摘要： Spatial Joy 2025全球AR&AI开发大赛由Rokid乐奇主办，奖金丰厚（AR赛道金奖20万元，总奖项54个），并提供硬核资源支持（开放全系列AR设备权限及算力平台）。赛事聚焦AR与AI融合，AI赛道考察空间认知协作能力，AR赛道强调解决现实空间问题。参赛门槛低，支持Unity/Unreal等工具，并有技术答疑和生态落地机会。无论新手还是资深开发者，均可通过赛事积累实战

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CANN 自定义算子、工业质检、多模态融合、昇腾 310B、Atlas 200I DK A2、边缘 AI 加速、轴承缺陷检测、MindStudio 7.0、硬件级优化

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本文结合 3 年 12 个昇腾项目经验，深度拆解 CANN ACL 资源调度的设备匹配、内存池化、任务优先级三大机制，提供可直接运行的多模型并发代码（含编译命令与详细注释），分享智慧安防项目从卡顿到优化的实战过程（附前后指标对比表），总结 10 个避坑指南，帮助开发者解锁昇腾芯片 50% 隐藏算力。

Java 大数据技术在智能体育赛事运动员体能监测与训练计划调整中发挥着关键作用。针对传统监测手段数据零散、分析滞后等问题，利用 Java 与蓝牙通信协议实现多源数据采集，通过 HDFS 和 HBase 构建高容错分布式存储体系。基于 Apache Flink 和 TensorFlow 搭建实时数据处理平台，结合 LSTM 网络进行疲劳预测分析，实现运动员体能状态的动态监测和科学评估，为个性化训练计

本文分享了CANN自定义算子在智能门禁和工业质检中的创新应用案例。通过DSL模式开发的多模态融合算子，将人脸识别与语音验证融合的门禁系统时延控制在130ms内，漏检率降至0.01%；在工业质检场景中，结合视觉和声学特征的自定义算子使轴承裂纹检测的漏检率从15%降至3%，端到端时延160ms满足产线要求。文章详细分析了两种开发模式的选择逻辑，并附MindStudio 7.0开发环境截图、DSL代码示

摘要： 本文探讨Java大数据技术在NLP对抗训练与鲁棒性提升中的应用。针对对抗攻击导致模型性能下降的问题，提出基于Java生态的解决方案：1）利用Apache Flink实现文本数据的高效清洗；2）通过Deeplearning4j框架构建文本生成对抗网络(GAN)生成对抗样本。文章通过代码实例展示了Flink流式数据过滤和GAN模型构建方法，为后续智慧交通等场景的NLP应用奠定鲁棒性基础，体现了

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