我的解压玩具

一种仿生水凝胶电子皮肤，利用纳米级皱纹PET和微锥水凝胶模拟触觉，灵敏度17 32mV Pa，响应10毫秒。结合深度学习，材料识别准确率95%，纹理识别97 2%，并集成无人机手势控制系统，应用前景广阔。

SLAM即同时定位与建图，解决“我在何处”与“环境什么样”两大问题。视觉SLAM仅用相机实现，流程包括前端视觉里程计计算位姿、后端非线性优化消除累积误差、回环检测修正漂移及按需构建地图。

深度学习驱动的九种计算机视觉任务包括图像分类、带定位分类、目标检测、目标分割、风格迁移、图像着色、图像重建、超分辨率及图像合成。这些方法在多个任务上不断刷新纪录，无需手工设计特征，即可从图像中理解语义并完成视觉任务。

通过Word整理图片、表格与文字，合理切分后上传至Dify知识库，配置提示词要求图文混排，即可实现图文并茂的AI回答。关键步骤包括文档规范整理、控制切片长度，并明确指令配置。

从PromptPico到ContextPico的进化揭示了AI理解硬件需求的关键：传统聊天式编程存在局限，创新方法先系统学习硬件特性再编程，通过Many-Shot与LongContext技术演进，最终确立ContextEngineering方向，实现从被动应答到主动整合背景信息的突破。