Apache TVM 是一个支持 CPU、GPU 和加速芯片的深度学习编译框架。本文以累积乘积为例，介绍如何在 Relay 中注册新的 TVM 算子，包括属性节点、类型关系、算子计算和策略定义等步骤。

本文介绍了一个基于海康威视工业相机SDK的开源WPF视觉开发项目inexbot_vision。该项目支持图像采集、处理和显示，适合初学者学习与二次开发，具有模块化设计和友好的用户界面，支持多相机连接和多种图像处理算法，兼容.NET Framework和.NET Core。

机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取，简化数据爬取流程。

本文讨论了三个算子是否为厄米算子。第一个算子 \hat{f}={d \over dx} 不是厄米算子；第二个算子 \hat{f}= ext{i}{d \over dx} 是厄米算子；第三个算子 \hat{f}={d^2 \over dx^2} 也是厄米算子。通过积分和伴随算子的性质进行验证。

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该研究提出了一种傅里叶谱神经网络（FourierSpecNet），结合傅里叶谱方法与深度学习，旨在解决玻尔兹曼方程在非弹性碰撞和高维速度域中的高计算成本问题。该方法在傅里叶空间中高效近似碰撞算子，具有高准确性并显著降低计算成本，为求解玻尔兹曼方程提供了稳健的替代方案。

本研究提出了DISCO模型，旨在解决动态系统中基于短时间轨迹预测下一个状态的问题。该模型通过大型超网络生成小型算子网络的参数，并利用时间积分实现高效预测。实验证明其在多种物理数据集上表现优异。

本研究探讨了神经算子在学习休斯模型（描述人群动态的一阶双曲守恒定律系统）解决方案中的局限性。通过评估三种最先进的神经算子在不同复杂场景下的表现，发现这些算子在初始条件较简单的情况下表现良好，但在存在多个初始不连续性和动态边界条件的复杂情况下，则难以捕捉重要的物理特征，影响了其在交通应用中的推广能力。

OpenCV工作流引擎SDK从v1.3版本开始支持C#，用户可以设计工作流并导出vm文件，轻松集成到C#中，无需编写代码。示例代码展示了如何加载工作流文件、运行图像处理并获取轮廓信息，最终显示结果图像。

本研究针对傅里叶神经算子在学习流体动力学和生物模式形成中的频率偏差问题进行了改进。通过引入并行的局部谱卷积分支和高频传播模块，以及基于径向谱误差的新损失函数，有效提高了模型对多频率成分的学习能力。实验结果表明，该方法在准确度上超过了现有的神经算子基线，具有显著的应用潜力。

算子是AI模型计算的核心，其优化直接影响执行效率和推理速度。昇腾通过CANN平台推动算子创新，降低开发门槛，促进AI技术发展，欢迎开发者参与，共享技术与经验，助力中国AI产业从跟随到引领。

可观测性是分布式系统成功的关键。本文探讨如何通过分析算子执行信息来优化SQL性能，利用`explain analyze`语句获取执行信息，帮助架构师定位性能问题。通过案例分析查询延时抖动及算子并发度对性能的影响，强调执行信息在性能诊断中的重要性。未来TiDB将进一步丰富执行信息，以提升系统可观测性。

本研究解决了在3D高斯喷溅表示中进行几何处理时存在的信息损失和处理复杂性的问题。提出了一种基于马哈拉诺比斯距离的拉普拉斯-贝尔特拉米算子的计算方法，这一新方法在处理高斯喷溅中心的点云时表现出更高的准确性，并能够在优化过程中评估输出质量，对几何处理应用具有重要影响。