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《工业级AI落地的关键一步：深度学习模型部署中的剪枝与加速协同优化》 随着人工智能技术从实验室走向产业应用，如何高效、低成本地将深度学习模型部署到边缘设备或嵌入式系统中，已成为工业界关注的核心问题。尽

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在人工智能加速向边缘端迁移的今天，深度学习模型如何在资源受限的嵌入式系统（如智能摄像头、工业传感器、可穿戴设备等）中高效运行，成为产业落地的关键挑战。大模型虽性能强大，却往往因计算量大、内存占用高而难

在深度学习模型从研究走向工业落地的过程中，高效推理部署已成为决定应用成败的关键环节。尤其在边缘设备、自动驾驶、实时视频分析等对延迟和功耗高度敏感的场景中，仅靠原始训练框架（如PyTorch）往往难以满

随着人工智能模型规模的不断膨胀，从BERT到GPT，再到各类视觉大模型，计算资源与部署成本的压力日益凸显。如何在保持模型性能的同时显著降低其复杂度，成为工业界和学术界共同关注的核心问题。在这一背景下，

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本文介绍了由某研究机构科学家开发的生成式AI模型“BoltzGen”。该模型能够从头生成针对特定生物靶点（包括难以治疗的疾病靶点）的新型蛋白质结合物，统一了蛋白质设计与结构预测任务，并通过严格实验验证

引言 随着科技的飞速发展，数字孪生技术作为新一代信息技术的重要组成部分，正逐步渗透到各行各业，成为推动产业升级和数字化转型的关键力量。 《2026年数字孪生一体化综合解决方案》旨在通过整合多源数据、构

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“迁移至金仓数据库后，我们的电子证照系统已稳定运行超过 6 个月。”一位福建某地市政务系统的技术负责人分享了这个真实的替代案例。

AI 时代，最痛苦的不是没有工具，而是工具太多，根本不知道选哪个！ 一边是 ChatGPT、Claude 等国外老牌霸主，一边是 DeepSeek、Kimi、通义千问 等国产新贵强势崛起。究竟是“外来

过去一年，大模型的更新节奏明显加快。 GPT、Claude、Gemini、新的多模态能力、Agent、工具调用…… 相关内容几乎每天都在刷屏。 但在实际交流中，我发现一个并不乐观的现象： 不是不感兴趣

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从 Ignite 的技术发布到真实生产落地，AI 正在加速走向“可用、可扩展、可集成”。Microsoft AI Genius 第三季正式开启。

哈喽，掘金的各位全栈练习生们！我是你们的神秘猪头导师。欢迎来到 AI 全栈项目实战的第三天！👋 在上一篇文章中，我们可能还在纠结前端页面的像素眼，或者用原生的 Node.js 手搓简单的服务。但今天

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当OCR遇上数学公式：从图像到可编辑的跨越 在数字化时代，光学字符识别（OCR）技术已经深入我们生活的方方面面。从扫描文档到车牌识别，OCR让机器"读懂"文字变得越来越容易。然而，当面对复杂的数学公式

数字世界的攻防本质是信任争夺战。攻击者从ARP欺骗到污染软件供应链，不断利用人性与技术的缝隙。防护的核心在于每个人的审慎习惯：官方下载、密码管理、及时更新。Be a good person.

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