基于Rokid CXR-M和CXR-S SDK构建简易翻译助手 最近在研究一些AR相关的技术时，偶然接触到了Rokid的智能眼镜。看了它的开发文档后才发现，CXR-M和CXR-S分别负责移动端和眼镜端，而且官方提供了完整的Kotlin示例。作为一个Android开发者，我觉得这是一次很好的尝试机会，于是决定亲自动手，尝试做一个简易的实时翻译助手，顺便熟悉一下Rokid的SDK生态。 1. 引言
早期研究多依赖人工制定规则或启发式算法，虽然能在特定场景下发挥作用，但通用性和适应性不足。随着深度学习的兴起，研究者开始尝试利用卷积神经网络和目标检测模型进行版面分析，但现有方法大多针对现代印刷文档，难以应对古籍的复杂版式。
在复杂环境中，决策往往受到多种因素的影响。传统的决策支持系统（Decision Support System, DSS）依赖于专家经验和固定规则，难以应对动态变化的场景。随着人工智能（AI）的快速发展，基于AI Agent的智能决策支持系统逐渐成为提升决策效率与准确性的核心技术。
在数字化和移动办公快速发展的今天，远程控制软件已经从小众工具走向大众生活的方方面面。无论是企业 IT 管理员在异地维护服务器，还是普通用户远程协助父母操作电脑，亦或是学生在家访问实验室电脑完成作业，远程控制的需求几乎无处不在。特别是在 远程办公、在线教育、远程技术支持、跨区域协作 等场景中，它不仅提高了效率，更成为一种“刚需”型的生产力工具。
在人工智能和计算机视觉的快速发展中，火灾检测与火焰识别逐渐成为智慧城市、公共安全和智能监控的重要研究方向。一个高质量的数据集往往是推动相关研究的核心基础。本文将详细介绍一个火灾火焰识别数据集，该数据集共包含 2200 张图片，并已按照 训练集（train）、验证集（val）、测试集（test） 划分，同时配有对应的标注文件，方便研究者快速上手模型训练与评估。
源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程 项目摘要 本项目集成了 YOLOv8 藻类检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、视频、摄像头等多种输入方式的藻类细胞实时检测与识别功能。系统具备完整的训练、推理、部署流程，支持快速二次开发与迁移学习，适用于科研教学、水质监测、藻类分类等多个场景。 项目数据集
腾讯 iOA是什么？ 腾讯 iOA（Identity-Based Open Architecture）是腾讯推出的一套基于零信任理念的下一代企业安全解决方案。它的核心目标是帮助企业构建更安全、更灵活、更适应现代混合办公环境（远程办公、移动办公、多云环境等）的网络安全体系。 总结来说，腾讯 iOA 不是一个单一的产品，而是一个融合了零信任理念、身份安全、终端安全、网络安全的综合安全架构和解决方案。
@[toc]一、引言相信很多程序员和我一样之前很少关注AI技术带来的安全问题，可能更多的是关注技术本身的创新和应用，尤其是在提高工作效率、提升智能化程度等方面的潜力。往往沉浸于技术如何改变生活、优化流程、推动行业发展的讨论中，而忽视了AI技术的另一面——伪造和篡改的风险。好像从GPT问世以来，AI技术的发展更加迅猛了，现在的这些大模型智能体，极大地降低了图像、视频等数字内容的生成门槛，为信息传播与
随着人工智能领域的发展，AI Agent逐渐成为执行复杂任务的重要智能体。然而，单一模态输入（如仅使用文本或图像）限制了其对现实环境的理解能力。多模态信息融合，结合文本、图像、语音、视频等异构信息，能大幅提升Agent的感知、推理与决策水平。本文将探讨如何通过多模态信息融合优化AI Agent模型，并提供可复现的代码实战案例。
近年来，AI Agent（人工智能代理）已广泛应用于自然语言处理、推荐系统、金融决策、游戏博弈等领域。然而，在面临“跨领域任务”时，AI Agent往往面临数据稀缺、训练代价高、泛化能力差等问题。
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能制造成为现代工业的核心驱动力。传统制造系统在面对多任务、高频次和动态变化的调度需求时，往往效率低下。而基于AI Agent的多任务协作与调度机制为解决这一问题提供了全新思路。本文聚焦于面向智能制造场景中，如何通过AI Agent实现多任务协作调度，并引入强化学习方法进行算法优化。
