阿里云CDN：构建全球化智能加速网络的数字高速公路
阿里云CDN构建全球化智能加速网络，拥有2800多个边缘节点覆盖67个国家，实现毫秒级网络延迟。其三级节点拓扑结构与智能路由系统，结合流量预测模型，确保高命中率。全栈式加速技术包括QUIC协议优化和Brotli压缩算法，保障安全与性能。五层防御机制有效抵御攻击，行业解决方案涵盖视频、物联网及游戏等领域，支持新兴AR/VR与元宇宙需求，持续推动数字内容分发技术边界。
计算机视觉五大技术——深度学习在图像处理中的应用
深度学习利用多层神经网络实现人工智能，计算机视觉是其重要应用之一。图像分类通过卷积神经网络（CNN）判断图片类别，如“猫”或“狗”。目标检测不仅识别物体，还确定其位置，R-CNN系列模型逐步优化检测速度与精度。语义分割对图像每个像素分类，FCN开创像素级分类范式，DeepLab等进一步提升细节表现。实例分割结合目标检测与语义分割，Mask R-CNN实现精准实例区分。关键点检测用于人体姿态估计、人脸特征识别等，OpenPose和HRNet等技术推动该领域发展。这些方法在效率与准确性上不断进步，广泛应用于实际场景。
智能时代的教育智慧：奏响技术与人文的和谐乐章
在智能时代，教育正经历数字化变革。AI批改作业、虚拟现实重构课堂，技术带来便利的同时也引发隐忧：过度数据化可能削弱深度思考能力。教育本质在于促进全面发展，教师需引导学生掌握智能工具，同时保有人文精神与批判性思维。生成式人工智能认证（GAI认证）等新兴技能框架，为未来职场提供竞争力。站在教育十字路口，把握技术理性与人文精神的平衡至关重要，以培养全面发展的人才。
插件发布新特性，让运动适配更简单。
AI运动识别插件已迭代至1.5.5版本，新增两大特性助力开发者轻松适配健身、体育等AI运动场景。一是相对位置检测，新增手部等肢体的相对位置判断，减少适配工作量；二是骨骼图绘制器偏移优化，解决全屏模式适配问题。我们致力于提供简洁、灵活的解决方案，支持AI体育、体测、AR互动等应用开发，后续还将推出UNI APP插件、私有化部署服务及可视化工具，助力全景式AI运动应用构建。
【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？
本文探讨了小程序`camera`组件在全屏模式下的适配问题及其解决方案。由于`camera`组件存在预览图像裁切特性，可能导致入镜检测与预览不一致、骨骼图与人体不重合等问题。通过分析其裁剪逻辑（长边按比缩放，短边居中裁切），我们提供了计算裁剪比例和留白的适配方法，并优化了插件特性以支持全屏应用。同时，文章还讨论了全屏模式可能带来的副作用，如人体可视区域变小、检测范围变化及抽帧帧率下降等，并给出了改进建议。该方案适用于云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动等场景，助力提升用户体验和UI布局合理性。
今日论文推荐：MAPS、RoboFactory、OpenVLThinker等
由 AIRI 和 MIPT 等机构提出的这项工作，聚焦于视觉编码器生成的大量视觉 token 如何在保持高质量表征的同时减少计算成本。他们提出了一种自适应 token 削减方法，通过结合自编码器和 Gumbel-Softmax 选择机制，筛选出最具信息量的 token。实验表明，在 OCR 任务中可削减超 50% 的视觉上下文而不损失性能，为高效多模态推理开辟了新方向。