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华中科技大学与清华大学联合团队在《Light: Science & Applications》发表突破性研究成果，开发出基于机械可调谐混合超表面（THCMs）的双模式激光雷达系统。该系统通过偏振控制实现扫描与闪光模式自由切换，扫描模式下视场达±35°、角分辨率0.3°，闪光模式支持快速全景成像。创新性提出先闪后扫自适应探测机制，有效平衡精度与效率，在自动驾驶、AR、工业检测等领域具有重要应
通过将原始输入转化为固定维度的高维向量以捕捉语义信息，Embedding（嵌入）模型在构建 RAG、推荐系统，甚至自动驾驶模型训练中都发挥着极为关键的作用。近年来，OpenAI、Meta、Google、阿里、腾讯等科技巨头纷纷加大对 Embedding 模型研发的投入。以 OpenA I为例，其最新推出的 text-embedding-3-small 模型能够生成1536维向量，在保持高语义表达能
麻省理工学院（MIT）的研究团队近期提出一种创新方法，通过改进共形分类（Conformal Prediction）技术，显著缩小预测集规模并提升可信度，为医学影像乃至更多高风险领域的AI应用开辟了新路径。通过缩小预测集规模并增强结果可靠性，共形分类与TTA的结合不仅提升了医学诊断的效率，更为AI在自动驾驶、金融风控等领域的落地注入新动力。例如，在医学影像分类中，原本需要列出数十种可能性的预测集，可
AI大模型（Large AI Models）是指具有大量参数和复杂结构的人工智能模型。这些模型通常基于深度学习技术，能够处理大量数据并从中学习复杂的模式和关系。大模型的出现，极大地提升了AI在各个领域的表现能力。通过本文的介绍，相信你已经对AI大模型有了全面的了解。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶、医疗健康，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用场景。希望本文能够帮助你更好地理解和应
在人工智能的浪潮中，大模型已经成为技术创新和应用突破的核心。它们在语音识别、自动驾驶、个性化推荐等多个领域展现出巨大的潜力。但对于初学者来说，如何快速入门并掌握大模型的知识与技能，成为了一个迫切需要解决的问题。本文将为初学者提供一份精心挑选的大模型学习路线图和学习书籍，帮助你从零基础迈向大模型应用开发的大门。
以下是针对 工业检测、自动驾驶、在线推荐系统 等高实时性场景的 推理延迟 <10ms 的完整解决方案，涵盖模型优化、硬件选型、部署策略和性能调优细节
2024开放原子开发者大会暨首届开源技术学术大会于12月20日至21日在武汉成功举办，OpenLoong开源社区作为人形机器人领域开源的先锋单位之一，深度参与了此次大会。大会开幕式上，国家地方共建人形机器人创新中心的首席科学家江磊发表了主题演讲；21日下午，OpenLoong开源社区也成功举办了人形机器人分论坛。
本文将深入探讨人工智能与机器学习的基本概念，并通过实际案例分析其在医疗、金融、零售及自动驾驶等行业的应用，展示这项技术的巨大潜力与未来的广阔前景。早期的研究集中在逻辑推理和问题求解上，但随着计算机硬件的进步和算法的发展，人工智能的应用范围逐渐扩展。例如，机器学习模型可以通过分析患者的病史、基因组数据等信息，提前预测出某些疾病的风险，帮助医生制定个性化的预防和治疗方案。这种“买过此商品的人也购买了”
主供电与IO接口模块的作用是为整个主板提供稳定的电源输入，同时连接车辆其他系统的通讯接口。摄像头接口模块是自动驾驶系统的感知核心，负责接收和处理来自车辆周围摄像头的图像数据。然而，该模块的布局过于紧凑可能会影响维护和升级，尤其当整车采用下一代通信总线（如以太网代替CAN）时，会面临一定的适配难度。我将会以逐个模块的方式进行深入讲解，包括其设计目的、参数选择、布局考虑、系统设计逻辑，并提供优缺点分析
超声波模块（如HC-SR04）广泛应用于距离测量、避障系统、自动驾驶等嵌入式项目中。它能够通过发射超声波信号并接收反射波来计算物体的距离。本文将介绍如何使用单片机（如51系列单片机）驱动超声波模块，进行距离测量。