随着人工智能技术的迅猛发展，AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的引入，使得智能体能够通过与环境的交互，自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制，并结合代码实战加以说明。
随着大型语言模型（LLM）与多模态模型的发展，AI Agent 不再只是独立的对话机器人，而成为可感知、可行动、可编排的智能执行体。将其有效地集成入企业级业务系统，是推动智能化办公、自动化处理和个性化服务的关键。 本文将系统性地探讨 AI Agent 如何与现有业务系统集成，涵盖工作流设计、系统架构、关键模块开发以及集成案例，并附带代码实现。
随着人工智能（AI）技术的发展，边缘计算与云计算的结合在多个领域中发挥着越来越重要的作用。特别是在人工智能物联网（AIoT）和医疗领域，边缘+云混合部署为数据处理、存储和分析提供了灵活的解决方案。本文将探讨边缘+云混合部署的架构设计，并在AIoT与医疗应用场景中进行深入分析，介绍其优势、挑战以及具体实现。
CI/CD与模型监控平台集成MLOps系统实现的全面路径随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在企业和各行业中的快速发展，如何高效地进行模型的开发、部署和持续监控，成为了一个亟待解决的问题。在这个背景下，MLOps（机器学习运维）应运而生，它融合了传统的DevOps理念与机器学习开发的特点，提供了一套完善的解决方案。本篇文章将探讨如何通过CI/CD与模型监控平台的结合，构建高效的MLOps系统
随着人工智能的不断进步，传统的深度学习方法在感知类任务（如图像识别、语音识别）上取得了重大突破，但却难以胜任需要高阶逻辑推理的任务。为了解决这个问题，“神经符号 AI（Neuro-Symbolic AI）”应运而生，它旨在融合神经网络的感知能力与符号推理系统的逻辑表达能力，从而打造更具智能、更可解释、更强泛化能力的AI系统。
通过实际Python代码演示，文章不仅揭示了Agentic AI在智能化协同任务执行中的强大潜力，也明确指出了未来发展方向，如引入长期记忆机制、引导式学习、RAG与LoRA集成等。
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化随着人工智能的发展，文本与图像等多模态数据的统一建模成为研究热点。统一多模态 Transformer（Unified Multimodal Transformer, UMT）正逐步展现其强大的泛化能力，尤其在图文检索、图像生成、图文问答等任务中展现卓越性能。本文将从原理、架构、实现细节到实验效果，深入解析一个简化版的统一多模态
从Web 2.0到Agentic Web：MCP对智能代理生态构建的推动作用引言在过去的几年里，互联网已从一个静态的信息展示平台逐渐转变为动态、智能的交互环境。传统的“Web 2.0”以用户生成内容为核心，而未来的互联网——即所谓的“Agentic Web”，则被设想为一个以自主智能代理（agents）为核心的互联网。这个新生态中的智能代理能够自动化地执行任务、提供个性化服务，甚至自行做出决策。在
基于MCP的一体化人工智能部署架构-从训练、调度到性能反馈的闭环系统设计（附代码）随着企业对自动化、智能化运维需求的不断提升，MCP（Model Control Pipeline） 正成为行业自动化流程中的关键技术组件。本文将以实际应用为基础，从部署、集成到监控的全过程，探讨 MCP 在工业制造、能源与物联网等领域的落地案例，并提供代码示例，展示如何构建一体化的 AI 控制与监控流程。一、什么是
基于强化学习的智能体自主决策在现代人工智能（AI）领域，智能体的互操作性是实现系统协同的关键要素。随着多个供应商提供不同的智能体产品，如何在复杂的生态系统中构建互操作性的基础设施变得尤为重要。本文将探讨如何构建一个支持多供应商智能体互操作性的生态体系，重点讨论多供应商环境中的MCP（Multi-Agent Collaborative Platform）架构，解决不同智能体之间的协作与资源共享问题。
