据世界自然基金会统计，1970-2016 年，全球代表物种种群数量减少了 68%，生物多样性不断下降。 保护生物多样性，需要对当地生态情况进行准确分析，制定合理的生态保护政策。然而，生态数据太过庞杂，统计标准又难以统一，大规模的生态分析很难开展。 近期，康奈尔大学的研究者们利用深度学习，分析了 900 万组鸟类数据，...

摘要：本文对anchor-free的目标检测RepPoints系列算法进行梳理，具体包含RepPoints, RepPoints V2, Dense RepPoints。

据The Verge报道，美国国防部长在进行一个消除“战争迷雾”的项目。该项目利用这机器人和Squad X无人机合作，侦测作战地区的潜在威胁。

CornerNet（[链接]）是密歇根大学Hei Law等人在发表ECCV2018的一篇论文，主要实现目标检测。在开始介绍CornerNet论文之前，先复习一下目标检测领域的主流算法，因为作者提出的算法和主流算法很多不一样。

  早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anc...

百度商业AI技术创新大赛火热进行中来自百度、中国人工智能学会及NVIDIA的专家大咖纷纷送上寄语希望与充满创新思维的年轻人一起探讨AI技术的创新应用挖掘AIGC在商业领域发展的更多可能开启中国人工智能发展新篇章！-戴琼海-国务院参事CAAI理事长中国工程院院士清华大学信息学院院长、教授CAAI/CAA Fellow-王凤阳-百度集团...

本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要 You Only L...

【北京时间3月18日】Momenta 正式宣布同丰田达成战略合作，提供基于摄像头视觉技术的高精地图及更新服务。此次携手，双方将共同推进丰田的自动化地图平台（AMP）在中国的商业落地，以更好的为中国用户服务。

TinyVue是一个跨端跨框架的企业级UI组件库，基于renderless无渲染组件设计架构，实现了一套代码同时支持Vue2和Vue3，支持PC和移动端，包含100多个功能丰富的精美组件，可帮助开发者高效开发Web应用。

YOLO (You Only Look Once) 自 2015 年首次发布以来，已经成为计算机视觉领域中最具影响力的实时目标检测模型之一。这项基于单阶段 (One-Stage) 检测架构的端到端目标检测技术，在 10 年间已经更新了十余个版本，凭借高精度且高帧率图像的实时处理，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、机器人视觉等多个领域。

商店里正在进行促销活动，如果你要买第 i 件商品，那么你可以得到与 prices[j] 相等的折扣，其中 j 是满足 j > i 且 prices[j] <= prices[i] 的 最小下标 ，如果没有满足条件的 j ，你将没有任何折扣。

看视频没有问题不代表别的方面没有问题，目前的网络状况也是无人驾驶和无人机发展的障碍

所以我的问题是：这 target_compiler_features 将提供一种需要C特性以及C++特性的方法？到目前为止，实现这一目标的最便携方式是什么——我目前正在使用 CMake 2.8.12.2。 target_compiler_features 不在 CMake 的最新版本 (3.0.0) 中。你知道它什么时候发布吗？

sticky 粘性定位position: sticky; 基于用户的滚动位置来定位。粘性定位元素的样式表现，会在 position: relative 与 position: fixed之间切换。是否满足阈值条件决定粘性定位元素的样式表现。