词嵌入模型，例如 Word2Vec 和 GloVe。递归神经网络，例如 ELMo 和 BERT。序列标注模型，例如 Conditional Random Field 和 Hidden Markov Model。机器翻译模型，例如 Google Translate 和 Microsoft Translator。自然语言生成模型，例如 GPT 和 Transformer。情感分析模型，例如...

好的，首先需要收集一些关于晶体材料的声子谱和虚频的数据，并将它们输入到神经网络模型中进行训练。训练后，模型就可以对新的声子谱数据进行分析，并预测它是否存在虚频。为了使模型的预测效果尽可能准确，可以考虑使用不同的模型结构和超参数调整来优化模型。...

在岩石裂纹识别分类中，使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型是一种常用的方法。其中，使用残差网络(ResNet)或其变体如深度可分离卷积网络(DS-CNN)可能更为合适。因为这些网络能够有效地捕捉图像中的细节信息,并且能够防止在深层网络中出现梯度消失或爆炸的问题。...

本文介绍了基于星图GPU平台自动化部署🎙️ CosyVoice-300M Lite: 轻量级语音合成引擎的完整实践，实现无需联网的本地语音合成。该方案支持在低配CPU服务器上运行，适用于智能硬件、教育终端等场景，可快速集成至AI应用开发中，满足隐私安全与低延迟需求。

面对显存不足的痛点，LoRA结合lora-scripts为普通用户提供了高效低成本的模型微调方案。通过合理配置rank、batch size、梯度累积与精度设置，即使在24GB显存下也能稳定训练个性化模型。关键在于平衡资源与效果，用小数据、低参数实现高质量定制，真正让个人开发者玩转大模型。

本文介绍了一种基于 RaNER 模型的免配置 AI 实体侦测镜像方案技术门槛高→ 镜像封装，一键启动，零代码上手响应速度慢→ CPU 优化 + ONNX 加速，毫秒级推理使用成本贵→ 一次性部署，永久免费调用，相较商业 API 节省超 90%该方案不仅适用于个人开发者快速验证想法，也能支撑企业级信息抽取系统的原型构建与轻量生产部署。

本文深入解析RTC定时唤醒与低功耗语音检测技术的协同机制，介绍如何通过周期性中断和轻量级VAD算法实现设备在深度睡眠中保持语音感知能力，显著降低待机功耗，适用于TWS耳机、智能手表等物联网设备的永远在线场景。

EmotiVoice是一款支持中英文的开源TTS引擎，具备2000+音色和情感语音合成功能。通过简单步骤可完成本地部署，提供Web界面与脚本接口，实现多音色、多情感的语音生成。

在信息技术迅猛发展的今天，声音信号处理作为信息技术的一个重要分支，在日常生活和工业应用中扮演着至关重要的角色。从语音识别、音乐播放、到医疗成像，声音信号处理的应用范围广泛且深远。本章将从声音信号的基础特性出发，逐步深入到信号处理的基本概念、方法和应用领域。Matlab是MathWorks公司推出的一款高性能数值计算和可视化软件，它集成了强大的数值计算、算法开发、数据分析和可视化图形绘制等功能。

本文介绍如何利用ESP32实现红外信号的学习与转发，兼容多种家电协议，并通过MQTT与语音助手联动，实现语音控制传统设备。系统支持原始波形录制、RMT硬件调制和OTA配置更新，具备高兼容性、低延迟和易扩展特性，是连接老旧家电与现代智能家居的低成本解决方案。