本案例介绍了儿童跳绳智能计数系统的开发，利用华为云CodeArts代码智能体，通过音频分析和视觉识别技术，实现跳绳次数的自动统计，简化家长和教师的工作，适用于家庭和校园。

该项目基于.NET 10架构，结合YoloDotNet推理引擎与SQLite存储，旨在解决多任务视觉识别中的模型管理与协同部署问题。提供智能识别平台，支持多模型管理与跨平台部署，降低AI应用落地门槛，助力开发者创新。

灵光是一款新型AI助手，能够将自然语言请求转化为3D模型和交互地图，简化应用开发过程。通过视觉识别，灵光实现自然互动，降低创造门槛，让普通人也能轻松创作。

本文介绍了一款开源视觉系统，结合视觉识别与运动控制技术，旨在提升工业自动化效率。该系统采用模块化设计，支持多种算法库集成，具备可视化界面和动态布局管理，降低开发门槛，适用于复杂场景。

AI通过摄像头捕捉图像，利用视觉算法提取特征并与记忆库对比，实现物体识别。传统模型专注于单一物体识别，而大模型能够同时识别多种物体并灵活判断新图像。

Google DeepMind推出Gemini Robotics On-Device机器人控制模型，该模型可在本地离线运行，具备视觉识别、语言理解和动作执行能力。通过少量示范学习，模型能快速适应多种任务，推动机器人技术的普及与应用，但安全性和多步骤逻辑规划仍需改进。

个人设计项目能够激发创意并丰富作品集。文章提供了10个项目建议，如重新设计经典书籍封面、创建虚构品牌视觉识别和设计专辑封面，鼓励设计师探索新技术和风格，提升创作能力。

字体心理学影响品牌认知，合适的字体能增强品牌形象，传达专业性或友好感。不同字体如衬线体、无衬线体和手写体各具特点，适用于不同场合。了解字体心理有助于提升品牌设计的视觉识别和信任感。

AI API正在改变机器学习与应用的整合，提供自然语言处理和视觉识别等功能。主要API包括OpenAI、Google Cloud和Azure，帮助企业构建聊天机器人和图像生成，提升用户体验和创造力。

北京大学彭宇新教授团队提出的细粒度多模态大模型Finedefics，解决了多模态大模型在细粒度视觉识别中的不足。通过构建视觉对象的细粒度属性知识和对比学习，Finedefics在多个数据集上的识别准确率平均达到76.84%，显著优于其他模型。

可扩展设计是指创建灵活的品牌图形，以适应市场变化。它强调响应式设计、矢量格式和简约风格，确保品牌在不同平台上的一致性。通过模块化设计系统，品牌可轻松调整视觉识别，降低成本并适应未来趋势。

韩国科学技术院开发的WalkON Suit F1是一款轻型外骨骼机器人，旨在帮助截瘫患者自动穿戴并行走。它具备平衡控制和视觉识别功能，能够识别环境并防止跌倒。在Cybathlon比赛中表现优异，展现了科技对残障人士的关怀，带来了重返正常生活的希望。