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摘要：智慧边防三维轨迹识别体系通过构建三维空间计算平台，实现跨境行为的无感连续追踪与主动压制。系统采用五层架构，将多源视频数据转化为统一空间坐标下的连续轨迹函数，具备厘米级定位、跨节点拼接和长时潜伏行为识别能力。相比传统监控系统，该体系能提前48小时预警潜伏行为，实现500ms级AI决策响应，使边防管控从"事件响应"升级为"趋势压制"。关键技术包括无感身份表
以上FB只是罗列一部分，程序内还有更多，方便重复使用，提高效率，节约编程时间，FB间的数据流清晰，设计巧妙，不管是单机设备还是大型产线项目，使用此程序架构和数据构思都轻松应对，掌握该编程思想，让你成为PLC编程高手，以后写程序就像画图一般。以上FB只是罗列一部分，程序内还有更多，方便重复使用，提高效率，节约编程时间，FB间的数据流清晰，设计巧妙，不管是单机设备还是大型产线项目，使用此程序架构和数据
《镜像视界：从视频系统到空间操作系统的代际跃迁》报告揭示了全球视频技术的四代演进路径：传统监控系统→AI识别系统→数字孪生平台→空间计算操作系统。镜像视界作为第四代技术，通过四大核心护城河实现代际跨越：1）统一空间坐标体系；2）工业级三维重构能力；3）无标签行为识别技术；4）风险场动态建模系统。其创新性在于将视频技术从二维图像处理升级为空间计算领域，构建了数学建模、工程架构与风险预测的深度耦合体系
的高级应用，能够绕过传统的身份验证，用于制造虚假证据、进行舆论操纵、实施精准诈骗，甚至威胁国家安全。，使其能够学习特定人物的面部特征、表情、声音和动作，然后将这些特征叠加或替换到另一段视频或音频中，创造出高度逼真但虚假的内容。无论哪种方法，其核心都是让模型学习到人脸的“本质”——身份特征、表情、光照等，并将它们解耦，以便进行重新组合和生成。我们将使用一个基于Python的开源深度伪造检测框架，它整
字节跳动Seedance 2.0 AI视频生成模型引发行业关注，其突破性的"参考能力"实现了多场景角色一致性、电商广告自动生成、小说视觉化等创新应用。该模型支持图像/视频参考生成，能精准还原画面细节、镜头语言和特效，并具备视频延长与编辑功能。测试显示，原本需要数天制作的短片现在仅需几小时即可完成，大幅降低了视频创作门槛。从电商服装展示到多角色剧情短片，Seedance 2.0正
摘要： 本文提出“镜像孪生”驱动的港口堆场智能调度平台，突破传统视频孪生仅能可视化展示的局限，通过矩阵式视频融合、Pixel-to-3D三维反演、动态重构及无感定位技术，构建可计算、可预测、可控制的三维空间智能体系。平台实现厘米级定位、人车冲突预测、吊机协同优化及主动调度干预，将安全管理从“事后处理”升级为“趋势干预”，提升堆场作业效率与安全性。核心价值在于空间量化、风险预判及主动控制，推动港口堆
AI音效生成和自动剪辑技术正在快速成熟，从2024年到2025年，我们已经看到从"玩具级"向"生产级"的质变。音画一体化：即梦3.5 Pro等工具实现了生成阶段的音画同步，而非后期叠加开源生态繁荣：腾讯混元、Stable Audio Open等开源模型降低了专业门槛工作流整合：剪映、InVideo等工具将分散的AI能力串联成闭环文本驱动：Descript等工具让视频编辑像编辑文档一样直观。
我提供信息”变成“我帮助你完成决策/完成任务，并能解释与审计”。
analytics（分析）decision tools（决策工具）AI embedded（深度嵌入式 AI）。更难解释的，是它为什么能在四个业务板块都保持增长、同时还把利润增长做得比收入更快：集团层面 2025 年基础收入增长 7%基础调整后营业利润增长 9%，固定汇率下调整后 EPS 增长 10%；现金转化率仍然高达99%，并继续以股息+回购的方式回馈股东（2026 年回购宣布22.5 亿英镑。
