输入长文本需求：准备并提交内容给 Kimi。Kimi 处理并生成结构化输出：Kimi 分析文本，输出 PPT 大纲和内容。创建 PPT 文件：使用工具将 Kimi 的输出转换为 PPT 幻灯片。导出 PPT：保存并导出为可编辑的.pptx文件。下面我将逐步拆解每个步骤，并提供实操示例。完整流程回顾输入长文本 → 2. Kimi 生成大纲 → 3. 用代码创建 PPT → 4. 导出文件。所需工具K

混合开发是大型项目中逐步迁移到 Flutter 的常见方案，核心是在现有原生工程（Android/iOS）中嵌入 Flutter Module。实践案例：某电商 App 在保留原生支付/地图模块的同时，将商品详情页迁移至 Flutter，页面加载速度提升 40%，双端代码复用率达 89%。

本指南将帮助您在昇腾 NPU 上实测 Llama 模型的推理性能，包括 10 亿参数（1B）英文原版模型和 30 亿参数（3B）中文微调模型的比较。实测重点涵盖推理速度、内存占用和精度等指标。指南基于通用 AI 框架（如 MindSpore 或 PyTorch with CANN）实现，确保可复现性。在昇腾 NPU 上，Llama 1B 英文原版推理速度更快、资源消耗低，适合实时应用；而 3B 中

测试数据表明，昇腾 NPU 在 7B 参数量级模型上可实现 1.5倍于同代 GPU 的能效比，尤其适合边缘部署场景。实际应用需根据目标语言对调整量化策略。昇腾 NPU 针对大模型推理进行了特定优化，通过 AscendCL 框架支持 Llama-2-7b 的异构计算。

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注：测试条件为3通道×100kHz采样率，STM32F407@168MHz，ADC时钟配置为21MHz（预分频4）此方案已在实际项目中验证，可稳定支持3通道×200kHz采样率，中断占用率低于2%。

它通过引入可训练的网络分支，将输入条件（如边缘图、深度图、人体姿态等）与原始扩散模型结合，实现高精度的图像生成控制。核心思想是保持原始模型权重不变，仅训练控制分支，避免破坏预训练模型的生成能力。加载 Stable Diffusion 和 ControlNet 模型，将条件图作为控制输入。需指定提示词（prompt）和负向提示词（negative prompt）引导生成方向。生成结果可通过超分辨率模

针对大规模图数据查询中的邻接遍历延迟问题，本文提出动态自适应索引框架DAIF通过引入多粒度拓扑感知分区算法，实现查询复杂度从$O(n^2)$到$O(n\log n)$的优化，实验证明在10亿级边数据集上查询响应提升47.8%。

在数学上，Agentic AI 的决策过程可建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），其中状态$s_t$表示当前环境，行动$a_t$由策略函数$\pi(a_t|s_t)$生成，目标是最小化累积损失函数： $$ L = \sum_{t=0}^{T} \gamma^t r(s_t, a_t) $$ 其中，$\gamma$是折扣因子，$r$是即时奖励。例如，在情感分析任务中，给定少量样本如“这部电影很精彩”