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无人机与数字孪生技术深度融合，为工业场景提供智能控制解决方案。传统二维监控存在碎片化、定位依赖GPS等问题，难以满足现代工业需求。本方案通过视频融合、三维重建、无感定位和空间智能体四大核心技术，构建"像素即坐标、孪生即治理"的工业智能体系，实现从感知到控制的闭环。该技术可应用于石化、电力、制造等场景，提升巡检效率40%，降低人工风险，形成可复制的行业标准，推动工业数字化升级。
本白皮书提出的 视频融合与视频孪生双轮驱动的无人机三维空间定位体系，通过矩阵式视频融合、三维实时重建、Pixel2Geo 无感定位与空间智能体，实现了对无人机的 全域感知、厘米级定位、主动预测与智能处置。它不仅解决了传统定位方式在复杂环境下的精度与鲁棒性问题，更为低空经济、智慧交通、机场港口管理、营区安防与应急救援提供了可复制的技术路径，推动无人机应用进入 全域孪生化与主动治理的新阶段。
摘要：本文提出基于视频孪生2.0的机场港口空间治理方案，解决无人机在复杂枢纽环境中的管理难题。通过矩阵式视频融合、三维实时重建、无感定位和空间智能体等核心技术，构建纯视觉驱动的空间引擎，实现厘米级定位、全域三维建模和主动风险预测。系统可摆脱GPS依赖，支持多目标追踪和跨系统联动，提升40%响应速度和30%调度效率。方案已在跑道巡检、船舶引导等场景验证，为低空经济下的智慧交通提供新范式，推动形成全球
本白皮书系统阐述了三维数字孪生与低空服务在智慧社区中的结合路径，提出了从感知到建模、从治理到服务的全链路方案。三维孪生是智慧社区的数字底座，实现全景感知与动态治理。低空服务是社区生活的延伸触角，无人机与无人车成为物流与出行新模式。认知智能体是治理的核心驱动力，让社区实现预测与自治。未来，智慧社区将不仅是居住空间，而是一个可感知、可预测、可自治的智能生命体。
摘要：镜像视界公司提出"视频融合驱动的社区孪生中枢"解决方案，通过矩阵式视频融合、三维实时重建、无感定位和空间智能体四大核心技术，构建低空时代的社区智能管理体系。该方案实现社区全域可视化、厘米级定位测量、智能预警和自动处置，解决传统治理模式中感知不足、数据割裂等问题。系统架构包含感知、融合、应用和展示四层，应用于无人机监管、安防预警、智慧物业和应急救援等场景，显著提升响应速度和
在前面内容的实践下，我们实现了一个基础的AI视频监控系统，包括视频流的管理、视频的AI分析以及分析画面的推送与展示，在大模型技术快速发展的阶段，新的技术以其超强的能力给传统的视频分析系统注入了新的活力，本章节我们将基于langchain框架(一个大模型智能体应用框架)，实现对AI视频分析系统的大模型赋能。LangChain是一个用于开发由大语言模型驱动的应用程序的框架。
我亲自跑了几百个视频，拆解了国内外大神的提示词和隐藏玩法，总结了 6 个超实用的技巧。
摘要 2024-2025年，AI生成内容（AIGC）在短视频领域实现全流程自动化生产，推动新型内容形态如单元剧、互动剧的发展。本文以腾讯混元AI视频平台为例，探索图生视频技术的应用效果。通过二郎神大战美猴王的案例，对比混元AI视频1.0与万相2.2的生成质量，从画面清晰度、动作连贯性、提示词遵循度等维度进行评估。结果显示，混元AI视频在画面清晰度上表现优异，但在动作生成和叙事逻辑上仍有提升空间。文
本报告旨在探讨人工智能智能体技术在现代地铁运营中的具体赋能案例。通过分析“智能视频巡检与故障预警”和“动态客流引导与节拍式广播”两个技术成熟、易于率先实现的场景，阐述了智能体如何通过“感知-决策-执行”的闭环，实现从“被动响应”到“主动干预”的运营模式变革，最终达成降本增效、提升安全性与乘客体验的核心目标。
