大家好，我是一名资深产品经理，在科技行业摸爬滚打多年。今天，我想和大家聊聊“AI信息化系统开发”这个话题。别担心，我会用最简单的话来解释，让你像喝咖啡一样轻松读懂。什么是AI信息化系统？简单说，它就是用人工智能（AI）技术来升级传统的信息管理系统，让数据处理更聪明、更高效。比如，企业用它来自动分析销售数据，或者医院用它来预测患者流量。为什么这个话题这么热？因为在数字化时代，AI能帮我们节省时间、降
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，销售不再是“靠嘴吃饭”的单打独斗，而是数据驱动、智能协同的系统工程。越来越多企业开始拥抱AI技术，而“AI一体化数字销售服务平台”正成为提升销售效率、降低运营成本的关键利器。
那么，什么是AI一体化数字销售服务平台？简单来说，它是一个集客户管理、线索挖掘、智能推荐、销售预测、自动化跟进和数据分析于一体的智能系统。通过人工智能（AI）与大数据技术，平台能自动识别高潜力
在快节奏的现代社会中，心理健康问题日益突出。据世界卫生组织统计，全球有近10亿人受到心理疾病的困扰，而早期识别和干预是降低风险、提升康复率的关键。然而，传统心理评估依赖问卷、面谈等方式，不仅效率低，还容易因主观偏差或个体隐瞒而漏诊。如何更早、更准、更智能地发现心理风险？答案是——AI多模态心理风险预警系统。
什么是“多模态”？简单来说，就是系统能同时“看”“听”“读”多种信息。比如，一个人说话的语
在“人效为王”的商业竞争中，企业正面临一场隐形危机：客服团队深夜离线导致订单流失；财务人员被重复报销单淹没；销售因数据整理错过黄金跟进期。传统人力服务存在三大硬伤——时间受限、能力单一、成本高昂。而AI智能体服务的诞生，正以“永不疲倦的数字员工”形态，重新定义企业服务边界。
一、传统服务的“三宗罪”：慢、贵、窄
时间黑洞
客服场景：某电商大促夜，咨询量激增300%，人工响应延迟超5分钟，转化率暴跌
在工厂、电力站、轨道交通、数据中心等关键场所，设备巡检是保障安全运行的“第一道防线”。但传统人工巡检依赖老师傅“眼看、耳听、手摸”，不仅效率低、易遗漏，还存在安全风险——尤其在高温、高压、高空等危险环境中，人工作业隐患重重。
如今，AI巡检系统正彻底改变这一局面。它不是简单地用摄像头代替人眼，而是融合人工智能、物联网（IoT）、计算机视觉和大数据分析的智能运维大脑，让设备“自己报告异常”，让隐患“
应届生投 10 份简历石沉大海，企业筛 50 份简历找不到适配人选，高校就业老师夹在中间两头忙 —— 就业市场的 “双向迷茫”，正被 AI 智能就业咨询服务平台彻底打破。这个连接求职者、高校与企业的 “智能枢纽”，让找工作、招人才、做指导都变得精准高效。
传统就业链条藏着三重 “梗阻”：求职者端，岗位信息像 “求职盲盒”，会计专业学生误投需 5 年经验的管理岗，白白浪费机会；企业端，HR 每天花
作者：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang导读如果这21个问题你全部了解的话，你对最新的NLP进展的了解已经过关了。2018年10月BERT发布之后发生了很多事情。你知道BERT的掩码语言模型是老派模型吗？你知道注意力的计算不需要平方时间复杂度吗？你知道你可以偷用谷歌的模型吗？我们这一代人中一些最聪明的人一直在紧张地工作，并有大量的产出！NLP现在是最性感的领域????NLP
本文是由郭理勇在第二届SH语音技术研讨会和第七届Kaldi技术交流会上对新一代kaldi项目在学术及“部署”两个方面报告的内容上的整理。如果有误，欢迎指正。文字整理丨李泱泽 编辑丨语音小管家喜报：新一代Kaldi团队三篇论文均被语音顶会ICASSP-2023接收 论文链接：Fast and parallel decoding for transducerhttps:
在上一篇文章 WP8中自定义Lrc歌词同步显示控件（一）介绍了我在WP中实现自定义Lrc歌词显示控件的思路,在这一篇文章中主要来介绍具体的Lrc歌词同步显示控件的具体实现。 首先，回顾一下上一篇中所提及的大体思路：在控件的布局中用3个TextBlock来显示当前正在播放的那句歌词，以及它的前面部分歌词和后面部门歌词，在布局的外层用一个Sc
1、PaddleHub是什么？
PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。
2、PaddleHub可以干什么？
