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随着 Agent 智能体在自动驾驶、语音交互、机器人等领域的落地，一项关键挑战是 如何让模型在实际部署中具备高效、低延迟的推理性能。仅有训练精度高的模型还不够，...
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在智能体（Agent）系统迅速发展的今天，资源分配不再是单一中心的规划决策，而是涉及多个自主体之间的竞争与协作。无人驾驶调度、算力分配、电力市场竞价、数据中心带...
现代智能体（Agent）——从无人机、机器人，到自主驾驶系统和工业机器人——其智能能力越来越依赖于多种传感器的联合感知：
在城市交通管理与智慧停车建设快速发展的当下，如何高效、精准地识别停车场空车位已成为智慧城市重要课题。为了支持研究者和工程团队训练高性能停车检测模型，我们构建了停...
为了在考试、教育监考等场景中实现自动化监督与作弊行为识别，我们整理并构建了一个轻量易用的作弊行为检测数据集。该数据集包含真实考试视觉特征，可高效支持 YOLO、...
在音频处理领域里，FFmpeg 可以说是“全能型选手”，从格式转换、编解码、滤波、裁剪到流媒体处理，它几乎无所不能。因此，很多开发者在需要处理音视频时，第一反应...
在人工智能和机器学习领域，因果推理为决策制定提供了比传统相关性分析更为深入的洞察。尤其是在多Agent系统中，因果推理有助于智能体理解事件的因果关系，而不仅仅是...
本项目提供 完整可运行源码 + 完整数据集(已标注) + 训练脚本 + PyQt5 可视化图形界面 + 推理部署教程，帮助你快速搭建一个可用于农业生产场景的 水...
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，目标检测任务在多个领域中都得到了广泛的应用。尤其是在农业和生态研究领域，自动化目标检测技术逐渐成为提高生产效率、保障生态...
随着人工智能技术的进步，尤其是在强化学习和多智能体系统中的应用，智能体环境的建模和优化显得尤为重要。一个精确而高效的虚拟环境不仅为智能体的决策和行为提供了准确的...
在云计算和多平台运维日益复杂的今天，传统命令行工具正面临前所未有的挑战。工程师不仅要记忆成百上千条操作命令，还需在不同平台之间切换终端、脚本、权限和语法，操作效...
近年来，多智能体（Multi-Agent）系统已经从理论探索走向可落地应用，例如智能仓储机器人群调度、自动驾驶车队协同、智能电网调度以及分布式金融决策系统。随着...
在农业领域，植物病害检测是确保作物健康和提高农业生产效率的关键任务之一。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测方法成为了病害识别的主流手段。为此，...
在真实业务或自主决策型 Agent 系统中，智能体往往并非只追求单一目标。例如：无人机需要兼顾任务收益、能源消耗、安全风险；推荐系统需要平衡用户体验、商业转化、...
智能体（AI Agent）在应对复杂任务时，通常需要具备环境感知、自主推理及预测能力。对于金融量化、智能调度、设备运维预警等任务领域，时间序列预测是智能体核心推...
随着大模型驱动的智能体（Agent）在业务流程自动化、知识检索、数据分析、运维执行等场景中快速落地，如何让 Agent 可靠、高效、可扩展地调用外部工具（Too...
随着大模型驱动的 智能体（Agent） 在企业业务、搜索问答、自动化运营、RPA 流程中广泛应用，知识更新问题变得尤为突出。传统知识库构建方式往往是“全量构建”...
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在人工智能（AI）领域，尤其是在多智能体系统（MAS）中，如何有效地分配任务和角色是一个重要的研究问题。特别是当多个 Agent 需要协作完成复杂任务时，如何根...
数据集已划分为train、test、val。共计6000张图片，对应标注文件，数据集见文末。
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