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2026语音识别全栈国产化技术实践白皮书

《语音识别全栈国产化技术实践白皮书》阐述了一套基于基于紫光计算机集群和摩尔线程全功能GPU进行训练与推理的语音识别解决方案。该方案包含两大核心服务:适用于实时、低延迟场景的流式语音识别,以及适用于长音频、批量转写场景的离线语音转写。每个服务均自带完整音频预处理与后处理能力(VAD、ASR、标点生成与文本归一化ITN),同时该方案支持热词增强与垂直领域语言模型定制,输出可选字级时间戳与句子级时间戳,满足实时转写、检索索引和高精度后处理需求。该系统已通过国家工业信息安全发展研究中心的检测(即“国检”),并持有相应的检测报告与证书,验证了其在多种噪声环境下的稳定性与识别准确性。

  • 2026-06-02
  • 阅读28
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  • 23页
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2026社区基金会发展观察报告

截至2026年1月,全国社区基金会总数达387家,覆盖17个省级行政区,整体呈现“政策驱动、快速扩张、区域集中”的发展特征。2017年与2022-2023年分别迎来两轮爆发式增长,2022-2023年新成立123家,占全国存续总量的31.8%,其中118家位于浙江省。

  • 2026-06-02
  • 阅读27
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  • 52页
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建银国际-全球人工智能行业:AI重塑千行百业2024

AI 重整商业运营的游戏规则。人工智能(AI)自 ChatGPT 于2022 年 11 月问世后,正在以令人震撼的速度迭代发展着。世界见证了众多科技巨头和 AI 初创公司竞相推出底层大模型和一系列AIGC 工具的全新产品类别。

  • 2024-10-30
  • 阅读179
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IEEETrans|电机状态监测与故障诊断综述

故障诊断和保护的历史和机器本身一样古老。电机的制造商和用户最初依靠简单的保护,如过流、过压、接地故障等来确保安全可靠的运行。然而,随着这些机器所执行的任务越来越复杂,人们也在故障诊断领域寻求改进。现在,在故障发生之初就进行诊断已经变得非常重要;由于计划外的机器停机时间可能会打乱最后期限并造成严重的经济损失。

  • 2024-10-31
  • 阅读575

IEEETrans|超高速旋转球形电机中的转子损耗

1)研究对象:超高速无轴承电机新概念,致力于将转速限制推向超过2500万转/分钟的超高转速。2)文章亮点:所采用的亚毫米级尺寸球形实心钢转子通过固体转子感应电机的原理进行加速。本研究对产生的涡流损耗进行了分析,并建立了转子的热模型。转子材料的温度是关注的重点,因为它会影响转子因离心载荷而发生故障时的可实现转速。

  • 2024-10-30
  • 阅读345

IEEETrans|基于机器学习的永磁同步机械公差分类

(1)针对问题:在电机出厂测过过程中,机械公差问题难以在前期测试中被发现,然而却会在后面长期运行中带来问题。(2)文章亮点:研究了在产线末端测试验台和状态监测中对机床质量进行分类的方法。通过瞬态驱动仿真,模拟了随机分布的公差,分析了相关的频率阶,并与试验台的测量结果进行了比较。机器学习(ML)应用于模拟数据并评估生产线末端测试过程以及偏心分类,其中大部分测试用例被正确分类。如果将ML模型应用于测量数据,则结果分类稍微过高,但与测量分析相比,机器的分级保持不变。如果没有可用于训练的故障案例,则可以使用自动编码器来识别故障案例。

  • 2024-10-30
  • 阅读336

终于把卷积神经网络算法搞懂了

卷积神经网络算法(CNN)是一种专门用于处理网格状数据(如图像、音频)的深度学习模型,广泛应用于图像识别、目标检测、语音处理、自然语言处理等领域。

  • 2025-02-05
  • 阅读339

全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释,全网最全,没有之一

全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释 ,全网最全,没有之一

  • 2025-02-05
  • 阅读320
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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