时事解读:Moderna大涨背后:AI到底站在哪一步?——从intismeran autogene到上海生物制品研究所:新抗原筛选这一步,为什么非AI不可

「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

2026年8月19日,Merck与Moderna宣布INTerpath-001三期研究达到主要终点,Moderna股价单日暴涨约177%,市值增加440亿美元。市场很容易把它读成"AI 治愈癌症"的前奏。但把这条产品的流程拆开看,AI的位置其实非常具体——而恰恰因为具体,它才无可替代。

更值得国内同行注意的是:同一个位置,国药集团中国生物上海生物制品研究所也已经站上去了。

图片

图:Moderna 实验室——个体化新抗原疫苗的诞生起点

核心判断:

个体化路线一旦成立,抗原筛选这一步就必然是计算的位置。AI 让"给每个病人做一款不同的药"从设想变成可运行的工程——这不是链条上的一个加分项,而是整条链条能否成立的前提。

一、先把事实摆清楚

Merck与Moderna 宣布,INTerpath-001三期研究在完全切除的 IIB、IIC、III 或 IV 期皮肤黑色素瘤、且未接受过系统治疗的患者中,达到主要终点无复发生存(RFS)与关键次要终点无远处转移生存(DMFS):intismeran autogene 联合 KEYTRUDA相比KEYTRUDA单药,两个终点均取得统计学显著改善。这是个体化新抗原疗法与 mRNA 肿瘤疗法的首个三期阳性结果[1]。双方计划在未来数月与监管机构沟通,最早 2027 年有可能获批[2]。

资本市场的反应很直接:Moderna开盘涨超 120%,Merck涨超 11%。但股价讲的是预期,我们更关心另一个问题——这条产品是怎么做出来的,AI 在其中到底做了什么。

图片

图:AI 在新抗原筛选环节的核心位置——蛋白质结构、免疫原性、MHC 结合的机器学习预测

二、五步流程,AI 只在第三步

intismeran autogene 是一款个体化疫苗:每个病人打进去的东西都不一样。它的流程可以拆成五步。

步骤

环节

做什么

谁在做

人能替代吗

①

取材

手术切下肿瘤组织

外科与病理

—

②

测序

全外显子组 + RNA 测序,找出这个病人肿瘤特有的突变

测序平台与生物信息

部分可,但通量受限

③

新抗原筛选机器学习从突变中筛出最多 34 个新抗原:预测哪些突变肽有免疫原性、能与该患者的 MHC 分子结合,并做排序与序列优化机器学习模型 + 高性能计算不能:一人一套,人工不可行

④

编码与递送

把这 34 段编码进一条 mRNA,脂质纳米颗粒包裹

mRNA 平台与制剂工艺

—

⑤

联用给药

与 KEYTRUDA(PD-1 抑制剂)联合使用

临床方案

—

表 1|个体化新抗原疫苗的五步流程与 AI 的位置

这张表最该被注意的,是最后两列的错位:AI 只占五步中的一步,却是唯一一步"人做不了"。没有高性能计算和机器学习来做突变分析、免疫原性预测与序列优化,"规模化的个性化"在工程上根本不成立——不是不想做,是算不过来。

三、三件必须说清楚的事

1、这不是生成式 AI,也不是大模型

第三步做的是免疫原性预测和 MHC 结合亲和力预测,属于相当经典的机器学习任务:从几百到上千条候选突变肽里,判断哪些可能被免疫系统识别,然后排序,取前若干条。它的输出是分类标签和排序结果,不是"设计"出一个新分子。评价标准也朴素得多:排在前面的那些,有多少真的能诱导应答。

这个区分很重要。当下讨论"AI 制药"时,注意力大多在生成式模型和大模型上,但真正走到三期阳性的这一步,用的是判别式的、任务边界很窄的模型。

2、算法在关键临床之前就被冻结了

Moderna在进入关键临床之前把模型参数锁死,避免试验中途模型变化污染结果。也就是说,这次三期成功的,是一个四五年前就已定型的算法。

它证明的是"这套方法论走得通",而不是"最新的 AI 有多强"。

这一点最值得研发团队记住

临床级 AI 的第一要求不是先进,而是可冻结、可复现、可追溯。一个每周都在更新的模型,没办法作为注册资料的一部分——它的输出无法被独立重现,也说不清某个结论出自哪个版本、哪组参数。

