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【一.计算机视觉基础认知】【2.人类视觉系统与机器视觉对比解析】
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03-15 411
跟着我，咱们一起扒开人眼的"源代码"，看看机器视觉是如何在模仿中超越，又在哪些地方被按在地上摩擦…或许真正的终极视觉系统，既不是冰冷的硅基芯片，也不是脆弱的碳基生命，而是两者的量子纠缠。下次当你眨眼时，想想这个动作背后的5亿年进化史诗——每一次虹膜收缩，都是生命写给宇宙的情书。今天我们要来一场史诗级Battle——把人类历经5亿年进化打磨的视觉系统，和码农们用70年写出来的机器视觉拉出来PK！当我们惊叹YOLOv8的检测速度时，别忘了人眼每秒都在处理着等效4Gbps的视觉数据；
AI日报-20250702：智谱9B小模型逆袭性能，碾压72B大模型！华为CloudMatrix384超节点震撼发布！
07-02 3832
1、北京重磅推出中小学AI教育新纲要！2025年全面试行人工智能课程2、智谱9B小模型逆袭：性能碾压72B大模型，狂揽23项SOTA！3、夸克AI志愿报告爆火！1个月生成1000万份，颠覆传统志愿填报模式4、华为CloudMatrix384超节点震撼发布：AI算力革命性突破，云上架构重塑未来5、清华计算机女神庄莉携镁佳科技冲刺港交所IPO，智能座舱领域再掀波澜6、阿里云领投超亿元！BetterYeah AI创国内AI Agent融资新纪录。
涉嫌用ChatGPT写论文，中国留美博士遭学校开除：怒告校方，要求公开道歉+索赔57.5万美元！...
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03-06 1万+
整理 | 郑丽媛出品 | 优快云（ID：优快云news）如今，各种 AI 生成的图片、小说、视频随处可见，在高校中，也有越来越多学生开始用 AI 工具辅助论文写作。第三方机构“麦可思”曾对 3000 多名高校师生进行过一项调查，结果显示：近六成高校师生每天或者每周多次使用生成式 AI；使用 AI 的场景中，近三成主要用于写论文或作业；还有学生坦言，经常直接复制 AI 生成的内容。然而从目前来看...
刚刚，马斯克切脑全场震撼！插脑只要1.5秒，26年治愈失明，28年全人类变AI
Java和Android架构
07-07 77
目前加入共享计划的有：1. 清华、北大、人大、外经贸、中财、上财、复旦、交大、同济、浙大、武大、华科、中大、北航等等校友系列（排名不分先后，以时间为序，其他高校陆续开通中，欢迎一起共建共享）2. 海外名校系列（目前包括哈佛、耶鲁、斯坦福、卡内基梅隆、剑桥、牛津、帝国理工、港大、港中文、南洋理工、新国立等等，排名不分先后，以时间为序，欢迎海外海归学子一起共建共享）3. 金融人 帝都、魔都、湾区、长三角、京津冀、珠三角等地域系列。成员（3w+）覆盖国内外众多金融机构，投资机构的中高层，是覆盖最为广泛的校友群。
里程碑！SpaceX 载人首飞发射成功，马斯克填补美国载人飞行近十年空白
人工智能学家
11-16 734
来源：雷锋网作者 | 付静1 代表着首次，标志着政府与企业持续合作前往国际空间站的开始。终于，美国太空探索技术公司（SpaceX）的首次正式载人飞行任务拉开大幕！美东时间 2020 年 ...
江湖风云录：2025年全球AI大模型门派排名
zuiyuelong的博客
07-04 2236
在当今大模型的江湖中，OpenAI、Google DeepMind和Anthropic犹如三大武林盟主，凭借深厚的内功修为和独门绝技，牢牢占据着第一梯队的宝座。这三家公司的代表模型——o3 Pro、Gemini 2.5 Pro和Claude 4 Opus，不仅在技术实力上遥遥领先，更在商业应用和用户口碑方面树立了难以逾越的标杆。OpenAI：大模型江湖的开山鼻祖作为大模型领域的先行者，OpenAI的o3 Pro延续了GPT系列的技术优势，在推理能力、代码生成和创造性写作方面展现出惊人的表现。该模型采用了创新
Z Waves｜700亿身家的“中二少年“再出发，原神之父蔡浩宇二次创业，押注AI原生游戏革命
强化学习曾小健
04-15 1069
他们以独特的方式为工作室命名miHoYo，其中“H”和“Y”分别是蔡浩宇和罗宇皓名字的首字母，“hoyo”则是因为他们认为流行的公司名字都带有两个“o”，如谷歌、微软、脸书，而“mi”则是从他们喜欢的初音未来（Miku）中借来的。2017年，当《崩坏》系列游戏稳定运行之时，蔡浩宇已将目光投向全球市场，立志打造一款能吸引全球玩家的精品游戏，凭借《崩坏》系列（尤其是《崩坏3》）积累的宝贵3D动作游戏开发经验，米哈游逐步尝试开放世界玩法，于是《原神》便诞生了。虽然这款游戏并未盈利，但却吸引了众多关注。
中国AI人才缺口达500万人；传OpenAI将推出“博士级”AI智能体，月收费2万美元；全球首款通用Agent发布 | 极客头条...
