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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460

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298

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266

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222

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752

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855

信创版数电乐企一体化管理白皮书

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  • 2024-05-06
  • 阅读356
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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309
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  • 34页
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领域全局及国际前沿, 利用北京大学学科门类齐全的优势,聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题,按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨,推动能源科技进展, 促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。

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