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摘要：本文基于鸿蒙ArkTS实现分布式医疗数据安全共享系统，通过AES-256加密传输、动态生物认证（指纹/人脸）、TEE可信执行环境及设备白名单机制，确保敏感健康数据（心率、血糖）的端到端安全。核心模块包含：1）数据加密工具动态生成会话密钥；2）TEE隔离执行密钥管理与解密；3）分布式数据库加密存储；4）实时权限验证。系统验证表明，可有效防御中间人攻击、权限越权及TEE内存提取，并支持扩展量子安
大模型技术已从单纯追求参数规模转向注重效率与可控性的系统性工程。2025年核心突破方向包括架构创新、推理优化和具身智能协同。开源生态降低了技术门槛，使大模型从云端走向端侧可用，但仍面临幻觉生成、知识固化等挑战。
各位同仁、各位专家、各位编程爱好者：大家好！今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在人工智能时代日益核心且极具挑战性的话题：如何将人类的纠错动作，这一宝贵的智慧结晶，自动转化为微调AI Agent提示词的训练样本。在Agent逐渐成为主流的当下，它们承担着越来越复杂的任务，从自然语言处理到代码生成，从数据分析到自动化决策。然而，Agent的智能并非一蹴而就，它们也需要学习，需要纠正，而人类的反馈正是这学
Eino ADK是专为Go语言设计的智能体开发框架，提供统一的Agent抽象、异步事件驱动架构和灵活协作机制。包含ChatModelAgent、WorkflowAgents等核心组件，支持Supervisor和Plan-Execute等预构建模式，以及中断恢复功能。开发者可像搭积木一样构建从简单对话机器人到复杂多智能体系统，大幅降低AI应用开发门槛，让开发者专注于业务逻辑实现。
摘要 本文介绍了使用NLTK进行情感分析的技术方法。主要内容包括情感分析的基本概念、常用方法（基于词典、机器学习和深度学习），以及NLTK提供的VADER情感分析器、SentiWordNet情感词典等工具资源。通过代码示例展示了三种实现方式：1)使用VADER分析社交媒体文本的情感极性和强度；2)基于SentiWordNet词典计算词语情感得分；3)利用机器学习方法构建NaiveBayes情感分类
在当今全球化的时代，不同语言之间的交流和理解变得越来越重要。AI原生应用开发中的跨语言理解能够打破语言障碍，让应用可以服务于全球不同语言背景的用户。本文的目的就是为开发者提供在AI原生应用开发中实现跨语言理解的最佳实践指导，范围涵盖从核心概念的理解到实际项目的开发和应用。本文首先会介绍跨语言理解相关的核心概念和它们之间的联系，接着阐述核心算法原理和具体操作步骤，然后给出数学模型和公式并举例说明。之
摘要：太阳能监控系统的耐久测试面临极端环境和数据波动的挑战，软件测试成为确保系统长期稳定性的关键。本文从测试视角出发，探讨了耐久测试的核心内涵、自动化工具应用和AI赋能策略，提出通过环境模拟、混沌工程等方法识别潜在故障。文章强调测试从业者需从被动检测转向主动防御，构建标准化测试套件，并关注未来自适应测试趋势，为智能电网生态筑牢质量防线。（149字）
金融监管政策是维护金融市场稳定、防范金融风险的重要手段。然而，这些政策文件往往内容复杂、专业性强，对于金融机构、投资者和监管人员来说，准确理解和解读政策存在一定难度。开发基于大模型的金融监管政策解读系统的目的在于利用大模型强大的自然语言处理能力，对金融监管政策进行自动化解读，提取关键信息，为用户提供清晰、准确的政策解读服务。本系统的范围涵盖了常见的金融监管政策类型，如银行业监管政策、证券业监管政策
本文对检索增强生成(RAG)技术进行了系统性综述，基于5大数据库筛选的128篇高被引文献和343个数据集，构建了RAG技术地图和评估框架。RAG已从简单的"外挂知识库"演进为"可编程、可解释、可审计"的复杂系统，涵盖检索前处理、混合检索、后处理优化、迭代控制、记忆增强、多智能体协作等关键技术，并提出了完整的评估指标体系，为RAG研究和应用提供了全面指导。
自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是人工智能领域的重要研究方向，旨在将非语言形式的数据转换为自然语言文本。而AI Agent在NLG中的风格转换与控制具有重要意义。本文章的目的在于详细阐述AI Agent如何实现自然语言生成中的风格转换与控制，涵盖从核心概念、算法原理到实际应用等多个方面。范围包括不同类型的文本风格，如正式、非正式、幽默、严肃等，以及实现
