Python动物图像分割API简单调用实例演示，阿里达摩院视觉智能开放平台使用步骤
图像分割的目标是将图像中的像素分成不同的组或区域，使具有相似特征的像素属于同一组，从而实现目标对象的提取。常见的图像分割方法之一是语义分割（Semantic Segmentation）。
语义分割通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），学习图像的特征表示，并生成像素级的分割结果。通常，语义分割使用全卷积网络（FCN）或其改进版本作为网络结构。编码器用于提取图像的特征表示，而解码器通过上采样操作将特征图还原到原始图像的尺寸，并生成分割结果。
达摩院开源工业级说话人识别模型CAM++
近日，达摩院正式向公众开源工业级说话人识别通用模型CAM++，兼顾准确率和计算效率，训练labels类别达20万，每类含20～200条梅尔频谱特征。当前该模型已上线Modelscope魔搭社区，后续将陆续开源针对各场景优化的工业级模型。模型下载地址：https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common/s
阿里达摩院MindOpt求解器V1.1新增C#接口
阿里达摩院MindOpt求解器发布最新版本V1.1，增加了C#相关API和文档。优化求解器产品是求解优化问题的专业计算软件，可广泛各个行业。阿里达摩院从2019年投入自研MindOpt优化求解器，截止目前经历27个版本的迭代，取得了多项国内和国际第一的成绩。就在上个月，2023年12月，在工信部产业发展促进中心等单位主办的首届能源电子产业创新大赛上，MindOpt获得电力用国产求解器第一名。本文将为C#开发者讲述如何下载安装MindOpt和C#案例源代码。
超全干货分享：什么是RPA？
7月28日，阿里云RPA4.0版本重磅发布，为企业数字化转型提供高效、安全、可靠的服务。RPA是一款软件机器人，能够模拟人的行为完成软件的交互，能够解决跨系统、跨平台，重复有规律的工作流程。时至今日，阿里云RPA已被超过50万各行各业的用户采用，可以跟踪到的执行总次数已突破120亿次，用户使用RPA获得了3-10倍的效率提升