【日积月累】 基于卷积神经网络的光学遥感影像分析综述，探讨了CNN在高分辨率影像目标检测中的应用。传统方法在处理大规模数据时面临效率和准确性问题，而卷积神经网络通过特征金字塔和现代架构如ResNet、DenseNet等，提升了检测性能。增强YOLOv5通过优化策略提高了检测精度和速度。深度学习在遥感图像分析中展现出优势，CNN、FCN和RNN在目标检测和图像分割中发挥重要作用，为城市规划和环境监测提供支持。

【日积月累】 大模型综述：本文详细探讨了大型语言模型（LLMs）的关键技术与应用。LLMs基于Transformer架构，通过大规模预训练展示出强大的语言理解和生成能力。预训练技术、自回归和双向预测任务是其核心。分布式训练算法如DeepSpeed和Megatron-LM提升了训练效率。LLMs的性能与模型规模密切相关，缩放定律和涌现能力是研究热点。尽管LLMs在自然语言处理、信息检索等领域应用广泛，但仍面临准确性、安全性等挑战，未来需在模型架构和训练方法上持续改进。