用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集

总而言之，Roboflow是一种非常有用的工具，它提供了一种简单的方式来调整训练数据，使其能够更好地适应YOLOv8的要求，帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据，需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片，做成新的文件夹，图片大小和格式保持与之前的数据集图片一致，这里我们将新的图片文件夹命名为“images”，并放进仓库主路径中。的最新版本，相较于之前的版本，YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体，以及更准确地分类它们。

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【语义分割】1、语义分割超详细介绍

图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务，在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务，需要给每个像素进行分类，所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-based 方法。encoder：输入图像→resize到特定大小→输入 backbone→得到特征图可选：decode_head[0]：特征图→FCN→类别特征图→求带权重的 loss（权重0.4）

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【周末闲谈】AI作图，你真的了解它吗？

事实上当我们在网络中搜索AI绘画会发现，关于AI绘画的软件层出不穷，但我们关于AI绘画的起源与发展的文章却少之又少，难道它的诞生就真是顺应时代的发展吗？无可纷争的是AI绘画确实已经深入到了我们的生活之中，它给我们带来了便利的同时也带了新的问题，也许我们可以产生新的制度来规范它的发展，但我相信它的未来一定会比现在更加精彩，对创作者们来说也不必担心它的产生会带来地位的动摇，人类艺术作品反映的特定历史背景和文化语境，蕴含的丰富情感、审美价值和深刻意义，是AI绘画难以企及的。

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智能优化算法：白鲸优化算法-附代码

白鲸优化算法([Beluga whale optimization，BWO)是由是由 Changting Zhong 等于2022 年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于白鲸的群体觅食行为。

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微软提出AIGC新“玩法”，图灵奖得主Yoshua Bengio也来了！

在AIGC取得举世瞩目成就的背后，基于大模型、多模态的研究范式也在不断地推陈出新。微软研究院作为这一研究领域的佼佼者，与图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio一起提出了AIGC新范式——Regeneration Learning。这一新范式究竟会带来哪些创新变革？本文作者将带来他的深度解读。作者 |谭旭AIGC（AI-Generated Content）在近年来受到了广泛关注...

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网络安全 -- 常见的攻击方式和防守

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关于ECC-Elgamal同态加密

建议有一点基础的小伙伴看看，当然你不懂也可以提出来

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【区块链-智能合约工程师】第四篇：Truffle框架安装和介绍（Windows）

Truffle 是目前最流行的以太坊 DApp 开发框架，（按照官网说法）是一个世界级的开发环境和测试框架，也是所有使用了 EVM 的区块链的资产管理通道，它基于 JavaScript，致力于让以太坊上的开发变得简单。内置的智能合约编译，链接，部署和二进制文件的管理。合约自动测试，方便快速开发。脚本化的、可扩展的部署与发布框架。可部署到任意数量公网或私网的网络环境管理功能使用 EthPM 和 NPM 提供的包管理，使用 ERC190 标准。

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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