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ChatGPT必将在文档处理领域大有所为,未来以来,拭目以待【文末送书】

其中最有前景的是 ChatGPT 技术,它能够自动识别和处理文档中的信息,同时它也可以识别图像并且理解图像表达的信息。本文由现有图像识别领域和文档建模领域的一些突破出发,进而探讨 ChatGPT 技术在文档处理和图像处理中的应用和未来发展趋势。

  • 2023-04-26
  • 阅读247

不用AI也能实现的文字自动播报

本章重点介绍了Html5中SpeechSynthesis这个类,通过这个类完成了一个诗词类赏析文本的播报功能

  • 2023-04-26
  • 阅读229

AI模型大杀器----Amazon SageMaker 实现高精度猫狗分类

Hello大家好,我是Dream。 最近受邀参与了 亚马逊云科技【云上探索实验室】 活动,基于他们的sagemaker实现了机器学习中一个非常经典的案例:猫狗分类。最让我惊喜的是的模型训速度比想象中 效果要好得多,而且速度十分迅速,而且总体感觉下来整个过程十分便利,使用起来也是得心应手。 那接下来跟随我的视角,来一起复盘一下整体做的过程,来感受一下其强大便利之处。

  • 2023-04-26
  • 阅读229

ChatGPT | 一文详解ChatGPT(学习必备)

大家好!希望大家多多关照和支持大家一起努力,共同成长,相信我们都会遇到更好的自己,期待我的文章能给各位带来知识的收获和解决问题的灵感,m大家的三连是我不断更新的动力,ChatGPT是一种由OpenAI开发的预训练语言模型,它是基于Transformer架构并使用了大量的文本数据训练而成。

  • 2023-04-26
  • 阅读216

微软New Bing初体验:AI时代的搜索引擎(内含体验方法)

本篇博文体验AI时代的搜索引擎 : 微软New Bing。相信很多人还没有体验过吧,是申请失败吧?文末告诉你方法,秒过!

  • 2023-04-26
  • 阅读240

如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署?一文详解部署难点以及实战案例

数据准备:从公共数据集中获取数据,并进行数据清洗和特征工程处理,将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例:通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例,并连接到实例。编写代码:在Notebook中编写代码,使用Amazon SageMaker提供的XGBoost算法和数据输入通道,加载并处理数据,训练并评估模型。模型调优:通过调整模型的参数和超参数,优化模型性能。

  • 2023-04-26
  • 阅读218

java调用chatgpt接口,实现专属于自己的人工智能助手

今天突然突发奇想,就想要用java来调用chatget的接口,实现自己的聊天机器人,但是网上找文章,属实是少的可怜(可能是不让发吧)。找到了一些文章,但是基本都是通过调用别人的库来完成的,导入其他的jar还有不低的学习成本,于是就自己使用HttpClient5写了一个,在这里讲解一下思路。对于ApiKey,只能说难者不会,会者不难,这个没办法教。如果代码无法运行,或者运行速度及其缓慢,请使用代理,在HttpClient里面可以很轻松的使用代理上面就是一个示例,对于代理,这里也就无法继续进行说明了。

  • 2023-04-26
  • 阅读235

SOC计算方法:卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波法 是一种比较精确的SOC估计方法,它通过测量电池的电流和电压来估计电池的SOC。该方法利用卡尔曼滤波算法对电池的状态进行估计,从而得到更准确的SOC估计值。接下来我们将介绍卡尔曼滤波算法的基本原理。

  • 2023-04-26
  • 阅读209
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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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