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人工智能正在从云端走向边缘,重塑传统农业的面貌。然而,“云端太远,田间太近”,在真实的农业场景中,网络不稳与算力受限成为了 AI 落地的最大阻碍。如何在无网、低功耗的边缘端设备上,实现高精度、实时的病虫害识别?本文将以。

很高兴,收到了一份新款 OrangePi AIpro 开发板,这是香橙派第一次与华为昇腾合作,使用昇腾系列 AI 处理器来设计这款高性价比的 AI 开发板。这块开发板不仅性能强大,还支持丰富的硬件接口,为AI开发者提供了一个理想的实验平台。作为一名会点AI的软件工程师,我迫不及待地想要尝试这款设备,将其应用到实际项目中。*^____^*OrangePi AIpro 拥有8-12 TOPS(每秒万亿

在当前人工智能产业从“大模型训练”向“全场景推理”扩张的浪潮中,我们面临着一个典型的“剪刀差”:一方面是 AI 芯片(NPU)的理论峰值算力(FLOPS)不断刷新纪录,另一方面是真实业务中应用落地的实际性能往往大打折扣。阻碍算力变现的核心矛盾,往往不在于硬件本身,而在于软件栈的厚度。传统的通用计算架构(如 CPU)无法满足神经网络的大规模并行计算需求,而专用架构(DSA)虽然性能强劲,却往往因为开

视频剪辑是将原始视频的某个部分截取出来,或将多个片段组合成新的视频。这项技术广泛用于视频编辑、电影制作、视频剪报等领域。通常,视频剪辑需要处理视频的开始时间、结束时间、帧率等技术细节,而 FFmpeg 提供了一个高效的解决方案。这条命令是剪辑视频的基础操作,使用-ss-t和-c copy参数即可实现高效的视频剪辑。FFmpeg 是一个功能强大的工具,能够高效地处理视频剪辑、拼接等操作。通过使用-s

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目标检测就像是在寻找隐藏的宝藏。想象一下,你在一个巨大的图画里,里面藏着无数的物体,而你的任务是迅速找到其中的几样,比如说,一只流浪的小猫和一辆红色的小轿车。目标检测就是让计算机“眼明手快”,准确找出这些目标,甚至告诉你“喵,那个小猫正躲在花丛里!在目标检测的世界里,YOLO(You Only Look Once)就像是一位“侦探界的快枪手”。它不像某些方法那样耐心地逐步扫描整个图像,而是一次性快

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