鲁棒科幻影视

面向工厂质量控制：基于计算机视觉与集成机器学习的橙子无损体积估算（含硬件部署）

本研究结合前沿机器学习与计算机视觉技术，提出一种全面的橙子体积无损预测方法。我们构建了一条可靠的流程，利用每个橙子的顶部和侧面视图，通过校准标记物估算四个重要维度。随后将这些维度输入到经过微调的机器学习模型中。我们的方法运用一系列工程特征（如复杂的表面积体积比

他与大家分享的主题是:如何利用现有的病理基础模型构建更加鲁棒的基础模型，届时他将介绍一个涵盖六大类、共72项临床任务的权威基准以评估病理基础模型的通用性。该工作已被Nature Biomedical Engineering接收。

如果你看过体育比赛中带球员轨迹回放，或者见过自动驾驶汽车在车流中穿梭，那你已经见识过多目标跟踪（MOT）技术了。这项技术不仅能识别视频中的物体，还能随时间持续追踪它们，为每个目标分配独立ID——比如在繁忙场景中同时追踪多辆车或行人。作为一个做过计算机视觉项目的

上海交通大学自动化系IWIN-FINS实验室提出一种名为ICF-DO(信息一致性滤波的分布式里程计)的新型轮式里程计框架，为可转向轮式移动机器人实现低计算复杂度、高鲁棒性的里程估计。

大型语言模型中的信息抑制：DeepSeek中的审计、量化与审查特征分析Information suppression in large language models: Auditing, quantifying, and characterizing cen

过去几年，语言大模型（LLM）横扫AI领域，靠着“预测下一个词”这一招，攻城略地、风头无两。但问题也逐渐浮出水面：训练成本高、泛化能力差、容易过拟合。Meta首席AI科学家 Yann LeCun 倒是早有批评，这次他不再只是“嘴上说说”，而是亲自下场，带队搞出

llm 鲁棒 cv lecun jepa 2025-09-23 17:04 6

当训练好的 3D 检测模型被直接拿到雨夜、雾天、传感器抖动等分布外场景中时，性能往往会显著下降。这背后隐藏的关键原因，是双重不确定性（Dual Uncertainty）的累积效应。

关店打开潘多拉盒子？门店关闭对销售、全渠道购物和移动应用使用的影响Close a Store to Open a Pandora’s Box? The Effects of Store Closure on Sales, Omnichannel Shoppin

“鲁棒性”听起来很玄，其实就是让AI在各种奇怪场景下也能靠谱。这篇文章用“学霸考试”的比喻，把复杂概念讲得通俗易懂，适合每一个想搞懂AI产品底层逻辑的人看看。