AI视频监控平台通过融合AI与AR技术，打破芯片厂商技术壁垒，降低95%开发成本，提供高性能实时算法支持。平台支持三种部署形态（集群版、单机版、服务器版），适配不同规模需求，兼容多种视频格式和指令集。核心功能包括光伏监测、安全识别、危险事件预警等，并支持自定义算法接入和多渠道告警通知。该平台致力于提供跨平台视觉安防解决方案，实现人机协同和巡检流程标准化。
面对音频硬件开发的复杂挑战，Air8000参考设计以“终极攻略”之姿登场，整合核心模块、优化电路与工具链，形成系统化解决方案，助力开发者轻松攻克设计、调试、量产全流程，让项目推进再无阻碍。
无论新手或资深工程师，Air8000参考设计都以“终极攻略”赋能，提供即插即用模块、详尽文档及技术支持，降低硬件开发门槛，让音频开发不再受限于技术壁垒，快速实现商业化。
在开发音频时，如何兼顾性能、成本与效率？Air8000参考设计深度融合芯片特性与工程经验，提供高性价比硬件方案，开发者无需多方案权衡，一套设计即可满足多维需求。
以两个 Air8000 核心板为平台，本文详细演示如何构建 BLE 中心设备系统，实现双板间的蓝牙通信与中心模式功能验证，助力开发者快速掌握蓝牙主设备开发技能。
本指南通过双 Air8000 核心板的配置实例，深入解析 BLE 中心设备模式的实现方法，展示双板如何作为主设备建立蓝牙连接并管理外围设备，为物联网开发提供实战参考。
以 Air8000 核心板为平台，本指南分步骤讲解如何将两块核心板设置为 BLE 中心设备，实现双板协同管理外围蓝牙设备，适用于无线传感网络等场景。
智慧地产视觉监控平台通过技术创新实现芯片、算法与应用的无缝衔接，降低95%开发成本。提供集群版、单机版和服务器版三种系统形态，支持多场景部署，具备实时AI计算、多格式视频兼容和个性化模型支持等功能。平台采用先进架构，支持跨平台部署和多种告警方式，适用于工厂、学校等复杂场景的智能安防需求。
研究人员发现视频编码器可高效压缩AI大模型数据，压缩效果优于专用方案。这项名为LLM.265的研究显示，视频编解码硬件不仅能处理8K视频，还能将大模型参数、梯度等张量数据压缩至更低比特率。该方法利用视频编码的帧间预测和残差编码技术，有效处理模型数据中的离群值分布。实验表明，在模型推理和训练场景中，该方法能实现2.5倍的通信量缩减。该成果为缓解大模型内存和带宽瓶颈提供了新思路，并有望通过现有GPU硬
AI数字人视频开发核心技术：1.采用Blender/Maya进行3D建模，结合Metahuman创建影视级数字人；2.通过动作捕捉和VITS语音合成实现拟真交互；3.使用UnrealEngine5实时渲染，集成GPT-4对话引擎；4.支持多平台部署，包含云端推理和移动端轻量化方案。实现数字人视频一键生成与跨平台应用。
面对快速变化的市场需求，如何快速响应？Air8000参考设计提供可配置硬件方案，支持快速定制与扩展，开发者无需重新设计，即可快速推出抢占市场先机。
硬件开发链路长、风险高？Air8000提供从原理设计、PCB布局到生产指导的全流程参考方案，严格遵循行业标准，助力开发者规避潜在问题，加速从实验室到市场的进程。
与Snowflake的合作让我感到兴奋的是，这将我们已知的高质量数据交到全球更多专家手中，供他们使用并改善他们周围的世界，”Stack Overflow数据科学与数据平台总监Michael Foree表示。通过与Snowflake合作，我们确保我们跨领域的知识宝库能够推动AI生态系统的进步，使我们所有人更高效，对AI工具的输出更有信心。个别合作伙伴关系帮助启动了这一过程，但我们希望将我们的高质量知