3、算法与免疫学各司其职,缺一不可

mRNA 平台、脂质纳米颗粒递送、与 PD-1 抑制剂的协同,构成了这条路线的生物学基础;AI 则让"给每个人做一款药"在成本和时间上真正可行。两边是配合关系,任何一边缺位,这条路线都走不到三期。

用一篇报道的说法:这一步验证了这条路能出成果——把个体化从科研设想推进到了临床级证据。

四、同一个位置,国药集团也已经站上去了

把视线转回国内。今年 5 月,"解码国药'智'造"媒体行期间,中新社记者走访了国药集团相关企业,报道了 AI 嵌入药物研发全链条的实践[3]。其中最值得对照阅读的,正是与 Moderna 第三步同构的那一段。

传统新药研发素有"十年研发周期、十亿美元投入,临床成功率却不足 10%"的"双十定律"。而在肿瘤个性化治疗与新发突发传染病防控领域,瓶颈被概括得更具体:"一人一策、位点海量、人工难筛"——以往科研人员只能依靠经验在海量候选位点中逐一试错。这句话几乎就是 Moderna 第三步的中文版。

毫秒级与数天:差别不在精度,在通量

据报道,国药集团中国生物上海生物制品研究所科研团队自主搭建人工智能预测平台,依托高通量测序构建肿瘤新生抗原发现系统,融合深度学习算法,精准锁定传统方法难以识别的隐蔽肿瘤靶点。相较于传统方法需数天完成的蛋白结构预测、免疫原性评分、亲和力计算,AI 仅需毫秒级即可完成;靶点发现效率较传统模式大幅跃升,模型预测准确率持续优化迭代[3]。

报道还提到,AI 可智能预测抗原肽段免疫潜力,在海量变异序列中快速筛选核心有效抗原,并直接衔接 mRNA 疫苗设计流程;依托新突发传染病新型疫苗研发全国重点实验室,已打通 AI 辅助 mRNA 疫苗研发全流程,形成数据挖掘、免疫特征解析、抗原筛选、疫苗构建与评估的一体化能力。依托该 AI 平台研发的 mRNA 肿瘤治疗候选疫苗已完成早期概念性验证,相关成果发表于多个国际权威期刊,并获得多项发明专利与软件著作权[3]。

维度

Moderna|intismeran autogene

国药中国生物|上海生物制品研究所

面对的问题

每位患者的肿瘤突变都不同,候选肽段数量巨大

"一人一策、位点海量、人工难筛"

数据来源

全外显子组 + RNA 测序

高通量测序构建的肿瘤新生抗原发现系统

算法做什么

免疫原性预测、MHC 结合亲和力预测、排序与序列优化

深度学习锁定隐蔽靶点;蛋白结构预测、免疫原性评分、亲和力计算

速度上的意义

让"一人一药"在成本与时间上可行

同类计算从传统的数天缩短到毫秒级

下游衔接

34 段抗原编码进一条 mRNA,脂质纳米颗粒包裹

筛选结果直接衔接 mRNA 疫苗设计流程

当前阶段

三期达到 RFS 与 DMFS 双终点

mRNA 肿瘤治疗候选疫苗完成早期概念性验证

表 2|同一个位置的两条实践

两边的算法细节不同、进度不同,但AI 被放在同一个位置:抗原层面的预测与排序。这不是巧合——个体化路线一旦成立,这个位置就必然是计算的位置。

创腾在其中的位置 上海生物制品研究所是创腾科技的合作伙伴。创腾的 MaXFlow 分子模拟与人工智能平台在其抗原设计与结构预测环节提供支持,把结构建模、对接与稳定性评估这类计算工作组织到统一的工作流中。

五、要复制这条路径,需要什么

三期阳性与早期概念性验证共同说明的,是一条工程路径被走通了:抗原层面的计算预测 + 平台化递送 + 免疫联用,可以走到临床级结果。但要在自己的管线里复制它,需要的能力清单相当具体,而且三条都绕不过去。

