AI Agent多模态融合策略研究与实证应用
本文从多模态信息融合的理论基础出发，构建了一个结合图像与文本的AI Agent模型，并通过PyTorch代码实现了完整的图文问答流程。未来，多模态智能体将在医疗、自动驾驶、虚拟助手等领域展现巨大潜力。模型优化的核心是提升不同模态的协同理解与推理能力，从而打造真正“理解世界”的AI Agent。
PTP服务器定义时间基准新标准
XQ-500多功能时间同步盒支持GNSS、PTP、NTP、IRIG-B等多种参考源自动切换，输出高精度时间与频率信号，具备1PPS、10MHz、SyncE等多类端口，满足基站、自动驾驶、轨道交通等场景部署需求。
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
随着人工智能技术的迅猛发展，AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的引入，使得智能体能够通过与环境的交互，自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制，并结合代码实战加以说明。
详述Agent智能体含义
智能体（Agent）技术正推动人工智能从被动响应迈向主动决策。它具备自主性、反应性、主动性和社交能力，能感知环境、规划任务、调用工具、学习经验，实现复杂目标。从个人助理到科研加速，从软件开发到自动驾驶，智能体已在多个领域落地。然而，其可靠性、长程规划、安全伦理及认知局限仍是待解难题。未来，智能体将作为人类智能延伸，助力我们聚焦创造与战略，开启人机协同新篇章。
五个让抓取流程更可控的小技巧
本文介绍了如何构建“可控”的数据抓取系统，通过五大实战技巧提升系统稳定性与容错能力。内容涵盖代理IP配置、访问节奏控制、自动重试机制、灵活选择器设计与日志记录，帮助数据人打造“能跑更能撑”的抓取流程。
智能体安全与可信AI：防护机制与伦理考量
作为一名长期专注于人工智能安全领域的技术博主"摘星"，我深刻认识到随着智能体（AI Agent）技术的快速发展和广泛应用，其安全性和可信度已成为当前AI领域最为关键的挑战之一。在过去几年的研究和实践中，我见证了从简单的规则基础智能体到复杂的大语言模型驱动智能体的演进历程，同时也观察到了伴随而来的各种安全威胁和伦理问题。智能体系统不仅面临着传统网络安全中的攻击威胁，还要应对AI特有的对抗攻击、数据投毒、模型窃取等新型安全挑战。更为复杂的是，智能体的自主决策能力使其在执行任务时可能产生意想不到的行为，这不仅涉及技术层面的安全防护，更触及了AI伦理、责任归属、隐私保护等深层次问题。本文将从智能体安全
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点，在交通场景识别中占据了重要地位。
职业能力培养笔记 智能网联车安全员（高级）
本课程详解NVM及公开道路驾驶SOP，涵盖安全员操作规范、驾驶习惯、故障等级、极端天气应对、防撞机制、起步要求、事故处理流程、基础设施与自动驾驶适配性，强调规范操作与协作，提升安全意识与应急能力。
职业能力培养笔记 智能网联车安全员（中级）
本课程围绕智能网联车安全员理论，介绍GX1.0车型的底盘、自动驾驶系统、传感器设备及HMI交互技术，涵盖雷达与相机的协同应用、线上安全守护系统、ET-NASA平台驾驶项目及线上安全操作规范。
职业能力培养笔记 智能网联车安全员（初级）
本内容系统介绍了自动驾驶与智能网联汽车的发展层次、核心技术及实现原理，涵盖驾驶自动化分级、传感器技术、高精地图构建与应用、以及平行驾驶安全机制，助力理解智能出行未来趋势。