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- WebShaper— 阿里通义推出的AI训练数据合成系统
- WebShaper是什么WebShaper是由阿里巴巴通义实验室研发的前沿AI训练数据合成系统，致力于为AI智能体（Agent）的训练提供高精度、可扩展的数据支持。该系统创新性地引入了基于集合论的“知识投影”（KnowledgeProjection,KP）机制，通过交集、并集与递归等操作，构建结构化的问题框架，精确调控推理路径和任务难度。WebShaper的核心组件Expander智能体能够以简单的“种子问题”为起点，自主生成复杂的多步推理任务，实现AI自主“出题”。结合监督微
- 人工智能 . 科技周边 899 2025-07-31 11:18:14
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- 长安汽车集团首场媒体会举行 朱华荣定下500万辆目标
- 7月30日，中国长安汽车集团有限公司召开首次媒体交流会。集团党委书记、董事长朱华荣在会上提出，力争到2030年实现整车产销量达到500万辆的战略目标。据悉，该公司于7月29日正式挂牌成立，标志着我国第三家中央所属汽车企业正式亮相。朱华荣在沟通会上，朱华荣指出，到2030年，中国长安汽车将力争新能源车型销量占比突破60%，海外市场的销量贡献率超过30%，并全力冲刺全球汽车品牌前十强，打造具有国际影响力的世界级汽车品牌。同时，朱华荣透露，未来长安汽车将统筹推进整车制造、核心零部件、物流与商贸、金融服
- 人工智能 . 科技周边 401 2025-07-31 11:14:35
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- 《动手学OCR》系列课程之：端到端算法
- 本文介绍了2017-2021年深度学习在端到端文本识别的代表性方法，分端到端规则文本识别与任意形状文本识别两类。前者如FOTS、TextSpotter，解决平直或倾斜文本问题；后者如Mask TextSpotter系列、ABCNet等，可处理弯曲等任意形状文本，还总结了各类算法的结构与效果。
- 人工智能 . 科技周边 270 2025-07-31 11:13:58
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- 31 亿美元！卫星互联网重磅收购案落地，产业格局加速洗牌
- 就在近日，美国联邦通信委员会FCC批准了一笔重要交易，将国际通信卫星公司（Intelsat）持有的FCC牌照控制权转移给欧洲卫星公司（SES），为SES完成以31亿美元收购Intelsat的交易铺平道路。此前的6月10日，欧盟委员会已经先一步无条件批注了SES与Intelsat的合并，意在打造欧洲卫星行业的领军企业。获得批准后，SES公司于7月17日正式发布新闻稿宣布，已完成对Intelsat的高价值收购，由此打造出一家全球领先、实力更强的卫星运营商，
- 人工智能 . 科技周边 268 2025-07-31 11:14:00
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- 牛年识牛，复现金字塔网络PyramidNet实现动物分类
- 本项目用paddle2.0复现PyramidNet，在10分类动物数据集上训练验证。该网络通道数随深度逐模块增加，用加法方式及Padding适配通道。对比ResNet，其残差模块层排列不同。实验显示，PyramidNet在动物分类上准确率高于ResNet50，参数更少。还复现了其在Cifar10和Cifar100上的训练验证。
- 人工智能 . 科技周边 207 2025-07-31 11:12:27
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- 【PaddleGAN】视频风格迁移
- 本项目采用的LapStyle算法，是一种基于拉普拉斯金字塔的风格迁移方法。它能够有效地捕捉和迁移图像或视频中的风格特征，同时保留原始内容的结构和细节，实现高质量的风格化效果。
- 人工智能 . 科技周边 456 2025-07-31 11:11:12
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- PaddleX超简单之--【常规赛：PALM病理性近视预测】第二名方案
- 本文介绍用PaddleX参与PALM病理性近视预测常规赛的方法。先处理数据，解压、重命名并划分训练集与测试集，再配置PaddleX环境、数据增强和数据集，用MobileNetV3_small_ssld模型训练，最后批量预测生成符合要求的CSV结果文件，可获较好成绩。
- 人工智能 . 科技周边 620 2025-07-31 11:08:16
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- 《动手学深度学习》Paddle 版源码-5.11章（ResNet）
