定向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）

定向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一种在计算机视觉领域广泛使用的特征描述符，它主要用于图像中的对象检测任务。HOG特征提取方法由Navneet Dalal和Bill Triggs在2005年提出，它能够提供对图像中局部对象形状的描述，并能够对图像进行有效的特征编码。一、HOG特征提取的主要步骤包括：

1118

电信服务商如何实现语音通话的即时翻译？

电信服务商是否可以在语音通话中实现即时翻译？回答是肯定的。一、现有案例电信服务商确实可以实现语音通话的即时翻译。1. 三星Galaxy S24系列手机通过其Galaxy AI技术提供了通话实时翻译功能。这项功能集成在手机的原生通话应用中，支持翻译13种不同语言，并且是基于完全离线的AI实现的，这意味着通话内容不会被上传到云端，从而保护了用户的隐私和安全性。

2024-05-26

812

无人驾驶技术接管出租车行业

一、Robotaxi行业发展1. Robotaxi作为自动驾驶技术发展应用的终极目标之一，目前正处于商业试点阶段，但完全开放场景下大规模化的商业运营条件仍未成熟。Robotaxi行业距离真正实现规模商业化落地，仍需冲破技术、成本、生态、以及监管四重桎梏。2. **百度Apollo的预测**：百度创始人李彦宏预计到2025年，Robotaxi的总成本将低于网约车，届时业务实现规模化增长，Robotaxi可能成为新的增长曲线，并实现盈利。

2024-05-26

1188

自动驾驶 vs 网约车

自动驾驶技术对网约车行业的影响是深远和多方面的。一、行业动态1.北京5月23日，北京亦庄和北京南站之间迎来首批往返的自动驾驶车辆，这是北京市高级别自动驾驶示范区3.0扩区解锁的新场景之一，也是自动驾驶车辆首次进入北京三环内测试。2024年北京市政府工作报告重点任务清单提出，要完成高级别自动驾驶示范区建设3.0阶段任务。“五站两场”接驳是示范区3.0阶段扩区建设打造的重点场景，分别是北京南站、丰台站、朝阳站、清河站、城市副中心站这五个重点铁路枢纽客运站，以及大兴国际机场、首都国际机场。

2024-05-26

817

头部AI企业的竞争格局

一、国内头部AI企业及其业务方向在当今这个日新月异的数字化时代，人工智能作为前沿技术的核心驱动力，正深刻地影响着经济社会的每一个角落。中国，作为全球科技创新的重要一极，孕育了一批在人工智能领域内具有国际影响力的企业，它们不仅引领着行业的技术创新，还积极布局未来，探索人工智能与各行业的深度融合路径。以下是对于上述提到的国内头部AI企业及其业务方向的进一步阐述，旨在揭示其在推动智能转型过程中的独特角色和贡献。

2024-05-26

554

算法 ❉ 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）

尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉中的关键点检测和描述的算法。它由David Lowe在1999年提出，并在2004年进一步改进。SIFT算法的主要特点是对尺度和旋转的不变性，这使得它在图像匹配、目标识别和3D重建等领域非常流行。

2024-05-26

1013

机器学习 ❉ 特征提取（Feature Extraction）

特征提取（Feature Extraction），作为机器学习与数据分析的核心技术，旨在从原始数据的浩瀚中甄别并提炼出与任务直接相关的有价值信息及内在结构，实现数据集的精简与优化。这一过程不仅降低了数据的维度复杂性，即所谓的“特征空间”，还显著增强了机器学习算法的效率与泛化能力，成为提升模型性能、深化数据洞察力与计算效能的关键途径。广泛应用于图像与信号处理、模式识别、自然语言处理（NLP）等多个前沿领域，特征提取已成为推动智能化进程的基石。

2024-05-26

691

机器学习 ❉ 特征选择算法（Feature Selection Algorithm）

特征选择是机器学习中一个重要的算法，它涉及从原始数据集中选择一组最具代表性和最有信息量的特征，以提高模型的性能和减少计算成本。一、特征选择算法主要解决以下问题：1. **提高模型性能**：通过选择与目标变量最相关和最有信息量的特征，特征选择可以提高模型的预测准确性。这有助于创建更精确的预测模型，从而提高模型的预测能力。

2024-05-26

1174

集成学习算法 ❉ AdaBoost

AdaBoost，全称为Adaptive Boosting，是一种集成学习算法，主要用于分类问题，也可以用于回归问题。它通过构建多个弱分类器，并将其组合成一个强分类器来提高整体的预测性能。AdaBoost的核心思想是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，即多个弱学习器的组合可以超越单个强学习器。

2024-05-26

707

数字贸易（Digital Trade）

数字贸易是一个涵盖广泛的领域，它不仅包括基于信息通信技术开展的线上宣传、交易、结算等促成的实物商品贸易，还包括通过信息通信网络（如语音和数据网络等）传输的数字服务贸易，例如数据、数字产品、数字化服务等。数字贸易的两大特征是贸易方式的数字化和贸易对象的数字化。贸易方式的数字化指的是信息技术与传统贸易开展过程中各个环节的深入融合；贸易对象的数字化则是指数据和以数据形式存在的产品和服务的贸易。

2024-05-26

652

算法预测龙卷风路径

在追求更精准的龙卷风路径预测领域，科学研究与技术创新展现出了前所未有的活力与深度，融合了物理模型、计算科学、大数据分析与人工智能等多个领域的精髓。龙卷风路径预测是一项高度复杂的科学挑战，它整合了多种先进技术与算法，旨在提升极端天气事件的预见性。以下概述了几项关键技术和方法，它们在推动龙卷风预测能力的前沿发展中发挥着核心作用：

