登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
26年1月来自的BeingBeyond团队的论文“Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment Generalization”。Being-H0.5 是一个基础视觉-语言-动作 (VLA) 模型，旨在实现跨不同机器人平台的鲁棒跨具身泛化。现有的 VLA 模型通常难以应对形态异质性和数据稀缺性，而提出的一种
26年1月来自东南大学和上海AI实验室的论文“ImagineNav++: Prompting Vision-Language Models as Embodied Navigator through Scene Imagination”。视觉导航是自主家庭辅助机器人的一项基本能力，它使机器人能够执行诸如物体搜索等长时域任务。虽然近期的方法利用大语言模型（LLM）来融合常识推理并提高探索效率，但它们
典型基于优化的SLAM问题来说：Pose-SLAM的目标是在给定闭环和里程约束条件下估计机器人的轨迹(相对姿态)。这些相对姿态测量通常通过IMU、lidar、camera或GNSS获得，使用ego-motion、scan-registration、ICP等构建损失函数。利用最流行的优化框架g2o、Ceres、GTSAM、SE- Sync等进行求解。但是目前没有论文在同一条件下对这些框架算法进行评估
文本到图像生成，作为计算机视觉的一个重要任务，旨在仅基于文本描述生成连贯的图像。近年来，针对常见场景（如人物和目标）的文本到图像生成已经付出了很多努力。特别是随着扩散模型的出现，取得了显著进展。然而，在专业领域生成图像同样具有重要价值，包括自动驾驶、医学图像分析、机器人感知等。对于街景的文本到图像生成在自动驾驶感知和地图构建的数据生成方面具有特殊重要性，但目前仍相对未被充分探索。街景文本到图像生成
Tesla AI Day过去已经4个多月，其介绍的很多前卫理念和超级详细的技术方案细节都成为全球自动驾驶从业者津津乐道的话题与专研的方向。这段时间以来我重复看了几遍AI Day的视频资料，也看了不少中英文分析解读的文章，一直希望能找机会把我对AI Day的理解和解读写成文章分享出来，可是因为拖延症一拖再拖，虽然拖了这么久，可至今AI Day上Tesla展现的技术创新仍旧走在自动驾驶视觉感知技术的最
在跨境电商（Amazon, Temu, TikTok Shop）的利润表中，“视觉设计成本”往往是一项被低估的隐形支出。对于拥有独立设计团队的大卖来说，问题还不明显。但对于大多数中小卖家、铺货团队或 SOHO 创业者来说，图片处理通常依赖外包：一张精修图 5-10 美刀。国内某宝美工：去字+翻译+嵌字，一张图 5-15 元人民币。兼职大学生：按天结算，效率不可控。试想一下，如果你每天要上新 20
摘要：本文系统解析了四大边缘检测算子（Sobel、Scharr、Laplacian、Canny）的核心原理与实现。Sobel和Scharr基于一阶导数，分别采用3×3卷积核计算梯度；Laplacian通过二阶导数零交叉检测边缘，但对噪声敏感；Canny算法综合高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理，实现最优边缘检测。实验对比显示，Canny精度最高但计算复杂，Sobel速度最快适合实时应用。
该数据集聚焦临床中最常见的牙体修复与治疗后影像特征，通过标准化的标注流程，将牙体充填物、冠桥修复体、种植牙根和根管充填物等关键视觉特征进行精准定位与分类，为后续开发能够自动识别牙体修复状态的 AI 系统提供了可靠的数据支撑。所有图像均为 JPG 格式，标注文件采用 YOLO 标准的 TXT 格式，每个标注文件包含对应图像中所有目标的类别标签与边界框坐标，可直接适配主流目标检测算法的训练框架。在使用
