DBC下届理事会参选意向征集

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

根据DBC社区链上治理机制,下届理事会成员将于33天后选出,共计21位。为了帮助本次选举顺利进行,确保最终选出的理事会能够真正代表社区成员利益、积极治理,DBC团队将全程为本次竞选提供支持工作,整体时间线安排如下图所示:

watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBARGVlcGJyYWluQ2hhaW4=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

 

此流程非强制,社区成员可以独立在主网提交候选人,也可在后续阶段联系我们安排宣讲,但由于时间有限,我们会优先为较早联系我们的候选人安排社区宣传和竞选宣讲,因此我们强烈建议大家尽早联系我们,准备竞选。

 

根据整体时间安排,目前我们开始对社区进行参选意向征集,即进入【意向征集】阶段,具体信息如下:

 

1.参与资格

所有DBC持有人均有资格参与

 

2.意向收集渠道

twitter:可在本条推特下评论或发推@DeepBrainChain

telegram/微信:可向DBC中英文社区管理员报名

 

3.意向征集截止时间

2月22日 20:00 (UTC+8)

 

4.其他说明

(1)本次意向征集并非正式参选,欢迎大家积极尝试!

(2)DBC团队希望能够为参选人和社区成员之间创造更多沟通机会,并且会尊重最终竞选结果。

 

 

 

According to the on-chain governance mechanism of the DBC community, the next council members will be elected in 33 days, with a total of 21 members. In order to help this election run smoothly and ensure that the final elected council can truly represent the interests of community members and actively govern, the DBC team will provide support for this campaign throughout the entire process. The overall timeline is arranged as shown in the figure below:

 

watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBARGVlcGJyYWluQ2hhaW4=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

 

This process is optional. Community members can independently submit candidates on DBC mainnet, or contact us to arrange the pitch at a later stage. However, due to limited time, we will give priority to arranging Twitter publicity and campaign pitch for candidates who contact us earlier. Therefore, we strongly recommend that everyone contact us as soon as possible to prepare for the election.

 

According to the timeline, we are now starting to collect intent. Anyone who has the intent to be a candidate can submit your intent via Twitter or community admins. Details are as follows:

 

1. Eligibility

All DBC holders are eligible to participate

 

2. How to submit

twitter: Comment on this tweet or make a tweet @DeepBrainChain

telegram/WeChat: Contact community admins

 

3. Deadline for intent collection,

February 22, 20:00 (UTC+8)

 

4. Other instructions

(1)This call for intentions is not a formal election, and everyone is welcome to try!

(2)DBC team hopes to create more opportunities for communication between candidates and community members. At the same time, we will respect the opinions of the community and will never influence the election results with the will of the team.

 

 

 

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

相关推荐

别再只改config了!YOLO/RT-DETR多通道输入实战:数据集结构、多卡训练与参数优先级避坑指南

本文详细解析了YOLO/RT-DETR模型在多通道输入(如8通道多光谱图像)中的实战应用,涵盖数据集结构优化、数据加载器改造、模型参数调优及多卡训练配置。针对常见的多通道输入报错问题,提供了系统的解决方案和性能优化技巧,帮助开发者高效实现非标准数据格式的适配与训练。

weixin_30955617的博客 397

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 357

STM32G474的HRTIM实战:用CubeMX配置互补PWM驱动全桥电路(附移相算法代码)

本文详细介绍了如何使用STM32G474的HRTIM高分辨率定时器,通过CubeMX配置互补PWM驱动全桥电路,并附移相算法代码。内容涵盖HRTIM硬件架构解析、CubeMX配置全流程、移相控制算法实现及调试技巧,为数字电源和电机控制领域提供实用解决方案。

weixin_27017211的博客 482

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 200

FME入门系列教程3-带你玩转GIS数据搬运与处理

FME(Feature Manipulation Engine)就像GIS界的"瑞士军刀",它能轻松解决90%的数据处理难题。我最初接触FME是因为要处理200多个不同格式的CAD地形图,传统方法需要1周时间,用FME只花了2小时!:支持300+数据格式(Shapefile、GeoJSON、CAD、Excel等)添加Reader(数据源):选择示例数据roads.shp。添加Writer(输出):设置输出为GeoJSON格式。:将常用流程保存为Template(.fmwt)

weixin_41234946的博客 1244

华为OD机试 - 矩形绘制 - 数组、坐标偏移(Python/JS/C/C++ 双机位C卷 100分)

