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07:23 PM · Nov 16 ,2025
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上海拔俗網絡 - AI營銷智能體智慧教室教學平台：讓營銷課“活”起來，學完就能用

你有沒有覺得，上營銷課像在聽“理論脱口秀”？老師講4P、4C、用户畫像、轉化漏斗……聽着高大上，一到實操就懵——怎麼寫文案？怎麼選渠道？怎麼分析數據？學生學得雲裏霧裏，企業招人時又抱怨“畢業生不會幹活”。 現在，AI營銷智能體智慧教室教學平台正在改變這一切。它不是傳統的PPT+案例教學，而是一個“能對話、會實戰、懂反饋”的虛擬營銷教練——讓學生在課堂上就能“真刀真槍”做項目，邊學邊練

商業 , 數據 , NLP , 用户畫像 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI智能識別分析系統：不是“讀心術”，卻是幫你看透數據的“火眼金睛”

提到AI智能識別分析系統，很多人會想到“高大上”的技術名詞，但其實它早藏在我們的日常生活裏——手機拍照自動識別人臉打碼、外賣平台根據你的點餐記錄推薦菜品、智能客服一聽就知道你要問“退貨”，這些背後都是它在工作。簡單説，這個系統的核心就是幫機器“看懂、聽懂”信息，再“想明白”這些信息有什麼用，最後給人或其他系統反饋。 先説説它怎麼“看懂聽懂”，也就是“識別”環節。這一步像給機器裝了“感

機器學習 , 規則引擎 , 數據 , NLP , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI數字化推進管理系統：用技術給企業管理 “鬆綁”

不少企業管理者都有過類似經歷：月底加班核對各部門數據，卻發現報表口徑不統一；想推進一個項目，跨部門溝通半天仍卡在流程節點；憑經驗制定的計劃，執行中總因市場變化頻頻調整。這些讓人頭疼的管理難題，本質是傳統管理模式跟不上數字化時代的節奏，而 AI 數字化管理系統，正是用技術為企業管理 “鬆綁” 的關鍵工具。 從產品邏輯來看，這套系統並非 “空中樓閣”，而是由幾個實用技術模塊搭建而成，核心

數據 , 數據整理 , NLP , 管理系統 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI大模型農業智能管控平台：給農田裝“智慧內核”，種田靠技術

傳統農業裏，澆水看土幹、施肥憑經驗、病蟲害靠眼辨，不僅累還難控效果。而AI大模型農業智能管控平台的出現，用實打實的技術重構種田邏輯，讓“看天吃飯”變成“知天而作”，把農業生產變成精準可控的技術活。 這個平台的技術核心是“數據採集-智能分析-自動執行”的閉環。地裏遍佈的物聯網傳感器是“感知觸角”，能實時捕捉土壤濕度、温度、pH值，還有作物葉片葉綠素、水分含量，數據誤差控制在±3%以內，

無人機 , 數據 , 物聯網 , NLP , 人工智能

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mob64ca141677f9 - Stanford CoreNLP提取關鍵詞

　　1.關鍵字提取： 　　關鍵詞抽取就是從文本里面把跟這篇文檔意義最相關的一些詞抽取出來。這個可以追溯到文獻檢索初期，當時還不支持全文搜索的時候，關鍵詞就可以作為搜索這篇論文的詞語。因此，目前依然可以在論文中看到關鍵詞這一項。 　　除了這些，關鍵詞還可以在文本聚類、分類、自動摘要等領域中有着重要的作用。比如在聚類時將關鍵詞相似的幾篇文檔看成一個團簇，可以大大提

數據 , 詞頻 , NLP , 權重 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI智能問數系統：用大白話“聊”出數據答案

