“AI率检测结果为40%，超过学校规定的30%阈值，请修改后重新提交！” 最近大家都在赶论文，好不容易用ChatGPT、文心一言写完，一提交查AIGC，瞬间天塌了。2025年，知网、万方、维普等平台的AIGC检测系…

一、项目介绍 本文提出了一种基于深度学习目标检测模型YOLOv11的晶圆体缺陷检测系统，旨在实现高效、精准的晶圆制造缺陷分类与定位。该系统针对9类典型晶圆缺陷（Center、Donut、Edge-Loc、Edge-Ring、Loc、Near-full、None、Random、Scratch&#xff09…

一、项目介绍 本文基于深度学习目标检测算法YOLOv11，设计并实现了一套传送带缺陷识别检测系统。系统针对传送带表面常见的四类缺陷（堵塞、裂缝、异物、孔洞）进行自动化检测，采用改进的YOLOv11模型，结合1860张训练图像…

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Docker构建个性化PyTorch镜像：从开发到部署的工程实践 在AI项目落地过程中，最让人头疼的往往不是模型设计本身，而是“环境配置”这个看似简单却暗藏陷阱的环节。你是否经历过这样的场景：本地训练好的模型换到服务器上跑不起来&am…

概述 Amazon Aurora DSQL 是一种无服务器、分布式 SQL 数据库，专为需要高可用性和强一致性的应用程序设计。本文详细介绍如何规划和管理多个 DSQL 集群，实现环境隔离、权限管控和运维自动化。 集群架构规划 环境划分策略 环境 集群名称 用途 数据敏感度 开发 dsql_dev 开发…

一、项目介绍 本文基于YOLOv12深度学习算法，设计并实现了一种高效的传送带缺陷识别检测系统。系统针对传送带表面常见的四类缺陷（堵塞、裂缝、异物、孔洞）进行自动化检测，通过构建包含1860张训练图像、318张验证图像和167张测试图…

4.2 安全基石（下）：Checkpointing机制详解，获得让AI"时光倒流"的超能力 引言 在AI原生开发中，AI可能会执行一些不可逆的操作，比如删除文件、修改重要配置等。如果这些操作出现问题，如何快速恢复？Checkpointing机制就是答案。 Checkpointing允许你在关键操作…