26年1月来自东北大学、中科院沈阳自动化所、东南大学、中科院大学和穆罕默德·本·扎耶德AI大学（MBZUI）的论文“SeqWalker: Sequential-Horizon Vision-and-Language Navigation with Hierarchical Planning”。序贯-视野的视觉语言导航（SH-VLN）提出一种具有挑战性的场景：智体需要在复杂、长视野的语言指令引导下，
26年1月来自复旦、上海创新研究院和南洋理工的论文“ActiveVLA: Injecting Active Perception into Vision-Language-Action Models for Precise 3D Robotic Manipulation”。近年来，机器人操作领域的进展利用预训练的视觉-语言模型（VLM），并探索将三维空间信号集成到这些模型中以实现有效的动作预测，由
本项目采用先进的YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测算法，开发了一套高效精准的布料缺陷自动检测系统。系统专门针对纺织行业中的6类常见布料缺陷进行检测，包括：带纱（DaiSha）、断纱（DuanSha）、棉球（MianQiu）、破洞（PoDong）、脱纱（TuoSha）和污渍（WuZi）。项目使用专业采集的布料缺陷数据集进行训练和优化，其中训练集1,650
实现了复杂文本渲染（如中英文混排、段落级布局）与精细图像编辑（风格迁移、对象增删）的突破。这标志着AI生成技术从“单任务生成”向“全流程创作”的跨越。在数字化转型浪潮中，文本到图像的生成技术正经历从实验室到产业落地的关键转折。传统设计流程依赖专业设计师与PS等工具的配合，存在。而基于多模态大模型的AI生成技术，通过语义理解与视觉编码的深度融合，正在重构内容生产链条。以阿里Qwen-Image为例，
随着城市化进程加速，街道管理面临挑战，AI识别技术为街道智能化管理提供解决方案。该方案紧跟技术潮流，满足多平台访问、权限管理、AI识别、数据整合与分析等需求，具有经济完备、先进实用、开放兼容、安全可靠、易于拓展等特点。实施中需解决多系统兼容、用户权限划分、AI识别准确性、多平台访问实时性、数据整合分析复杂性等问题。方案设计采用分层架构，包括前端设备、网络传输、AI分析、管理平台和应用层，实现对街道
《虎贲等考AI：零代码实现学术数据分析的智能解决方案》 摘要：针对科研人员在实证研究中面临的数据分析难题，虎贲等考AI平台推出创新性解决方案。该平台通过三大核心优势解决传统工具痛点：1）零代码操作，支持自然语言指令驱动和智能数据清洗；2）智能模型适配，内置学术模型库并自动推荐最优模型；3）规范结果输出，直接生成符合核心期刊要求的标准化表格和可视化图表。实际案例显示，该平台可将传统需要数天的数据分析
AI问卷设计工具解决科研痛点 传统问卷设计常面临维度缺失、提问不科学、量表不规范三大问题，导致数据失真、研究受阻。虎贲等考AI平台通过智能技术重构问卷设计流程，提供四大核心优势：自动搭建研究维度框架、智能匹配权威量表、生成无歧义问题、提供全方位优化建议。该工具覆盖20多个学科200余种经典量表，支持从课程作业到毕业论文的全场景需求，并能无缝对接后续数据分析，确保问卷从设计源头就具备学术严谨性。平台
虎贲等考AI平台推出课程论文智能写作功能，通过"选题适配-文献推荐-规范排版-原创降重"全流程服务，帮助大学生高效完成课程论文。平台能根据课程要求智能生成合规选题，自动匹配学术文献并规范引用，一键生成符合学科特点的图表，内置高校论文模板实现自动排版，同时通过语义重构确保低重复率。实测显示，使用该功能3天即可完成从选题到定稿的全过程，重复率控制在10%以内，有效解决学生"
【摘要】虎贲等考AI智能写作平台推出期刊论文全流程解决方案，针对核心期刊发表痛点提供精准支持。该平台具备三大核心功能：1）选题创新赋能，内置千余种期刊选题库并支持创新点优化；2）学术规范保障，自动适配期刊格式模板及文献引用标准；3）实证分析强化，提供真实数据源和智能模型推荐。通过覆盖"选题-写作-投稿"全流程，帮助研究者解决创新不足、格式混乱、实证薄弱等常见拒稿问题。实测案例显