技术变革的浪潮从不以个人意志为转移。2026年的前端开发领域，正在经历一场前所未有的重构。那些固守旧有工作模式、拒绝拥抱AI的开发者，确实可能成为被"干掉"的对象。但对于愿意学习、敢于转型的先行者而言，这恰恰是最好的时代。AI不是前端的终结者，而是前端价值升级的催化剂。当我们不再被繁琐的代码编写所束缚，才能真正专注于创造力的释放和业务价值的实现。“为了干掉前端，我们付出了多少努力”——最终，我们干
25年8月来自哥伦比亚大学和TRI的论文“Video Generators are Robot Policies”。尽管灵巧操作取得了巨大进展，但当前的视觉运动策略仍然受到两大挑战的根本制约：一是难以在感知或行为分布变化的情况下进行泛化；二是其性能受限于人类演示数据的大小。本文利用视频生成作为机器人策略学习的代理（proxy），以同时解决这两个限制。视频策略（Video Policy）框架，是一个
西门子博图1200PLC大型项目程序，标准程序参考程序电池生产线生产案例，包含气缸，通讯，机械手，模拟量等，各种FB块，可用来参考和学习。若能学懂这个，大型程序基本能独当一面这都是我多年积累的经验让您少走弯路plc博图14以及以上才可以打开，内容包含：1.威纶通触摸屏程序；（内容很全面）2.西门子1200PLC程序；（大型程序，内容全面）共计控制20多个轴，100多个气缸，控制2台机器人。
使用AI工具如Wondercraft制作火柴人动画金融视频，为内容创作者打开了一扇全新的大门。这种方法结合了高效的制作流程、低成本的投入和专业的输出质量，让任何有价值观点的人都能进入内容创作领域，而无需昂贵的设备或专业的技术技能[1]。但工具只是成功的一部分。真正决定频道长期成功的是：对目标受众的深刻理解、持续提供价值的承诺、基于数据的优化迭代、以及面对挑战时的坚持。金融教育内容有着巨大的市场需求
✨：复制任一条+粘贴至AI，生成内容自动规避90%文化错误｜每条含【权威源+核心典故+禁用清单+生成指令】
2026年央视春晚通过菁彩Vivid技术实现视听升级：HDRVivid技术呈现8K超高清画面，在《贺花神》等节目中完美展现服饰细节与国风雅色；AudioVivid技术构建沉浸式三维声场，使《丝路古韵》等节目实现空间音效。该技术已覆盖家庭、影院等多场景，成为国民级视听基础设施，让全球观众共享高品质中国年味。晚会采用双链路制播方案，确保不同终端都能获得优质视听体验。
本文介绍的四个步骤——数据选品、素材获取、AI分析、敏捷生产——构成了一套完整的AIGC视频创作工作流。工具只能放大效率，不能替代创意。对平台算法的理解（知道什么内容会被推荐）对人类情绪的洞察（知道什么内容会引发共鸣）对技术边界的掌握（知道什么是当前AI能做到的）建议从今天开始，选择3个你领域内的爆款视频，完整走一遍这个流程。不要追求完美，先完成再完善。在AIGC内容创作这个赛道，行动速度往往比策
回到最开始的问题：AI会不会拯救短剧行业？AI不是来拯救的，是来重构的。它会让一部分人受益：那些能快速掌握新工具、建立新工作流、积累新资产、适应新规则的人。他们会用AI把效率提升10倍、100倍，做出更多内容、更快迭代、更精准投放，从而在竞争中占据优势。它也会让一部分人被淘汰：那些只会"按老办法做"、缺乏数据意识、不懂投放与转化、无法规模化的人。他们可能会发现，即使用了AI工具，依然做不出能赚钱的
回到最初的问题：良品率90%以上的AI，是原画师的“斩杀线”吗？答案是否定的，至少不完全是。它斩杀的是落后的生产力、僵化的思维模式以及低效的工作流程；但它开启的，是一个创造力无限放大、人机深度协同的全新纪元。“流沙动画”的这期视频，通过详实的Klein LoRA训练经验、开源的工作流资源以及深刻的行业洞察，为我们指明了一条清晰的进阶之路。对于每一位身处其中的创作者而言，恐惧与抵触无济于事，唯有拥抱
