PIL图像转换为Numpy数组：技术与案例详解
本文介绍了如何将PIL图像转换为Numpy数组，以便利用Numpy进行数学运算和向量化操作。首先简要介绍了PIL和Numpy的基本功能，然后详细说明了转换过程，包括导入库、打开图像文件、使用`np.array()`或`np.asarray()`函数进行转换，并通过打印数组形状验证转换结果。最后，通过裁剪、旋转和缩放等案例展示了转换后的应用，以及如何将Numpy数组转换回PIL图像。此外，还介绍了处理base64编码图像的完整流程。
《C++携手英特尔OpenVINO：加速人工智能推理新征程》
在人工智能蓬勃发展的背景下，英特尔OpenVINO作为一款强大的工具套件，为加速AI推理提供了卓越的解决方案。本文深入探讨了C++与OpenVINO的集成方法，展示了其在高效推理、硬件优化及多种应用场景中的独特优势和巨大潜力。通过合理的环境搭建、模型准备和应用程序开发，C++与OpenVINO的结合能够在智能安防、工业自动化等领域实现高效的人工智能推理。
AI视频监控系统在养老院中的技术实现
AI视频监控系统在养老院的应用，结合了计算机视觉、深度学习和传感器融合技术，实现了对老人体征、摔倒和异常行为的实时监控与分析。系统通过高清摄像头和算法模型，能够准确识别老人的动作和健康状况，并及时向护理人员发出警报，提高护理质量和安全性。
深度剖析 打造大模型时代的可信AI：技术创新与安全治理并重
2024年12月11日，由中国计算机学会计算机视觉专委会主办的“打造大模型时代的可信AI”论坛在上海举行。论坛汇聚了来自多家知名学术机构和企业的顶尖专家，围绕AI的技术风险与治理挑战，探讨如何在大模型时代确保AI的安全性和可信度，推动技术创新与安全治理并行。论坛重点关注计算机视觉领域的最新进展，提出了多项技术手段和治理框架，为AI的健康发展提供了有力支持。
MetaGPT开源SELA，用AI设计AI，效果超越OpenAI使用的AIDE
MetaGPT团队开源了Tree-Search Enhanced LLM Agents（SELA）系统，通过蒙特卡罗树搜索（MCTS）优化AutoML过程，显著提升了机器学习模型的构建效率和性能。SELA在20个数据集上的实验结果表明，其性能优于传统AutoML方法和基于LLM的代理，为AutoML领域带来了新的突破。
幻觉不一定有害，新框架用AI的幻觉优化图像分割技术
在图像分割领域，传统方法依赖大量手动标注数据，效率低下且难以适应复杂场景。为解决这一问题，研究人员提出了“任务通用可提示分割”方法，利用多模态大型语言模型（MLLM）生成实例特定提示。然而，MLLM常出现幻觉，影响分割精度。为此，研究团队开发了“Prompt-Mask Cycle”（ProMaC）框架，通过迭代生成和验证提示及掩码，有效利用幻觉信息，提高了分割精度和效率。实验结果表明，ProMaC在多个基准数据集上表现出色，为图像分割技术的发展提供了新思路。
《C++赋能智能摄像头：开启实时视频分析新纪元》
在科技飞速发展的今天，智能摄像头结合人工智能技术，实现了人员识别、行为分析和异常事件预警等强大功能。C++凭借其高效性和对底层资源的出色掌控能力，成为将人工智能模型部署到智能摄像头的关键技术之一。本文深入探讨了如何在C++中实现这一目标，解锁智能摄像头的无限潜能。文章详细介绍了智能摄像头与人工智能的结合带来的需求与挑战，C++的独特优势，以及模型选择与优化、环境搭建与依赖配置、数据传输与预处理、模型集成与实时分析等关键技术要点。最后，提出了应对复杂环境和提升性能的策略，并展望了未来的发展前景。