人工智能在现代软件架构设计中发挥重要作用，提高开发效率、改善系统性能和资源管理，实现自动化决策和个性化用户体验。它还能将系统转变为自适应和自我修复的结构，与物联网和区块链等技术相结合，创造更智能的解决方案。

该研究提出了一种名为PotholeGuard的基于点云的坑洞分割架构，通过识别隐藏的特征和增强局部特征来提高特征表达。该架构使用本地关系学习模块来了解局部形状关系，并提出了一个轻量级的自适应结构来解决点云密度差异和域选择问题。实验结果表明，该方法在三个公共数据集上具有卓越性能，具有道路维护和安全应用的潜力。

该文介绍了一种名为动态谱混合器（DSM）的自适应结构，能够高效地学习包含高低频信息的视觉输入的详细特征。实验证明，DSM 是一种功能强大且适应性强的骨干网络，适用于各种视觉识别任务。