金融行业受到严格的法规监管，确保金融机构的业务活动符合相关法规要求至关重要。传统的金融法规遵从性检查主要依赖人工审查，这种方式效率低下、成本高昂，且容易出现疏漏。开发基于大模型的金融法规遵从性检查系统的目的在于利用大模型的自然语言理解和处理能力，实现自动化的法规遵从性检查，提高检查效率和准确性，降低合规成本。本系统的范围涵盖了常见的金融业务场景，如信贷业务、投资业务、支付业务等，以及与之相关的各类
文本序列化是自然语言处理的关键预处理步骤，主要包括分词、构建词汇表和向量化三个环节。由于计算机只能处理数字，文本需转化为多维矩阵形式：首先通过分词将句子拆分为词单元，再建立词汇表实现文字到数字的映射（含UNK和PAD特殊标记），最后通过Word Embedding等技术将数字序列转为向量。该过程解决了文本长度不一、生僻字处理等问题，为神经网络输入提供标准化数据格式。掌握这一技术对AI从业者至关重要
当你生成了一个页面，觉得某个按钮颜色太丑，或者某个板块位置不对，你不需要再去打字描述“请把按钮往左移 10 像素”，你直接用鼠标点中那个按钮，进行拖拽或者调色。这就像你有一个手艺极好的泥瓦匠，你指着墙说“这块砖我不喜欢”，然后你亲手把它拿起来换个位置，泥瓦匠不仅不生气，还会笑着问你：“老板，这样放您看行吗？但在 NoCode 里，你按下回车，等待几秒钟，一个完整的、可交互的网页原型就会直接在你眼前
命名实体识别（NER）是自然语言处理中的核心任务，旨在从文本中识别并分类实体（如人名、地点、组织名等）。使用 spaCy 库可以高效地实现这一任务，特别是通过微调预训练模型来适应自定义实体类型（如“产品名”或“事件名”）。下面，我将逐步解释整个过程，包括原理、实现步骤和代码示例。所有内容基于 spaCy 官方文档和最佳实践，确保可靠。NER 的目标是标注文本中的实体片段并分配类别标签。例如，在句子
构建词汇表是 NLP 中的一个重要步骤。通过统计字符频率、过滤低频字符并映射为索引值，我们可以高效地处理文本数据。本文通过一个具体的例子展示了如何使用 Python 构建词汇表，并保存为.pkl文件以便后续使用。希望这篇文章对你有所帮助！
ReRanker模型是对RAG检索返回的结果进行重新排序的模型。也就是下图所示中2nd Retrieval的模型。具体来说，ReRanker模型在RAG Pipeline中扮演着第二阶段的角色，即在初始检索步骤之后，对检索出的文档块chunks进行重新排序，以确保相关的文档块优先被传递给LLM进行处理。
基于词典的情感分析方法是一种利用预定义的情感词典来评估文本情感倾向的技术。情感词典通常包含词汇及其情感极性和强度，通过查找文本中的词汇并累加其情感分数，可以得出整个文本的情感倾向。构建自定义情感词典是根据特定项目需求，创建一个更精准反映目标领域情感倾向的词典。在本项目中，我们深入探讨了自然语言处理（NLP）领域中的情感分析，特别是基于词典的方法。我们从理论到实践，全面覆盖了情感分析的各个环节，包括
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它连接了计算机与人类语言，推动了搜索引擎、语音助手、机器翻译等技术的快速发展。尽管当前模型在长文本处理、语用理解、多语言适配等方面仍面临挑战，但随着技术的持续优化（如多模态学习、小样本学习），NLP 正朝着更高效、更智能、更安全的方向迈进。从传统的统计语言模型到大规模预训练模型（如 BERT、GPT），NLP 技术逐步实现了从“语言理解”到“语言生成
本文介绍了一个基于Neo4j图数据库和Python开发的民航知识图谱问答系统。该系统通过知识图谱技术组织民航领域的结构化、半结构化和非结构化数据，构建包含飞机、航空公司、机场等实体及其关系的知识库。系统采用分层架构设计，包括数据层（Neo4j存储）、逻辑层（问题分类、解析、查询生成）和表示层（Web可视化界面）。关键技术包括知识建模、自然语言处理和图查询优化。该系统为民航领域提供了高效的信息查询工
随着模型的参数的增长，推理GPU资源需求从1/N卡、单卡、多卡、多节点、再到超节点，规模不断增加，之前在训练里面常用的DP/TP/SP(CP)/EP/PP/Zero等并行方法也在推理中逐步使用起来。