虎贲等考AI智能写作平台（官网：https://www.aihbdk.com/）是一款面向学术创作的全流程智能辅助工具，通过第五代智能改写模型和学术数据库对接，提供从开题到答辩的一站式服务。平台具备选题论证、文献检索、数据可视化、查重降重等功能，支持多学科论文写作需求，并严格保障学术合规性。其特色包括真实可查的文献引用、自动格式规范、实证分析支持等，旨在提升学术创作效率与质量，帮助用户聚焦核心研究
毕业季来临，AI论文工具成为学生关注焦点。实测5款主流工具发现，虎贲等考AI凭借对中文学术场景的深度适配脱颖而出。该工具在文献真实性、图表规范性、查重合规性等方面表现优异：可生成真实可溯源的参考文献，自动制作符合学术规范的图表，并提供全流程写作辅助。相比之下，其他工具存在文献虚构、图表不规范等明显短板。测试表明，正确使用AI工具能大幅提升论文写作效率，但核心观点仍需学生独立思考。虎贲等考AI或将成
25年4月来自具身机器人创业公司 PI 公司的论文“π0.5: a Vision-Language-Action Model with Open-World Generalization”。为了使机器人发挥作用，它们必须在实验室之外的现实世界中执行实际相关的任务。虽然视觉-语言-动作 (VLA) 模型在端到端机器人控制方面已展现出印象深刻的效果，但此类模型在实际应用中的泛化能力仍是一个悬而未决的问
【摘要】开题报告写作痛点频现：选题悬浮、框架残缺、文献堆砌、技术路线模糊等问题导致反复修改。虎贲等考AI智能写作（官网：https://www.aihbdk.com/）推出开题报告功能，通过四大核心优势破解困境：1）三维评估选题+创新点自动提炼；2）全模块框架自动生成与逻辑校准；3）权威文献智能匹配与脉络梳理；4）技术路线可视化+格式一键排版。支持本硕博多学历及跨学科适配，帮助研究者5分钟完成2小
【摘要】毕业季AI论文工具测评揭示：多数工具存在文献造假、数据空洞等问题，仅虎贲等考AI通过学术验证。该工具具备三大优势：1）100%真实可溯文献与数据；2）覆盖开题到答辩全流程；3）文理工医多学科精准适配。实测显示其生成的1.2万字论文查重率≤25%，数据图表符合学术规范，答辩通过率显著提升。相比其他工具38%的文献造假率及逻辑混乱问题，虎贲等考AI成为唯一能同时满足导师审核与学术规范要求的工具
对科研人来说，数据分析就像论文写作中的 “硬骨头”—— 手握几十页问卷数据却不知从何下手，对着 SPSS 的参数面板反复试错，熬夜画出的图表因格式不达标被导师打回，最后还要为分析论述的重复率焦虑。传统数据分析的 “高门槛、低效率、易出错”，让很多人陷入 “数据沉睡” 的困境。而虎贲等考 AI 智能写作平台（）的数据分析功能，用 “AI 驱动 + 学术适配” 的双重优势，把复杂的统计分析变成 “一键
【代码】AI Hallucination。
【摘要】科研人员常陷PPT制作困境：逻辑混乱、排版粗糙、答辩准备不足。虎贲等考AI智能写作平台的AIPPT功能通过"学术叙事重构+智能美学适配"，10分钟即可将论文转化为专业演示文稿。其核心优势包括：智能提炼关键信息、按答辩逻辑重构内容、自动适配学术模板、提供答辩全流程支持。真实案例显示，该工具能显著提升效率与专业性，帮助研究者从格式调整中解放，专注于核心研究价值的呈现。
开题报告撰写神器！宏智树AI帮你轻松搞定科研第一步。该工具专为学术新手设计，自动生成规范开题框架（含9大核心模块），智能梳理文献缺口，可视化研究路线，并提供查重去AI功能。从选题到定稿全程辅助，解决逻辑混乱、格式错误等痛点，3天即可完成高质量开题报告。官网www.hzsxueshu.com可体验，微信公众号"宏智树AI"领取学科模板。AI辅助≠代写，合规使用更高效！
生成式AI快速发展，合成图像质量高、速度快，但存在被用于制造假新闻等滥用风险。所以要开发更通用、更鲁棒的合成图像检测方法，以应对最新模型和各种真实场景下的挑战。：关注图像内容（如手部轮廓）。对，但。：关注像素级纹理伪影（如上采样引入的痕迹）。，但，性能下降显著。为了深入理解其优缺点，研究评估了两种最新的语义检测器（Fusing和UnivFD）以及两种伪影检测器（LNP和NPR），使用DRCT-2M
