在当前高校论文写作中，AI生成内容的痕迹越来越明显，而查重率和AIGC率也成为学生必须面对的“隐形门槛”。无论是为了通过系统检测还是确保论文质量，如何有效降低AI痕迹、提升原创性，成为许多本科生关注的重点。随着AI降重工具的不…

AI元人文：对话“聚合四大科技，提高人类能力”（人机协作）——在NBIC会聚技术与意义守护之间岐金兰（独立研究，人机协作）2026年2月22日引言：两场对话的相遇2003年，美国国家科…

作为一名自动化专业的过来人，我深知毕业设计从选题到最终落地，中间有多少“坑”在等着我们。选题太虚、硬件不会连、协议看不懂、代码写出来跑不通……这些都是家常便饭。今天，我就结合自己的经验，梳理一条清晰、可落地的技术路径…

从零构建Chatbot AI智能体：核心架构与实战避坑指南 在AI应用遍地开花的今天，Chatbot（聊天机器人）早已不是新鲜事物。然而，从“能用”到“好用”，从简单的问答到真正理解用户意图、流畅进行多轮对话的智能体…

背景 记录一些开发过程中有用的最佳实践 开发涉及前后端功能的需求最佳实践 今天早上让AI开发给算子增加代码库依赖的功能，涉及前后端，实现完是下面的效果一开始让他自己按之前的设计文档前后端一块实现，实现完成后…

最近在指导几位同学的毕业设计时，发现大家虽然都能用YOLO跑出不错的结果，但一到实际部署或追求实时性时，就卡在了“慢”这个字上。训练一个模型动辄几十个小时，推理一帧图片要好几百毫秒，想在树莓派或者Jetson上跑起来…

背景痛点：实时语音聊天的技术挑战 实时语音聊天听起来简单，但要让用户体验到“实时”和“清晰”，背后需要克服一系列复杂的技术难题。这些挑战直接决定了应用的可用性和用户留存率。延迟（Latency）：这是最核…

**基于 TensorFlow-Slim 对 CIFAR-10 进行 Fine-tuning 的完整步骤 选择的模型是 TensorFlow Slim 中的 ResNet_v2_50（ImageNet 预训练），因为：结构成熟，迁移效果好 Slim 自带 checkpoint 易于替换最后一层一、整体…