模型性
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游戏昼夜循环如何更自然电影感？动态光照与天空渐变技术方案
你提到游戏项目的昼夜交替光影变化生硬，从白天到夜晚过渡不自然，这确实是很多开发者在追求电影感视觉效果时常遇到的挑战。实现平滑、富有艺术感的昼夜循环，不仅仅是简单的时间线线性插值，更需要一套综合的技术方案来模拟真实世界的光影变化和人眼的感知...
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AI如何安全“炼芯”？联邦学习与差分隐私来支招
在日新月异的芯片制造领域，人工智能（AI）正扮演着越来越重要的角色，从设计优化、生产过程控制到缺陷检测，AI的介入极大地提升了效率和良品率。然而，芯片制造过程中的数据，特别是设计图纸、工艺参数、测试结果等，往往包含高度敏感的商业机密和知识...
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移动端深度学习模型“瘦身”秘籍：告别卡顿与耗电
在智能手机和各类嵌入式设备日益普及的今天，将深度学习模型部署到这些资源受限的终端设备上，实现模型在本地高效运行，是许多开发者面临的共同挑战。你提到的模型体积过大导致安装包膨胀、推理延迟高影响用户体验、以及高功耗快速耗尽电池等问题，正是移动...
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联邦学习在边缘设备上：模型压缩与加速的实用指南
在联邦学习（Federated Learning, FL）的场景下，如何有效地在资源受限的边缘设备上实现模型压缩和加速，同时确保模型的性能和可解释性，是一个兼具理论与实践挑战的关键问题。边缘设备通常面临计算能力、存储空间和电池寿命的限制，...
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边缘AI工业缺陷检测：模型、延迟与体积三维优化策略
在工业缺陷检测中，将目标检测模型部署到边缘嵌入式工控机上，并同时满足95%以上检测准确率、50毫秒以内推理延迟以及100MB以内模型大小这三重严苛要求，确实是一个典型的工程挑战。这不仅仅是单一技术点的突破，更需要系统性的优化策略和权衡。 ...