当下AI生成技术正处于高速发展阶段，生成模型成为创意创作、设计生产、内容制作等领域的核心工具，克莱因、Flex等模型的迭代，LoRA训练技术的成熟，以及开源与闭源生态的互补，让AI生成的落地门槛不断降低，同时也为创作者提供了更多个性化、高定制化的可能。
摘要：镜像视界科技推出的《站区人车混行冲突空间级预测与主动防御AI系统》（V2.0）针对港口、机场、物流园区等高危混行场景，突破传统被动报警局限，通过三维空间坐标反演、接近趋势建模、路径相交预测及盲区补偿机制，构建了空间级主动防御中枢。系统采用数字孪生技术实现1-5秒前瞻预警，支持分级响应干预，定位精度≤30cm，延迟＜500ms。该方案将安全管理从"事后报警"升级为"
桌面俯拍，我写“指令卡”。镜头：特写指令卡(伏笔)→push-in到书里方法段→回到我把它改写成一句：当___发生→我立刻___。落点：我把卡贴在手机背面，字幕：知识不落地=没学；落地=你的人生开始变。
在移动视频应用中，用户对播放体验的要求越来越高。竖屏浏览时，用户希望看到视频列表和相关信息；而当用户想要沉浸式观看时，又希望能够快速切换到横屏全屏模式。这种智能的播放体验已经成为视频应用的标配功能。想象一下这样的场景：用户在视频列表页面浏览，点击一个视频后，视频以小窗口形式在竖屏模式下播放，用户可以看到视频标题、简介、相关推荐等信息。当用户点击全屏按钮或将手机旋转到横屏时，视频自动切换到横屏全屏模
【代码】用seedance 2.0 做AI知识博主类短视频。
当技术可以模拟表演，什么才是真正不可替代的？李诞在《脱口秀工作手册》中给出的答案是**“真实的生命体验”**。AI可以生成完美的画面、精准的口型、恰当的灯光，但它无法替代你对生活的观察、对情绪的敏感、对时代的思考。因此，这套方法论的核心不是"用AI取代脱口秀演员"，而是**“用AI放大创作者的生产力”**。在1天内测试10个选题，而不是1个月在1小时内看到文本的视觉化呈现，而不是等到开放麦在1个形
2024-2025年，AI视频生成技术迎来了爆发式增长。字节跳动推出的（也称Seedance 2.0）作为多模态AI视频生成模型的代表，正在重塑内容创作的边界。这款支持文本、图片、视频、音频四种模态输入的工具，能够生成长达15秒的高质量视频，并自带音效和配乐，被誉为"一个听得懂自然语言的AI导演助手"。但技术再先进，脱口秀的本质从未改变——它依然是一份需要调动你全部人生的工作，依然需要逐字稿的锤炼
高密度运镜，指的是在单位时间内（如15秒）塞入尽可能多的镜头运动与信息点，但每一个运动都服务于情绪递进或信息揭示，而非为了炫技而动。运镜频率：平均每0.5-1.5秒一次镜头运动或景别变化信息密度：每个镜头传达一个明确的信息点（物件、表情、关系、空间、证据）情绪节拍：运镜节奏与情绪曲线严格对应（推进=压迫，拉远=揭示，甩镜=转折）读到这里，你已经掌握了15秒高密度运镜短视频的完整方法论：从底层逻辑、
传统AI视频工具常陷入“提示词地狱”：用户需用数百字描述画面细节，仍难控结果。Seedance 2.0的全能参考模式本质是“多模态参考锚定系统”参考类型作用PDF标准关联点图像参考锁定角色形象、场景构图、光影风格PDF P.12：“角色视觉标签需3秒内建立认知”音频参考（台词+音效）控制语速、情绪起伏、笑点节奏PDF P.28：“台词停顿0.5秒是笑点发酵黄金窗口”文本参考（脚本/分镜）约束叙事逻
