登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在隧道内部署轨道行走机器人，在接触网部署爬行机器人，实现7x24小时自动巡检，识别裂缝、异物、部件松脱等。：高峰运力提升15%以上，平峰能耗降低；，关联故障知识库、维修规程、备件库存，并推荐最佳维修时间窗口（如利用夜间回库时间）。，并模拟展示方案实施后未来30-60分钟的网络状态，让调度员“预见未来”。将照明、通风、空调、电扶梯、导向屏等所有机电设备接入统一物联网平台。：所有影像数据实时回传，AI
本项目基于先进的YOLOv8深度学习算法，开发了一套高精度的工地运输车智能识别检测系统，专门用于识别和分类施工现场常见的三种运输车辆：挖掘机（EXCAVATORS）、自卸卡车（dump truck）和轮式装载机（wheel loader）。系统在包含2,244张训练图像、267张验证图像和144张测试图像的专用数据集上进行训练和优化，实现了在复杂工地环境下的高准确率目标检测。
本文是基于单片机的Nb-IoT技术的图书馆座位智能管理系统，选择STM32F103C8T6为主控芯片，通过使用红外检测模块作为输入部分，实现对座位使用信息的采集。通过使用LCD1602作为输出部分，实现对座位被预约情况的输出，再通过SIM7000Nb-IoT模块将输入部分得到的座位使用和预约数据进行上传，为了便于查看座位端的数据，本设计将数据上传至Tlink物联网平台，通过界面可查看座位使用情况并
本文基于YOLOv10/v8/v5的深度学习框架，通过9085张苹果叶片的相关图片，训练了可进行苹果叶片疾病目标检测的模型,可以分别检测9种类别： ['链格孢叶斑病 ', '棕色斑点', '蛙眼叶斑', '灰色斑点', '健康', '马赛克','白粉病', '锈', '结疤']，同时全面对比分析# YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO5这3种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署Qwen3-ASR语音识别镜像，实现智能电视的语音搜索与控制功能。用户可通过自然语音指令快速搜索影视内容、调节音量及控制智能家居设备，大幅提升交互便捷性与用户体验。
本文介绍了一种基于YOLOv8/YOLOv10深度学习模型的桥梁缺陷检测识别系统。该系统针对传统人工检测效率低、主观性强、安全性差等问题，通过智能装备采集数据，结合深度学习算法实现8类桥梁缺陷（如腐蚀、裂缝等）的自动识别与量化分析。系统支持图片、视频及实时摄像头检测，检测准确率达95%，效率较人工提升5-10倍。应用场景涵盖定期巡检、危桥专项检测、大型桥梁实时监测等，可有效保障桥梁运营安全，降低3
【完整源码+数据集+部署教程】水下塑料垃圾分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-C2f-RFAConv＆yolov8-seg-p2等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示
介绍了显卡GPU整体的概念，以及NVidia显卡的选择依据，型号的差别
按需付费，灵活变通：云服务的最大优势就是弹性。训练时开高配机器，全力跑；推理时换成低配机器，甚至使用无服务器（Serverless）GPU 服务，按请求量付费。千万不要让一台高配服务器 24 小时闲着。活用 Spot Instance（抢占式实例）：对于容错性高的训练任务（比如你可以随时从头开始），一定要用抢占式实例！价格可能只有按需实例的 30%-50%，能省下一大笔钱。我的很多非关键模型训练都
本文提出了一种基于改进YOLOv11-LSCD算法的树脂应用质量检测与分类系统。该系统通过引入LSCD（轻量级空间通道双重注意力）模块，显著提升了树脂制品缺陷检测的准确率。研究构建了包含5000张样本的专业数据集，涵盖气泡、裂纹等多种缺陷类型，并采用数据增强技术提升模型泛化能力。实验结果表明，该系统在工业环境中实现了高效、准确的实时检测，为树脂制品质量控制提供了智能化解决方案。未来研究将聚焦于扩大
