PTP/GPTP主时钟服务器的应用
在数字化时代，高精度时间同步对金融、工业自动化和电力系统等行业至关重要。"同步天下"旗下SYN2413型PTP时钟服务器（旗舰版）基于先进PTP技术，实现亚微秒级同步精度，支持多源时间参考和灵活网络架构，配备丰富接口。实际应用中，它帮助金融平台提升交易稳定性、优化汽车制造车间协同工作降低次品率，并提高智能电网故障处理效率，展现卓越性能与专业实力，助力行业数字化转型与创新。
手机也能跑通义Qwen3大模型，手把手教你部署！
全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通！借助MNN支持，适配Android、iOS及桌面端，实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。
TCP连接的保持活跃机制详解
总的来说，TCP的保持活跃机制是网络通信中不可或缺的一部分，能够有效维持TCP连接的活跃性，提高网络性能，防止不必要的网络断开。这一点不论对于TCP协议的深度理解，还是对于网络通信的实际应用，都有着重要的现实意义。
昇腾910-PyTorch 实现 Vggnet图像分类
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现Vggnet模型对CIFAR10数据集进行图像分类。内容涵盖Vggnet模型创新点（小卷积核堆叠、深层网络结构）、网络架构剖析及代码实战分析。通过定义`blockVGG`函数构建卷积块，实现VGG11网络，并结合数据预处理、训练与测试模块完成分类任务。实验展示了深度学习中增加网络深度对性能提升的重要性。
PyTorch 实现FCN网络用于图像语义分割
本文详细讲解了在昇腾平台上使用PyTorch实现FCN（Fully Convolutional Networks）网络在VOC2012数据集上的训练过程。内容涵盖FCN的创新点分析、网络架构解析、代码实现以及端到端训练流程。重点包括全卷积结构替换全连接层、多尺度特征融合、跳跃连接和反卷积操作等技术细节。通过定义VOCSegDataset类处理数据集，构建FCN8s模型并完成训练与测试。实验结果展示了模型在图像分割任务中的应用效果，同时提供了内存使用优化的参考。
基于Pytorch 在昇腾上实现GCN图神经网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现图神经网络（GCN）对Cora数据集进行分类训练。内容涵盖GCN背景、模型特点、网络架构剖析及实战分析。GCN通过聚合邻居节点信息实现“卷积”操作，适用于非欧氏结构数据。文章以两层GCN模型为例，结合Cora数据集（2708篇科学出版物，1433个特征，7种类别），展示了从数据加载到模型训练的完整流程。实验在NPU上运行，设置200个epoch，最终测试准确率达0.8040，内存占用约167M。
大型多模态推理模型技术演进综述：从模块化架构到原生推理能力的综合分析
该研究系统梳理了大型多模态推理模型（LMRMs）的技术发展，从早期模块化架构到统一的语言中心框架，提出原生LMRMs（N-LMRMs）的前沿概念。论文划分三个技术演进阶段及一个前瞻性范式，深入探讨关键挑战与评估基准，为构建复杂动态环境中的稳健AI系统提供理论框架。未来方向聚焦全模态泛化、深度推理与智能体行为，推动跨模态融合与自主交互能力的发展。