登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
从新增明星音色、听懂多种方言，到未问先到的主动服务，小艺正一步步成为聪明、能干又贴心的出行伙伴。这个春节，带上小艺出行，新年有新“艺”，一马当先接鸿运！
摘要在零售、物流、工业等主流领域，条码/二维码作为数据采集与信息传递的核心载体，其读取效率与准确性直接决定行业作业效率。但复杂场景下，模糊、破损、污损、异形条码及强光、昏暗、金属遮挡等干扰，导致传统扫码设备普遍存在识别率低、速度慢、易误读、依赖人工干预等“码难读”痛点。京元智能依托多年技术积淀，将深度学习、计算机视觉、AI计算成像等核心AI技术与PDA硬件深度融合，针对P62、M62等核心机型打造
HunyuanVideo-Foley 作为一款先进的 AI 音效生成工具，为视频创作者带来了全新的体验和可能性。通过深入理解其技术原理、灵活运用实战案例中的技巧、不断优化音效生成效果以及巧妙地与其他视频编辑软件集成，创作者们可以大大提升视频作品的质量和感染力。在多语言支持和创意应用方面，HunyuanVideo-Foley 更是展现出了巨大的潜力，为全球范围内的视频创作开辟了新的道路。
1 绪论1.1研究背景与意义基于深度学习的果蔬检测与识别系统在农业生产、食品加工和供应链管理中具有广泛的应用价值。首先，在农业生产环节，该系统能够实现对果蔬生长状态的实时监测和病虫害的早期识别，帮助农民及时采取防治措施，减少经济损失，提高产量和质量。例如，通过无人机搭载的高清摄像头和深度学习算法，可以快速扫描大面积农田，精准识别果蔬的健康状况和病虫害分布，为精准农业提供技术支持。其次，在果蔬采摘环
Stable Diffusion（简称SD）StableDiffusion是2022年发布的。
国产数字孪生技术实现质变突破。镜像视界推出基于Cognize-Agent智能体的新一代空间感知系统，通过四大核心技术模块（MatrixFusion视频融合、Pixel2Geo空间坐标化、NeuroRebuild动态建模、Cognize-Agent自主决策）实现从"复制现实"到"理解与控制现实"的跨越。该系统具备毫秒级响应、厘米级定位、94%决策准确率等优势，
但是问题来了，第一导航栏也好手势栏也好，都是麻烦的方式，打开的软件不会退出这可咋整，又回到了一开始的问题，老人家喜欢按部就班，稍一出错又不能重头再来就会心急，语音助手是好帮手，可惜对方言爱莫能助啊。爷爷奶奶贴一贴，电视转到有限频道，妈妈贴一贴电视平台开始播放，我贴一贴bilili已投屏（此处为设想，尚未成功，如有成功的，麻烦教程分享一下）这样爸爸贴一贴连接爸爸的蓝牙播放爸爸的歌曲，（目前可以实施蓝
此外，它还支持 HDR 显示技术，能够呈现出更丰富的亮部和暗部细节，使画面的层次感更加分明。看电影时，那种震撼的音效，让我仿佛置身于电影院中，枪声、爆炸声、音乐声都能清晰还原，给我带来沉浸式的视听体验。而且，它还支持智能音效调节，能够根据不同的场景自动调整音效模式，无论是观看电影、电视剧还是听音乐，都能获得最佳的听觉享受。内置的智能语音助手也非常实用，只需说出指令，就能快速搜索影片、查询天气、控制
在深度学习领域，模型是一个核心概念。它本质上是由大量数学公式构成的计算系统，虽然听起来复杂，但我们可以通过一个简化的比喻来理解它的基本原理。深入浅出地理解神经网络。线性模型假设你有一个魔法盒子，它能根据输入的数字生成新的数字。这个过程类似模型的推理阶段线性模型的局限性这种魔法盒子，也就是简单的线性模型只能做简单的运算，遇到复杂问题就会卡壳。例如提问"安徽的省会城市是哪里？输入单一：仅能处理数值计算
海信85E5N Pro+搭载了自研的信芯®AI画质芯片和分布式驱动控光芯片，这一1+N分布式芯片架构为电视提供了出色的图像处理能力。144Hz的原生刷新率确保了画面的流畅性，无论是观看高速运动的体育比赛还是玩快节奏的游戏，都能获得无卡顿、无拖影的视觉体验。在智能化方面，海信85E5N Pro+配备了专属数字人管家，24小时待命，随时响应用户的语音指令。在音质方面，海信85E5N Pro+配备了2.