RT-DETR系列模型通过创新的CNN-Transformer融合架构和动态轻量化策略，有效解决了计算机视觉落地中的"精度-速度-成本"三角困境。其核心技术突破包括：轻量化骨干网络结合可变形卷积（DDM）保留小目标特征、高效Transformer结构（AIFI+CCFF）降低计算复杂度、动态通道调整（DCAM）实现场景自适应计算。在工业质检、边缘监控、自动驾驶和医疗影像等典型场
摘要：本文介绍了两种PS将2D图片转为3D效果的方法：斜面浮雕效果法适合简单平面素材，5分钟即可完成；灰度新建网格法则适用于带纹理图片，能呈现真实凹凸感。同时推荐了StartAI的Banana修图功能，只需3步即可一键生成专业3D效果。
摘要：传统PS贴图操作繁琐且效果欠佳，而nanobanana2结合StartAI插件为图片贴合物体提供了智能解决方案。该技术能自动匹配物体透视、光影和质感，适用于平面、曲面及异形物体贴图
核心逻辑：Diffusion Model 的本质是 “噪声的预测与还原”—— 前向扩散固定加噪，反向扩散学习去噪，从纯噪声中逐步还原出清晰图像；关键优势：训练稳定、生成质量高、多样性强，且支持丰富的可控生成场景；学习顺序：入门：掌握 “前向 + 反向” 核心逻辑，跑通 MNIST 生成代码，理解噪声调度器和 UNet 的作用；进阶：学习 Stable Diffusion 的文本引导机制（Cross
具身智能是具备物理身体的AI，通过与真实环境交互实现智能进化，解决了传统AI缺乏物理认知的问题。其技术架构分为硬件层（驱动、传感、计算）、软件层（通讯与仿真）、算法层（感知-决策-控制）和应用层（场景解决方案）。当前挑战包括环境非结构化、控制延迟高、数据稀疏、泛化能力不足及安全风险，可通过仿真训练、分层架构、模块化设计等方案应对。尽管存在困难，具身智能有望推动人形机器人规模化应用，成为技术革命的新
【摘要】宏智树AI科研工具针对大学生课程论文写作痛点，提供全流程解决方案。通过课程精准适配功能，自动匹配知识点与评分重点；真实文献引用对接权威数据库；支持个性化补充避免模板化；一键排版与查重功能节省80%机械时间。相比其他AI工具，宏智树AI在课程贴合度、学术规范性和效率提升方面表现突出，实测1小时即可完成高质量课程论文，帮助学生在不熬夜的情况下获得高分。该工具强调辅助写作而非代写，符合高校学术规
摘要：课程论文是大学生常见的学业负担，常面临选题困难、格式繁琐、查重焦虑等问题。虎贲等考AI推出智能课程论文功能，提供选题推荐、文献匹配、格式自动排版和查重优化等一站式服务。该工具能3分钟生成选题框架，10分钟配齐文献素材，自动适配各高校格式要求，并实现轻量化降重。实测显示使用该工具可大幅提升效率，帮助学生用2-3小时完成高质量论文，避免熬夜凑字数的困扰，实现高效学习与轻松拿分的平衡。
摘要：虎贲等考AI智能写作平台通过AI赋能重构数据分析流程，帮助科研人员高效完成符合学术规范的数据分析。平台提供12大学科专属分析方案，支持零代码操作，3步即可生成完整分析报告，自动校验模型适用性并标注结果细节。其特色在于实现"数据分析-论文写作"无缝衔接，可自动生成学术化结论和建议，支持图表一键插入论文。实测案例显示，该平台能显著提升研究效率，让用户聚焦研究核心而非软件操作，
摘要：针对大学生课程论文写作中普遍存在的"时间紧、格式乱、逻辑差"等痛点，宏智树AI推出专业辅助工具。该工具通过课程匹配功能自动生成个性化写作框架，精准推荐课程相关文献，并提供一键排版、智能查重等服务。特别强调在保留学生个人思考的前提下，帮助优化论文结构、规范格式，解决"内容与课程脱节""引用不规范"等常见问题，实现高效产出符合学术规范的