通过PaddleHub，开发者可以便捷地获取飞桨生态下的所有预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像
手写数字识别中的损失函数
损失函数是模型优化的目标，用于衡量在无数的参数取值中，哪一个是最理想的。损失函数的计算在训练过程的代码中，每一轮的训练代码均是一致的过程：先根据输入数据正向计算预测输出，再根据预测值和真实值计算损失，最后根据损失反向传播梯度并更新参数。在之前的方案中，我们照抄了房价预测模型的损失函数-均方误差。虽然从预测效果来看，使用均方误差使
目录：1、文本表示哪些方法？
2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？
3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？
4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM）
5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText）
6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2
主题模型历史Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, David
很荣幸，在2019年我依旧在百度AI平台下茁壮成长，这次收到了来自百度的测试邀请，我将有机会拿到最新的前沿产品为各位献上来自前线的战况我在过去和百度语音打交道的这些日子，曾遇到过很多问题，比如识别慢、精度差。自身原因和设备原因太多，举步艰难。我觉得一个非音频内行的人很难进一步提升在这一块的性能与质量。但现在，百度语音正不断地完善，已经推出多种我非常适用的新东西，例如：上个月刚上线的 百度语音识别极
Arcs-Mini」是聆思打造的全新大模型MCP开发板小巧机身，蕴含强大能量。可以实现真人般自然对话体验，会感知、会表达、会表情、懂共情，独家人声滤噪，无惧嘈杂环境。
什么是BTMBTM和LDA一样都是主题模型，就是给你一篇文档，你指定一个主题的个数，这两个模型都会生成每个主题中的关键词，以及一篇新的文档中各个主题的概率有多大。根据论文作者的表述。传统的主题模型（LDA）在处理短文本（比如直播间弹幕，微博文本等等），会因为文本中的词过于稀疏，得到模型的效果不够好。为了解决这个问题。大佬们提出一种新的主题模型，就是BTM，而且BTM论文的作者说，在短文本上BTM的
STUN是RFC3489规定的一种NAT穿透方式，它采用辅助的方法探测NAT的IP和端口。毫无疑问的，它对穿越早期的NAT起了巨大的作用，并且还将继续在ANT穿透中占有一席之地。 STUN的探测过程需要有一个公网IP的STUN server，在NAT后面的UAC必须和此server配合，互相之间发送若干个UDP数据包。UDP包中包含有UAC需要了解的信息，比如NAT外网 IP，PORT等
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 上期分享了数据分析师必备技能：构建指标体系。这次分享一个和指标体系同等重要的技能：构造标签（俗称：打标签）。打标签能力，是区分真数据分析师和sqlboy 的重要能力一、什么是标签？标签是对事物的概要性描述。就像商品标签上会写商品分类、主要原料一样。虽然一件商品有很多属性，但是我们只通过几个有限的标签，就能锁定我们想要的商品，这就是标签的作用。二、有
就算每天都和英文文献打交道，是不是还是发现文献中总是有那么一些看不懂的英文单词冒出来，如果是PDF中的生词和句子，复制到翻译软件中去翻译总是有些麻烦，划词取词也不是那么贴合心意。今天学术堂就为大家推荐几款好用的文献翻译软件，主要针对快速翻译全篇文献或者PDF文件等常见问题。一、Google Chrome浏览器的网页翻译最先推荐的绝对是笔者认为最简单好用的谷歌浏览器的网页翻译。当然，QQ浏览器和36
本文说明电脑加域的几种情况：同机名加域，用原凭据可成，旧机失效；用新凭据报错。已加域电脑改名同已存在名，用原凭据拒访，用管理员组成员提示账户已存在。退域后可再用原用户加域，账户自动启用。
书接上回，上回我们已经做完了数据质量评分与同质化数据删除工作，为了方便后续的训练我们还是先将数据全部做成离线版本的 JSON 数据集（因为考虑到训练环境无法连接现有数据库的情况）。代码如下：...
