IBM：2025年人工智能趋势分析

这个看似不起眼的数据手册，才是学习电子学的捷径！

视频中使用的PDF工具UPDF链接：https://www.updf.cn/pdf-edu 这个视频我们通过合适的AI 工具来阅读经典的7805降压芯片，来看看强大的PDF工具是怎么提升我们学习效率的。 之前阅读英文数据手册是非常耗费时间、且枯燥无味的，对于看不懂的，需要一句话一句话的去手动翻译，一多半时间都用在翻译上了。 现在AI时代来临，阅读数据手册省心太多了，只要几分钟就能看个大概。

Ai动画84-王炸接力！FramePack首尾帧RunningHub开源comfyui节点，支持在线！整合包更新首尾帧T8优化环境，感谢汤团猪

感谢敏神，汤团猪大佬，RunningHub的温总接力开源！FramePack新能力首尾帧预测！开源就是知识的平权！通过社区的努力，用最小的资源，解决最大的问题！感谢每一位开源作者！ 本期视频有整合包已上传完毕，一键三连后，私信回复口令自动发送，口令（冒号右边）：FramePack整合包 在线版，FramePack首尾帧V1 RH版： https://www.runninghub.cn/post/1914146936495243265/?utm_source=kol01-RH099 在线版，FramePack多帧控制图生视频V1： 一会更新 Go YounJung（高允贞고윤정） Ins:https://www.instagram.com/goyounjung/ 贞贞的AI工坊（注册送0.2刀，各种API）：https://ai.t8star.cn/ 云声智配（会员兑换码：74C484F4DFAB4AA9）：https://distributor.dubbingx.com/ 节点： 原项目：https://github.com/lllyasviel/FramePack RH开源节点：https://github.com/HM-RunningHub/ComfyUI_RH_FramePack 大家给开源作者点个star，赠人玫瑰，手留余香！ 模型： 链接：https://pan.quark.cn/s/55656cd02bef 模型放到comfyui/models目录下 如果觉得视频有帮助，给T8点个赞，让我知道，谢谢你，这是我给大家做视频最大的动力！你也可以分享给你最好的朋友，让他在第四次工业革命AI时代不被落下，相信有一天，他也会感谢你！ 深入学习ComfyUI，AI知识，知识星球号：96920057 地址：https://t.zsxq.com/7F90A 另外可领取T8自用包含399节点不冲突的Comfyui整合包，定时更新 以及最新的Comfyui节点简介表格，每日原创工作流等，定时更新！！ 节点地图（每周日更新）：https://github.com/T8mars/Comfyui-Aix-NodeMap 海外Plus会员：https://nf.video/rmo5T 优惠码：T8 meshy PRO会员领取：https://www.meshy.ai/ 激活码：Meshy5010 图文介绍及工作流星球地址：https://t.zsxq.com/bs1z9 下载方式：打开链接，文章底部扫码，复制口令，自动回复 如果提示禁止分享和搜索，说明你没有登陆知识星球，需要先登录

队友祭天？法力无边！上帝视角！【AI狼人杀】

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[T-RO2025]可泛化的语义场景图配准网络

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2504.14440 GitHub: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SG-Reg Publication: Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO) 简介：本文利用了神经网络来配准语义场景图，可应用于multi-agent slam和 multi-session slam。传统的语义slam基于手动设计的显式描述子，来关联语义路标，在真实试验这会面临大量的corner cases。因此，我们提出通过深度学习来关联语义路标并估算位姿。然而，已有的场景图网络依赖于真值的语义标注，难以泛化到真实场景中。为了克服以上挑战，我们设计网络来编码场景图的多模态信息：语义标签，空间拓扑关系，以及分层的3d几何表征。不同于已有场景图网络，我们利用了大模型标注语义数据，摆脱对真值语义标志的依赖，采用自监督的方式训练网络。在数据关联中，我们利用分层的隐式表征，由粗到细的搜索数据关联。实现更高陪准成功率的同时，我们的gpu资源消耗明显低于对照组。试验中，我们将网络部署到真实的多机slam任务中，实现了高成功率和低通信带宽的多机配准。最后，我们也指出我们方法中的瓶颈：无法处理更大尺度的建筑场景，前端语义建图可能存在较大噪声。后续仍然有许多可提升空间，欢迎大家探讨。

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