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音乐驱动数字人技术详解

本文主题为音乐驱动数字人的算法和实践。 主要围绕下面四点展开: 1. 音乐驱动体系 Music XR Maker 2. 音乐生成数字人舞蹈 3. 歌声驱动数字人口型 4. 歌声驱动数字人歌唱表情

  • 2024-03-19
  • 阅读426

NVIDIANeMo如何支持对话式AI任务的训练与推理?

NeMo 是 NVIDIA 用于对话式 AI 的深度学习工具包,它可以用于自动语音识别(ASR, Automatic Speech Recognition)、自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)、文本合成语音(TTS, Text to Speech)等多个对话式 AI 相关任务的训练和推理。本次分享将重点介绍如何通过 NeMo 训练 ASR 模型、NeMo 对中文语音的支持和对其他 Speech AI 相关应用的支持。

  • 2024-03-19
  • 阅读278

FinBench:金融场景下的图系统选型

FinBench,全称 Financial Benchmark,是蚂蚁集团基于业务实践总结出来并在 LDBC 组织下多厂商共同建设的金融图场景系统基准评测,本次分享题目为《FinBench:金融场景下的图系统选型》,该文章内容基于 TuGraph 社区 MeetUp 演讲实录整理。

  • 2024-03-19
  • 阅读243

如何使用Arctic更好地玩转ApacheIceberg

导读 数据基础设施发展的脚步从未停歇,当前风头正盛的是湖仓一体(Lakehouse)。Arctic 是由网易开源的搭建在 Apache Iceberg 等数据湖表格式之上的湖仓管理系统。本文将分享如何使用 Arctic 更好的玩转 Apache Iceberg。 下面的介绍分为四个部分: 1. Apache Iceberg 简介及原理 2. Apache Iceberg 在网易的实践 3. Arctic 如何高效治理 Apache Iceberg 4. Arctic 未来规划

  • 2024-03-19
  • 阅读202

电力设备图像智能识别技术实用化提升与实践

介绍电力设备图像识别的应用背景和关键技术,分享应用案例,最后做了总结和展望。新型电力系统建设的加快深入推进,对电网持续可靠供电、安全稳定运行等方面提出了更高的要求,传统模式在平衡安全经济、绿色发展过程中的矛盾日益凸显,巫需结合智能化、数字化技术,推进图像智能识别技术应用,赋能智能巡检终端,实现设备监控集约化与管理精益化,推进电网向能源互联网加快升级和数字化转型

  • 2023-11-23
  • 阅读709

电容式导电液体液位传感器

在工业自动化生产过程中,为了实现安全快速有效优质的生产,经常需要对液位进行测量,继而进行自动调节、智能控制使生产结果更趋完善。 通常进行液位测量的方法有二十多种,分为直接法和间接法。直接液位测量法是以直观的方法检测液位的变化情况,如玻璃管或玻璃板法。然而随着工业自动化规模的不断扩大,因其方法原始、就地指示、精度低等逐渐被间接测量方法取代。目前国外工业生产中普遍采用间接的液位测量方法,如浮子式、液压式.电容法、超声波法、磁致伸缩式、光纤等。其中电容式液位测量价格低廉、结构简单,是间接测量方法中最常用的方法之一。

  • 2023-09-28
  • 阅读804

信创版数电乐企一体化管理白皮书

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  • 2024-05-06
  • 阅读323
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  • 47页
  • pdf

云财务管理实践白皮书2023(PDF) (1)

数字经济步入全面发展阶段,企业逐渐从上云阶段走向深度用云阶段,传统“粗放式”的上云用云带来的云成本问题已经超越云安全成为头号挑战,在企业依托云助力数字化转型的持续性动作中,如何精细化管理云成本以增加资金效率、降低用云复杂度,用有限的资源实现最大云效能成为亟待解决的问题。

  • 2024-05-06
  • 阅读280
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  • 34页
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的,要求高速度地分析处理,采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料,是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统,都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。

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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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