视频智能分析已渗透到生活生产中的方方面面。从生活中的刷脸支付、停车场的车牌识别、工厂园区的烟火识别、工地的工装安全帽识别到车间零部件智能检测，视频智能分析无处不在。简单来说，AI视频智能分析是通过人工智能技术处理和分析视频数据的方法。
动作行为识别是预测目标在当前时刻或一段时间内的状态。该技术广泛应用至动作识别、流程规范化识别以及视频分类等场景。如校园打架暴力检测、工厂工人操作流程规范性检测、摔倒行为检测等。此外还可用于视频分类。例如，抖音视频、快手视频、百度视频每天上传数以万计的长短视频，这些视频需要进行分类并赋予泛标签，从而进行视频推荐、广告推荐。因此，高效准确的视频理解至关重要。
从静态图像到动态视频，视频智能分析技术壁垒正在逐步被突破，而全视频时代正在加速到来，据统计，2022年我国安防摄像头出货量近5亿台，同时，以抖音为首的视频媒体平台每天产生数以千万的视频。海量视频中蕴藏巨大的智能分析需求。
哈喽大家好最近有不少小伙伴都在问我，如何在本地部署DeepSeek今天就来和大家分享一下我的经验，希望能帮到有需要的朋友见字欢喜~👇先上效果图👇DeepSeek是一家中国人工智能公司，总部位于浙江省杭州市。该公司成立于2023年7月17日，创始人兼首席执行官为梁文峰。DeepSeek的首个产品是一款开源的大型语言模型（LLM），名为DeepSeek-R1。该模型在性能上与OpenAI的GPT-
只需三步，本地打造自己的AI个人专属知识库
DeepSeek系列通过技术创新与开源策略，覆盖了从大规模推理模型到轻量级蒸馏模型的多样化需求。微调R1时需结合硬件能力选择合适模型规模，并采用强化学习或监督微调方法，辅以优化工具降低部署成本。其应用场景广泛，包括教育、编程、多模态分析等，展现了国产AI模型在复杂任务中的竞争力。
Super2Brain-Extension强大的浏览器开源插件，支持deepseek r1直接以侧边栏的形式和页面进行交互。
今天给大家聊聊DeepSeek 究竟有哪些强大的模型？这些模型又适用于哪些具体的场景呢？希望对大家了解 DeepSeek 大模型提供一些参考。DeepSeek 拥有一系列功能强大的模型，每一款都独具特色，在不同的领域发挥着重要作用。其中，DeepSeek-R1 是推理能力的佼佼者，它在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上表现出色，性能直逼 OpenAI 的 o1 模型。通过强化学习训练，它的推理过
刚刚，AI大牛吴恩达官宣创业公司新成果——（Agent目标检测）。无需标注训练数据，模型就能在图片中定位指定物体。举个栗子，在一张长满草莓的图片中，提示词为“未成熟的草莓”，AI模型立马分分钟帮你找出。据吴恩达介绍，以前视觉AI要想识别物体，需要在大量标注数据上训练，而现在AI只需瞥一眼图片，短暂思考后（当前约20~30s）就能立刻输出正确内容。而的方法也令一众网友感到兴奋，未来应用潜力巨大。目前
不过一个比较常见的观点是，AI智能体是一个更加先进的AI工具，它能够感知周围环境，模拟人类思考与工作，可以独立做出决策，执行步骤繁多且复杂的特定任务。而且能够从反馈中进行学习，同时还可以和其他的软件或者是AI工具进行连接和交互。就像是职场工作当中，
你不明白的大模型Agent代理，为什么会是这样的？Agent——俗称智能体，是基于大模型开发的一个具有自主规划和逻辑推理能力的智能代理。说到Agent，可能很多人看的都是网上的一些概念和理论，事实上对Agent并没有一个直观的理解，那么到底什么是Agent呢？它和大模型以及各种应用之间有什么关系？Agent与大模型和应用的关系在之前的文章中曾经提到过，如果把大模型技术与人做对比，那么大模型就是人的
在金融行业的数字化浪潮中，AI Agent 的落地实践正掀起一场深刻的变革，重塑着金融业务的各个环节，为金融机构和客户带来前所未有的价值。
现有的多模态的模态大多对于视频理解的任务能力有限，主要局限于模型对于上下文的记忆能力有限。使用agent的方法，可以在不进行大量的训练和后续工程的情况下，获得更好的表现。从文章的内容来看，前半部分信息量比较大，后面的内容较少。不过，还是可以体会到文章一开始需要去构建记忆的实现花了很多功夫，当然从结果来看是比较直接的。agent在现在很大程度和多模态联系在一起，比较值得关注。从本文来看，进行agen
本文分析了YOLO作为主流目标检测模型在不同垂直领域的改进，展示了多篇关于YOLO改进的会议论文，篇幅一般控制在9-13页，结构灵活，尽管没有统一的格式要求。文章总结了8篇论文的结构和参考文献情况，C会论文参考文献主要引用了其他会议论文、期刊论文和arXiv预印本，没有死板要求。
本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对车辆目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的车辆目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取车辆目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测
针对雷达检测参数依赖人工调整、自动化不足的问题，提出结合。
论文提出了一种全新的视觉强化微调方法，通过利用 LVLM 生成包含推理过程的多组候选答案，再结合规则化的可验证奖励（例如 IoU 奖励和分类准确率奖励），并采用 GRPO 算法进行策略优化，有效提升了模型在少样本条件下的视觉感知与推理能力。实验结果表明，该方法在细粒度分类、少样本目标检测、推理接地及开放词汇目标检测任务上均超越传统的监督微调方法，展示了其在多模态任务上的广阔应用前景。
目前主流的跟踪方法是基于transformer，而主要方向是1.language-vision tracking 2.人体姿态变化的跟踪3.3d目标跟踪 4.轻量化网络用于无人机端 5.无监督学习＋transformer 6.基于diffusion的目标跟踪 7.大模型辅助sot。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实
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