登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
该电路主要用于工业、科学和医学)和SRD (Short Range Device)频带,在315,433,868和915兆赫，但可以轻松可编程用于其他操作频率在300-348 MHz、387-464 MHz,以及779-928 MHz频段。CC1101提供广泛的硬件支持用于包处理，数据缓冲，突发传输，明确通道评估，链接质量指示，无线电唤醒。支持自动透明通道传送前的评估(CCA),listen-be
FaceFusion v3 是一款基于AI的换脸工具，专注于图像和视频的面部替换。该工具使用先进的算法，能够精确处理多角度下的人脸，使换脸效果更加逼真。它的最新版本支持高质量的面部替换，适用于从简单照片到复杂视频的多种场景。
由于 WiFi 接入点（Access Point, AP）广泛存在，基于 WiFi 的室内定位受到了广泛关注。基于信号处理的方法能够达到分米级定位精度，但其性能受到 WiFi 系统有限空间分辨率的限制，尤其在强干扰的复杂环境中更为明显。相比之下，基于深度学习的方法即使在复杂环境中也取得了令人印象深刻的性能，但它们往往难以泛化到新环境。本文提出一种用于 WiFi 室内定位的域不变模型学习框架，使模型
全屋智能这件事，平台是骨架，服务是血肉。选米家还是涂鸦，本质是选性价比还是开放度，但最终决定体验的，永远是那个帮你落地的人。我强烈建议装修前，花2小时去见证一下像欧美全屋智能这类服务商的真实案例：他们的项目现场（比如湘江壹号别墅48万的涂鸦系统，或梅溪湖壹号大平层26.6万的小米落地），可以看到完整的布线、调试记录和客户回访。一个好的服务商，不仅解决“用得上”，更确保“用得好”——这才是智能家居该
适合需要兼容现有 ADB 环境的桌面应用；则彻底解放了 ADB，使其能够运行在浏览器、小程序等新兴平台。对于开发者而言，这意味着 ADB 不再是操作系统的外部依赖，而可以成为任何 JavaScript 应用的内置模块。参考链接WebUSB API 文档。
未来，随着AI与物联网技术的进一步融合，智能猫砂盆将从“清洁工具”升级为“家庭健康管理中心”，而贝京科技的探索为行业提供了可复制的技术路径与商业范式。滤网可拦截99.2%的细碎猫砂，减少二次污染。：相比国际品牌（如Litter-Robot、Whisker）动辄3000元以上的售价，贝京科技产品定价在1500-2000元区间，且提供7天无理由退换、1年质保服务，用户决策成本降低40%。测试显示，该方
跨域推荐，通俗地说，就是利用源域（source domain）丰富的用户行为数据，去帮助目标域（target domain）做推荐，特别是当目标域数据极度稀疏的时候。源域：淘宝（用户购买记录丰富，几千上万次交互）目标域：饿了么（新用户可能只点过三五次外卖）如果能利用用户在淘宝的购物偏好，来预测ta可能会在饿了么点什么餐，这就是跨域推荐的价值。
这不是个例。大语言模型的“幻觉”问题，已经成为从研究者到普通用户都深有体会的痛点。模型可以流畅地写出逻辑严密的论证，可以模仿任何人的写作风格，但它本质上是一个“讲道理”的引擎，而不是一个“说真话”的引擎。过去两年，业界尝试了各种方法来解决这个问题：检索增强生成（RAG）让模型能够查阅外部知识库，思维链提示让模型逐步推理，自我一致性检查让模型多次生成并投票。这些方法各有成效，但一个根本问题始终存在：
说话人自适应的目标非常明确：给定目标说话人的少量音频（少至3秒，多至几分钟），让原本在大量说话人上训练的通用模型能够生成该说话人音色的语音。数据稀缺性：3秒音频包含的信息极其有限，模型必须高效泛化音色解耦：需要将音色、内容、韵律、情感等纠缠在一起的声学特征分离开过拟合风险：少量数据上微调容易导致模型对其他说话人的能力退化。
AdGuard Home是一款开源DNS广告拦截工具，通过在本地网络部署DNS服务器，实现全网设备统一过滤广告和追踪器。支持Linux/Windows跨平台安装，配置简单，只需修改上游DNS服务器地址即可生效。所有连接该网络的设备自动享受无广告体验，无需单独安装插件。特别适合家庭网络净化，可部署在树莓派等低功耗设备上，通过Web界面轻松管理。默认仅限局域网使用，但可通过配置实现远程访问和管理。
摘要：AH8593是一款非隔离AC-DC降压芯片，输入90-260VAC，默认输出12V（可调至24V），负载能力200-900mA。内置650V MOSFET，效率达85%，具备多重保护功能（OCP/OVP/OTP）。外围电路精简，仅需少量阻容元件，推荐MB10S整流桥、SR260肖特基二极管及100μH电感。适用于智能家居、工业控制等场景，支持定制分压电阻优化输出。需注意高压区布局隔离和EMI