算法选型原则：优先考虑实时性需求。降噪中，谱减法适合低资源场景；回声消除中，NLMS是通用选择。在复杂环境（如高噪声或多径回声），可结合深度学习或双讲检测。参数调优策略：始终基于客观指标（SNR、ERLE）和主观听测调整。推荐使用真实音频数据集（如VOiCES）测试。实践提示：预处理应在编码前应用，采样率建议 ≥16kHz。参数初始值可参考上述建议，但需针对具体硬件和场景优化。注意事项：过度降噪或
近年来，深度学习和大语言模型（LLMs）的快速发展为股票投资领域应用专家混合模型（MoE）机制铺平了道路。尽管这些模型在交易表现方面展现出巨大潜力，但它们通常是单模态的，忽视了其他模态（如文本数据）中蕴含的丰富信息。此外，传统的基于神经网络的路由选择机制未能充分考虑上下文和现实世界的细微差别，导致专家选择效果不佳。为解决这些问题，本文提出了一种名为LLMoE的新框架，该框架采用大语言模型作为MoE
本文介绍了基于Python和Dify平台开发的自动化成本对账系统。系统采用分层架构设计，包含数据接入、处理、比对和结果展示四个层次，主要技术栈包括Python 3.8+、Dify、SQL Server及相关数据处理库。文章详细说明了环境配置步骤、数据库表结构设计（包括供应商、账单、对账结果等核心表）以及Python数据模型类的实现。该系统能自动处理多种文件格式数据，并与企业财务数据进行比对，生成差
行业大模型是一种基于深度学习技术，针对特定行业或领域进行训练和优化的大规模人工智能模型。它通常具有海量的参数和强大的学习能力，能够对行业内的各种数据，如文本、图像、语音等进行深度理解和分析，从而实现诸如智能决策、预测、生成等多种复杂任务，为行业用户提供专业、精准的智能化服务和解决方案，以提高行业效率、降低成本、推动创新发展。
本文详细介绍了DeepSeek的图文生成技术，涵盖原理、操作、案例和优势。全文超过8000字，通过结构化章节和虚构示例，帮助读者全面理解这一创新应用。DeepSeek不仅提升了内容创作效率，还为技术博客带来专业性和可靠性。如需进一步体验，建议访问DeepSeek平台试用功能。
从捕获最原始的PCM字节，到施展傅里叶变换的频域魔法，再到提炼出MFCC这一机器听觉的密码，最终通过深度学习模型赋予其智能——我们完成了一次完整的、高质量的Java声学信号处理之旅。这个过程完美地诠释了工程学的魅力：它并非总是使用最前沿的工具，而是善于将成熟的技术（如Java、FFT）、巧妙的设计（如MFCC）和强大的新势力（如深度学习）以最稳健的方式结合起来，解决实际问题。Java，这位老水手，
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。基于知识点我自己画了一张AI大模型入门学习的思维导图，基本上是一份纯自学的学习指南，因为本身我们就具备编程基础，学习起来其实不难的，需要这份学习路线图和学习资料包的可以扫码添加一下我的小助手，她会把实战教程、学习路线图、书籍和手册分享给大家。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、
蓝牙 5.4 是蓝牙低功耗（BLE）技术的最新版本，专注于提升能效，特别适合耳机等便携设备。在连接状态下，待机功耗（即设备保持连接但不主动传输数据时的功耗）是优化关键。蓝牙 5.4 引入了新特性（如 LE Power Control 和 Enhanced Connection Subrating），可显著降低 $I_{\text{待机}}$。这些芯片在睡眠模式下的电流可低至 $0.1 \mu\te