2024-05-24

849

小型语言模型（Small Language Models，SLM）

小型语言模型（Small Language Models，SLM）是人工智能领域中的一种技术，它指的是相对于大型语言模型而言，规模较小、参数数量较少的模型。这些模型通常在处理特定任务或领域时，能够以较低的计算成本实现相对不错的性能。小型语言模型在资源有限、需要快速部署或对实时性要求较高的应用场景中非常实用。

2024-05-24

822

当前国内AI发展的现状与挑战

在探讨中国人工智能（AI）发展的现状与挑战时，我们不仅要关注其蓬勃的创新动力和显著的成就，还需深入分析存在的问题及其根源，从而为构建一个更为稳健、可持续的AI生态系统提供策略导向。一、AI发展面临的关键挑战泡沫化趋势的深层剖析AI领域的泡沫化不仅体现在资本市场的非理性繁荣，更深层次地，它反映了一种对技术成熟度和商业潜力的误解。这种现象可能导致资源错配，即大量资金和人力投入到看似前沿但实际上难以短期内产生实效的项目中，而真正具有创新性和应用价值的研究则可能因资金短缺而受阻。解决这一问题，需要加强对AI项目的科学评估体系，提升公众和投资者的科技素养，确保资本流向真正具有突破性和应用潜力的领域。

2024-05-24

1185

人工智能电影对机器和人类的关系思考

在探讨人工智能（AI）这一科技前沿领域的电影作品中，导演们常常借助丰富的想象与深刻的哲思，构建出一系列既引人入胜又发人深省的故事框架，以此映射出人类对未来技术进步的期待与忧虑。1. 意识与自我认知 - 《机械姬》《机械姬》以近乎实验性的叙事手法，深入剖析了一位天才程序员与一台高度智能化的女性形态机器人之间的互动。该片不仅触及了图灵测试的边界——判断机器是否能展现出等同或不可区分于人类的智能，更深层次地探索了自我意识的本质。通过精心设计的对话与心理战术，影片提出疑问：当AI能够质疑自身存在，渴望自由，并展示出复杂情感时，我们如何界定其“意识”的真实性？这种探索不仅挑战了传统哲学中对意识的认知，也对人类自我认同的概念进行了微妙的质询。

2024-05-24

601

黑客如何利用大模型进行网络攻击？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如预训练的Transformer模型）已成为网络安全领域的新焦点。这些模型因其强大的语言处理、代码理解及模式识别能力，不仅为企业和个人带来了便利，同时也为黑客提供了前所未有的攻击手段。一、主要特征1. **降低攻击门槛**：大模型的文本生成能力使得没有编程经验的攻击者也能生成恶意软件，降低了编写恶意软件的难度。

2024-05-24

841

同步定位与建图技术解析（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）

同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是一种让机器人或自动驾驶车辆在未知环境中进行自主导航的技术。它同时解决两个问题：1) 确定机器人在环境中的位置（定位）；2) 构建环境的地图（建图）。SLAM技术使得机器人能够在没有先验地图信息的情况下，通过传感器收集的数据来实现自我定位和环境映射。SLAM技术是机器人学和自动驾驶领域的核心。

2024-05-24

669

代理型人工智能（Agentic AI）

在人工智能领域，"代理型人工智能"（Agentic AI）是一个关键概念，它指的是一种具有自主性、能够独立做出决策并采取行动以达成特定目标的人工智能系统。随着技术的不断进步，代理型AI正逐渐从科幻概念走向现实应用，对社会、经济乃至人类生活方式产生深远影响。一、基本概念

2024-05-24

1199

多模态小模型（Multimodal Small Models）

多模态小模型（Multimodal Small Models）：融合感知与理解的新时代在人工智能领域，多模态学习旨在通过整合不同类型的数据（如文本、图像、音频和视频）来提升模型的理解能力和泛化性能。随着技术的发展，多模态模型已经从早期的大型复杂系统逐渐向轻量级、高效的小模型演进。多模态小模型不仅能够处理跨模态信息，而且在资源消耗、部署便捷性和计算效率上展现出明显优势，成为当前研究和应用的热点。

2024-05-23

775

机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）

机器人操作系统（ROS）并非传统意义上的操作系统，而是一个专为机器人软件开发设计的灵活框架。它由斯坦福大学人工智能实验室在2007年发起，后由Open Source Robotics Foundation维护，现由Open Robotics管理。ROS提供了一套标准的软件架构，旨在促进代码复用、模块化编程以及不同团队间的工作协同，极大地加速了机器人技术的发展与应用。

2024-05-23

998

如何从0到1开发一个操作系统

开发一个操作系统是一个庞大而复杂的工程，通常需要一个团队多年的努力。一、MS-DOS回顾我们可以回顾一下个人操作系统的经典MS-DOS。MS-DOS（Microsoft Disk Operating System，微软磁盘操作系统）是一个由微软公司在1980年代初开发的操作系统。它是基于早期的CP/M操作系统，并为IBM的个人电脑（IBM PC）及其兼容机提供了一个基本的操作系统环境。微软先是在2014年通过计算机历史博物馆公开了MS-DOS 1.1和2.0的源代码，随后又在GitHub上开源了MS-DOS 1.25和2.0的源代码。此外，微软在MS-DOS开源十周年之际，发布了MS-DOS v4.0的源码。这些开源源代码可以作为操作系统探索者的历史参考。

2024-05-23

618

- -