摘要随着Web3技术的迅速发展，去中心化应用和智能体在各种领域的应用逐渐增多。MCP（Modularized Control Protocol，模块化控制协议）作为一种增强智能体执行能力的关键技术，为Web3场景中的智能体提供了更强的灵活性和可扩展性。本文将探讨如何利用MCP技术提升智能体在Web3场景中的执行能力，并通过实例代码展示其实现路径。一、引言Web3作为区块链技术的一个重要发展方向，致
USB‑C 式的工具联接：MCP 的模块化及通用标准探讨随着技术的进步，电子设备的接口标准逐渐向着更高效、更兼容的方向发展。USB-C 作为现代数据传输和电力供给的标准接口，已经在多个领域中得到了广泛应用。与此同时，MCP（Modular Connectivity Platform）作为一种新兴的模块化连接平台，正逐步改变我们对设备接口的认知。本文将深入探讨 USB-C 式的工具联接与 MCP 模
在云计算和多平台运维日益复杂的今天，传统命令行工具正面临前所未有的挑战。工程师不仅要记忆成百上千条操作命令，还需在不同平台之间切换终端、脚本、权限和语法，操作效率与安全性常常难以兼顾。尤其在多云环境、远程办公、跨部门协作频繁的背景下，这些“低效、碎片化、易出错”的传统运维方式，已经严重阻碍了 IT 团队的创新能力和响应速度。而就在这时，一款由合合信息推出的新型智能终端工具——Chaterm，正在悄
稀疏矩阵存储模型比较与在Python中的实现方法探讨随着数据科学、图计算与机器学习的迅猛发展，稀疏矩阵已成为大规模数据处理中不可或缺的一种数据结构。本文将系统地介绍稀疏矩阵的压缩存储方式，并结合代码实例，探讨其在高效运算中的应用策略。一、稀疏矩阵概述在实际工程和科研中，我们常会遇到这样一种矩阵：大多数元素为零，仅有极少数的非零元素。这种矩阵称为稀疏矩阵（Sparse Matrix）。若使用常规二维
大语言模型驱动下的推理智能：能力评估与未来挑战随着深度学习和大语言模型的发展，AI 推理正从“感知智能”迈向“认知智能”。推理能力，作为人类智能的核心特征之一，是通用人工智能（AGI）实现的关键。本篇文章将深入探讨当前AI推理的理论框架、技术突破，并以代码案例展示推理模型的实现雏形。一、AI推理的本质与挑战推理（Reasoning）是指基于已有知识，得出新结论的能力。在AI领域中，它不仅仅是简单的
基于生成式物理引擎的AI模型训练方法论一、引言随着人工智能技术在自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的快速推进，AI模型训练所需的高质量、多样性、低成本的训练数据需求愈发迫切。传统依赖真实物理世界的数据采集方式存在高成本、低效率、难以控制变量等问题。为此，生成式物理引擎（Generative Physics Engines）应运而生，作为虚拟世界的模拟器，能够在可控环境下生成符合物理规律的数据，极大提
随着人工智能的发展，具身智能（Embodied Intelligence）逐渐成为机器人研究中的一个核心议题。它强调智能体不仅应具备感知和决策能力，还需与物理环境互动，通过“身体”实现学习与适应。具身智能不仅推动了机器人技术的升级，也为现实世界中的复杂任务带来了更多可能性。本文将深入探讨具身智能与机器人技术融合的关键挑战与机遇，并通过代码示例展示如何在仿真环境中构建具身智能代理。一、什么是具身智能
AI Agent驱动下的金融智能化：技术实现与行业影响引言随着人工智能的发展，AI Agent（人工智能智能体）在多个行业迅速应用，尤其是在高度数据密集与决策复杂的金融行业。AI Agent作为一个具备自主感知、决策与行动能力的系统，正在推动金融从自动化向智能化跃升，涵盖投资顾问、风险评估、欺诈检测等多个场景。本文将围绕AI Agent在金融领域的核心技术实现进行讲解，并通过Python代码展示如
打造一个互动式心情日记页面在现代社会中，情绪管理已经成为了人们日常生活的一部分。无论是职场压力、家庭琐事，还是个人情感，我们都需要一个平台来表达、记录并管理自己的情绪。今天，我将带大家开发一个互动式心情日记页面，它不仅仅是一个简单的日记本，更是一个能够帮助你更好了解自己情绪的工具。我们的目标是构建一个网页应用，允许用户记录他们的心情，分析情绪，并通过互动贴纸和有趣的视觉效果进行表达。这不仅有助于情
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