周报 | 24.2.12-24.2.18文章汇总

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布 · 487 阅读 · 4 ·
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#人工智能 #python #opencv #计算机视觉 #笔记 #深度学习 #chatgpt

本文汇总了2024年可能影响AI发展的十大趋势，包括卡车货车识别、野外火灾检测、抽烟识别等数据集，以及OpenCV、pymunk、hug等Python库的技术介绍，还有统计概率分布实现、视觉缺陷检测和深度学习开源项目的分享，以及如何将微信与ChatGPT结合等内容。

为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。

量子位 | 2024年AI还能帮你干什么？这十个趋势必须关注_aigc 2024年十大趋势-优快云博客

极市平台 | 卡车货车、野外火灾、抽烟识别等开源数据集资源汇总-优快云博客

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GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model，适合入门！（建议收藏）-优快云博客

涛哥聊Python | pymunk，一个强大的 Python 库！-优快云博客

涛哥聊Python | hug，一个非常好用的 Python 库！-优快云博客

OpenCV学堂 | CV开发者必须懂的9种距离度量方法，内含欧氏距离、切比雪夫距离等（建议收藏）_opencv 欧式距离-优快云博客

一个数据人的自留地 | 详解Python当中Lambda函数的用法（早学会早享受）-优快云博客

极市平台 | 16个图像分类方向开源数据集资源汇总（附下载链接，建议收藏！）_极市数据集要钱吗-优快云博客

机器学习算法与Python实战 | 常见统计概率分布实现（内含python代码）-优快云博客

GiantPandaCV | 视觉类表面缺陷检测项目相关技术总结-优快云博客

深度学习与计算机视觉 | 实用CV开源项目汇总（有github代码链接，建议收藏！）-优快云博客

萝卜大杂烩 | 把微信接入ChatGPT，变成聊天机器人竟然这么简单！（一起来尝试吧~）-优快云博客

好的文章值得反复学习！

THE END!

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周报 | 24.2.25-24.3.3文章汇总
csdn_xmj的博客
03-06 730
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。
周报 | 24.3.4-24.3.10文章汇总
csdn_xmj的博客
03-11 492
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。好的文章值得反复学习！
成都中成房业周报 2020.5.18-5.24_70.pdf
04-24
成都中成房业周报 2020.5.18-5.24_70.pdf
（2015.05.18-2015.05.24）张三三产品周报.xls
10-14
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CRIC周报成都市房地产市场（第28周，2023.07.10-2023.07.16)-24页.pdf
03-27
【CRIC周报】成都市房地产市场
PMO项目管理周报-模板.pptx
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PMO项目管理周报模板 PMO（项目管理办公室）项目管理周报模板是一种用于项目管理的报表模板，旨在帮助项目经理和项目团队更好地跟踪和管理项目的进度、风险和问题。通过使用该模板，项目团队可以更好地了解项目的...
KubeSphere 社区双周报 | 2022-09-02
KubeSphere
09-15 1265
KubeSphere 从诞生的第一天起便秉持着开源、开放的理念，并且以社区的方式成长，如今 KubeSphere 已经成为全球最受欢迎的开源容器平台之一。这些都离不开社区小伙伴的共同努力，你们为 KubeSphere 提出了很多建设性意见，也贡献了很多代码，非常感谢社区小伙伴们的付出。 为了帮助社区的小伙伴们更好地掌握 KubeSphere 社区的进展，我们决定每两周更新一次周报，即双周报。本双周报主要是整理展示新增的贡献者名单，以及两周内提交过 Commit 的贡献者，并对近期重要的 PR 进行解析，同时
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 218
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 286
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 238
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 375
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
weisheng00的博客
11-24 627
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 264
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1848
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 492
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 252
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 56
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
11-23 1029
PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1059
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
weekly.me-crx插件：轻松生成周报的Chrome扩展
例如，新闻编辑可以使用该插件快速收集重要新闻链接，营销人员可以迅速整合最新的营销内容，而博客作者可以方便地整理每周的博客文章。 8. 未来发展趋势： 随着内容营销和电子邮件营销的持续发展，可以预见这种类型...
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