在具体功能层面，该产品展现出四大核心优势，构筑起稳固的智能税务防线。最后，产品可同步监测500+税务合规指标，整合罗拉税务模型引擎与DeepSeek推理能力，实现对数电票管理、风险预警、合规自检等全方位应用，支撑包括高科技企业、跨境出海、平台经济、医药、制造、金融、政府等多个行业场景的税务风险合规智能化及相关税务能力。”罗格科技创始人鲁钰锋表示。作为税务智能化进程中的重要里程碑，这款革命性产品将帮
在7nm及以下工艺节点的芯片设计中，一颗芯片包含数十亿甚至上百亿晶体管，其复杂度已达到人类难以直接掌控的程度。传统故障诊断方法如同在迷宫中摸索，架构师往往需要数周甚至数月才能定位一个复杂故障。本文将深入探讨AI智能体如何成为芯片设计中的"超级神探"，通过融合深度学习、图神经网络和领域知识，实现故障的自动定位与根因分析。我们将剖析AI故障诊断系统的核心架构——从多模态数据融合引擎到因果推理模块，从自
DeepSeek 是一款在人工智能领域具有显著影响力的工具。它基于先进的深度学习架构，拥有强大的语言理解和生成能力。其独特的技术特点在于能够对海量的数据进行高效的学习和分析，从而准确地理解用户的需求，并生成高质量的文本回复。DeepSeek 在自然语言处理任务中表现出色，无论是文本分类、情感分析还是机器翻译等，都能达到较高的准确率。它的优势还体现在能够快速处理大规模的文本数据，并且能够根据上下文进
当你精通多个单点后，思考系统级优化。例如，将车辆故障预测结果，自动关联到调度系统（调整车次）、维修系统（派发工单）、物资系统（准备备件），实现真正的“智能闭环”。：进入一家轨道交通设备商（如中国通号、和利时）、运营商（地铁公司）的科技部门，或专注于该领域的科技公司（如华为、比亚迪的轨道部门，或新兴AI创业公司）。：在Kaggle等相关平台寻找交通数据集练手，或尝试用开源数据（如某地铁公开的客流数据
随着ChatGPT、MidJourney等AI原生应用渗透到医疗、法律、教育等关键领域，“AI为什么这么回答？”"生成内容的依据是什么？“成为用户和开发者共同的核心关切。本文聚焦"可解释性技术"这一AI原生应用的"透明化引擎”，覆盖从1950年代至今的技术演进，重点解析深度学习和大模型时代的关键突破。萌芽期（1950-2010）：符号AI的天然可解释性挑战期（2010-2018）：深度学习的"黑箱
随着企业数字化进程的加速，人工智能、工业互联网、低代码等底层技术正全面重塑企业运营生产体系，推动新的生产要素、研发范式和商业模式的建立。这个变革过程不仅是对原有制造体系的颠覆，而且会影响各行各业的所有细分行业和产业链价值链的每个环节，为众多领域以更高效率稳住发展动力提供了新的可能。本文以制造业为例，阐述工业互联网、人工智能、低代码等底层数字化技术对制造业各环节的支持与赋能，希望这次所展现的内容能
微电网保护技术正向智能化、协同化、精准化、数字化和标准化方向深度发展，这一变革不仅重塑了保护技术体系，更带动了上下游产业链的协同升级。智能化推动核心设备制造与AI技术深度融合；协同化牵引通信产业升级和能源管理服务扩容；精准化加速电力电子产业技术革新与元器件国产化；数字化促进数字孪生与边缘计算技术落地；标准化则推动测试认证与标准服务产业规范化发展。这一系列变革正在构建技术共研、市场共享的创新生态，为