囚于永夜》这类广播剧的魅力在于其声音的沉浸感和叙事的精密性。Seedance 2.0等AI工具并非要取代人类的创意决策，而是将创作者从繁琐的技术执行中解放，专注于更高层次的艺术表达。用Seedance 2.0快速验证剧本的节奏可行性保持角色在视觉和听觉上的一致性生成专业级的音效参考和视觉包装在数小时内完成传统流程需要数周的预制作然而，技术的终极价值在于服务于故事。
本工程的编辑能力几乎全部由 AI 生成/编辑模型驱动视频编辑 → WAN 2.1 VACE-1.3B (本地) / Runway Gen-4 (API) / WAN-2.1-14B (API)图片编辑 → Seedream V4 (API)FFmpeg → 仅做拼接、切割、提帧等文件操作，不参与创意编辑。
在 Flutter for OpenHarmony 应用开发中，是一个非常实用的插件，用于从视频文件中提取缩略图。它支持本地视频和网络视频，可以自定义缩略图的尺寸、格式、质量和提取时间点。本文详细介绍了 Flutter for OpenHarmony 中✅ 插件的基本概念和特点✅ OpenHarmony 平台的适配说明✅ 依赖配置和权限设置✅ 基础用法和 API 详解✅ 完整的示例代码✅ 高级用法
商用系统，稳定永远比功能重要。先把流拉稳、推理稳、不崩溃，再去加花里胡哨的功能。我见过太多项目，功能做了一大堆，结果一上线就崩，最后全废了；Java做AI推理完全没问题。别被网上的Python教程忽悠了，商用企业级场景里，Java的生态、稳定性、集成能力，是Python比不了的；误报是智能监控的死敌。一定要把告警过滤做到极致，不然客户天天被告警轰炸，你的项目迟早要黄；别自己造轮子。
回顾《牌子》的成功，我们可以提炼出一些永恒的原则好故事优先：技术服务于叙事，而非相反约束激发创意：资源限制（时间、预算、技术）往往产生最创新的解决方案细节决定成败：对每一个镜头、每一帧的精益求精情感连接是终点：所有技术努力最终为了触动人心同时，我们也必须承认变迁的必然今天的尖端技术（Runway Gen-3、可灵AI）明天将成为基础工具今天的"超级个体"明天将成为常态今天的"AI短片"明天将只是"
现在是 2026 年 2 月。如果你还没搞清楚当下 AI 到底强到什么程度，这段时间最容易被用来“当场打脸”的样本，几乎就是 B 站那条 7 分钟的 AI 短片《牌子》（片名《SIGN》）。但更有价值的问题其实不是“用了什么模型、什么提示词”，而是：**为什么这条片子能以 AIGC 的方式被做出来，并且做成了一个能扛住大众审美的作品？**换句话说，这背后有没有一套可复用的方法论，让更多人不靠“玄学
全球经济复杂系统分析框架和《周期破局》系列短视频策划
Seedance 2.0 等 AI 模型的出现，确实改变了编剧的创作方式，但它始终是 “工具” 而非 “替代者”。电影的本质是 “心灵的沟通与共鸣”，这种沟通需要创作者具备独特的生命体验、深刻的人性洞见、个性化的艺术表达，以及将文字转化为视听语言的创造性思维 —— 这些都是 AI 无法替代的。在 AI 时代，编剧的坚守不是 “拒绝技术”，而是 “驾驭技术”—— 利用 AI 提升效率，同时回归创作的
AI不会取代创作者，但会放大创作者。Seedance 2.0 的意义不只是“生成视频”，而是让创意可以直接变成可交付作品。如果你也在寻找一键复刻爆款电商视频的AI工具。现在，你已经知道答案了。立刻就去即梦AI，开启你的AI视频创作之旅吧！记住，目前国内最快、唯一不排队的Seedance2.0，就在即梦！
即梦 Web 上线了 Seedance2.0 fast 模式，生成速度很快，消耗积分少 30%-50%，又快又便宜！目前国内最快的、唯一不排队的 Seedance2.0，就在即梦。目前完整能力正在逐步解锁，如果你想提前适应 AI 视频的下一阶段，现在就是最好的窗口期。而 Seedance2.0 给我的第一感受是—— 它不是在“秀模型能力”，而是在。，把“做视频”这件事，拉回到像 P 图一样直觉、可