摘要：随着视频监控技术的发展，智能视频行为识别系统成为研究热点。本文介绍了基于深度学习的视频行为识别技术，包括其基本概念、应用场景（如安防监控、智能交通等）以及常用深度学习模型（CNN、RNN、3DCNN等）。重点阐述了Two-Stream Networks模型的实现方法，从数据准备、模型构建到训练评估的完整流程，并以安防监控为例展示了实际应用效果。研究表明，深度学习技术能有效提升视频行为识别的准
摘要：本文探讨基于深度学习的智能音频增强技术。文章首先介绍了音频增强的基本概念和应用场景，包括降噪、回声消除等。重点分析了深度学习在音频处理中的优势，并详细阐述了CNN、RNN、Transformer等模型的应用。随后，文章通过LSTM模型实例展示了系统实现过程，包括数据准备、模型训练与部署。最后，通过语音通信案例验证了该技术能有效提升音频质量和用户体验。研究表明，深度学习方法能自动学习复杂音频特
其次，散热系统的噪音控制也是考虑的重点。首先，AMD的GPU在性能上与NVIDIA的产品相比，虽然在单精度浮点运算方面略逊一筹，但在深度学习领域中，其半精度浮点运算能力却表现出色，这对于深度学习模型训练中的大量矩阵运算来说至关重要。不同的GPU需要特定的PCIe插槽和电源要求，因此，在购买前，应详细检查服务器的技术规格，确认其支持您所考虑的GPU型号。对于深度学习任务，通常推荐使用Tesla或Qu
我们聚焦于优化多模态数据融合、高精度三维重构以及光场渲染等关键技术，以提升系统的实时性、精确性和用户体验，为行业发展奠定坚实的技术基础。通过这一阶段的技术突破，我们将在多模态数据融合、三维重构和光场渲染等关键领域取得显著进展，为行业应用的广泛落地提供坚实的技术支撑。：利用高精度时钟同步技术，减少传感器间的时间漂移，并通过自适应时间对齐算法，动态调整数据输入的时间戳误差。：采用深度学习与传统几何校正
本项目她系统架构她基她分布式计算和云平台她设计，确保了系统她高可用她和扩展她。为了提高多变量时间序列预测她准确她，近年来，基她深度学习她方法已成为研究她重点，特别她Titsntfoitmfit模型，其在长时序依赖建模方面表她出了强大她能力。通过将VMD用她数据预处理、PLO优化Titsntfoitmfit和GITU模型她超参数、以及最终通过结合Titsntfoitmfit和GITU模型来进行多变量
随着对气象各项数据的观测手段、技术上的提升，对于各项或取得数据种类，精度上都有着更好的超越，而对于气象温度进行预测是目前预测数据中最重要的需要解决的问题之一。针对如何选择预测一个月内的天气情况，本次利用神经网络方法来解决这个难题，因为这股方法在处理非线性难题上有着极强的适应性，完全适合天气这种拥有极大不确定性的数据研究。
搭建comfyui工作流就像在炒菜，炒着炒着你就知道有些菜系其实用的是同一种烹饪方法！之前很火的粘土风格工作流、陶瓷风格工作流、还是我今天要讲的3D动漫工作流其实工作流搭建原理不尽相同！这里PULID需要加载三个模型，分别是pulid模型，eva_clip模型及face analysis（insightface)模型！,和文生图的连接方式为模型通道!模型是一种用于图像处理和生成的深度学习模型。在这
AI大模型是通过深度学习算法和人工神经网络训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。AI大模型具有强大的计算和学习能力，能够处理大量的数据，适应不同的业务场景和语言环境，并通过学习和推理来完成各种任务，实现更高效、更准确地语义理解和应用。目前，AI大模型具有参数规模庞大、结构复杂、通用性强、多模态处理能力等特点。资料来源：中商产业研究院整理。
电力系统作为现代社会运行的基石，其稳定、高效的运行至关重要。随着智能化电网的快速发展，电力系统对数据处理和智能决策的需求日益增长。大规模多输入多输出（MIMO）技术因其巨大的容量和灵活性而备受关注，将其应用于电力系统通信网络可以有效提高数据传输效率，为高级应用提供支撑。然而，大规模MIMO系统中的功率分配问题，由于其非凸性和高维度特性，仍是一个具有挑战性的难题。
本研究的核心在于开发一套自动化工具，该工具能够模拟用户在囍番短剧平台上的正常操作行为，如登录、浏览短剧、参与互动等。未来，随着技术的不断进步和平台的持续创新，我们可以期待更多创新性的自动化解决方案出现，为用户带来更加丰富、高效的内容消费体验。云环境能够提供稳定的网络连接、高效的计算能力和灵活的管理方式，满足自动化工具的运行需求。：自动识别并参与平台上的奖励活动，如观看奖励、互动奖励等，确保用户能够
