本文分享了一个用于道路缺陷检测的深度学习数据集，包含6000张高分辨率图像，涵盖8类常见道路缺陷（裂缝、井盖、坑洼等）。数据集采用YOLO格式标注，已划分为训练集(70%)、验证集(20%)和测试集(10%)，覆盖多种道路类型和天气条件。数据采集遵循多场景、多缺陷类型原则，经过严格的质量控制和标注验证流程。该数据集可直接用于目标检测模型的训练与评估，为道路巡检智能化提供数据支持。下载链接：http

恶性疟原虫显微镜图像数据集分享 摘要：本文分享了一个针对恶性疟原虫检测的高质量显微镜图像数据集，包含2700张标注图像（YOLO格式），已划分为训练集、验证集和测试集。该数据集具有以下特点：1）专注恶性疟原虫单一类别检测；2）涵盖不同放大倍数、染色条件和感染阶段的多样图像；3）专业医学标注确保准确性。适用于目标检测模型训练、医学AI研究、临床辅助诊断等场景。数据集可通过百度网盘获取（链接：http

本数据集收录了来自中药材识别实际场景中的100个类别图像，总计9200张高质量样本图。这些图像已按照train/val分组格式进行整理，适用于主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、YOLO等）的训练与验证流程。图像分辨率清晰，涵盖了不同拍摄角度、光照条件和背景下的实物图像，既体现了真实场景的复杂性，又保证了语义的代表性。中药文化源远流长，是中华民族的瑰宝。随着人工智能技术的不断

本文深入分析了CANN生态中的Infrastructure基础设施组件。作为CANN生态的基石，Infrastructure通过构建系统、测试框架、文档生成和CI/CD四大核心功能，为整个生态提供了全面的技术支撑。文章详细阐述了其分层架构设计、各功能模块的具体实现方式，以及与其他CANN组件的深度集成关系。通过实际应用案例展示了Infrastructure在提升构建效率(减少60%构建时间)和测试

CANN Ops-Search搜索算法算子库为搜索任务提供高效计算单元支持。该库采用分层架构设计，包含索引构建、查询处理、相关性计算和结果排序四大核心模块。索引构建支持倒排索引、向量索引和图索引等多种类型；查询处理实现查询解析、扩展和重写功能；相关性计算涵盖TF-IDF、BM25和向量相似度等算法；结果排序提供多样化排序策略。通过与其他CANN组件的深度集成，Ops-Search已成功应用于文本搜

Ops-Recommendation是CANN提供的推荐系统算子库，通过高效实现各类推荐算子，为推荐任务提供基础计算单元支持。该库采用分层架构设计，包含特征工程、模型训练、在线推理和离线评估四大核心模块，覆盖特征交叉、损失计算、召回排序等关键环节。与CANN生态深度集成，Ops-Recommendation已成功应用于电商、内容、广告等推荐场景，通过优化的算法实现和硬件适配，显著提升了推荐系统的计

Ops-NLP是CANN提供的自然语言处理算子库，通过分层架构设计实现了文本处理的高效实现。该库包含文本预处理、特征提取、序列建模和文本生成四大核心模块，支持分词、编码、注意力计算、RNN/LSTM等多种算子。Ops-NLP深度集成于CANN生态，提供优化API接口，在BERT等模型应用中实现了3倍以上的性能提升。通过合理的算法选择和算子组合，该库为文本分类、机器翻译等NLP任务提供了高效解决方案

在计算机视觉任务中，图像处理算子是基础的计算单元。从图像预处理到特征提取，从目标检测到图像分割，图像处理算子的性能直接决定了视觉任务的执行效率。Ops-CV作为CANN提供的图像处理算子库，实现了各种图像处理算子的高效实现。本文将深入分析Ops-CV的技术架构、核心算子实现以及在计算机视觉任务中的高效实现。

本文介绍了CANN OAM-Tools故障定位工具在AI模型调试与问题排查中的应用。该工具通过故障检测、分析、诊断和恢复四个维度构建了完整的定位体系，支持运行时检测、静态分析、日志分析等多种技术。文章详细解析了OAM-Tools的分层架构设计、核心故障定位机制及其与CANN生态的深度集成，展示了该工具在模型调试、性能调优等场景中的实际应用价值，能显著提升故障定位和恢复效率。

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