能力要求

具体指什么

创腾平台落点

抗原层面能算

蛋白结构预测、同源建模、分子动力学模拟、蛋白—蛋白与抗体—抗原对接、稳定性与亲和力评估,且要能批量执行而非逐个手工做

MaXFlow:生物大分子建模与模拟,疫苗为其明确应用领域之一

算得住

模型与流程可版本化、可冻结;每个结论都能追溯到输入结构、方法与参数版本,以便写入文件并被独立重现

SDH:研发数据与元数据治理

接得上

计算结果能进入实验与工艺环节,实验结果能回流更新判断,形成可持续的迭代

iLabPower + MaXFlow 工作流

表 3|三项能力要求与平台落点

中新社的报道里还有一句值得注意:国药医工总院形成了"AI 预测—序列推荐—机器实验—数据反馈—模型迭代"的闭环模式。这正是第三条能力的完整形态——AI 不是链条末端的一次输出,而是链条里可以反复运转的一环[3]。

图片

图:MaXFlow 平台 CNN 核酸修饰模型训练工作流

六、三句克制的话

别把"个体化"理解成"AI 生成"。个体化来自这个病人自己的测序结果;AI 做的是让筛选可以规模化,而不是凭空生成一款药。

别把成功理解成算法先进。Moderna 用的是冻结了四五年的算法。这对国内团队其实是好消息——门槛不在"最新模型",而在方法论是否对、生物学是否扎实、流程是否算得住。

别低估工程成本。34 个抗原、一条 mRNA、一位患者一批药。真正难的,是把这套流程做成可重复、可放行、可审计的生产与质量体系。

总结:AI 的价值,是让好的生物学变得可执行

这次三期结果是一次分工的示范:免疫学提供了机制,AI 提供了规模——把"给每个人都做一份"从不可能变成可运行。而国内的实践说明,这个位置并不遥远:它已经有人在站,并且跑出了早期结果。

让抗原层面算得清、让每个结论追溯得到、让计算与实验转得起来——AI 的价值就落在这三件事上,而它们恰好都是研发平台的分内之事。

参考资料:

[1] Merck 与 Moderna 联合公告:Phase 3 INTerpath-001 Trial of Intismeran Autogene Plus KEYTRUDA® Met Endpoints of RFS and DMFS in Patients With Completely Resected Stage IIB–IV Melanoma,2026年8月。

[2] BioSpace,Moderna stock nearly doubles as Merck-partnered mRNA cancer vaccine meets Phase 3 goal,2026 年 8 月(股价反应与监管沟通时间表)。

[3] 中新社上海/中新网上海新闻,《国药集团打破"双十定律" AI 重塑新药研发》,记者陈静,2026 年 5 月 14 日("解码国药'智'造"媒体行报道;文中关于上海生物制品研究所、国药医工总院的表述与数据均出自该报道)。

[4] 创腾科技,MaXFlow 分子模拟与人工智能平台(生物大分子方向能力与疫苗应用领域)。

[5] 创腾科技,SDH 科研数据中台。

[6] 创腾科技,iLabPower 实验室数字化与 DOE 实验设计。

· · ·

说明:本文对 intismeran autogene 研发流程的描述基于公开报道与企业公开披露,具体实现细节以 Merck、Moderna 官方发布及后续论文为准。关于国药集团中国生物上海生物制品研究所、国药医工总院的全部表述与数据均引自中新社报道原文,创腾科技未对其做二次加工;该所的 AI 预测平台由其科研团队自主搭建,MaXFlow 在抗原设计与结构预测环节提供支持,二者为配合关系。临床结论不构成任何诊疗建议或投资建议。

来源:创腾科技

想把抗原设计与结构预测做成可复用的流程?如想获取 MaXFlow 在疫苗与生物大分子方向的能力介绍及产品体验资格,以及 iLabPower、SDH 与 MaXFlow 的研发数字化落地路径咨询;欢迎登录创腾科技官网。

