YOLO模型推理耗時(shí)高？選擇合適GPU可提升3倍效率 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，一臺(tái)搭載YOLOv5模型的視覺檢測(cè)系統(tǒng)正以每分鐘200件的速度掃描PCB板。突然，流水線報(bào)警——一塊存在微小焊點(diǎn)缺陷的電路板被漏檢。排查發(fā)現(xiàn)，問題并非出在模型…

abaqus微動(dòng)磨損仿真，UMESHMOTION子程序，循環(huán)載荷下磨損深度變化情況。在工程領(lǐng)域，微動(dòng)磨損是一個(gè)不容忽視的問題，它常常發(fā)生在兩個(gè)接觸表面間有微小振幅相對(duì)運(yùn)動(dòng)的部件上，像航空發(fā)動(dòng)機(jī)的葉片榫頭與榫槽連接處等。而Aba…

2025工業(yè)CT測(cè)量哪家好品牌甄選：實(shí)力廠商與核心優(yōu)勢(shì)全解析！在精密制造和質(zhì)量控制領(lǐng)域，工業(yè)CT（計(jì)算機(jī)斷層掃描）測(cè)量技術(shù)正發(fā)揮著越來越重要的作用。它能夠無損地透視工件內(nèi)部結(jié)構(gòu)，提供精確的三維尺寸數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用…

YOLO模型導(dǎo)出TorchScript？GPU推理兼容性測(cè)試 在工業(yè)質(zhì)檢、智能安防和自動(dòng)駕駛產(chǎn)線中，一個(gè)常見痛點(diǎn)是：訓(xùn)練好的YOLO模型明明在筆記本上跑得飛快，一部署到現(xiàn)場(chǎng)工控機(jī)就卡頓甚至報(bào)錯(cuò)。問題出在哪？往往不是模型不行&#x…

YOLO在建筑工地安全帽檢測(cè)中的落地經(jīng)驗(yàn)分享 在智慧工地建設(shè)加速推進(jìn)的今天，如何通過AI技術(shù)有效監(jiān)管施工人員的安全防護(hù)裝備佩戴情況，已成為行業(yè)關(guān)注的核心問題。尤其是安全帽這一最基本的保命裝備，其佩戴與否直接關(guān)系到一線工人的生命安全。然…

YOLOv10新增動(dòng)態(tài)標(biāo)簽功能，對(duì)Token計(jì)費(fèi)有何影響？ 在智能視覺系統(tǒng)日益普及的今天，我們不再滿足于“看到目標(biāo)”，而是希望模型能告訴我們“這意味著什么”。這正是YOLOv10引入動(dòng)態(tài)標(biāo)簽功能背后的深層動(dòng)因——它試圖讓目標(biāo)檢測(cè)從冷冰冰…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)API支持結(jié)果緩存，減少重復(fù)Token消耗 在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，一個(gè)常見的場(chǎng)景是：固定攝像頭持續(xù)拍攝同一車間、路口或倉庫區(qū)域。畫面內(nèi)容長(zhǎng)時(shí)間幾乎不變——同樣的設(shè)備、同樣的背景、甚至相同的靜止車輛。然而，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)…

本文基于 GitHub 的 workflow 話題，梳理了一批 Star 數(shù)排名靠前且與 AI 結(jié)合緊密的工作流項(xiàng)目。原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects-with-the-most-github-stars 提到工作流和…