、视频、摄像头、文件夹批量输入等多种检测方式，并提供完整训练流

AI Agent多模态融合策略研究与实证应用 一、引言 随着人工智能领域的发展，AI Agent逐渐成为执行复杂任务的重要智能体。然而，单一模态输入（如仅使用文本或图像）限制了其对现实环境的理解能力。