本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。实现一个简单的绘图模块,绘图模块仅支持矩形的绘制和擦除。 当新绘制的矩形与已有图形重叠时,对图形取并集; 当新擦除的矩形与已有图形重叠时,对图形取差集。 给定一系列绘制和擦除操作,计算最终图形的面积。第一行为操作数N,接下来的N行格式为:d x1

学Java,找哪吒 835

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

【学习系列】SAP RAP 17:RAP应用部署集成至Fiori Launchpad 【S4HC Public Edition】

本文详细介绍了在SAP S/4HANA Cloud环境中部署RAP应用集成到Fiori Launchpad的两种方法:使用BAS(SAP Business Application Studio)和VSCode。主要步骤包括:1)在BTP中配置Destination连接ES环境;2)设置信任关系;3)创建BAS开发空间;4)通过Fiori应用生成器部署RAP应用;5)创建IAM App、Business Catalog和Business Role;6)配置Launchpad Space和Pages。文章还提供

DeveloperMrMeng的博客 960

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 236

深度学习实战102-基于深度学习的网络入侵检测系统,利用各种AI模型和pytorch框架实现网络入侵检测

在明确了研究背景后,我们需要设定明确的项目目标。本项目的核心目标是开发一个高精度、低延迟的网络入侵检测系统检测准确率:达到95%以上,确保系统能够有效识别各类已知和未知的入侵行为。响应时间:控制在毫秒级范围内,以实现实时监测和快速响应。模型鲁棒性:在面对不同类型的网络环境和攻击手法时,系统需保持稳定的性能输出。可扩展性:系统设计需考虑未来可能面临的新型威胁,便于后续升级和维护。

微学AI的博客 1792

EMB电子机械制动执行器五大核心部件选型解析

本文介绍了EMB电子机械制动执行器五大核心部件的选型方案:采用无刷直流电机作为驱动源,兼具高扭矩和快速响应特性;选用滚珠丝杠传动机构,实现高效旋转-直线转换;行星齿轮减速器满足紧凑空间内的增扭需求;QT450-QT550材质的钳体确保刚度要求;应变片式压力传感器实现夹紧力精确测量。各部件选型综合考虑了性能、可靠性和空间限制,为EMB系统设计提供了完整解决方案。

m0_59012156的博客 1735

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 239

MISRA C 详解 · 专栏06:2023 与 2025 更新总览(相对 2012 的差异)

本专栏 01~05 篇基于(143 规则 + 16 指令)。这六年间标准又前进了两步——(大改)和(微调)。本文补充说明「相对 2012,标准变在哪」,并给出新增规范的代表性示例。

XavierKong的博客 73

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 193

acled-parser

辅助解析器读取和导出ACLED数据

基于Python开发的CSV数据转换工具_支持自定义DBC解析文件_内置默认DBC模板_可将特定格式CSV文件转换为结构化数据_适用于汽车电子领域CAN总线数据分析_包含虚拟环境配.zip

基于Python开发的CSV数据转换工具_支持自定义DBC解析文件_内置默认DBC模板_可将特定格式CSV文件转换为结构化数据_适用于汽车电子领域CAN总线数据分析_包含虚拟环境配.zip

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 193

基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明

基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明,,该项目是个人毕设项目,答辩评审分达到98分,代码都经过调试测试,确保可以运行!欢迎下载使用,可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现不同的功能。基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+文档说明基于Java+Springboot+Vue的WMS仓库管理系统+微信小程序源码+数据库+

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 544

HEC-RAS 瓦片工具,可视化工具(带exe可执行文件)-下载即用.zip

HEC-RAS 瓦片工具,可视化工具(带exe可执行文件)-下载即用.zip

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 561

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 81

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 271

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 630

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 327

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 203

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 328

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 201

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4514

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 533
上一篇: 2022DeepbrainChain双周报第104期(01.16-02.15)
下一篇: DBC理事会竞选宣讲开始报名
DeepbrainChain
博客等级 码龄5年 78粉丝 10原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值