DeepSeek团队提出了一种创新的多模态推理框架“用视觉基元思考”（Thinking with Visual Primitives），通过将点和边界框作为最小思维单元嵌入推理过程，解决传统多模态大模型（MLLMs）在空间推理任务中的指代鸿沟问题。该模型基于高效的DeepSeek-V4-Flash架构，结合自研DeepSeek-ViT，实现了7056倍的视觉令牌压缩，显著提升了推理效率。

DeepSeek团队提出了一种创新的多模态推理框架“用视觉基元思考”（Thinking with Visual Primitives），通过将点和边界框作为最小思维单元嵌入推理过程，解决传统多模态大模型（MLLMs）在空间推理任务中的指代鸿沟问题。该模型基于高效的DeepSeek-V4-Flash架构，结合自研DeepSeek-ViT，实现了7056倍的视觉令牌压缩，显著提升了推理效率。

本文介绍图像匹配的基本原理与实现方法，包括匹配流程、基于相关性的匹配与基于形状的匹配，并通过示例展示模型创建与目标搜索过程。同时结合图像匹配助手，说明可视化建模与参数优化方法，实现从目标提取到目标识别的过渡，为实际工程应用提供基础。

本文围绕轮廓分析与几何特征，介绍了轮廓基本属性、几何描述方法及直线、圆、矩形拟合等内容，并通过综合示例展示了轮廓提取、筛选与拟合的完整流程。通过将离散轮廓转化为几何模型，实现了从边界表示到结构分析的过渡，为后续测量与目标识别提供基础。

DeepSeek-V4 系列推出两款高效混合专家（MoE）模型：DeepSeek-V4-Pro 和DeepSeek-V4-Flash，均支持百万token上下文。本文详细翻译 DeepSeek-V4 技术报告。

DeepSeek-V4 系列推出两款高效混合专家（MoE）模型：DeepSeek-V4-Pro 和DeepSeek-V4-Flash，均支持百万token上下文。本文详细翻译 DeepSeek-V4 技术报告。

论文 “基于深度学习的 ROP 严重程度筛查的可解释系统”，旨在通过模拟临床筛查过程，开发一种可解释的AI系统，以确定ROP的严重程度。根据临床指南，整合分期、区域和“加号病变”的存在情况，推导出ROP的严重程度，通过病变类型提供分期信息，通过病变位置提供区域信息，并通过“加号病变”分类模型判断是否存在“加号病变”。

针对数学建模美赛 2025年 A题（楼梯的磨损模式）进行分析，每天不断更新。建立楼梯使用频率模型、方向偏好模型、同时使用人数模型。

智能家居系统与产品的交互方式，早已从物理按键、遥控操作发展为以触摸面板+手机APP作为主要的交互方式，并已经实现了语音交互、生物识别等新技术的导入，未来可能会流行基于视觉的交互方式、基于机器学习的无感交互方式。融合这些交互方式的多模态智能交互，将满足用户对不同环境和场景的使用需求，极大提升用户体验。......

U-Net是一种用于医学图像分割的U型卷积神经网络。其核心创新在于对称的编码器-解码器结构，通过跳跃连接保留空间信息，实现精确分割。该网络在少量标注数据下表现优异，采用数据增强和加权损失函数提升性能。