AI生成内容的版权问题解析与实操指南 核心要点： 版权归属：取决于人类智力投入，需满足独创性表达要求（如深度参数调整或30%以上实质性修改）。 侵权风险：视频剪辑影视片段、克隆歌手音色、模仿风格均可能侵权，需避免使用侵权提示词。 确权步骤：保存创作日志（录屏、区块链存证）、强化独创性修改、声明权利并登记版权。 商业化合规：禁用侵权素材训练模型，优先加入平台合规计划（如YouTube AI音乐计划）
DeepSeek的出现，以其“开源+⾼性价比+强推理力”的模式，打破了过去闭源⼤模型垄断、疯狂砸算力才能出成果的固有观念。它在不依赖顶级GPU资源的情况下，通过多层次创新（数据⾃学习、MoE架构、HAI-LLM框架、PTX底层编程）打造出与GPT-4等闭源⼤模型接近或相当的竞争力。通过“算法-硬件-软件”协同创新优化，以百倍性价比提升改写行业规则，训练成本仅为GPT-4的1/100，推动全球AI研
HunyuanVideo-Foley 是腾讯混元团队在2025年8月底开源的一款。它旨在解决AI生成视频“有画无声”的痛点，通过输入视频和文本描述，就能自动生成的同步音效，显著提升视频的沉浸感。它是专为视频内容创作者设计的专业级 AI 工具，广泛适用于短视频创作、电影制作、广告创意、游戏开发等多种场景。
该项目是一个开源的AI视频笔记助手，核心功能是通过视频链接自动提取内容并生成结构清晰的Markdown格式笔记。该系统支持从多个主流视频平台获取内容，包括哔哩哔哩、YouTube、抖音等，并能够自动插入截图和原片跳转链接。用户可以通过简单的视频链接输入，快速获得专业级的结构化笔记，大大提升了视频学习和技术研究的效率。（4）用户希望支持主播主页所有视频的批量解析功能，包括缓存抓取到的数据并使用勾选列
HitPaw牛小影以其卓越的AI技术和多样化的修复模式，成为处理模糊人脸视频的理想选择。无论是提升画质还是增强细节，它都能带来令人满意的效果。现在就下载体验，让您的视频焕然一新！
在日常视频制作和编辑中，许多人常常遇到视频清晰度不足的问题，比如老旧录像模糊不清、手机拍摄的视频因光线或抖动导致细节丢失，或者低分辨率素材无法满足高清需求。这些问题不仅影响观看体验，还可能降低专业作品的质量。这时，一款强大的AI提升视频清晰度工具就变得至关重要。它能通过智能算法修复噪点、提升分辨率，并优化整体画质，帮助用户轻松获得专业级效果。下面，我们将对比几款备受关注的AI视频清晰度提升工具，包
而SetIntfConnectionFormat这个函数在mtk-soc-afe-connnection.h，关键的来了我并没有在同文件夹下发现mtk-soc-afe-connnection.c ，但是编译并没有报错。这里使用的是主机模式，但是一开始的外部IC是作主机的，但发现主控MT型号的I2S0并不可以作为从机模式，因此改变为主控为主机！这里的stream_name、cpu_dai_name、
在科研支持上，玩家对智能体行为的督导的反馈，会转化为大规模、高质量的 “人类反馈数据”，这些数据将为 AI 的强化学习、模型蒸馏提供关键支撑，助力智能体能力优化；这款游戏延续了《星露谷物语》标志性的 8 位机复古 2D 画风，让玩家能在虚拟小镇中体验工作、学习、交友、置业乃至组建家庭的完整 “第二人生”，但内核却藏着更大的野心：它不仅是一款游戏，更是一个 “可视化数字沙箱”，旨在模拟未来人类与 A
最近，我花了些时间整理了一份，并把它开源了出来在整理的过程中，不得不感慨这话绝非空穴来风。看看我们每天打开的手机：刷抖音快手、看 B 站直播、参加腾讯会议、和朋友视频通话……音视频技术几乎渗透到了我们生活的每一个角落。再往深了远了看，它更是未来 AI 应用的基石，比如智能语音助手、AI 视频生成、虚拟现实等等正是因为它如此重要，市场上对高质量的音视频开发工程师需求巨大。然而，这个领域的高门槛也让许