传统水下图像增强方法主要依赖于图像处理技术，旨在改善水下图像的视觉质量，克服水下环境带来的光照不均、颜色失真、对比度低和模糊等问题。这些方法通常分为三大类：基于物理模型的增强方法、基于图像处理的增强方法和基于深度学习的增强方法。基于物理模型的增强方法试图模拟水下图像形成的过程，通过物理模型来估计和补偿水体对光线的吸收和散射影响。这类方法需要知道水体的光学特性，如吸收系数和散射系数，以及光源和相机的
摘要：本研究提出一种基于深度学习的黑白图像自动着色方法，采用条件生成对抗网络（cGAN）架构，结合U-Net生成器和PatchGAN判别器。通过LAB色彩空间分离亮度与色彩信息，将着色问题转化为亮度通道到色彩通道的映射学习。系统包含完整的训练流程和推理接口，支持端到端的图像着色。实验表明，该方法能有效还原自然色彩，在历史档案修复、艺术创作等领域具有应用价值。研究验证了生成对抗网络在图像着色任务中的
无论是营造浪漫的约会氛围，还是打造安静的学习空间，智能家居系统都能迅速响应，通过灯光、音乐、温度等多方面的协同调节，为用户创造理想的场景。而且，智能家居系统的人机交互方式丰富多样，除了传统的手机 APP 控制，还支持语音控制、手势控制等，即使老人和儿童也能轻松操作，真正实现了家庭设备控制的全民化、便捷化。例如，在睡眠模式下，不仅能根据人体睡眠时的体温变化自动调整温度，还能降低空调运行噪音，在保证睡
通过对不同天线对计算得到的自相关函数（ACF）进行排列组合，创建出合成样本，就好像儿童坐在了不同的位置一样，从而帮助模型避免对特定座位位置的过拟合，提高其对不同天线配置的泛化能力。更重要的是，儿童和成人的动作、呼吸节奏是不一样的，ACF可以识别出这种差异。CSI 是无线信号在传输过程中受到环境影响后的状态信息，它包含了信号的幅度、相位和频率响应等信息，反映了信号从发射端到接收端的路径特性，在 Wi
随着智能设备的普及，用户对优质视听内容的需求日益增长。本文为您整理了一系列实用的应用资源，帮助您更好地享受数字生活。部分应用需要调整设备安全设置。下载前请确认文件来源可靠性。高级工具使用需具备相关知识。应用管理工具v1.4.8。一、视听内容应用资源。影视平台v3.2.2。影视盒子v1.5.6。建议定期更新应用版本。
本设计包含的系统为：智能门锁、安防报警、可视对讲、灯光、空调、电视、电动窗帘、背景音乐、家庭影院、视频监视、集中控制等。并且，以上所有系统都不是独立的，而是和其他系统相互联系，融合为一个统一的整体，并相互响应，做到真正意义上的智能。
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。......
在n1 、魔百盒q5盒子上，实现惠普p1008系列的网络共享 打印和airprint服务
1 绪论1.1研究背景与意义在当今医学领域，急性胰腺炎作为一种常见的急腹症，其发病率和死亡率均居高不下，给患者的生命健康带来了严重威胁。急性胰腺炎的发病机制复杂，临床表现多样，且病情进展迅速，往往需要在短时间内做出准确的诊断，以便及时采取有效的治疗措施。然而，传统的诊断方法主要依赖于医生的临床经验和影像学检查，存在主观性强、误诊率高等问题。因此，开发一种能够辅助医生进行快速、准确诊断的智能化系统，
擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
一、概要:随着5G技术的推广和数据量的急剧增长，运营商面临着数据分类与合规管理的巨大压力，尤其是在敏感数据的精准分类与新业务需求的快速适配方面。全知科技的“知源-AI数据分类分级系统”，该系统针对运营商在数据管理与合规方面的挑战，提供了一种基于AI大模型赋能的低成本、场景适配性强的解决方案。该方案通过深度学习和知识图谱技术，显著提高了数据分类的效率和准确性，确保了数据在全生命周期中的安全与合规。