做業務的朋友都有過這樣的無奈：想要一份區域銷售數據，得找IT寫SQL查詢，等半天還可能因為表述不清拿錯結果；面對Excel裏的海量數據，想知道“為什麼新品銷量不如預期”，卻對着複雜函數無從下手。而AI智能問數系統，就像給數據裝了“聊天功能”，不用懂技術，用大白話提問就能秒獲答案，讓數據查詢不再卡殼。 這個系統能“聽懂人話”，核心靠的是自然語言處理（NLP）技術。背後的邏輯一點不玄乎：

it , 海量數據 , 數據 , NLP , 人工智能

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qianfeng0819 頭像

qianfeng0819 - sample article

清晨七點半，鬧鐘響過，你第一反應不是伸懶腰，而是摸手機；地鐵裏，視線黏在跳動的短視頻上；辦公室，雙眸被兩塊 27 寸屏幕“前後夾擊”；傍晚回家，本想放鬆，卻又打開投影儀追新劇……一天下來，眼睛像跑完馬拉松，酸、脹、幹、霧輪番上陣。數據顯示，我國近視人口已超 6 億，青少年近視率居世界前列。視力“滑坡”不再是個人小事，而是全民健康的“大考”。 一、眼睛為何“過勞”？

yyds乾貨盤點 , NLP , automation , AI , 人工智能

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冷月星 - 前端結合SpeechRecognition實現語音識別文字功能

一、與潛在客户實時聊天的神奇-zopim 　　Zopim是一款高效的可嵌入網頁中去的即使通訊與網站訪客信息追蹤的的Web軟件。知道誰在訪問您的網站嗎？想和他們實時交流嗎？想更有效的把握商機嗎？使用Zopim這款嵌入即時通訊軟件，能讓你達到如下目的：網站訪客只需點擊網頁中的對話圖標，無需安裝或者下載任何軟件，就能直接和網站客服人員進行即時交流。Zop

數據 , ip , NLP , ViewUI , 人工智能 , 前端 , Web

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上海拔俗網絡 - AI大模型研發與管理平台：讓模型開發“少走彎路”的技術利器

AI大模型研發曾是“少數人的遊戲”：數據雜亂難整理、訓練耗時長、版本混亂難追溯，還得靠資深工程師“憑經驗試錯”。而AI大模型研發與管理平台的出現，用標準化技術工具鏈打通研發全流程，把複雜的模型開發變成“按流程操作、靠數據説話”的高效工作，讓更多團隊能輕鬆搞研發。 這個平台的核心是“技術閉環+智能協同”，就像給大模型研發裝了一套“全流程管家”，每個環節都藏着實打實的技術硬活： 首先

服務器 , 數據 , NLP , 人工智能 , 迭代

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上海拔俗網絡 - AI高質量語料庫平台：智能時代的“語言基建”技術揭秘

我們日常用的AI聊天助手、翻譯軟件、語音轉文字工具，看似“聰明”的背後，都離不開一個核心支撐——語料庫。如果説AI是會學習的“學生”，語料庫就是它的“教材”，而高質量語料庫平台，就是給AI編出“優質教材”的技術工坊。今天就用通俗的話，聊聊這個平台裏藏着的關鍵技術。 首先是數據篩選與去重技術。互聯網上的文字數據多如牛毛，但雜亂無章——有廣告、有錯別字、還有大量重複內容。平台要做的第一步

數據 , NLP , 人工智能 , 原始數據 , 迭代

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mob64ca14095513 - nlp將特徵矩陣變成一維 特徵矩陣的英文

矩陣的特徵向量跟特徵值的英文名字分別是 eigenvector 跟 eigenvalue，這倆概念非常非常有用，根據他們倆可以外延出很多有趣的功能。大部分同學可能腦子裏想一下還能記得他們倆是怎麼計算出來的，但是他們為什麼可以代表一個矩陣的“特徵”呢？除了這倆，相信大多數同學都不記得矩陣的行列式是個什麼東西了，總之不太直觀。相比較而言，矩陣的跡（trace）這個概念就比較直觀，就是

nlp將特徵矩陣變成一維 , 二維 , NLP , 特徵值 , 人工智能 , 特徵向量

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上海拔俗網絡 - AI運動影像採集分析系統：讓每一次動作都有“數據答案”

運動時總疑惑“動作標不標準”？想提升成績卻找不到問題根源？AI運動影像採集分析系統正用技術打破這種迷茫，把“肉眼難辨”的動作細節，變成清晰可優化的數據，讓專業運動分析走進普通人的生活。 這套系統的核心，藏在“採集”和“分析”兩個技術環節裏。先看採集端：它不用複雜的專業設備，手機、運動相機甚至普通攝像頭都能充當“數據入口”。背後靠的是“動態幀率適配技術”——運動快時（比如跑步、跳繩）自

