特征提取环节，语音信号被转换为特征向量，这些向量就像语音的独特“指纹”，能反映语音的声学特征。而对于语音助手来说，最重要的是文本生成，根据用户的问题和已有的知识，生成合理的回答。它们就像一个紧密合作的团队，让语音助手能“听”懂我们的话，“理解”其中含义，并以自然的语音“回答”我们。首先是分词，将文本分解成有意义的单词或短语，比如“我喜欢苹果”，会被分成“我”“喜欢”“苹果”。（Text-to-Sp

边缘设备如智能摄像头和工业传感器在数据采集和初步处理中扮演重要角色，但其有限的计算能力难以应对复杂的智能体模型运算，导致响应延迟。为解决这一问题，动态调度策略成为关键。该策略根据设备的实时算力、任务需求和网络状况，灵活调整模型运行和资源分配。具体方法包括基于任务优先级的调度、模型分区与动态加载，以及基于网络状态的调度。这些策略通过优化资源使用，确保高优先级任务的高效执行，同时减少对低优先级任务的影

华为将逐步开放在 ICT 基础软件领域的技术积累，将操作系统、编译器/JDK 等领域的基础平台能力开源至 openEuler 社区。总的来说，openEuler 的正式开放是华为在服务器操作系统领域的重要里程碑，也是推动计算多样化时代到来的积极力量。openEuler 的开放，为社区参与者提供了下载操作系统安装镜像或源代码的机会，使他们能够深入了解并参与到社区的创新和实践中。openEuler 的

在未来的发展道路上，openEuler 将继续引领潮流，成为计算技术领域的重要推动力量。它的出现，打破了传统操作系统的局限，以其开放、共享的理念，吸引了众多的开发者和企业参与其中。openEuler 的优势不仅在于其技术的先进性，更在于它所代表的开源精神。它鼓励知识的共享、创新的碰撞，让每一个人都能在这个平台上发挥自己的才能，为推动科技进步贡献力量。openEuler 是一个充满活力和创新的开源操

openEuler 持续围绕用户使用全场景、全流程创新，分别从上（迁移 ）、用（使用）、管（运维）三方面设计了 10 大 demo，覆盖迁移场景，服务器场景，云场景、嵌入式场景、端边协同场景以及运维场景，体现了 openEuler 多样性算力支持、丰富的软件生态、强大的协同能力以及与鸿蒙的互通能力。欧拉商业装机量的突破是其发展的重要里程碑。欧拉开源三年完成跨越式发展，已经构筑了关键的技术根基和创新

设计师可以更自由地探索各种新颖的设计思路，通过快速的可视化验证，将创意转化为实际的设计方案，推动建筑设计行业的创新发展。提升设计效率与质量：人工智能负责快速生成设计方案、优化材质和光照等，鸿蒙Next图形渲染则将这些设计以高质量的图像和动画呈现出来，两者结合大大缩短了设计周期，提高了设计质量，让设计师能够在更短的时间内交付更优秀的作品。总之，人工智能与鸿蒙Next图形渲染技术的结合，正成为建筑设计

在未来的发展道路上，openEuler 将继续引领潮流，成为计算技术领域的重要推动力量。它的出现，打破了传统操作系统的局限，以其开放、共享的理念，吸引了众多的开发者和企业参与其中。openEuler 的优势不仅在于其技术的先进性，更在于它所代表的开源精神。它鼓励知识的共享、创新的碰撞，让每一个人都能在这个平台上发挥自己的才能，为推动科技进步贡献力量。openEuler 是一个充满活力和创新的开源操

与开发者社区合作：鸿蒙Next系统的开发者社区是一个充满活力和创新的群体，通过与开发者社区合作，可以及时了解开发者的需求和反馈，为人工智能技术的创新和发展提供方向。通过开源和合作的协同作用，可以吸引更多的开发者和企业参与到鸿蒙Next系统中人工智能技术的创新和发展中来，共同打造一个充满活力和创新的生态系统。提升系统的安全性和稳定性：在开源和合作的过程中，各方可以共同对鸿蒙Next系统中的人工智能技

本文聚焦C++在LLM与系统底座中的核心支撑作用，结合技术实践与深度思考，拆解其在AI领域的不可替代性。文章从内存管理、数据传输、硬件适配、框架底层、分布式部署等关键场景切入，揭示C++如何通过极致的资源控制权、底层优化能力，解决LLM落地中的隐性瓶颈—如内存碎片导致的卡顿、数据传输的多层拷贝损耗、硬件算力未充分释放等问题。通过自定义内存池、零拷贝传输、指令级优化、分布式通信协议定制等实践，展现C

本文记录3D仙侠开放世界手游动态光照优化实践。项目初期全场景统一光照计算致中端机型帧率低、功耗高，昼夜切换明暗跳变。团队提出“三维分层动态光照渲染”方案，按空间分近中远层管控光源数量与阴影精度，依视觉贡献度划分光照优先级。过程中通过光照强度插值解决分层边界生硬，统一法线坐标系化解动态与烘焙光照融合冲突。优化后中端机型帧率、功耗显著改善，玩家评分提升。