视觉模组是一种集成了图像传感器和辅助电子器件的模块，主要用于捕获和处理图像或视频数据。以下是对视觉模组的详细介绍：
作者：kiki
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AI概览通过人工智能技术对搜索结果进行智能总结，并提供由AI生成的答案。这使得用户无需点击每个搜索结果即可获得答案
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安全帽识别算法是计算机视觉领域的一个重要应用，它利用图像处理、机器学习或深度学习等技术，实现对图像或视频中人员是否佩戴安全帽的自动检测与识别。以下是对安全帽识别算法的详细解析：
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AI（人工智能）在医疗健康领域的应用非常广泛，涵盖了从疾病预防、诊断、治疗到康复的全过程，极大地提升了医疗服务的效率和质量。以下是AI在医疗健康领域的几个主要应用方向：
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多模态是指同时使用两种或多种感官进行信息交互的方式，在人工智能领域中，多模态技术则是指将不同类型的数据和信息进行融合，以实现更加准确、高效的人工智能应用。这些数据和信息可以来自不同的感官，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。
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类脑计算和类脑芯片是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向，它们旨在模拟生物大脑的信息处理方式和结构，以实现更高效、低功耗的计算模式。以下是对类脑计算和类脑芯片的详细解析：
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汽车音频DSP芯片是一种专门用于处理音频信号的微处理器，它能够将模拟音频信号转换为数字信号，并通过一系列复杂的算法对这些数字信号进行处理和优化，最终再转换回模拟信号输出。
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足式机器人是一种使用腿进行移动的机器人，其以动物为仿生对象，目的是依据工程技术和科学研究成果模拟动物的运动形式和复制动物的运动能力。足式机器人按照足数可分为单足、双足、四足、六足、八足等，不同类型的足式机器人具有各自的特点和应用领域。
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时序数据库（Time Series Database，简称TSDB）是一种专门用于存储、处理和查询时间序列数据的数据库系统。时间序列数据是指随时间不断产生的一系列数据，每个数据点都包含用于索引、聚合和采样的时间戳。以下是关于时序数据库的详细介绍：
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人工智能增强工具（AI Enhancement Tools）是指利用人工智能技术来增强人类工作、学习和生活效率的各类工具。这些工具通过模拟、延伸和扩展人类的智能，使我们在处理复杂任务时更加高效、准确。以下是一些主要的人工智能增强工具及其应用领域：
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数字孪生是充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。它是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
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腔镜手术机器人是指协助医生完成微创手术的一套医疗设备。医生通过控制台可以控制机器人的机械臂模拟人的双手进入患者体内进行手术，具有精细、滤抖等特点。它主要用于普外科、妇科、泌尿外科等复杂性的疾病手术中，能够显著提高手术的精准度和安全性。
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自然腔道手术机器人是一种先进的医疗设备，它能够通过人体的自然腔道（如口腔、鼻腔、阴道、肛门等）进入体内，进行诊断或手术操作。这种机器人技术显著减少了手术创伤，加快了术后恢复，并降低了感染风险，为患者带来了更多的治疗效益。
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AI Infra，即人工智能基础设施，是连接算力和应用的AI中间层基础设施。它涵盖了数据准备、模型训练、模型部署和应用整合等多个环节，是提供AI中间件所需要的底层基础设施的一部分。具体来说，AI Infra包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等底层技术设施，以及相关的软件、工具链和优化方法等。
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LLMOps，即Large Language Model Operations，是一套针对大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的实践和流程。它的目标是确保这些强大的AI模型能够高效、可扩展且安全地用于构建和运行实际应用程序，涵盖模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。LLMOps的崛起与基于LLM的应用开发和产品化过程中面临的特定挑战紧密相关，特别是在2022年12月发布的ChatGPT吸引了大量关注之后，基于LLM的应用如聊天机器人、写作助手、编程助手等开始广泛出现
作者：kiki
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AI边缘盒子，也称为边缘计算盒子或AI算法盒子，是一种集成了人工智能算法和数据处理能力的硬件设备。它可以在本地进行数据采集、预处理、分析和决策，而无需将所有数据传输到中心服务器进行处理，这种计算方式可以大大降低网络带宽需求，提高数据处理速度，同时保护用户隐私 。
作者：kiki
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小模型在人工智能领域中通常指的是参数数量相对较少、计算需求较低的模型。它们在资源受限的环境中表现出色，如移动设备、嵌入式系统等，能够快速进行训练和推理。小模型的优点包括体积小、部署灵活、成本低，适合实时性要求高的应用，如自动驾驶和即时翻译。然而，它们在处理复杂任务时可能精度不如大模型，且可能缺乏足够的泛化能力。
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本文介绍来自 Meta AI 的 LLaMa 模型，类似于 OPT，也是一种完全开源的大语言模型。LLaMa 的参数量级从 7B 到 65B 大小不等，是在数万亿个 token 上面训练得到。值得一提的是，LLaMa 虽然只使用公共的数据集，依然取得了强悍的性能。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
作者： 极市平台
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端侧大模型是人工智能领域的一个重要发展方向，它指的是在设备端（如智能手机、IoT设备、PC等）运行的大规模人工智能模型。这些模型相较于云端模型，具有成本效益高、能耗低、可靠性强、隐私保护好以及能够提供个性化服务等优势。端侧大模型能够在设备本地进行数据处理和推理，减少了对云端的依赖，从而降低了延迟，提高了响应速度，并增强了数据安全性。
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