一般会在MCU域的R5核上部署CP AUTOSAR，MAIN域的R5核上部署以太网Switch的firmware以及超声波雷达的USS驱动等。下图的黄色部分显示了R5 ROM所做的事情，首先判断是否只启动MCU，由于我们需要启动MAIN域的A核、R5核及DSP核，所以MCU-only Boot的选择是No。加载各个核的image到DDR后，SBL会请求DMSC释放MCU域R5核以及MAIN域各个核
芯片赋能的另一绝活，是4K AI影像增强，可以将常见的低分辨率内容（如标清/高清视频）通过AI算法升级至接近4K画质，特别是上世纪的经典作品，不再依赖所谓的“高清修复版”片源，随时随地都能欣赏高清化的经典影片。未来当我们在外忙碌了一整天回到家，打开电视，它将会是我们控制全家电器的中枢、提供影音娱乐的入口，还可能是陪我们唠嗑聊天的知心朋友，这些场景对电视的AI算力/能力、全屋AI设备提出了更高的要求
家庭NAS市场正以26%-42%的年增速扩张，用户对本地化存储的需求与现有方案的高门槛形成市场空白。贵州广电凭借政策支持（算力优惠、专项资金）、算力优势（55 EFLOPS智算能力）、庞大用户基础（600万电视用户）及机顶盒硬件改造潜力，有望通过“存储+内容”一体化模式切入市场，填补中低端家庭NAS服务空白。
背景：近年来，深度学习研究和产业化得到迅猛发展。随着移动端算力提升，实时性需求，以及用户数据隐私方面的考量，导致越来越多的推理任务从云端转移到移动端。移动平台上深度学习推理需要解决硬件平台、驱动、编译优化、模型压缩、算子算法优化和部署等问题。许多企业正在开发面向移动端的开源深度学习框架，如小米MACE、腾讯优图NCNN/TNN、阿里MNN和谷歌TensorFlow Lite等。现有的推理平台通常.
—深度学习（DL）在增强多输入多输出（MIMO）通信系统的信道状态信息（CSI）反馈方面展现出了巨大潜力，这也是 3GPP 标准组织目前正在研究的课题。数字孪生（Digital twins，DTs）已成为生成用于训练基于 DL 的 CSI 反馈模型的特定站点数据集的有效手段。然而，现有的大多数研究仅依赖于仿真，数字孪生在降低 DL 训练成本方面的有效性尚未通过现实的实验设置得到验证。
【摘要】2025年数字人产业面临技术成熟与商业停滞的悖论。高昂的隐性算力成本与割裂的用户体验，成为其规模化普及的核心障碍。
AIGC的应用不仅限于图像和文本生成，随着深度学习和神经网络的发展，AIGC已开始涉足音乐创作领域。AIGC通过对大量音乐数据的学习，能够生成旋律、和弦、节奏等各种音乐元素，并可以进一步根据不同的风格、情绪和需求创作符合要求的音乐作品。AIGC正在改变音乐创作和音效制作的方式，从自动作曲到音效生成，AIGC为创作者提供了更高效、更智能的创作工具。随着技术的不断进步，AIGC将在音乐行业中扮演越来越
在AI绘画StableDiffusion中，一直都有一个比较困难的问题，就是如何保证每次出图都是同一个人。今天就这个问题分享一些个人实践，大家和我一起来看看吧。固定Seed种子值出来的图片人物确实可以做到一致，但Seed种子值是相对整个画面的，导致这种方式生成的新图片效果差别太小，可能除了人物的脸保存了一致，人物的姿势也保持了一致，甚至画面的背景也保持了一致，出来的图片太过单调。此时我们虽然可以通
智能电视
——智能电视
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
科技大视野开发者社区
2048 AI社区
DAMO开发者矩阵
火山引擎 ADG 社区
CSDN-OPC开发者社区
九章云极普惠算力
