机器学习赋能制造业：预测性维护、质量控制和智能物流优化
制造业借助机器学习和深度学习提升效率，通过预测性维护避免设备故障，利用质量控制模型检测产品缺陷，及运用智能物流优化降低运输成本。示例代码包括基于LSTM的设备故障预测和随机森林分类器的质量控制模型。这些技术革新生产流程，提高效率，降低成本，增强企业竞争力。
Isaac Sim详细安装使用教程
NVIDIA Isaac Sim 4.0版本的安装和使用教程，包括了下载、安装、配置环境、使用ROS/ROS2扩展、设置工作空间以及编译和运行示例程序的步骤。同时，还提供了Isaac Sim的架构图和USD文件格式的介绍，以及相关的资源链接和教程视频。
机器人操作系统ROS 编程开发--详细总结
最近工作涉及到自动驾驶的，需要学习ROS，学习中总结了一些知识点，分享给大家。
机器人操作系统ROS，是一种分布式处理框架（又名Nodes），ROS常用C++和python编程语言开发；（这里项目开发采用C++ 11版本）。ROS的点对点设计以及服务和节点管理器等机制，可以分散由计算机视觉和语音识别等功能带来的实时计算压力，能够适应多机器人遇到的挑战。ROS免费并且开源。
史上最全 | BEV感知算法综述（基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务）
以视觉为中心的俯视图（BEV）感知最近受到了广泛的关注，因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展，许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知，但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展的方法进行了全面的综述调研，并提供了深入的分析和结果比较，进一步思考未来可能的研究方向。如下图所示，目前的工作可以根据视角变换分为两大类，即基于几何变换和基于网络变换。前者利用相机的物理原理，以可解释性的方式转换视图。后者则使用神经网络将透视图（PV）投影到BEV上。
万字长文 | 多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）（上）
随着自动驾驶技术的发展，多目标跟踪已成为计算机视觉领域研究的热点问题之一。MOT 是一项关键的视觉任务，可以解决不同的问题，例如拥挤场景中的遮挡、相似外观、小目标检测困难、ID切换等。为了应对这些挑战，研究人员尝试利用transformer的注意力机制、利用图卷积神经网络获得轨迹的相关性、不同帧中目标与siamese网络的外观相似性，还尝试了基于简单 IOU 匹配的 CNN 网络、运动预测的 LSTM。为了把这些分散的技术综合起来，作者研究了过去三年中的一百多篇论文，试图提取出近年来研究者们更加关注的解决 MOT 问题的技术。