USB‑C 式的工具联接：MCP 的模块化及通用标准探讨
本文探讨了 USB-C 接口与 MCP 模块化连接平台的结合及其标准化前景。USB-C 凭借高速传输、双向充电和正反插设计，已成为主流接口；而 MCP 通过模块化架构，提供灵活、可扩展的连接方案。两者融合不仅提升了设备互联的兼容性与效率，也为智能家居、移动办公、电动汽车等场景带来创新应用。未来，随着技术发展与标准统一，这一组合有望推动设备连接迈向更智能、通用的新时代。
深度学习与图像处理 | 基于传统图像处理的自动驾驶车道线检测
本节介绍了基于OpenCV的传统图像处理算法在车道线检测中的应用，重点讲解了如何通过HSV颜色空间提取黄色和白色车道线、使用高斯模糊降噪、Canny算子提取边缘、感兴趣区域裁剪以及霍夫变换检测线段。最终通过对检测到的线段进行聚类与平均，得到代表左右车道线的直线，并实现车道线的可视化显示。该方法为自动驾驶小车提供了转向控制依据。
从五子棋到DeepSeek：揭开模式匹配的奥秘
本文通过五子棋AI与大语言模型DeepSeek的对比，探讨了模式匹配技术在不同领域的应用与相似性。从五子棋的棋局分析到自然语言处理，模式匹配构成了人工智能决策的核心机制。文章揭示了AI如何通过识别数据中的规律进行预测与生成，并展望了该技术在未来医疗、金融、自动驾驶等领域的广泛应用前景，展现了从简单游戏到智能世界的演进路径。
PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
人机融合智能 | 以人为中心的人工智能伦理体系
本章探讨“以人为中心”的人工智能伦理体系，分析人工智能伦理与传统伦理学的关系、主要分支内容及核心原则。随着人工智能技术快速发展，其在推动社会进步的同时也引发了隐私、公平、责任等伦理问题。文章指出，人工智能伦理需融入传统伦理框架，并构建适应智能技术发展的新型伦理规范体系，以确保技术发展符合人类价值观和利益。
编程简单了，部署依旧很难｜Karpathy 演讲的 5 点解读
本文总结了 Andrej Karpathy 在 YC AI Startup School 的分享核心观点，涵盖软件发展的三个阶段、LLM 的定位与挑战、Agent 的产品工程思路以及编程与部署的未来趋势。内容适合 AI 领域从业者参考，强调通过提升工程能力实现 AI 应用的稳定性与可控性。完整视频链接附于文末，便于深入学习。