class TurningDataPreparer:
def clean_and_filter_data(self, data: List[Dict]) -> List[Dict]:
今天在visual上配置了百度PaddleOCR，踩了一天的坑，今天记录一下，以便后人一、项目所需依赖：（1）OpenCV 4.2.0（2）Cmake-gui 3.22.0（3）Visual Studio2022（4）下载PaddleOCR项目、模型以及预测库（1）OpenCV安装（2）Cmake-gui下载安装（3）Visual Studio就不说了（4.1）PaddleOCR项目下载地址：ht
一、进行Anaconda的下载和安装在官方网站下载Anaconda的Windows版本，下载的网址是https://www.anaconda.com/download/，根据自己电脑的位数下载对应的客户端，推荐下载Python 3.7 version *版本。下载完成之后进行Anaconda的安装：1.首先打开客户端，点击Next。 2.点击I Agree。3.之后
机器翻译和数据集机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。字符在计算机里是以编码的形式存在，我们通常所用的空格是 \x20 ，是在标准ASCII可见字符 0x20~0x7e 范围内。 而 \xa0 属于 latin1 （ISO/IEC_8859-
链路追踪的功能 sleuth工作方式：MDC+logpattern，MDC底层是inheritable threadLocal，底层是一个map结构，用来保存当前线程的上下文信息，sleuth通过AOP机制在方法调用的时候，将追踪信息记录到MDC中，日志打印的时候将MDC中的信息取出，记录到日志。sleuth数据结构：1.tra
这是基于AI+Playwright的社交媒体自动化发布系统，可将钉钉文档或本地markdown发布到多平台，AI生成摘要、标签等，优化格式，提升效率，支持多平台，有模块化设计。
文章目录Modelling Context and Syntactical Features for Aspect-based Sentiment Analysis一、该论文关注的是解决ABSA问题的哪个方面？驱动是什么？具体目标是解决什么问题？二、该论文采用的方法是什么，方法的核心原理是什么？三、该方法是如何提出的，是开创性的方法还是对已有方法进行的改进，创新点是什么？四、该论文展示的结果如何？
参考文章：July 的从头到尾彻底理解KMP字符串模式匹配：在一个文本（长字符串）中找出一个或多个指定的字符串（Pattern），并返回其位置。
下面介绍几种字符串模式匹配算法：Brute-Force算法、KMP算法、BM算法、Sunday算法文本字符串S，索引 i ，模式字符串P，索引 j字符串匹配算法之BF算法： 基本思路：假设文本串S比较到i位置，模式串P
目录一、ROS是什么？二、为什么要学习ROS？1.ROS的产生、发展和壮大的原因2.为何学习ROS三、ROS安装（1）安装前准备（2）安装ROS（3）解决安装ROS的问题（4）通灵之术——小海龟四、其它（参考资料和资源）实验目的： 1.什么是ROS? ROS产生、发展和壮大的原因和意义？ 2.在Ubuntu16或18系统中，安装对应版本的ROS软件；熟悉ROS基本命令；运行小海龟demo例子，通过
产品测试间歇期，打算坐下产品测试复盘，又把产品测试方案拿过来看下，发现产品需求描述出现问题，反思了下发现是从开始到现在，由于新产品是在老产品的基础上做了优化，所以未进行需求评审，且我自己介入产品的时间比较晚，已经到产品测试阶段才介入产品，但是还是想写下自己对于需求文档测试需要注意的问题。
产品需求文档测试可以从以下几个方面去考量：需求的可测试性需求的正交性需求的合理性需求优先级需求的一致性需求的可