水印云：全能型首选，适合需要多语种转换、高准确率转录的场景，无论是本地视频还是国内平台链接都能快速解析，兼顾日常使用与专业需求；剪映：剪辑党专属，边剪边转字幕，无需切换工具，适合短视频创作、片段剪辑时使用；Happy Scribe：多语种 + 多说话人识别是核心优势，适合专业会议、国际讲座等多人多语言场景；Transmonkey：临时救急选它，无需注册、操作极简，短时间内就能出结果；Clozema
这种“技防+人防”的双重保障，正在让安全生产从“碰运气”变成“可计算”。
《电影级AI视频生成技术手册》摘要：本手册系统介绍从剧本到动态画面的AI生成技术方案，针对电影工业特有的运镜控制、角色一致性和光影氛围等难题，提出基于Stable Diffusion+ControlNet的解决方案。核心包含四阶段流程：剧本解析、单帧生成、动态序列构建和后期合成，并详细解析追逐戏和对话镜头两大典型场景实现路径。手册强调工业化部署策略，提供性能优化方案和标准化工具链，同时指出未来向3
在数字内容价值与日俱增的今天，视频的安全防护不再是专业人士的专属话题，而是每一位创作者与企业都必须关注的核心议题。本期就来盘点一下保护视频安全的6种保利威视频加密方案：1、浏览器防录屏技术；2、AI隐形溯源水印；3、域名白名单OVP视频防盗链；4、数字化动态ID随机水印；5、用户ID跑马灯；6、VRM视频分片错序加密
集中式存储系统除了具备数据高可靠性和高可用特性以外，还有数据通路的访问响应延迟相对较低的优点。
3.4-媒资管理之视频处理+xx-job分布式任务
视频转码是指的对视频文件的编码格式进行转换视频上传成功需要对视频的格式进行转码处理，比如：avi转成mp4一般做文件存储的服务都需要对文件进行处理，例如对视频进行转码处理，可能由于文件量较大需要使用多线程等技术进行高效处理文件格式：是指.mp4、.avi、.rmvb等 这些不同扩展名的视频文件的文件格式视频文件的内容主要包括视频和音频，其文件格式是按照一 定的编码格式去编码，并且按照该文件所规定的
视频文件的内容主要包括视频和音频，其文件格式是按照一 定的编码格式去编码，并且按照该文件所规定的封装格式将视频、音频、字幕等信息封装在一起，播放器会根据它们的封装格式去提取出编码，然后由播放器解码，最终播放音视频。以上三种能完成简单的任务，如给定开始时间与重复间隔，重复执行某任务，但比较复杂的实现不了，如：设置每月第一天凌晨1点执行任务、复杂调度任务的管理、任务间传递数据等等。任务的调度，即指系统
在硬件开发中反复试错？Air8000为你提供经过工程验证的参考设计，涵盖电源管理、信号处理等核心环节，开发者可直接复用或快速定制，告别重复劳动，专注差异化。
随着国防军工建设体制建设规划的不断完善，军队指挥控制信息系统规模逐渐扩大，诸多音视频传输厂商掀起了一股有关IP化分布式音视频系统建设的旋风，诸多厂家纷纷带来了在不同技术架构下的产品。 小鸟科技作为业内以技术研发作为原始动力的企业，在其血液中流淌着工程师基因，坚信好的设计，优秀的产品品质自然会说话。 首先理解一款好的产品，要清楚这款产品的历史，才能看清楚发展方向。所以今天先回顾IP化分布式音视频
本文围绕金融 AI 四大高价值场景，系统给出了反欺诈、智能投顾、合规审查与运维值班四大智能体的端到端实现框架：以流式异构图神经网络、在线强化学习、多模态文档理解与工业时序异常检测为核心，将模型训练、实时推理、工业协议控制与监管可解释环节串连成“数据-决策-执行”闭环。实验与代码验证表明，在保持 ≤150 ms 延迟、≥0.75 AUC、99.999% 可用性的前提下，可显著降低人工成本、合规风险和
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