tag NLP

標籤
貢獻31
168
07:23 PM · Nov 16 ,2025
u_13357275 頭像 u_16380863 頭像 u_17590352 頭像 u_16297326 頭像 u_17605237 頭像 u_14172 頭像 u_17571507 頭像 u_13341 頭像 u_16099245 頭像 u_12219 頭像 u_16213654 頭像 qianfeng0819 頭像

@NLP / 博客 RSS 訂閱

u_13357275 頭像

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

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI科研轉化平台：讓實驗室技術“走出論文”變產品

高校實驗室裏的AI算法準確率高達95%，卻只能躺在論文裏；企業急需解決生產痛點，卻找不到能直接用的技術；科研人員熬夜研發的模型，因缺產業數據和落地場景被束之高閣——這是AI領域最突出的“轉化困境”。而AI科研轉化一體化平台，就像給技術裝了“加速器+連接器”，用實打實的技術打破壁壘，讓實驗室裏的“紙上成果”變成能賺錢、能提效的產業產品。 這套平台的核心邏輯很簡單：解決“科研與產業”的三

服務器 , 數據 , NLP , 人工智能 , 迭代

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI城市級智能體平台：為城市裝上會思考的“超級大腦”

你有沒有想過，我們生活的城市，其實像一個龐大的生命體？交通是它的血脈，電網是它的神經，無數的攝像頭和傳感器是它的眼睛和耳朵。但長期以來，這些器官各自為政，互不相通。交通部門不知道一場暴雨即將來臨，電力部門不瞭解一場大型活動會造成區域擁堵。 這種“信息孤島”現象，讓城市管理常常陷入“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的被動局面。而“AI城市級智能體平台”，就是要為這個龐大的生命體，裝上一個統一的、會

數據 , NLP , 公共資源 , 人工智能 , 解決方案

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十四、從“計算”到“洞察”：AI大模型如何讓時間序列數據“開口説話”

一、我需要學習“時間序列”嗎 今天主題是“時間序列模型”，在開始之前我們先討論一下學習大模型需要了解時間序列嗎，首先要看我們的目標，學習大模型也必須也要有自己的目標。 應用型工程師： 如果想成為一名應用大模型的專業工程師，比如構建一個智能聊天客服機器人、開發一個文檔總結工具、創建一個代碼生成助手，那麼，不需要深入研究時間序列模型，此時你的核心技能應該是：

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , NLP , 人工智能 , 時間序列

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI智慧監管系統：用技術織就全維防控網

在監管領域，“人防+人海戰術”的傳統模式早已難抵海量場景與隱蔽風險。AI智慧監管系統並非簡單的“監控+報警”，而是以技術為經緯，構建起“實時感知、智能研判、閉環處置”的自動化體系，讓監管從“事後追責”躍遷至“事前預警”，精準破解傳統監管的盲區與低效難題。 系統的核心支撐是分層技術底座，就像搭建一套智能“監管中樞”，每一層都有明確分工。最底層是感知與算力層，依託邊緣計算和5G技術打造“

服務器 , 數據 , NLP , 人工智能 , 模態

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 經濟運行智能問答智能體：給經濟分析師配個"AI小秘書"

當我們想了解經濟運行狀況時，我們通常會怎麼做？去翻閲幾十頁的統計局報告？去研究複雜的K線圖和儀表盤？還是去搜索那些充滿專業術語的分析文章？對於大多數人來説，經濟數據就像一個被鎖在保險櫃裏的寶藏，我們知道它價值連城，卻苦於沒有鑰匙。 “經濟運行智能問答智能體服務系統”，正是要打造一把萬能鑰匙，成為每個人都能隨時請教的“隨身經濟顧問”。它的核心使命，是打破數據壁壘，將複雜、靜態的經濟數據

數據 , app , 微服務 , NLP , 人工智能

收藏 評論

u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - 鈥孲tanford CoreNLP java

Scitools出品的Understand 2.0。用了很多年了，比Source Insight強大很多。以前的名字叫Understand for C/C++，Understand for Java，Understand for Ada，最近這幾年合併成了一個產品。 最值得一提的是各種關係圖的繪製，以及在這些圖上的交互操作：Declaration Graphs / Hier

Source , NLP , 代碼閲讀 , 人工智能 , JAVA

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十七、大模型的幻覺難題：RAG 解決AI才華橫溢卻胡言亂語的弊病