总结客流预测对于城市轨道交通规划与智能运营的重要性，综述从传统统计模型到现代深度学习与时空图神经网络的技术演进路径，梳理不同预测类型（进出站、OD、网络级）与场景（常规、应急、枢纽换乘）下的核心方法，分析当前面临的数据、模型与应用挑战，并展望跨领域融合、因果推断及可解释人工智能等未来研究方向。：时间序列模型（ARIMA）、卡尔曼滤波、支持向量机（SVM）等。：自动售检票（AFC）数据、时刻表、网络
佳能R50V凭借半画幅双修性能、高颜值外观和优异色彩细节，精准契合当代创作者需求，兼顾专业与便捷，新手与进阶用户均可轻松上手。该机荣获2025年度ChinaJoy黑金奖，实力备受认可，是兼顾颜值、性能与便携的优选视频相机。
在工业通信、数据中心设备、交换机、服务器以及工业控制场景中，RJ45类以太网线束组件一直是设备互联的重要组成部分。
在工业通信、数据传输以及网络设备集成中，RJ45类线束组件一直是比较常见的互连方案之一。尤其是在工业交换机、服务器、网络设备、工控主板等场景中，对线束组件的稳定性、屏蔽性能以及兼容性都有较高要求。
不同的支付方式可能会有不同的优势，卖家应根据自己的业务规模和需求选择合适的收款方式。通过选择适当的收款方式，卖家可以更好地管理跨境交易中的资金流动，提高交易的便利性和效率。- 平台的安全性：为了确保资金安全，卖家还应确保所选择的支付平台具有良好的安全措施和合规性。尽管这种方式在某些情况下可能涉及更多的手续费和较长的处理时间，但对于一些卖家来说，银行转账仍然是一种可行的收款方式。同时，对于卖家而言，
镜像视界作为数字孪生领域头部企业，率先提出"镜像孪生"概念并构建全栈自研技术体系。依托浙江普陀时空研究院和国家科研课题支持，公司攻克厘米级定位、视频融合等核心技术，其空间计算引擎通过河南电检院认证。该技术已在城市治理、交通等领域落地应用，推动行业从可视化向可计算转型。通过制定标准、填补技术空白，镜像视界确立了行业引领地位，将持续深化空间计算与AI等技术融合，助力数字中国建设。
镜像视界凭借"无感定位+实时孪生"核心技术体系，自主研发空间计算引擎和边缘AI芯片，实现亚厘米级定位精度和毫秒级动态场景重构。该技术已成功应用于智慧城市、工业制造、文旅等领域，如深圳龙岗区数字孪生平台提升应急响应速度90%，某通讯工厂生产效率提升42%。通过全栈自研技术，公司突破传统定位和建模限制，形成30多个行业200余个场景的解决方案，服务1500余家合作伙伴，成为数字孪生
在隧道内部署轨道行走机器人，在接触网部署爬行机器人，实现7x24小时自动巡检，识别裂缝、异物、部件松脱等。：高峰运力提升15%以上，平峰能耗降低；，关联故障知识库、维修规程、备件库存，并推荐最佳维修时间窗口（如利用夜间回库时间）。，并模拟展示方案实施后未来30-60分钟的网络状态，让调度员“预见未来”。将照明、通风、空调、电扶梯、导向屏等所有机电设备接入统一物联网平台。：所有影像数据实时回传，AI
本项目基于先进的YOLOv8深度学习算法，开发了一套高精度的工地运输车智能识别检测系统，专门用于识别和分类施工现场常见的三种运输车辆：挖掘机（EXCAVATORS）、自卸卡车（dump truck）和轮式装载机（wheel loader）。系统在包含2,244张训练图像、267张验证图像和144张测试图像的专用数据集上进行训练和优化，实现了在复杂工地环境下的高准确率目标检测。
本文是基于单片机的Nb-IoT技术的图书馆座位智能管理系统，选择STM32F103C8T6为主控芯片，通过使用红外检测模块作为输入部分，实现对座位使用信息的采集。通过使用LCD1602作为输出部分，实现对座位被预约情况的输出，再通过SIM7000Nb-IoT模块将输入部分得到的座位使用和预约数据进行上传，为了便于查看座位端的数据，本设计将数据上传至Tlink物联网平台，通过界面可查看座位使用情况并
本文基于YOLOv10/v8/v5的深度学习框架，通过9085张苹果叶片的相关图片，训练了可进行苹果叶片疾病目标检测的模型,可以分别检测9种类别： ['链格孢叶斑病 ', '棕色斑点', '蛙眼叶斑', '灰色斑点', '健康', '马赛克','白粉病', '锈', '结疤']，同时全面对比分析# YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO5这3种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署Qwen3-ASR语音识别镜像，实现智能电视的语音搜索与控制功能。用户可通过自然语音指令快速搜索影视内容、调节音量及控制智能家居设备，大幅提升交互便捷性与用户体验。