- 残差网络（ResNet）由何恺明等人提出，解决了深层神经网络训练误差不降反升的问题。其核心是残差块，通过拟合残差映射简化优化，输入可跨层传播。ResNet沿用VGG的3×3卷积设计，含4个残差块模块，结构简单。如ResNet-18有18层，还有更深的型号。在Fashion-MNIST上训练验证了其有效性，深刻影响了深度神经网络设计。
- 人工智能 . 科技周边 1048 2025-07-31 11:06:53
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- 基于efficientDet在jetson NX上实现目标检测
- 本文讲述在Jetson NX部署EfficientDet的过程。先介绍EfficientNet的复合模型扩张方法，通过平衡深度、宽度和分辨率提升性能；提及EfficientDet的BiFPN结构。接着说明将动态图转为静态图并导出，测试静态图性能，最后阐述在Jetson NX配置环境及部署流程，其期望FPS为4。
- 人工智能 . 科技周边 708 2025-07-31 11:05:36
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- 机器学习项目二：利用XGB回归算法进行波士顿房价预测
- 本项目以UCL的波士顿房价数据集为对象，用XGBoost回归算法预测房价。先做EDA，检查无缺失值，经相关性分析等了解数据。划分数据集后训练模型，预测结果显示训练集MAE为0.0138，测试集MAE为2.344，R²达0.9085。特征重要性表明CRIM和RM影响最大，RAD和CHAS影响较小。
- 人工智能 . 科技周边 1087 2025-07-31 11:03:38
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- 手把手教你在ROS Melodic中部署Paddle Inference
- paddle_inference_ros能将Paddle Inference嵌入ROS，在Ubuntu18.04 ROS Melodic环境部署飞桨CV模型，实现实时图像检测。需特定软硬件环境，编译相关组件后，运行节点可借助GPU和TensorRT加速。
- 人工智能 . 科技周边 224 2025-07-31 11:02:25
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- RapidLayout onnxruntime GPU推理示例
- 本文介绍RapidLayout库的onnxruntime GPU推理示例。该库用于文档图像版面分析，集成多种模型。在GPU环境下，onnxruntime-gpu推理速度比CPU快10倍。文中给出安装步骤，分别测试了CPU和GPU版onnxruntime的推理耗时，GPU平均耗时0.0440s，远快于CPU的0.9425s，还说明关键是设置use_cuda=True参数。
- 人工智能 . 科技周边 317 2025-07-31 11:00:39
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- HYPIR— 中国科学院团队推出的图像复原大模型
- HYPIR（HarnessingDiffusion-YieldedScorePriorsforImageRestoration）是由中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队研发的一款前沿图像复原大模型。该模型创新性地融合了扩散模型生成的分数先验与对抗生成网络，实现了兼具高效性与高精度的图像恢复能力。HYPIR支持文本引导的个性化复原功能，用户可通过输入自然语言描述来调控复原风格与细节表现，满足多样化需求。在实际应用中，模型展现出卓越性能，涵盖极速处理、超高清输出、文字清晰保留以及可
- 人工智能 . 科技周边 863 2025-07-31 11:02:12
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- R-Drop论文复现
- R-Drop是基于Dropout的改进正则化方法，通过对模型输出层施加约束减少过拟合。其让每个样本两次通过带Dropout的同一模型，用KL散度约束两次输出一致，总损失为交叉熵与KL散度之和。代码实现仅增KL项，实验显示能有效提升模型正确率。
- 人工智能 . 科技周边 901 2025-07-31 10:57:31
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- 论文解读一篇关于语义生成论文（要求控制单独语义生成）
- 本文聚焦语义多模态图像合成（SMIS）任务，旨在通过特定类控制器调整对应区域生成图像，且不影响其他部分。针对现有方法局限，提出GroupDNet，利用组卷积并逐步减少解码器组数，提升可控性与生成质量。实验表明其优越性，还能支持多种合成应用。
- 人工智能 . 科技周边 667 2025-07-31 10:56:13
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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