张小明
前端开发工程师
在前两周的课程中，我们深入学习了传统的单模态AI技术，包括机器学习基础、深度学习核心概念、大模型架构以及微调技术。然而，现实世界的信息往往是多模态的——我们通过视觉、听觉、触觉等多种感官来感知世界。为了让AI系统更接近人类的智能水平，多模态AI应运而生。
多模态AI能够同时处理和理解多种类型的数据（如图像、文本、语音等），并通过跨模态的信息融合实现更深层次的理解和推理。在本节中，我们将全面介绍多模态AI的基本概念、核心挑战、关键技术和发展趋势。
多模态AI是指能够处理和理解多种模态（modality）信息的人工智能系统。模态是指信息的某种表现形式或感知方式，常见的模态包括：
文章目录 PPM（Pyramid Pooling Module）模块原理与实现详解 1. 引言与背景 1.1 语义分割中的挑战 1.2 全局上下文的重要性 1.3 设计动机 2. PPM模块核心原理 2.1 金字塔池化概念 2.2 自适应池化机制 2.3 特征融合策略 3. 代码实现详解 3.1 模块初始化 3.2 前向传播过程 3.3 设…
李华
往期文章 RK3588RGA加速：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149697775?spm=1001.2014.3001.5501 RK3588int8量化:https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149689460?spm=1001.2014.3001.5501 RK3588测试NPU和RKNN函数包装：https://blog.csdn.net/FJN110…
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背景与重要性自动驾驶技术的快速发展，将紧急制动系统（AEB）推至安全核心。作为软件测试从业者，验收边界条件——即系统在极限场景（如车速临界点、传感器故障）下的响应能力——是确保功能可靠性的关键。本文…
李华
https://www.segger.com/downloads/embedded-studio/ 现在SES的更新，每次基本都是编译器版本，C库版本等方面的更新，这次依然是 更新记录：
李华