本文的批判不是卢德主义的技术恐惧，也不是怀旧主义的浪漫化。技术的本质绝非技术性的——决定技术命运的，是我们与技术的关系，是使用技术的存在方式。Seedance 2.0等AI工具，既是座架的极端化（创作的持存化、时间的瓦解、主体的消解），也是解蔽的可能（感知的扩展、形式的实验、合作的变革）。关键的问题我们能否在技术的使用中，保持对技术的反思？能否在算法的深渊中，重建灵魂的编码？
在这一卷中，我们夺回了**“视觉的解释权”
而且它的内部逻辑是线性的——。；或者身体已经飞出去，脸上才刚出现被击中的变形；再或者“倒地—翻身—反扑”全在一条镜头描述里同时发生，像穿模。下面我用“Seedance 2.0武打动作”的语境，把“节拍”讲得更可操作：怎么拆、怎么控节奏、怎么用镜头语言把AI锁在正确的时间轴上、以及一套可复制的分段生成工作流。整体会更像教程/博客写法，不会过度结构化，但会给你足够多的模板和例子。
来自中科院自动化所（CASIA）与CreateAI的研究团队联合发布了最新的通用4D世界模型——NeoVerse。该模型彻底打破了以往4D建模对专业多视角数据或复杂位姿预处理的依赖，通过学习互联网上100万条“野外”单目视频，实现了从视频重建到高保真生成的跨越式进化。
多模态生成的本质是建模多模态数据的联合分布跨模态语义鸿沟：文字是离散的语义符号，图像是连续的像素网格，视频是带时间维度的像素序列——如何让模型理解“文字描述”与“视觉/动态特征”的对应关系？生成一致性：生成的图像/视频必须严格匹配文字的所有细节（例如“红色披风的猫”不能生成蓝色披风），且视频的帧间动态必须连贯（不能出现“猫突然消失”的跳帧）；效率与质量的平衡：高保真生成（如4K视频）需要巨大的计算
2026央视春晚将于2月16日晚8点通过央视频客户端直播，采用菁彩Vivid技术带来沉浸式视听体验。本次直播将运用8K超高清机位和HDRVivid技术，精准呈现舞台细节；AudioVivid技术则通过双链路设计，确保各类终端都能享受高品质音效。这场融合科技与艺术的视听盛宴，将为全球华人带来身临其境的节日体验。
—基于刘立春《在观众灵魂深处编码》
行动概念”“行动概念不仅仅是‘做什么’，而是‘这个动作背后的意义是什么’。它是统摄全片的灵魂。大多数人使用AI（如ChatGPT或Claude）生成故事时，给出的指令通常是基于**“事件”**（Event）的：“写一个关于警察抓小偷的故事。追车、枪战、审讯、反转。这只是**“动作”（Action），不是“行动概念”**。在刘立春的体系中，动作是物理的，行动概念是心理的。《悲惨世界》中冉·阿让的动作
在《在观众灵魂深处编码》中，刘立春创造了**“无间境遇”（Infernal Situation）这一术语。它并非指佛教的无间之境，而是指一种“无法逃脱、持续受苦、且必须做出选择”**的心理困境。“无间境遇是把人物置于一种极端的、不可调和的矛盾之中……是把观众的心悬在半空的操作。一个人在悬崖边（物理绝境）。一个人在废墟中哭泣（物理惨状）。真正的无间境遇往往发生在最日常的场景中。《饮食男女》最后的晚餐
这是文章表面乐观建议下隐藏的最深刻问题——在AI时代，人之为人意味着什么？工作与身份的深层联系：你的价值 = 你的生产力你的身份 = 你的职业你的尊严 = 你的经济贡献第一个问题：“你是做什么的？如果AI做所有认知工作，这些假设全部失效。历史上的类似转变：90%人口从农业转向工业/服务业但仍然是"工作定义价值"的范式只是工作类型变了体力劳动→脑力劳动但仍然是"工作定义价值"只是劳动形式变了这次不是
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