本文介绍了一种基于YOLOv8/YOLOv10深度学习模型的桥梁缺陷检测识别系统。该系统针对传统人工检测效率低、主观性强、安全性差等问题，通过智能装备采集数据，结合深度学习算法实现8类桥梁缺陷（如腐蚀、裂缝等）的自动识别与量化分析。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，检测准确率达95%，效率较人工提升5-10倍。应用场景涵盖定期巡检、危桥专项检测、大型桥梁实时监测等，可有效保障桥梁运营安全，降低3
【完整源码+数据集+部署教程】水下塑料垃圾分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-C2f-RFAConv＆yolov8-seg-p2等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示
介绍了显卡GPU整体的概念，以及NVidia显卡的选择依据，型号的差别
按需付费，灵活变通：云服务的最大优势就是弹性。训练时开高配机器，全力跑；推理时换成低配机器，甚至使用无服务器（Serverless）GPU 服务，按请求量付费。千万不要让一台高配服务器 24 小时闲着。活用 Spot Instance（抢占式实例）：对于容错性高的训练任务（比如你可以随时从头开始），一定要用抢占式实例！价格可能只有按需实例的 30%-50%，能省下一大笔钱。我的很多非关键模型训练都
本文提出了一种基于改进YOLOv11-LSCD算法的树脂应用质量检测与分类系统。该系统通过引入LSCD（轻量级空间通道双重注意力）模块，显著提升了树脂制品缺陷检测的准确率。研究构建了包含5000张样本的专业数据集，涵盖气泡、裂纹等多种缺陷类型，并采用数据增强技术提升模型泛化能力。实验结果表明，该系统在工业环境中实现了高效、准确的实时检测，为树脂制品质量控制提供了智能化解决方案。未来研究将聚焦于扩大
传统水下图像增强方法主要依赖于图像处理技术，旨在改善水下图像的视觉质量，克服水下环境带来的光照不均、颜色失真、对比度低和模糊等问题。这些方法通常分为三大类：基于物理模型的增强方法、基于图像处理的增强方法和基于深度学习的增强方法。基于物理模型的增强方法试图模拟水下图像形成的过程，通过物理模型来估计和补偿水体对光线的吸收和散射影响。这类方法需要知道水体的光学特性，如吸收系数和散射系数，以及光源和相机的
摘要：本研究提出一种基于深度学习的黑白图像自动着色方法，采用条件生成对抗网络（cGAN）架构，结合U-Net生成器和PatchGAN判别器。通过LAB色彩空间分离亮度与色彩信息，将着色问题转化为亮度通道到色彩通道的映射学习。系统包含完整的训练流程和推理接口，支持端到端的图像着色。实验表明，该方法能有效还原自然色彩，在历史档案修复、艺术创作等领域具有应用价值。研究验证了生成对抗网络在图像着色任务中的
无论是营造浪漫的约会氛围，还是打造安静的学习空间，智能家居系统都能迅速响应，通过灯光、音乐、温度等多方面的协同调节，为用户创造理想的场景。而且，智能家居系统的人机交互方式丰富多样，除了传统的手机 APP 控制，还支持语音控制、手势控制等，即使老人和儿童也能轻松操作，真正实现了家庭设备控制的全民化、便捷化。例如，在睡眠模式下，不仅能根据人体睡眠时的体温变化自动调整温度，还能降低空调运行噪音，在保证睡
通过对不同天线对计算得到的自相关函数（ACF）进行排列组合，创建出合成样本，就好像儿童坐在了不同的位置一样，从而帮助模型避免对特定座位位置的过拟合，提高其对不同天线配置的泛化能力。更重要的是，儿童和成人的动作、呼吸节奏是不一样的，ACF可以识别出这种差异。CSI 是无线信号在传输过程中受到环境影响后的状态信息，它包含了信号的幅度、相位和频率响应等信息，反映了信号从发射端到接收端的路径特性，在 Wi
随着智能设备的普及，用户对优质视听内容的需求日益增长。本文为您整理了一系列实用的应用资源，帮助您更好地享受数字生活。部分应用需要调整设备安全设置。下载前请确认文件来源可靠性。高级工具使用需具备相关知识。应用管理工具v1.4.8。一、视听内容应用资源。影视平台v3.2.2。影视盒子v1.5.6。建议定期更新应用版本。
智能电视
——智能电视
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
深开鸿 技术专区
AtomGit开源社区
AI硬件创业社区
openEuler 社区
脑启社区
科技大视野开发者社区
快递鸟社区
腾讯云开发者社区