一、拋磚引玉 經過一段時間的接觸，大型語言模型（LLM），展現出了令人驚歎的文本生成、對話和推理能力。它們飽讀詩書、才華橫溢，能夠就幾乎任何話題進行流暢的對話。然而，這個天才有一個致命的弱點：它的知識完全來源於其訓練數據，存在截止日期，並且它有時會為了保持對話的流暢性而“捏造”事實。這種現象在AI領域被稱為“幻覺”或“胡説八道”。想象一下，你結合實際問了一個問題，最新的員工

yyds乾貨盤點 , 搜索 , NLP , 數據庫 , 人工智能 , 參考資料

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI視覺分析安全管理系統：用技術築牢主動防線

傳統安全管理多依賴“人工巡檢+事後追溯”，不僅效率低下，還常因疲勞、環境干擾留下安全盲區。AI視覺分析安全管理系統的核心價值，是通過技術手段將安防從“被動應對”升級為“主動預判”，靠一套“感知-分析-決策-聯動”的智能鏈路，守住安全第一道關口。其技術內核並不晦澀，本質是讓系統像“智慧哨兵”一樣，看得清、讀得懂、反應快。 系統的技術底座的是“四層架構協同”，每一層都承擔着關鍵職責。最前

數據 , 上傳 , NLP , 人工智能 , 安全管理

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI模擬面試系統：求職路上的“智能陪練”

不少求職者都有過這樣的尷尬：背了一堆面試題，一面對考官就大腦空白；明明有能力，卻因表達不清晰、邏輯混亂錯失機會。而AI模擬面試系統，就像一位24小時在線的“面試教練”，用技術還原真實面試場景，幫你查漏補缺，讓求職底氣翻倍。 這個系統能實現“實戰模擬”，核心靠四大技術撐起場面。首先是自然語言處理（NLP）的“聽懂”與“提問”能力——它能像真實面試官一樣，根據你的崗位和簡歷精準發問。比如

機器學習 , NLP , 人工智能 , 查漏補缺 , 語音識別

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI業務信息系統：技術撐起企業高效運轉骨架

對企業而言，業務信息系統是日常運營的“中樞神經”，而AI技術的融入，就像給這根神經裝上了“智能大腦”。不同於傳統系統只做數據記錄與流轉，AI業務信息系統靠核心技術打破效率瓶頸、優化決策邏輯，讓系統從“被動工具”變成“主動幫手”。作為深耕AI產品落地的從業者，我用直白話術拆解背後的關鍵技術，看懂它如何重構業務場景。 數據底座技術是系統的“燃料庫”，決定AI能力的上限。傳統系統裏，數據分

數據 , 業務需求 , NLP , 人工智能 , 迭代

收藏 評論

u_14457 頭像

clghxq - 安裝xmanager時提示產品運行所需的信息檢索失敗

Adobe最新的設計套件包含了好幾個工具集合,例如:PhoneShop,Flash,Dreamwere等,但要求必須是XP和Vista系統.但本人是win2003企業版SP2,無法進行安裝,經過google,找到比較好的解決方案: 很多信息都是要修改cab文件的內容繞過檢查,但不同的發行版本需要修改的文件不盡一樣.較好的是下載一個Microsoft的一個工具:

adobe , XP , Flash , NLP , microsoft , 人工智能 , OS

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI醫療前置分析與就醫決策支持系統開發：看病前先“問”AI，少走冤枉路

普通人看病，最頭疼的就是“看病前的迷茫”：身體不舒服，卻不知道該掛哪個科；好不容易排到號，跟醫生説病情又説不明白，白白浪費時間；運氣差的還會掛錯號、跑錯科室，折騰半天。而醫生接診時，也常因為不瞭解患者的過往健康情況，要花大量時間追問，耽誤診療效率。AI醫療前置分析與就醫決策支持系統，就像給患者和醫生配了個“看病前的健康助手”，能提前幫你梳理病情、找準科室，還能給醫生提供參考。作為深耕醫療

數據 , NLP , 決策支持系統 , 數據安全 , 人工智能

收藏 評論

u_16213568 頭像

網絡小墨舞風 - 語譜圖的在語音識別中的應用

tacotron論文解讀 tacotron是第一個端到端TTS模型 輸入：raw text 輸出：mel-spectrogram圖(梅爾頻譜圖) 利用Grilffin-Lim聲碼器將mel-spectrogram轉為wav 名詞解釋 1. mel-spectrogram 梅爾倒譜圖 在音頻

語譜圖的在語音識別中的應用 , MEL , 算法 , NLP , 人工智能 , 語音識別

收藏 評論

u_12196 頭像

footballboy - 下載安裝paddleNLP

工欲善其事必先利其器，我們經常需要在B站上保存自己想要的“學習資料”。對於單一的視頻，我們可以用“B站下載助手”即時下載，安裝地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/bilibili嗶哩嗶哩下載助手/bfcbfobhcjbkilcbehlnlchiinokiijp?hl=zh-CN 打開你要播放的視頻頁面，在頁面底部會彈出下

文件名 , 線程池 , 下載安裝paddleNLP , NLP , 人工智能 , ide

收藏 評論

u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - AI與認知科學的互惠啓發：預測編碼理論與Transformer架構的趨同

AI與認知科學的互惠啓發：預測編碼理論與Transformer架構的趨同 從神經科學第一原理到人工智能的範式轉移 人工智能的發展正經歷着一場深刻的範式轉移。從傳統的模式識別和函數逼近，轉向以預測為核心的智能計算範式。這一轉變的深層邏輯，竟然與神經科學中一個革命性的理論——預測編碼理論（Predictive Coding Theory）形成了驚人的趨同。 預測編碼