Spring AI(https://spring.io/projects/spring-ai)]是 Spring 官方于 2023 年推出的 AI 应用开发框架，它如同 AI 世界的"Spring 生态连接器"，致力于简化开发集成了 AI 功能的应用程序。统一接口：消除不同 AI 服务（如 OpenAI、智谱 AI、DeepSeek 等）的 API 差异，允许用户灵活地在多个模型之间切换。生态整合
通过以上步骤，你可以轻松使用ComfyUI生成惊艳的图像。无论你是用于个人创作还是专业设计，ComfyUI都能为你提供强大的支持。赶快尝试吧，相信你会爱上这款工具！如果你在使用过程中有任何问题或需要进一步的指导，欢迎在下方扫码咨询。我们将尽力为你提供帮助。如果你在使用过程中有任何问题或需要进一步的指导，欢迎在下方扫码咨询。我们将尽力为你提供帮助。（全套教程文末领取哈）
随着全球金融市场的不断发展和监管要求的日益严格，合规风险管理成为企业，尤其是金融机构面临的重要挑战。大量的合规文件、报告、合同等文本数据蕴含着丰富的信息，但传统的人工处理方式效率低下且容易出错。自然语言处理技术的出现为解决这一问题提供了新的途径。本文的目的在于深入探讨自然语言处理在合规风险管理中的应用，涵盖从核心概念、算法原理到实际项目案例的各个方面，为企业和研究人员提供全面的参考。本文将按照以下
情感分析（Sentiment Analysis），也称为意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，旨在从文本中识别、提取和量化作者的情感、态度或情绪。情感分析广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析、市场趋势预测等领域，帮助企业理解公众对其产品或服务的看法。在情感分析任务中，BERT模型通常在最后一层添加一个分类头，如一个全连接层，用于将BERT的输出转换为
在AI工程开发过程中，选择合适的框架，站在巨人的肩膀上前行，方可事半功倍。以下，给出Python、Java、Go现阶段比较流行的框架，供参考
我将在本文教你如何使用 LangGraph、MCP 和 Ollama 打造一个多智能体（Multi-Agent）聊天机器人。
在数字化时代，AI大模型已成为推动科技进步的重要力量。它们不仅在规模上庞大无比，拥有数十亿甚至上万亿的参数，而且在处理复杂任务时展现出了惊人的能力。然而，要想充分发挥AI大模型的潜力，并不是一件简单的事情。下面，我将详细列出使用AI大模型的步骤和技巧，帮助大家更好地掌握它们的精髓。一、明确任务目标和需求在使用AI大模型之前，首先要明确你想要模型完成的任务是什么。任务目标的明确性将直接影响模型的设计
近年来，大模型研究逐渐转向“降耗增效”，通过结合高性能、低耗资的小模型，提升计算和内存利用效率，满足特定场景需求，降低成本并增强系统性能。常用的结合策略包括模型压缩（如蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享和集成学习等。模型压缩通过知识蒸馏、轻量化架构、剪枝和量化等方法，将复杂大模型转化为高效小模型。知识蒸馏通过让小模型拟合大模型的输出，模拟其性能。相关研究如《Distilling
RAGFlow (https://github.com/infiniflow/ragflow) 在本周发布了 0.6 版本，解决了自开源以来在易用性，稳定性上等等面临的诸多问题。从下个版本开始，RAGFlow 将开始向 RAG 深层次演进。当下 RAG 仍然处于一个搭建 PoC 容易，但实际应用难的局面，这其中根本原因在于 RAG 本身面临诸多挑战，主要包括：
本文提出基于DeepSeek的行业合规智能分析解决方案，构建包含政策感知、语义解析和影响评估三大模块的技术架构。详细阐述实施流程：1）配置行业特征词库建立动态监测；2）采用量化模型进行多维度合规分析；3）自动生成包含风险热力图和整改路径的智能报告。通过金融科技、医疗健康等典型案例，展示如何识别合规缺口并计算风险值。最后提出预测性合规、自适应框架等RegTech发展趋势，提供从数据采集到报告生成的全
谷歌为Gemini Enterprise开发多智能体系统，能以锦标赛方式评估想法并产出约100个结构化研究方向，单任务可持续运行40分钟。包含"想法生成"和"联席科学家"两款核心智能体，需巨大算力投入体现L3级AI能力。另有"与文档对话"功能可分析30MB PDF内容。这些功能尚未对普通用户开放，但可能成为AI编程和研究领域的重要突破。
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