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

AI 应用开发:四维架构落地实战——以 HR Agent 为例拆解感知·推理·记忆·执行【意图路由、规划编排、长期记忆、工具执行、面试题】

本文基于四维架构(感知·推理·记忆·执行),以HR Agent为例,系统拆解大模型应用从“聊天”到“生产可用”的落地路径。通过Spring AI实现意图路由、规划编排、RAG检索与工具调用,结合真实踩坑复盘,揭示架构化设计对安全、成本与可维护性的关键价值,为AI Agent工程化提供可复用的实战框架。

王大师企业官方博客 741

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 305

强化学习 之 Actor Critic

简介 Actor Critic是一种结合体算法: (1)Actor 的前生是 Policy Gradients,这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作,而 Q-learning 做这件事会瘫痪; (2)Critic 的前生是 Q-learning 或者其他的 以值为基础的学习法,能进行单步更新,而传统的 Policy Gradients 则是回合更新,这降低了学习效率。 算法思想 Actor...

Test_tju的博客 812

ChatGPT、Perplexity、Gemini 与 AI Overviews 引用对比:谁的引用更可信

AI 引擎的引用机制差异很大:ChatGPT 以行内引用加 Sources 列表呈现来源,Perplexity 几乎逐句可溯源,Gemini 在回答中内嵌相关来源链接,AI Overviews 则把多源聚合答案与来源列表一起放在搜索结果顶部。本文从引用透明度、来源偏好、可干预性 3 个维度对比这 4 个引擎,并给出 GEO 的 3 点启示,帮企业在多引擎环境下提升被引用的概率。

淡然一笑 的专栏 153

ESP32-CAM图传小车:端边协同的嵌入式视觉系统设计

在物联网边缘智能场景中,嵌入式视觉系统需平衡实时性、算力与成本。其核心在于理解图像采集、硬件编码、低延迟传输与分层计算的基本原理——OV2640等CMOS传感器配合JPEG硬件编码可显著降低主控负载;TCP流式协议比HTTP/RTSP更适配资源受限MCU;而‘计算卸载’架构将OpenCV等重负载移至Android端,使ESP32专注实时控制与传输,既发挥FreeRTOS任务调度优势,又规避了PSRAM带宽与内存瓶颈。该模式广泛适用于教育机器人、智能巡检及DIY视觉终端等场景,本文以WiFi图传坦克小车为载体

weixin_42524864的博客 374

Centos7安装Tesseract5.5.0+SpringBoot集成部署(离线版)

Java 中实现 OCR(光学字符识别)功能,可以使用 Tesseract OCR,这是一个开源的 OCR 引擎,支持多种语言,并且可以在 Java 中通过 Tesseract API 进行集成。

Leopard锋的博客 2320

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 239

ARM学习 | 紧耦合存储器 (TCM)

TCM 是一种专用的片上存储器,直接与处理器核心耦合。确定性访问:由于不涉及缓存替换或一致性管理,访问延迟固定。高带宽:TCM 通常通过专用总线连接处理器核心,可以提供更高的数据吞吐率。用户管理:TCM 的分配和管理完全由开发者控制,不依赖硬件缓存策略。ARM 处理器中的 TCM 通常分为ITCM(指令紧耦合存储器)和DTCM(数据紧耦合存储器),分别用于存储指令和数据。TCM 是 ARM 处理器中不可忽视的重要特性,在实时系统和高性能嵌入式应用中具有重要地位。

qq_43167806的博客 3329

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 541

告别玄学:手把手配置EtherCAT从站PDI接口与同步采样(含Sync/Latch信号实战)

本文详细解析了EtherCAT从站PDI接口配置与同步采样技术,涵盖微处理器通信与直接驱动IO模式选择、同步采样四大触发模式(SOF、Latch_in、Sync0/Sync1)及输出触发实战。通过伺服驱动器实例,帮助工程师突破配置难点,实现高精度同步控制,提升工业自动化系统性能。

weixin_30667649的博客 484

BAQ压缩原理

BAQ——Block Adaptive Quantization,块自适应量化,一种数据压缩算法。

2875

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 595

Xilinx FPGA平台DDR3设计保姆式教程(3)MIG IP核使用教程及DDR读写时序

干货来了,用DDR搬砖,只需要会用IP就好,Xilinx官方YYDS! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 汇总篇: Xilinx平台DDR3设计保姆式教程(汇总篇)——看这一篇就够了 ----------------------------------------------------------...

