近日，知名极客稚晖君在个人微博发文称自己将离职创业，开启一段新的旅程，“天才少年”将在机器人领域继续发光发热。
不久之前，有位对数码设备并不特别了解的朋友，让我给他推荐显示设备。他说自己的要求很简单，足够高清就行了。
很多设计师朋友跟我说，苏轼这首《和子由渑池怀旧》是对设计与审美的最高理解。好的设计，应该仅仅留下一点点痕迹，同时在简约的表象下...
人体跟踪、猫狗跟踪、语音交互（到杯子那里去，到垃圾桶那里去，把杯子推回来，建图后打乱桌面物品让车子恢复原样，播报摄像头的检测到...
本月初，马斯克在加州参加的一场活动中宣布：Neuralink计划在六个月内开始将其硬币大小的脑机传感器植入到人类患者脑内。Neuralink是一...
想要理解快速变化的科技行业，往往要锚定一些标杆型企业，它们的风吹草动，可能就是行业接下来的地动山摇。就像互联网绕不过BAT，手机行...
CSK6系列课程之《Zephyr设备树保姆级上手教程》上线咯！ 本次课程由聆思科技嵌入式专家虎哥讲解，通过本课程我们将会了解：
在第三节课中，我们学习了用目标检测YOLOv5算法训练一个车辆检测模型，并进行了基于数据为中心的鲁棒性优化。
我们在前面说过，会构建一个车辆检测+AI安全的算法功能，也在前面学习了解了车辆检测模型的训练测试以及部署。
今年10月31日，中国天宫空间站的第二个科学实验模块——梦天实验舱，搭载长征五号B遥四运载火箭发射升空。随着之后天实验舱成功与之前发射...
AI发展七十余年，每一技术性突破都将给人类未来开辟新一种可能性。而它与科学研究的深度融合，则会裂变出无数或无穷种可能性。
前面两节课，主要介绍了AI项目安全风险和AI安全技术的一些背景，及使用AidLux实现AI功能的方式。
1 目前AI项目存在的安全风险2 AI安全技术的扩展性讲解3 以数据为中心的鲁棒机器学习策略4 边缘设备软件AidLux的使用说明5 课堂内容总结
8-bits量化已被广泛应用于各种深度学习应用中的加速网络推理。有两种量化方法，基于训练的量化和训练后量化。基于训练的方法遭受繁琐的...
本次智慧交通训练营的课程，将会延续上一期智慧安防深入浅出、全程干货的特点，希望让每位开发者满载而归。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU...
自动驾驶，被看作人工智能技术落地最快、范围最广、引发商业效应最显著的场景之一。从人人好奇的无人车，到满大街司空见惯的无人配送，...
今天，各行各业都积极开展数字化变革，以云为底座开展数字化已成为行业共识。而更进一步观察会发现，大型政企作为数字化转型的先行者和...
前面已经用 [链接] 开源仓的范例资源，创建一个最基础的模型仓以便执行一些基础的用户端范例，现在就要带着读者为模型仓添加新的模型。
我们常常会在停车场周围四处行驶很多次来寻找一个停车位，如果我们的电话可以准确告诉我们最近的停车位在哪里，那是不是很方便！
