创新力量，改变世界！亿图脑图助力高中生闪耀世界机器人大赛
一支中国高中生机器人团队凭借扎实的技术积累与不懈努力，在世界机器人科技挑战赛中斩获亚军。他们通过思维导图工具高效整理项目逻辑，展示了中国青少年在科技创新领域的卓越实力。
人工智能技术
阿里云机器学习平台PAI论文入选 SIGMOD 2023
阿里云机器学习平台PAI与北京大学团队合作的GoldMiner系统，通过分离数据预处理与模型训练流程，并利用自动计算图分析实现高效并行加速，显著提升了训练性能和集群资源利用率。实验表明，该系统可将训练性能提升最高达12.1倍，GPU集群利用...
商汤科技联合团队获CVPR最佳论文，推出首个“感知决策一体化”自动驾驶通用大模型
CVPR 2023上，商汤科技联合团队推出首个‘感知决策一体化’自动驾驶通用大模型UniAD，首次实现多任务端到端优化，显著提升各项性能指标。同时，其提出的OmniObject3D数据集为真实3D内容生成提供了重要支撑，推动AIGC时代技术...
青瞳视觉为咪咕NBA季后赛总决赛虚拟直播提供全流程技术支持
青瞳视觉通过先进的光学动作捕捉系统与虚拟驱动技术，助力咪咕视频打造沉浸式篮球虚拟直播体验。数字人解说不仅提升了观赛互动性，还推动了体育产业与元宇宙的深度融合，展现技术带来的全新观赛模式。
微美全息开发基于Mask R-CNN的CSO及其定位点定义与智能提取技术
微美全息研发的基于Mask R-CNN的CSO及其定位点定义与智能提取技术，为高分辨率图像处理和配准提供了高效、精确的解决方案。该技术能够自动提取具有显著特征的目标实例，并通过掩码和关键点预测实现精准定位，广泛应用于遥感、安防、交通等领域，...
浪潮信息算法团队在自动驾驶领域所取得的核心突破
浪潮信息算法团队在自动驾驶3D目标检测领域取得显著进展，其算法模型在nuScenes竞赛中创下全赛道最高分。通过融合多传感器数据，该技术为实现高精度、高鲁棒的自动驾驶环境感知提供了关键支撑，推动自动驾驶技术向产业化迈进。
探秘华为云盘古大模型：AI for industries的身体力行
华为云盘古大模型通过在多个行业中的实际应用，展现了强大的智能化潜力。无论是铁路物流的智能检测，还是药物研发的加速，亦或是气象预测的精准化，盘古大模型都显著提升了效率与准确性，为产业数字化转型提供了坚实支撑。
2023WAIC 坚持跨界融合 脑机接口将发布阶段性成果
2023世界人工智能大会聚焦脑机接口与数字生命技术的融合，中科院上海微系统所将发布阶段性成果，展示智能化、共享化的电生理解决方案，推动科研与临床应用。通过跨学科合作，探索生命科学与医疗健康的结合，回应全球关注的技术发展趋势。
赛灵力推出「达尔文」大模型，为生物领域打造AI大脑！
达尔文大模型通过多模态数据分析和复杂系统建模，为生物领域带来全新研究视角，助力基因组学、蛋白质组学等方向突破。其在药物筛选、疾病预测和个性化诊疗中的应用，为生物医疗行业提供了高效、精准的解决方案，推动科研与医疗发展迈向新高度。
北京印发机器人产业创新发展行动方案，微美全息迎政策红利加持率先受益
北京出台机器人产业创新发展方案，推动人形机器人核心技术突破和产业化进程。微美全息正积极研发人形机器人控制系统，结合AI技术提升智能化水平，助力机器人商业化落地。随着多方势力布局，人形机器人市场前景广阔，未来可能超过汽车行业需求。
微美全息开发基于AIGC的图像识别系统，助力人工智能在图像处理和分析领域实现新突破
随着人工智能技术的不断进步，图像识别技术正迎来新的突破。AIGC作为一种先进的生成技术，结合深度学习算法，显著提升了图像识别的准确性和泛化能力。微美全息开发的基于AIGC的图像识别系统，具备高效的数据处理和分析能力，广泛应用于多个领域，为智...
润和软件发布人工智能中枢平台AIRUNS公测版本
润和软件发布人工智能中枢平台AIRUNS公测版本，为各行业AI应用提供高效开发与部署支持。该平台集成了数据管理、模型自动化迭代、大语言模型接入等功能，助力企业实现智能化升级。通过实际应用案例，展示了AIRUNS在提升效率、降低成本方面的显著...
央视点赞！网易雷火AI技术为何屡被认可？
央视点赞网易游戏AI技术在游戏捏脸、元宇宙换装及矿山机器人等领域的创新应用，展示其强大的技术实力与产业落地能力。AI不仅提升用户体验，更推动实体经济数字化升级，创造新型就业岗位，助力更多群体参与科技发展。
微美全息研发基于多模态数据的个性化学习模型，推进ELA结合生理数据的自适应学习
基于多模态数据的个性化学习模型正在推动学习技术的革新，通过整合眼动追踪、脑电图、视频和腕带等数据，实现更精准的学习者建模与个性化支持。ELA技术不仅提升了学习行为预测的准确性，还为智能学习环境和自适应学习平台提供了新的发展方向。
微美全息研究基于深度学习和图像融合的边缘检测算法，推动图像处理技术变革
基于深度学习和图像融合的边缘检测算法在计算机视觉领域展现出更高的准确性和鲁棒性。通过多尺度特征提取和融合优化，该方法有效解决了传统算法精度低、效率差的问题，广泛应用于图像分割、目标识别和医学影像处理等领域。