毕业季AI论文写作工具测评：虎贲等考AI以学术合规性脱颖而出 摘要：针对市面上AI论文写作工具良莠不齐的问题，专业测评发现多数工具存在文献造假、数据虚构等学术合规问题。虎贲等考AI凭借四大核心优势成为唯一满分工具：1）选题阶段提供学术热点三维评估；2）写作环节对接权威数据库确保文献真实可查；3）内置国家统计局等官方数据源；4）实现查重降重与格式排版一体化。实测显示，该工具能帮助用户20天内完成从选
**摘要：**毕业季来临，虎贲等考AI智能写作平台（https://www.aihbdk.com/）凭借全流程论文辅助功能脱颖而出。从选题推荐、文献综述到正文创作，该工具提供学科专属方案，确保选题创新可行，文献真实可查，正文原创达标且支持数据图表生成。此外，它还覆盖开题到答辩全流程，包括查重、降重及答辩PPT制作，操作简单高效。实测显示，其生成的论文查重率低，符合学术规范，是毕业生应对论文难题的实
开题报告是学术研究的第一道门槛，但选题创新不足、框架逻辑混乱、技术路线模糊、文献引用不规范等问题常导致反复修改。虎贲等考AI平台推出智能开题报告功能，通过选题创新分析、结构化框架生成、可视化技术路线绘制和文献规范检测四大核心优势，帮助用户1小时内完成合格开题报告。该平台支持全学科适配，针对不同学历需求定制解决方案，已帮助多名学生从"多次驳回"到"一次通过"，
摘要：传统问卷设计常因理论缺失、诱导性提问、信效度不足等问题导致数据失效。虎贲等考AI问卷设计功能通过智能匹配成熟量表（自动标注来源及信效度）、优化提问逻辑、预判样本量与信效度、多格式导出等全流程科学设计，实现1小时产出学术级问卷，并支持后续数据分析无缝衔接。该工具解决了传统方法耗时低效、规范性差的痛点，尤其适合零基础研究者快速生成可直接用于论文分析的可靠问卷。（149字）
《自然》期刊统计显示，78%论文因非研究问题被拒稿，其中53%为结构性缺陷。虎贲等考AI平台以"审稿人视角"重构写作逻辑，通过四大核心功能提升投稿成功率：1）期刊画像匹配精准选题；2）对接权威数据库确保文献数据真实；3）2000+期刊模板自动校准格式；4）全流程支持从初稿到答辩。某高校教师使用后，投稿效率提升6倍，3个月即见刊。该平台通过规避选题偏离、格式错误等常见问题，显著提
全流程覆盖：从选题开题、文献综述、论文撰写，到查重降重、答辩准备，甚至问卷设计、数据分析，一站式解决学术写作所有核心需求，无需切换工具；素材真实可溯：所有文献、数据均来自权威数据库，支持溯源验证，杜绝 “虚构引用、数据造假”，保障学术诚信；多学科适配：深度贴合文、理、工、医、经管等多学科写作需求，按学科定制内容生成逻辑与专业表述，专业度拉满；安全易用：银行级数据加密保障隐私，极简操作流程（登录官网
毕业季AI论文工具实测：5款热门工具大PK 针对毕业生关注的AI写论文工具选择问题，实测对比了虎贲等考AI、ChatGPT-4o等5款热门工具。结果显示：多数工具存在文献虚构或功能割裂问题，仅虎贲等考AI实现"真实文献+专业内容+全流程覆盖"的闭环服务。其直连知网等权威数据库，支持自动生成规范图表、公式及查重降重，30分钟可完成符合高校要求的初稿。其他工具各有局限：ChatGP
DeepSeek-OCR2证明了即便是3B的小模型，只要「视觉逻辑」对路，也能吊打大模型。谷歌则试图用「代码执行」来降维打击：你视觉再好也是「看」，我能写代码验证才是「真懂」。这场仗，本质上是谁能重新定义「机器视觉」——是极致的感知，还是全能的交互？不管是不是「应激反应」，这场神仙打架，最后爽的还是我们程序员。
本文探讨了视频创作与AI特效生成领域的关键技术，聚焦于Seedance视频生成模型、WebGL渲染、实时音视频处理、智能字幕生成以及多轨道编辑技术。这些技术共同构筑了现代视频制作的核心框架，帮助创作者从概念到成品实现高效转型。文章首先介绍视频创作的演进背景，然后阐述技术方案和整体流程。随后，通过核心内容解析深入剖析各模块的原理与应用，提供实践代码示例以供落地。本文旨在为技术从业者和内容创作者提供详
计算机视觉
——计算机视觉
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DAMO开发者矩阵
2048 AI社区
昇腾开源生态专区
