AI预测设备故障，智能制造新突破

智能制造设备产生的海量数据为人工智能提供了丰富的信息来源。集成学习方法通过组合多个基模型的预测结果，显著提升故障分类的准确率。图神经网络（GNN）能够建模设备组件间的拓扑关系，将轴承、齿轮和电机的监测数据转化为统一的特征表示。迁移学习框架允许模型将在某类设备上学习的知识迁移到新型号设备，显著减少对新故障样本的需求。联邦学习方案确保不同工厂的数据在本地进行模型训练，仅共享加密的梯度更新，满足数据隐私

AI革命：金融反洗钱新利器

人工智能技术为金融行业的反洗钱和合规监管提供了强大的工具，特别是在处理交易大数据方面展现出独特优势。从机器学习到自然语言处理，再到图神经网络，多种AI技术协同工作，能够更高效、更准确地识别和预防洗钱行为。尽管存在挑战，但随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能将在金融合规领域发挥越来越重要的作用。

【CV】什么是计算机视觉：使计算机“看”并理解视觉世界

计算机视觉是人工智能子领域，旨在让计算机通过图像或视频模拟人类视觉，提取语义信息，应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防等场景。其核心任务包括图像分类（如判断猫狗）、对象检测（如框出车辆行人）、语义分割（像素级分类）、实例分割、图像生成等。技术基础涵盖传统图像处理（如边缘检测）、机器学习和深度学习（卷积神经网络、Vision Transformer）。数学基础包括线性代数、概率统计和优化理论，常用工具