幀率 , 數據 , NLP , 運動分析 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - 智慧政務 AI 巡查系統：用技術給政務服務 “找茬” 又 “提效”

常跑政務大廳的人都有體會：排隊半天卻被告知材料漏帶、承諾 3 天辦結卻等了一週、窗口工作人員態度忽好忽壞 —— 這些問題，如今有了 “智能管家” 來解決，它就是智慧政務 AI 巡查系統。作為深耕政務產品的從業者，我想讓大家明白：這套系統不是 “花架子”，而是用實打實的技術，把政務服務的 “糊塗賬” 算明白。 先看最貼近用户的圖像識別技術，它就像給政務大廳裝了 “智能眼睛”。和大家用手

數據 , 推送消息 , NLP , 人工智能 , 語音識別

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上海拔俗網絡 - OA辦公+AI智能體：讓辦公效率“開掛”的技術革命

在多數職場人的印象裏，OA系統是“流程審批機”——填表單、走流程、存文件，功能夠用但總顯繁瑣。而AI智能體的加入，正讓OA從“工具”升級為“辦公搭檔”，用實打實的技術優化，解決重複勞動、信息孤島、決策滯後等老問題。不用懂複雜算法，咱們就聊聊這些技術到底怎麼讓辦公變輕鬆。 AI智能體的核心，是給OA裝上“大腦”和“手腳”。“大腦”是自然語言處理（NLP）和機器學習技術，能聽懂人話、讀得

機器學習 , 規則引擎 , 數據 , NLP , 人工智能

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十三、大數據下的“搭積木”：N-Gram 如何實現更智能的語義搜索

一、什麼是 N-gram 核心定義：N-gram 是來自給定文本或語音序列的N 個連續項（如單詞、字符）的序列。它是一種通過查看一個項目的前後文來建模序列的概率模型。 N：代表連續項的數量。 項（Item）：通常是單詞（Word），也可以是字符（Character）或音節。 核心思想：N-gram 模型基於一個簡化的假設：一個詞的出現概

Ngram , yyds乾貨盤點 , 數據 , 似然函數 , NLP , 自定義 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - 產業鏈垂直AI模型服務平台：為你的行業裝上“專屬大腦”

你有沒有想過，為什麼我們用同一個通用AI大模型，讓它寫一首詩和診斷一張電路板，結果會天差地別？寫詩它可能文采飛揚，但診斷電路板它可能連元件都認不全。 這就好比一位全科醫生，他什麼都懂一點，但真要給你做心臟搭橋手術，你肯定要找最頂尖的心外科專家。在產業世界裏，企業需要的，正是這種“專家級”的AI。而“產業鏈垂直AI模型服務平台”，就是批量生產這些“行業專家”的“超級工廠”。 它和通

性能監控 , 服務器 , 數據 , NLP , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI人工智能教學應用平台：讓技術讀懂課堂，賦能成長

深夜辦公室裏，張老師還在逐份批改50份作文和30本數學作業，重複標註的錯誤讓她疲憊不已；課堂上，明明講了三遍的知識點，仍有學生一臉茫然——這是很多教育工作者的日常困境。而AI教學應用平台的出現，就像給課堂安上了“智能大腦”，用通俗的技術邏輯解決教學痛點，讓教與學都更高效。 AI教學平台的核心，是“讀懂數據、精準匹配”。它靠兩種關鍵技術撐起核心能力：一是用户畫像與推薦算法，二是自然語言

圖像識別 , 數據 , NLP , 人工智能 , 界面設計

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上海拔俗網絡 - AI 智慧檢查綜合管理平台：讓質檢管理從 “碎片化” 變 “全鏈路可控”

在多廠區企業、跨區域項目裏，傳統質檢管理常陷入 “信息孤島” 困境 ——A 車間的檢查數據存在本地表格，B 項目的問題整改進度靠微信同步，總部想彙總分析得花幾天整理數據。而 AI 智慧檢查綜合管理平台，就像一位 “全局指揮家”，靠技術把分散的質檢環節串成線、織成網，讓從檢查發起、問題識別到整改閉環的全流程都清晰可控，徹底告別 “東找數據、西催進度” 的麻煩。 這個平台能實現 “全局管

