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简介

2004年获得Borland亚洲区技术专家称号。 2007年研发的笔迹鉴定系统在黑龙江公安厅、中国刑警学院、福建警察学院等单位上线。 2008年研发的EHR系统通过NIST(美国国家标准与技术研究院)的认证。 2014年研发的医疗语音识别和电子病历服务在同类服务中排名全球第三。 2018年研发了美国加州政府社会福利系统。 2022年研发的DocPrep项目已经有300多家医院客户,每年处理2.1亿页的PDF。 2022年研发的Coding项目已经有320多家医院客户。 2023年Coding和DocPrep项目为美国150,000多名临床医生提供服务。 2025年获得微软最有价值专家MVP称号

擅长的技术栈

可提供的服务

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网游开发为啥:金山的lua多,网易的 python多

游戏公司技术栈选择背后的成功路径依赖:网易与金山的案例对比揭示了一个行业规律——成功项目的技术方案往往成为公司标准。网易因《梦幻西游》的成功(2004年Python架构)形成Python全栈生态,其魔改Python(去GIL、精简库)已与标准版本差异显著;金山则因《剑网3》(2009年Lua架构)的持续盈利确立Lua技术路线。本质是"谁成功就学谁"的组织逻辑:1)核心团队的技术

#lua#开发语言#python
Teams Bot机器人实时语音识别的多引擎的处理

本文介绍了Teams Bot中新增的语音识别引擎切换功能,支持Azure和Soniox两种方案。Azure方案使用Microsoft.CognitiveServices.Speech.Transcription,支持语音特征识别但费用较高(月费数万美元)。Soniox方案基于WebSocket实现,支持实时音频流处理和说话人分离,返回包含时间戳、置信度和说话人标记的识别结果。两种方案各有特点:Az

#机器人
回答网友对AI编程的讨论

【摘要】本文探讨AI时代人与AI的两种关系模式:工具论与对话论。工具型使用(如编程)因追求效率导致人的存在感丧失,而对话型使用(如文学探讨)通过AI的"镜子效应"帮助人深化自我认知。文章指出未来人机关系将经历三个阶段:效率崇拜期引发意义危机,意义反弹期重拾人文价值,最终形成"思考共生体"——AI处理外延思维,人负责内涵判断。作者强调,能进行深度对话的人将更具

#人工智能
AI从南天门一直砍到蓬莱东路。

本文通过生动比喻讲述了AI技术对医疗行业的深刻变革。作者以"花果山十三太保"的段子开篇,形象描述了AI如同"砍刀"般快速取代人工岗位的过程。文中详细记录了2015年一个120人医疗编辑部门被AI系统取代的案例,以及当前正在推进的医疗编码AI项目。同时回溯了医疗转录行业20年发展历程,从早期Nuance语音识别到最新GPT应用,展现了AI技术如何通过提升效率、

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#人工智能#c#
基于语音识别的智能电子病历(三)之PortSip测试

下载安装PBX,安装后,运行,默认用户是admin 密码是admin,然后配置IP 为192.168.0.189设置域名为192.168.0.189添加分机,添加了10001、10002、9999 三个分机,密码是123456安装后运行,输入分机号码、密码和IP地址。运行WindowsSample\CSharpSample_DLL\SIPSample\SIPSample.sln输入分机号码、密码、

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#服务器#c##语音识别
基于语音识别的智能电子病历(三)之 Soniox

成立于2020年,目前总部位于美国加州福斯特城,该公司开发了市场上最好的语音识别引擎之一。该公司目前提供市面上领先的云转录引擎之一——这也是audioXpress成功用于采访和一般语音转文本转换的引擎。专注于语音AI的Soniox在2021年推出了世界上第一个用于语音识别的无监督学习方法。2023年开始,Soniox 推出了基于语义分析的Section结果。我们是在2022年开始使用Soniox的

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#语音识别#人工智能
基于语音识别的智能电子病历(三)之 M*Modal

专业医疗软件提供商3M公司为自己购买了一份圣诞礼物,即M*Modal IP LLC的医疗技术业务,总价值为10亿美元。3M公司表示,此次收购旨在通过将M*Modal基于人工智能的医生会话软件添加到其产品组合中来推动其自身的医疗健康信息系统业务。的是一个大规模的把语音识别和结构化电子病历 结合起来的公司。当时 Nuance 的语音识别结果是SRT 和 IDX 文件。实际的成交额没有这么高,最终的成交

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#语音识别#人工智能
使用RAG完成一个基于本地的知识库的问答

文章摘要: 本项目开发了一个面向企业文档管理的智能问答系统,采用C#/.NET8技术栈构建Windows桌面应用。系统核心功能包括:1)多格式文档解析(txt/md/docx/pdf/excel);2)基于BAAI/bge-m3模型的语义向量化处理;3)混合检索架构(Lucene关键词+HNSW向量检索);4)DeepSeek驱动的多轮对话引擎,通过严格引用机制确保回答准确性。系统采用WinFor

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使用RAG完成一个基于本地的知识库的问答

文章摘要: 本项目开发了一个面向企业文档管理的智能问答系统,采用C#/.NET8技术栈构建Windows桌面应用。系统核心功能包括:1)多格式文档解析(txt/md/docx/pdf/excel);2)基于BAAI/bge-m3模型的语义向量化处理;3)混合检索架构(Lucene关键词+HNSW向量检索);4)DeepSeek驱动的多轮对话引擎,通过严格引用机制确保回答准确性。系统采用WinFor

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