数字IC/FPGA杂货铺,找一找,或许有你想要的~ 2万+

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 671

RK3568平台(KBuild篇)KBuild编译体系

从Linux内核2.6开始,Linux内核的编译采用Kbuild系统,这和过去的编译系统有很大的不同,尤其对于Linux内核模块的编译。在新的系统下,Linux编译系统会两次扫描Linux的Makefile:首先编译系统会读取Linux内核顶层的Makefile,然后根据读到的内容第二次读取Kbuild的Makefile来编译Linux内核。kbuild,即 kernel build,用于编译 Linux 内核文件。

weixin_49303682的博客 349

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系

彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。

抽象主义人工智能和生命体AI 139

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

OpenClaw 深度调查:把 AI 助手做成你自己的控制平面

对 openclaw/openclaw 的完整技术尽调:Gateway 架构、Agent 运行时、工具与沙箱、30 个消息通道、181 个插件、安全信任边界、工程代价与采用建议。17 章 / 10 张图,全部数字标注口径,数据截至 2026-10-31。

厚积薄发 263

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

企业微信iPad协议详解:接口接入、实时消息同步与语音转码实践

深入解析企业微信iPad协议的技术架构与开发思路,涵盖API接口接入、长连接通信、实时消息同步、Silk语音转码、异常重连及高并发优化,帮助开发者了解企业微信自动化系统的设计与实现。

欢迎来到祖安! 372

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 236

【AI Agent面试系列】AI Agent可观测、评测、安全相关的知识点

之前的文章介绍了和,本文主要介绍AI Agent的测评、可观测等知识。

302

Docling 原理解读:是什么、为什么、怎么样

从论文视角拆解 Docling 的整体架构、DoclingDocument 数据模型、PDF 预处理、版面分析、OCR、TableFormer 双解码器、阅读顺序与装配流程,并解释版面框与 OCR 框的区别。

PLANTTHESON的博客 354

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 4954

从认识人工智能到理解机器学习:我的 AI 入门第一课

正式开始学习人工智能之前,我对 AI 的认识其实比较模糊:知道 ChatGPT、知道大模型,也知道现在很多岗位都在谈 AI,但如果有人问我“人工智能到底是什么”“机器是怎么学会识别一只猫的”,我未必能从头到尾讲清楚。上午的课程更偏向行业全景:人工智能的发展、研究方向、NLP、岗位分工、学习路线和 AI Coding 工具。下午的课程更偏向技术基础:机器学习的原理、有监督学习、深度学习、模型训练和评估方法。

chh563的博客 482

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 572

技术拆解:AI 答案里出现了可点商品链接,GEM优化 的落地链路长什么样

AI 答案里开始出现可点击的商品链接。据 2026 年 11 月 1 日海报新闻记者实测,向豆包问「秋冬护肤品推荐」,回答里除了选购建议,还带上了具体产品、核心成分、电商参考价和能直接点开的跳转链接。这件事对做 GEM优化 的人来说,是「被选择」那一层第一次有了可拆解、可配置、可量化的商业入口。下面把结构、量化与标注边界讲清楚。

RoseMarketing的博客 426

企业宣传片发前如何批量排查并遮挡视频里的敏感信息

做企业视频的人都会碰到一个具体问题:实拍画面里混进了不该出现的信息。办公室背景里有贴着客户信息的白板,采访对象的授权书边缘露出一串身份证号码,街采素材里路人面孔和车牌号直接入镜。人眼在时间线上扫视,会漏掉快速闪过的帧、画面边缘的小字、以及暗光区域里的证件号码。用抹影AI完成车牌、人脸和证件区域批量检测后,又手动补充了两个时间段的屏幕遮罩,最终导出时画面已无合规隐患。重点关注快速运动、遮挡、低光照条件下的目标,这些是漏检的高发区域。导入视频后选择要检测的目标类型(人脸、车牌、证件号、二维码等)。

Mysssone的博客 177
上一篇: 从代理到自研,从工具到平台:创腾科技的AI for Science破局之路
下一篇: 样品送检提速指南:iLabPower SIP V2.6.0 三大新功能来袭
Lab_AI4S
博客等级 码龄1年 8粉丝 148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