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）（下）
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。
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。
AI初探：人工智能的定义、历史与未来展望
【7月更文第15天】在科技飞速发展的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为推动社会进步的关键力量，渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，从精准医疗到智能金融，无不展现出其深远的影响。本文旨在为读者揭开人工智能的神秘面纱，从基本概念出发，回顾其发展历程，并探索未来的无限可能。
期待已久，真正的 AI 程序员来了
6 月 21 日，在阿里云上海 AI 峰会上，阿里云推出首个“AI 程序员”，它具备架构师、开发工程师、测试工程师等多种岗位的技能，能一站式自主完成任务分解、代码编写、测试、问题修复、代码提交整个过程，最快分钟级即可完成应用开发，大幅提升研发效率。