摘要：
目录一、功能检测汇总 vs 检测 → 维修 → 定价的决策联动二、可以这样理解两者关系三、举例对比 你问得非常关键，这两块确实有表面上的重叠，但本质上是两层不同的价值链，我帮你拆开理清楚。 一、功能检测汇总 vs 检测 → 维修 → 定价的决策联动 维度 功能检测汇总（Functional Grad 阅读全文
posted @ 2025-12-27 14:36
向着朝阳
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摘要：
目录一、为什么可以直接作为置信度二、软性警告：Softmax 概率 ≠ 真实置信度三、如何提升置信度可用性（Phase 1 可行方法）四、实践建议（Phase 1）结合局部瑕疵数量和密度评分（综合评分）一、核心思路二、技术实现步骤（结合局部瑕疵特征）三、总结将各局部瑕疵转成统一评分（0–1 或 0– 阅读全文
posted @ 2025-12-27 10:45
向着朝阳
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摘要：
目录一、视觉成色 AI 非功能性指标二、检测结果结构化指标三、分级一致性监控指标四、总结简化版本Phase 1 最关键非功能指标（可汇报 CEO）汇报思路建议 针对 Phase 1（视觉成色 AI + 检测结构化 + 分级一致性监控），非功能性需求（Non-Functional Requiremen 阅读全文
posted @ 2025-12-27 10:29
向着朝阳
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摘要：
目录一、总体前提二、阶段划分与团队配置Phase 1（3–6 个月）核心任务推荐团队配置时间预估Phase 2（3–4 个月）核心任务推荐团队配置时间预估Phase 3（3–5 个月）核心任务推荐团队配置时间预估三、总体建议 好，我们针对 从0到1搭建二手手机/再生电子视觉 AI + 决策系统的小团 阅读全文
posted @ 2025-12-27 10:09
向着朝阳
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摘要：
目录一、先把话说透：为什么“分类与检测”是银河电讯的命门这一段的三个硬事实二、把“分类与检测”拆成 4 个子决策，而不是一个动作1️⃣ 外观成色判断（Cosmetic Grading）现实世界怎么做的？AI 在这里真正的价值点（1）建立“机器基准线”（2）把“灰区设备”显性化（3）形成可审计证据2️ 阅读全文
posted @ 2025-12-27 10:03
向着朝阳
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