AI 驱动的 AR眼镜巡检技术方案：让工业缺陷识别更精准高效｜阿法龙XR云平台
针对电力、化工、制造等高风险场景，传统人工巡检效率低、漏检率高。我们推出AI+AR智能巡检方案，集成高清视觉与多传感器数据，采用轻量化YOLOv8-Nano和ResNet50模型实现缺陷实时检测与分级，结合ORB-SLAM3空间定位，在AR眼镜中精准叠加缺陷标注，识别准确率超95%，效率提升50%以上，助力巡检智能化、可视化、可追溯。
88_多模态提示：图像与文本融合
在人工智能领域的快速发展中，多模态融合已成为突破单一模态限制、实现更全面智能理解的关键技术方向。人类理解世界的方式天然是多模态的——我们同时通过视觉、听觉、语言等多种感官获取信息并进行综合分析。例如，在餐厅点餐时，我们会同时处理菜单上的图片、服务员的介绍和菜品的文字描述，最终做出决策。这种自然的多模态信息整合能力，正是人工智能系统长期以来努力追求的目标。
全栈开发：从LAMP到云原生的技术革命
🌟蒋星熠Jaxonic，全栈探索者。从Web到AI、IoT、区块链，深耕垂直领域，践行“T型人才”理念。分享技术演进与实战经验，助你在代码星河中找到属于自己的航向。
AR眼镜在安防领域人脸识别技术方案｜阿法龙XR云平台
基于AR眼镜的移动安防人脸识别系统，采用端-边-云协同架构，集成高清红外采集、轻量级人脸检测与多模式识别计算，实现毫秒级身份核验。支持本地、云端及执法终端协同比对，结合动态置信度优化与AR信息叠加，适用于大型场馆、边境巡检等场景，提升执法效率与精准度。（238字）
基于springboot的大学生创新能力比赛系统
本研究聚焦大学生能力培养系统，结合AI、大数据、区块链及VR/AR等前沿技术，构建个性化、全过程的能力发展框架。通过Java、Spring Boot、MySQL与Vue技术实现系统开发，旨在提升学生综合素质与社会竞争力，推动高等教育改革与创新发展。