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YOLO是流行的目标检测算法，用在图像或视频中实时识别和定位多个对象。YOLO的主要特点是速度快且准确度较高，能够在实时场景下实现快速目标检测。YOLO是一种快速而准确的目标检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域，包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通等。

什么是RAG，有哪些RAG引擎

什么是RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索信息，并作为提示输入给大型语言模型，增强模型处理知识密集型任务的能力。RAG模型由Facebook AI Research团队于

大语言模型LLM工具——Ollama

Ollama 是支持本地运行大语言模型的工具(基于Go语言实现)，支持 Windows、Linux 和 MacOS 操作系统。Ollama 简化了下载、安装和与 LLM 交互的过程。通过简单的命令行，即可在本地机器启动和运行模型。Ollama 支持多种硬件配置，即使在没有高性能 GPU 的情况下，也

YOLO检测环境安装配置

YOLO学习手册YOLO [ˈjoʊloʊ]（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2016年提出。YOLO被广泛应用于计算机视觉领域，包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通、缺陷检测等。与传统的目标检测方法

谷歌发布最强AI大模型——真正多模态，30项性能得分超GPT-4

人工智能——机器学习方法

机器学习方法表征学习（Representation Learning）是一种机器学习方法，其目标是从原始数据中学习到更高层次的表示或特征，以便更好地表示数据的结构和信息。表征学习的核心思想是通过学习数据的表示，能够更好地理解和利用数据，提高机器学习算法的性能。深度学习（Deep Learning）

阿里通义千问语言大模型开源使用

阿里云开源通义千问(70亿参数模型)，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat。它可以跟人类进行交互，有非常强的文案创作能力，用于自然语言处理、对话系统、文本生成等任务。企业也可结合自身应用场景，训练适合自己的企业大模型

什么是IoT、IT、OT、CT

什么是IoT、IT、OT、CT IT（Information Technology 信息技术） CT （Communication Technology 通信技术） ICT（Information Communication Technology 信息、通信技术） OT（Operation Tech

虚拟现实技术——数字孪生

数字孪生（Digital Twin 数字双胞胎）是利用物理模型、传感器实时数据，在虚拟空间中集成仿真过程，从而反映对应的实体装备的全生命周期过程，为真实的物理世界搭建一个高度镜像化的数字世界。

Java使用OCR技术识别图形图像文本信息

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，利用文字识别技术将图像信息转化为文本信息。应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域，例如：自动识别身份证号码，将AI引入审核场景，与风控规则相结合，减少人为对图片的审核，大大提高审核效率