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谷歌云邀请我到美国参会，为此我开发了一个AI智能体

[RA-L 2025]去除激光SLAM建图的两面歧义性！ II-NVM 利用法向量实现高精度一致性建图

II-NVM: Enhancing Map Accuracy and Consistency with Normal Vector-Assisted Mapping Chengwei Zhao∗, Yixuan Li∗, Yina Jian, Jie Xu†, Linji Wang, Yongxin Ma, Xinglai Jin [Accepted to RA-L 2025] SLAM 技术在室内建图与定位中具有重要作用，室内环境中普遍存在的"双面建图问题"导致紧密相邻的墙面、门体等表面被错误识别为单一平面，严重影响地图精度与一致性。针对该问题，本文提出一种基于法向量一致性的精准建图 SLAM 方法。通过改进体素地图结构，使其同时存储点云数据与法向量信息，使系统能够在最近邻搜索与地图更新过程中评估法向量一致性。该过程可有效区分表面的正反两面，避免错误的点面约束。此外，我们采用自适应半径 KD 树搜索方法，根据点云局部密度动态调整搜索半径，从而提升法向量计算精度。为进一步优化实时性能与存储效率，引入最近最少使用(LRU)缓存策略，实现体素地图的高效增量更新。代码已开源并在仿真环境与真实室内场景进行验证，实验结果表明该方法有效解决了双面建图问题并显著提升了建图精度。此外，我们开发并开源了首个针对双面建图问题专门设计的仿真与真实场景数据集。 github:https://github.com/chengwei0427/II-NVM

抓包分析了MCP，直接惊呆了！高端的技术往往只需要最朴素的实现方式~

摒弃那些繁琐的概念，AI智能体开发中的MCP到底是什么，我用动画形式一步一步告诉你！

不会写代码也能用MCP？腾讯云知识引擎手把手教程来了！

AI/本地快速翻译字幕和双语字幕，双语FCPXML亦可轻松生成

手动制作双语字幕太麻烦了，虽然有了AI的加持，但还是需要手动处理一大堆细节。 所以，我在 Mew Cut 中实现了快速翻译字幕和双语字幕功能，支持在线AI和本地。 并且，还可以将双语字幕加入到工作流中，直接帮你处理多个步骤。 比如，此处创建一个校验字幕、翻译双语字幕，最后生成FCPXML文件的工作流程。 这样，每次使用的时候，我直接将srt字幕文件拖进去，即可得到一个被校验后的双语FCPXML字幕文件。 当前 Mew Cut 还在测试阶段，如果你有什么问题或者想法，非常欢迎跟我沟通。 希望这个工具能帮你自动处理这些琐碎的步骤，把更多时间花在创作和生活上！

纯干货第三期：论文降ai率片段教学，维普可用，知网更可用。视频十三分钟，用实例教学如何降低ai率。（建议开二倍速）

小爱人工智能#你问你的/我答我的#能理解你做车确实难为你了！

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B站目前讲的最好的【BERT与GPT教程】！45分钟让初中生全面理解BERT与GPT，建议收藏！——人工智能/深度学习/大模型

我们将带领大家深入探索自然语言处理（NLP）领域的两个革命性模型——BERT和GPT。我们将以通俗易懂的方式，借助中学数学知识，透彻解析这两种模型的工作原理和它们如何变革了语言理解和生成的过程。 本期视频从论文出发，详细讲解其预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的过程。我们将分步骤地揭示BERT如何通过学习大量文本数据来捕获语言的深层语义结构，以及如何通过微调快速适应并优化不同的下游NLP任务。 还有对GPT-1模型深度解读 即生成预训练变换器模型的第一代，为自然语言处理领域带来了革命性的进步。该模型基于Transformer架构，有效超越了以往的RNN和LSTM模型。它首先通过无监督学习在大量文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行有监督的微调。

【研究生基本功】带你40分钟掌握PyTorch，对应神经网络算法逐行讲解，用PyTorch实现图像分类代码！

理论结合代码，手把手带你掌握pytorch深度学习框架，对应神经网络算法逐行讲解，用PyTorch实现图像分类代码！ 讲解老师：DT算法工程师前钰

《关于外星人玩王者荣耀坑我这件事》

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