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03-06 4896
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！优快云 的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 郑丽媛出品 | 优快云（ID：优快云news）一分钟速览新闻点！雷军称去年全球每卖 7 部手机就有 1 部小米腾讯元宝回应用户协议含“霸王条款”：意见已经收到，感谢批评和监督35 岁北大校友突破 125 年数学难题：希尔伯特第六问题全球第一款通用 Agen...
聊一聊大模型六小虎和四大厂的2024！
强化学习曾小健
01-02 1200
今年既可以说是“大模型稳健前行”的一年，也可以说是“大模型落地探索”的元年。这两个维度少一个维度去讲，都不太完整。所以索性，小编直接不从这两个维度入手，简单粗暴地先为大家梳理那些“理想丰满、现实骨感”的瞬间，再将一众科技巨头和创业者们的成绩单（和感悟）整理在此，以供诸位阅读。“出道即巅峰”，打脸才是常态1、英伟达逆袭成“斗帝”，B200是大招（不过产量低）在大模型这片斗气大陆上，强者为尊。
《AI时代：用人工智能逆袭人生》.doc
12-29
《AI时代：用人工智能逆袭人生》是一本为普通人量身定制的人工智能入门书籍，旨在帮助读者理解并拥抱这个快速发展的时代。作者通过自身的经验，分享了如何从AI的使用者到参与者和推动者的转变过程，并揭示了人工智能...
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02-16
在AI人工智能基地发布的一份详细报告中，我们回顾了DeepSeek这一AI模型的爆火过程，分析了其成功的系统知识以及在2025年时AI行业内的竞争格局。报告指出，DeepSeek-V2作为第二代模型，通过激增的参数数量和价格战...
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07-10
在未来三十年，哪些孩子将超越人工智能的话题上，马云和马斯克在2019世界人工智能大会上的对话引发了广泛关注。两位在科技和商业领域具有重要影响力的人物，分享了他们对于教育和未来社会发展的独特见解。核心观点...
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08-20
在当前人工智能高速发展的时代背景下，人类教育应该如何转型以适应未来社会的需要，成为了社会、教育家以及家长关注的焦点。2019年世界人工智能大会上，马云与马斯克的对话对此进行了深入探讨。马斯克和马云尽管在...
20250205-AI人工智能基地-人工智能行业DeepSeek爆火详细报告：回顾DeepSeek的爆火过程.pdf
04-14
DeepSeek作为一家人工智能公司，在人工智能行业中的崛起和发展过程中，表现出了显著的技术创新能力和市场竞争力。通过不断的技术突破和创新，DeepSeek成功地引领了价格战，并在市场上获得了巨大的关注。DeepSeek-V2...
【选题建议】人工智能技术应用专业毕业设计选题汇总 2025-2026 最新最全研究方向汇总
Hai_Lang_IT的博客
10-30 939
为计算机专业学生提供毕业设计选题指导，涵盖人工智能技术应用的多个方向，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和智能推荐系统。针对各研究方向，提供了具体的选题示例，帮助学生理解实际应用场景。同时强调了选题的重要性，建议根据自身知识储备选择难度适中的题目，确保项目工作量和完成度。文章还提供了选题帮助渠道，帮助学生解决开题和技术难题，以便更好地完成毕业设计。
图神经网络进阶：用 PyTorch Geometric 实现标准 GCN 并分析其优势
sweet_ran的博客
10-29 2344
标准分类准确率计算，与之前一致。这段代码完成了从问题发现（度分布不均）→ 理论动机（需要归一化）→ 工程实现（GCNConv）→ 实验验证（80.8% 准确率）的完整闭环，是非常典型的图神经网络教学范例。补充 GCN 的数学公式推导，对比 VanillaGNN 与 GCN 的输出差异，或将度分布图嵌入博客，欢迎继续告诉我！
气体设备检测数据集VOC+YOLO格式885张18类别
FL1623863129的博客
10-29 1535
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)Cast Iron Gas Burners (铸铁燃气灶头) 框数 = 776。Cast-Iron-Gas-Burners (铸铁燃气灶头) 框数 = 340。Gas Water Heaters (燃气热水器) 框数 = 3。Gas boilers (燃气锅炉) 框数 = 3。Gas Stove (燃气灶) 框数 = 19。
AI大模型支持下的：ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用
2403_89634305的博客
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【AI基础篇】AI基石：线性代数浅析
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11-01 2309
AI模型的核心任务可以被抽象为学习一个复杂的函数，该函数将输入数据映射到期望的输出（例如，将图片映射到“猫”或“狗”的标签）。从最简单的线性回归到最复杂的深度神经网络，线性代数的概念无处不在，构成了整个AI技术大厦的坚固地基。本文将从线性代数的核心概念出发，系统性地阐述其在AI领域中的关键作用，深入剖析其在经典模型（如线性回归）和现代架构（如神经网络、注意力机制）中的具体数学应用。：如前所述，神经网络的前向传播是输入数据通过网络各层，经过一系列线性变换和非线性激活函数，最终生成输出的过程。
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