鏈路 , 數據 , NLP , 人工智能 , 決策模型

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上海拔俗網絡 - AI科學研究平台：給科研加“智能引擎”，突破創新瓶頸

傳統科研常陷“海量數據難處理、實驗設計憑經驗、重複勞動耗精力”的困境。而AI科學研究平台的出現，用實打實的技術重構科研邏輯，讓科研人員從繁瑣工作中解放出來，聚焦核心創新，讓科學探索更高效、更精準。 這個平台的技術核心是“數據整合-智能分析-輔助決策”的閉環架構。首先，它靠多源數據融合技術，打通文獻數據庫、實驗儀器、傳感器等各類數據源，不管是文本、數值、圖像還是光譜數據，都能自動抓取、

數據 , 上傳 , NLP , 自定義 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI考評系統：告別“憑感覺”，數據讓評價精準又高效

提到“考評”，不管是學生考試、職場考核，大家都怕“不公平”“不精準”——主觀題憑老師/考官心情打分，客觀題批改費時間，考完只給個分數卻不知道問題在哪。而AI考評系統，就是用技術打破這些“老毛病”，讓考評從“靠經驗”變成“靠數據”，既省時間又保公平，還能真正幫大家找對改進方向。 傳統考評的核心痛點就三個：慢、偏、淺。批改幾十份卷子要熬夜，這是“慢”；作文、面試打分有主觀偏差，這是“偏”

圖像識別 , 數據 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

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ghpsyn - 英文形態分詞nlp 分型的英文

分形(Fractal)是指具有自相似特性的現象、圖像或者物理過程等。分形學誕生於1970年代中期，屬於現代數學中的一個分支。分形學的創始人是具有法國和美國雙重國籍的曼德勃羅，他在1982年出版的《大自然的分形幾何學》（The Fractal Geometry of

語言 , NLP , 英文形態分詞nlp , 圖形 , 出版 , 人工智能 , fractals

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未聞花名AI - 構建AI智能體：二十七、大模型如何“考出好成績”：詳解內在評測與外在評測方法

一、先知其然 語言模型評測的重要性可以用一個簡單的比喻來理解：就像我們不能僅憑汽車的外觀和參數來判斷其性能一樣，我們也不能僅憑語言模型的參數數量和訓練數據量來評估其實際能力。我們需要通過系統的"路試"，即各種評測方法來全面瞭解模型的真實表現。 同樣的，在我們工作中，如果我們需要為公司購買一台新的服務器，我們首先不會僅僅因為銷售員説“它很快”就下單，而是要求看性能測試報

yyds乾貨盤點 , API , NLP , 語言模型 , 人工智能 , 條件概率

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mb6928174700026 - 情緒之眼：Rokid智能眼鏡賦能特殊兒童情感溝通新橋樑

摘要 本文聚焦特殊兒童（尤其是自閉症譜系障礙兒童）的情感溝通困境，提出利用 Rokid CXR-M SDK 構建一套集實時錄像、AI 表情分析與眼鏡端交互於一體的情緒識別與干預系統。該系統通過 Rokid Glasses 硬件平台捕捉兒童面部表情，經 AI 引擎分析情緒狀態後，為照顧者提供即時應對策略，搭建特殊兒童與外界的情感溝通橋樑。文章從系統架構設計、核心技術實現、應用

初始化 , NLP , 視頻採集 , 人工智能 , ide

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上海拔俗網絡 - AI旅遊助手：不是“機器人導遊”，而是你的“智能旅行大腦”

你有沒有發現—— 出門旅遊，查攻略、比價格、訂酒店、排路線……光是準備工作就能耗掉半天？ 到了目的地，問路靠地圖、找吃靠點評、改行程靠運氣，一不小心就踩坑？ 更別提帶老人孩子、語言不通、突發狀況……整個旅程像在“打怪升級”。 別擔心，這不是你不會玩，而是傳統旅遊方式太“被動”、太“碎片”、太“靠運氣”。現在，一個叫“AI旅遊助手”的技術產品，正悄悄改變這一切——它不取代人，而是幫

對話系統 , 數據 , NLP , 語言模型 , 人工智能

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