DeepSeek + KimiPPT 助手。Markdown 直接转换，导出速度快。含多段代码 / 架构图的技术分享。内置代码高亮、支持流程图嵌入。轻量技术汇报、教程类 PPT。

通过Info.plist添加NSMicrophoneUsageDescription，代码中请求AVCaptureDeviceInput权限。动态申请RECORD_AUDIO/WRITE_EXTERNAL_STORAGE，需在 AndroidManifest.xml 声明。调用 Core ML 6（iOS 16+），绑定 A15/A17 Neural Engine。集成 NNAPI（Android

在智能客服、有声书制作、虚拟人交互、游戏配音等场景中，传统 TTS 生成的 “无感情” 语音已无法满足需求 —— 带有开心、悲伤、愤怒等情绪的语音，能显著提升用户体验（如智能客服用温和语气安抚用户，有声书用激昂语气渲染情节）。本文将从零实现：基于 Coqui TTS 微调 VITS 模型，训练能生成 “开心 / 悲伤 / 愤怒 / 中性” 四种情绪的 TTS 系统，同时掌握语速、语调的精细化控制，

对比维度指令理解仅支持简单指令，细节把握弱支持复杂指令，语义拆解精准内容生成短句堆砌，表达生硬连贯自然，可运用修辞手法逻辑推理表面关联，无法拆解步骤步骤清晰，能解释底层原理多轮交互易 “失忆”，上下文一致性差记忆稳定，交互连贯性能（昇腾 NPU）速度快（18 token/s），显存低（1.2GB）速度较慢（10 token/s），显存较高（2.8GB）

对比维度指令理解仅支持简单指令，细节把握弱支持复杂指令，语义拆解精准内容生成短句堆砌，表达生硬连贯自然，可运用修辞手法逻辑推理表面关联，无法拆解步骤步骤清晰，能解释底层原理多轮交互易 “失忆”，上下文一致性差记忆稳定，交互连贯性能（昇腾 NPU）速度快（18 token/s），显存低（1.2GB）速度较慢（10 token/s），显存较高（2.8GB）

在智能客服、有声书制作、虚拟人交互、游戏配音等场景中，传统 TTS 生成的 “无感情” 语音已无法满足需求 —— 带有开心、悲伤、愤怒等情绪的语音，能显著提升用户体验（如智能客服用温和语气安抚用户，有声书用激昂语气渲染情节）。本文将从零实现：基于 Coqui TTS 微调 VITS 模型，训练能生成 “开心 / 悲伤 / 愤怒 / 中性” 四种情绪的 TTS 系统，同时掌握语速、语调的精细化控制，

本文实现了基于 TensorFlow Lite 的边缘设备传感器异常检测方案，核心优势在于低延迟、低功耗、离线可用，可直接应用于工业监控、智能家居等场景。多传感器融合：整合温度、湿度、振动、电压等多维度数据，提升检测准确率模型在线更新：通过 OTA（空中下载技术）实现边缘设备模型的远程更新云边协同：边缘设备仅上报异常数据，云端进行批量分析与模型迭代多异常类型识别：通过分类模型（如 CNN-LSTM

在智能电视渗透率突破 70% 的当下，用户对 “千人千面” 的内容推荐需求愈发强烈 —— 但现实是，多数智能电视的推荐仍停留在 “热门内容堆砌” 阶段，用户常常需要在海量内容中反复翻找。CogAgent 智能电视凭借其独特的 “用户偏好学习机制”，将推荐界面从 “被动展示” 升级为 “主动学习载体”，实现了推荐精准度的质的飞跃。本文将从数据采集、模型构建、界面协同、动态迭代四个维度，深度解析这一机

优先用 GitHub Copilot：当你需要 “快速产出代码”—— 比如写新功能初稿、学习陌生语言、生成重复代码块时，它能大幅节省时间。优先用 IntelliCode：当你需要 “优化现有代码”—— 比如规范代码风格、排查潜在 Bug、适配项目逻辑时，它的精准性更有优势。最佳实践：开发流程中 “先用 Copilot 提速，再用 IntelliCode 提质”，让两者协同覆盖 “生成 - 优化 -

优先用 GitHub Copilot：当你需要 “快速产出代码”—— 比如写新功能初稿、学习陌生语言、生成重复代码块时，它能大幅节省时间。优先用 IntelliCode：当你需要 “优化现有代码”—— 比如规范代码风格、排查潜在 Bug、适配项目逻辑时，它的精准性更有优势。最佳实践：开发流程中 “先用 Copilot 提速，再用 IntelliCode 提质”，让两者协同覆盖 “生成 - 优化 -