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YOLOv8对抗样本防御:提高模型鲁棒性 在自动驾驶系统中,一个被轻微扰动的停车标志可能被误识别为“限速80”,这种看似微不足道的像素级改动,背后却潜藏着对深度学习模型安全性的严峻挑战。YOLO系列作为工业界广泛采用的目标检测框架…
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观点作者:科易网AI技术转移研究院当前,我国高校作为科技成果的主要产出地,正积极推进有组织科技成果转化,旨在解决“不能转”“不敢转”“不会转”等历史性难题。尽管政策环境持续优化、转化载体不断协同、人才体系逐步成型&#…
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YOLOFuse:多模态目标检测的轻量化实践之路 在智能安防、自动驾驶和无人机巡检等前沿领域,单一视觉模态的局限性正日益凸显。尤其是在夜间、烟雾或低光照环境下,仅依赖RGB图像的目标检测系统常常“失明”。红外成像虽能穿透黑暗感知热源&…
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无人机航拍图像分析:GLM-4.6V-Flash-WEB辅助决策 在一场突如其来的山体滑坡之后,应急指挥中心的屏幕上不断刷新着来自多架无人机的实时航拍画面。上百张高分辨率图像密集涌入,每一帧都可能藏着关键信息——道路中断点、房屋损毁情况、潜在被困…
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PRML(Pattern Recognition and Machine Learning,中文名《模式识别与机器学习》)被誉为机器学习领域的“圣经”,其经典性体现在内容深度与广度、理论框架的统一性、数学严谨性、结构合理性、实践资源丰富性等多个方面,…
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第6篇:核心模块五——MCP:AI的“对外沟通桥梁” 上一篇我们讲完了AI的“长期记忆”——矢量存储,让AI能记住用户偏好和历史信息,服务更具个性化。但大家有没有想过:就算AI有“大脑”“感官”“知识库”和“记忆”,要是它没法和外部工具配合,还是做不了很多事?比如你让…