成都小米SU7碰撞后爆燃 2025年10月13日凌晨3时18分许，成都市天府大道南段发生一起涉及小米SU7的交通事故。经交警通报，事故驾驶人邓某某（男，31岁）涉嫌酒后驾驶机动车，车辆与前方同向行驶的轿车发生碰撞后越过中央绿化带起火燃烧，导致邓某某死亡，涉事两车不同程度受损。事故正在进一步调查中。

摘要：模拟地和数字地必须分离处理。数字地因开关信号产生高频噪声，而模拟地对噪声高度敏感，直接连接会导致音频信号劣化。正确方案是分区铺铜并单点连接（如用0Ω电阻），连接点应选在信号交汇处。音频电路和高频数字电路尤其需要严格分离，仅在低频或低精度场景可谨慎合并。设计时需注意电源地分离、地平面完整性和过孔处理，并通过实测验证效果。该方案能有效降低噪声干扰，提升音频信号质量。

你是否曾为YouTube视频备份而苦恼？高清视频占用大量存储空间，而低画质又影响观看体验——Tubearchivist的视频质量设置功能正是为解决这一矛盾而生。本文将系统解析如何通过精准配置实现画质与存储的最优平衡，从基础概念到高级策略，帮助你构建高效的个人媒体库。## 核心概念：视频质量参数解析视频质量配置本质上是对**分辨率**、**比特率**和**编码格式**的综合调控。Tubear...

150字摘要： V2subAI字幕机免费版是一款永久免费的音视频字幕提取工具，支持中英日三语识别和翻译功能。该软件操作简单，无需安装，拖入文件即可自动生成SRT字幕，兼容主流剪辑软件。使用时需注意将音频文件后缀改为.mp4，且文件路径不含中文。免费版支持10分钟以内的音视频处理，3分钟视频约需2分钟处理时间。处理完成后可快速获取字幕文件，适合自媒体、翻译和办公场景使用。

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在这个信息爆炸的时代，视频已经成为我们获取信息、学习新知识的重要方式。而随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI与视频内容的结合为我们带来了全新的视听体验。今天，我想和大家分享一下蓝耘在这一领域的最新创新——与海螺AI视频的合作。

你是否还在为21:9电影在16:9显示器上的上下黑边烦恼？是否遇到过老动画4:3拉伸至宽屏的画面变形问题？MPV_lazy作为功能强大的媒体播放器，提供了灵活的视频裁剪功能，让你轻松自定义画面尺寸与比例。本文将系统讲解三种裁剪方案，从基础快捷键操作到高级配置文件定制，助你彻底掌控视频显示效果。## 核心概念：视频裁剪技术解析视频裁剪（Video Cropping）是通过移除画面边缘区域来调...

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它是利用C++、Python、Java等编程语言开发的，提供了丰富的图像处理和计算机视觉的算法。OpenCV以其高效、稳定、开源的特性，广泛应用于商业项目、学术研究、工业生产等领域。在当今的IT行业中，计算机视觉和图像处理的应用越来越广泛，如自动监控系统、医疗图像分析、人脸识别、视频分析等。

优选算法-二分：23.搜索旋转排序数组中的最小值解析

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计算机视觉：CVPR/ICCV最新论文解读系列​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，计算机视觉领域持续蓬勃发展，每年的 CVPR（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）和 ICCV（International Conference on Computer Vision）作为该领域的顶级学术会议，汇聚了大量极具创新性与影响力的研究成果。这些论文不仅代表了当下计算机视觉研究的前沿水平，更为未来的技术发展指明了方向。

眼睛纵横比（EAR）由Soukupová 和 Čech 提出，基于眼睛的 6 个关键点位置计算。EAR 的优点在于：计算量小、对头部轻微转动具有鲁棒性、实时性好。其计算公式为：其中 p1~p6 为眼睛轮廓的 6 个关键点（见文中代码注释）。当眼睛闭合时，EAR 会显著下降；通过对连续帧的 EAR 设阈值与持续帧数，可以区分瞬时眨眼与真正的闭眼（疲劳/打瞌睡）。基于 EAR 的疲劳检测是一条工程上可快速落地的路径，适合对实时性要求高、计算资源受限的场景。

本文介绍了一种基于OpenCV的智能蚊子雷达追踪打击系统，结合计算机视觉和超声波技术，有效解决夏季蚊虫困扰。系统通过摄像头实时监测蚊虫活动，利用背景减除法和轮廓分析识别蚊虫，并通过超声波进行驱赶。技术栈包括OpenCV、PyGame、Matplotlib和NumPy。系统具备智能检测、驱蚊音频和可视化界面三大功能模块，检测精度达92.7%，响应延迟小于200ms。文章详细介绍了系统的实现步骤、关键代码解析及优化技巧，并提供了源码下载链接。该系统不仅高效驱蚊，还避免了化学驱蚊剂的潜在危害，具有广泛的应用前景。

《论文降重实用指南》摘要：本文针对论文查重难题，系统介绍了降低重复率的有效方法。首先解析了查重系统的工作原理，包括检测范围（文字、图表等）和判定标准（重复字数、比例等）。随后提供了五大降重技巧：1）同义词替换；2）句式结构变换；3）文本图表化呈现；4）中英互译法；5）增加原创性内容。通过合理运用这些方法，可显著降低重复率（如从90%降至1.5%），帮助论文顺利通过审核。文中还推荐了相关辅助工具视频资源。（149字）

FunASR是阿里巴巴达摩院开源的高性能语音识别工具包，具备语音识别、说话人分离、标点恢复等核心功能。项目采用先进的Paraformer非自回归架构，在中文识别任务上表现优异，支持实时与非实时处理模式。通过预训练模型和易用API，可快速搭建智能语音助手、会议转写、视频字幕等应用场景。技术亮点包括：多说话人识别能力、低词错误率、抗噪性能强，并支持模型微调和多语言扩展。未来将深化与NLP、CV技术的融合，持续优化模型性能，拓展医疗、教育等垂直领域应用，该项目已在GitHub获得11.6k星标！

本文讲解深度学习计算机视觉中的转置卷积。转置卷积可逆转下采样导致的空间尺寸减小。它通过卷积核“广播”输入元素来增大输出，与常规卷积操作相反，且其正、反向传播函数可交换。

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