歸一化 , 預測編碼 , yyds乾貨盤點 , NLP , 權重 , 人工智能

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 城市智能感知展示平台：讓城市有“眼”更有“腦”

當路燈能感知行人車流、積水點自動預警、交通信號燈動態適配路況，城市正通過 AI 智能感知展示平台，從“被動響應”轉向“主動預判”。這個平台絕非簡單的監控大屏，而是融合邊緣計算、AI 視覺、數字孿生的城市“神經中樞”，用技術穿透治理壁壘，讓城市運行更高效、更安全。 平台的核心底氣，是“邊緣 + 雲端”的協同計算架構。城市街頭的攝像頭、井蓋傳感器、積水監測儀等設備，每時每刻都在產生海量數

數據 , NLP , 人工智能 , 深度學習 , 計算技術

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 多語種溝通實訓平台：讓語言學習有了 “智能陪練”

提到多語種學習，很多人都有 “不敢説、沒人練” 的困擾 —— 對着課本背語法容易，想開口和外國人對話卻犯怵。而 AI 多語種溝通能力實訓平台，就像一位 24 小時在線的 “智能陪練”，靠實實在在的技術，把 “啞巴外語” 變成 “流利對話”，背後藏着一套讓學習更高效的技術邏輯。 這個平台能實現 “隨時隨地練溝通”，核心靠三大技術支柱：實時語音交互技術、多語種理解與生成模型、個性化反饋算

生成模型 , NLP , 人工智能 , 語音合成 , 語音識別

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI輔助審核系統：用技術給內容把關，效率精度雙提升

傳統人工審核就像“大海撈針”，面對海量文字、圖片、視頻內容，不僅要熬夜加班，還容易因疲勞漏判、標準不一出錯。而AI輔助審核系統的出現，用硬核技術重構審核邏輯，讓“人工+智能”的協同模式成為主流，既解放人力，又把審核精度拉滿。 這個系統的核心技術邏輯是“學習-識別-輔助”的閉環，每一步都藏着實打實的技術硬活。首先是“學習階段”，工程師會把海量合規與違規樣本“喂”給AI模型——比如文字裏

NLP , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習 , 核心技術

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI輔助辦案系統：讓技術成為司法的“智慧搭檔”

在基層辦案場景中，“卷宗堆成山、閲卷耗整天”曾是常態。而AI輔助辦案系統的出現，正通過技術手段重構辦案流程，把檢察官、民警從重複性勞動中解放出來，聚焦核心的法律判斷與事實認定。這套系統絕非“炫技工具”，而是紮根辦案需求的“實用幫手”，其核心價值都藏在可落地的技術細節裏。 自然語言處理（NLP）是系統的“文字解碼師”，也是破解卷宗難題的核心技術。傳統人工閲卷需逐頁梳理案情、提取要素，效

音視頻 , NLP , 人工智能 , 模態 , 程序問題

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI助教智能教學系統：為教師插上數據的翅膀

提起上課，不少老師會頭疼一個問題：班裏幾十名學生，有的一點就通，有的需要反覆講，想做到“每個學生都能跟上”太難了。而現在，AI助教智能教學系統就像一個“不知疲倦的小幫手”，用實實在在的技術解決這個難題，讓教學變得更高效、更精準。 要知道AI助教到底怎麼工作，其實看它背後的三個核心技術就夠了，而且一點都不復雜。 第一個是學習行為捕捉技術。它就像一個“細心的觀察者”，能通過教室裏的智

數據 , 智能設備 , 數據整理 , NLP , 人工智能

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI農情數據要素服務平台：讓農田管理更智慧

在傳統農業中，農民種地主要依靠代代相傳的經驗，但面對今天的氣候變化、市場波動和規模化種植挑戰，單靠經驗已遠遠不夠。AI農情數據要素服務平台應運而生，它像是給農田裝上了“智慧大腦”，讓種地變得更科學、更輕鬆。 數據採集：從“鐵腳板”到“雲端算” 過去，農業補貼核查、作物長勢監測需要農技人員跟着農户靠“鐵腳板”到現場逐一查看，費時費力。現在，AI農情平台通過“遙感+AI+移動互聯網”

數據 , 數據採集 , NLP , 人工智能 , 模態

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：三十四、LangChain SQLDatabaseToolkit終極指南：架構、優勢與最佳實踐

一、初識SQLDatabaseToolkit SQLDatabaseToolkit 是 LangChain 框架中的一個核心組件，它不屬於一個獨立的軟件，而是一個工具箱或工具集。它的核心目的是為大語言模型提供與 SQL 數據庫進行交互的能力，將大模型的自然語言理解能力與數據庫的精準數據存儲和檢索能力結合起來。 二、什麼是SQLDatabaseToolkit

SQLDataToolkit , yyds乾貨盤點 , 大模型應用 , NLP , langchain , 人工智能

收藏 評論

u_13357275 頭像

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

收藏 評論