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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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天潤融通科技 - 效率被卡死、成本飆升？這家工業製造企業用天潤融通AI找到了出口

在過去兩年裏，我們在和大量工業設備企業交流時，幾乎都會聽到同一句話：售前諮詢越來越“忙不過來了”。 產品型號越來越多、方案越來越定製化、客户比較越來越細，一條諮詢背後可能是十幾個參數、多個工況判斷，但企業的售前體系依舊高度依賴人工。響應慢、判斷不穩、人員壓力大的情況每天都在發生。 正是在這樣的背景下，我們推出了 ZENAVA，一個面向客服和營銷場景的AI生產力平台。

人工智能 , 深度學習

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u_16655836 頭像

wx6603b05eb93d0 - 新華社評車圈營銷亂象：零件命名武俠風，拉踩陰陽友商博關注……

幾年前，小柴就發文調侃，如今的汽車行業，核心競爭力好像是車企領導們的嘴，以及養車評人加上對負面新聞的OTA能力。 比如，在創始人的嘴這方面，他們有人説，BBA這些落後的東西；還有人説，咱們不要嘲笑邁巴赫，以及千萬以內最好；還有輪端輸出扭矩超過了1.8萬匹馬力；甚至開車能延壽三十年…… 類似的還有，倒車想撞都難；公開直播更是宣稱，有了領先幾代的智駕，上車可以打盹

數據 , 汽車行業 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

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u_16459925 頭像

wx6583a3b0b06d1 - ETCD-HOST Docker 容器化部署指南

概述 ETCD-HOST是一款基於ETCD的容器化部署方案，旨在簡化ETCD服務的搭建與管理流程。作為分佈式系統中的核心組件，ETCD提供高可用的鍵值存儲服務，廣泛應用於服務發現、配置管理、分佈式鎖等場景。通過Docker容器化部署ETCD-HOST，可實現環境一致性、快速部署和資源隔離，顯著降低運維複雜度。本文將詳細介紹ETCD-HOST的Docker部署流程，包括環境準

生產環境 , etcd , etcd-hosts , 數據可視化 , 人工智能 , Docker

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javaedge 頭像

JavaEdge - 亞馬遜為 Bedrock AgentCore 添加 A2A 協議，實現多智能體系統協作

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴選網 0 前言 亞馬遜 宣佈，在 Amazon Bedro

人工智能

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u_13303 頭像

colddawn - runmemtestpro 內存測試報錯信息

1.應用程序測試代碼 測試代碼如程序清單 1.1所示： 程序清單 1.1 #include stdio.h int main (int argc, char **argv) { sleep(2); volatile int *a = (int *)0x40; //設置物理地址 printf("value = %x\n",*a); //讀取物

機器學習 , 物理地址 , 測試程序 , 反彙編 , 人工智能 , Python

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u_17578926 頭像

AI科技 - AI偽圖騙“僅退款”潮洶涌，電商平台監管迎挑戰！

近日，隨着生成式人工智能（AIGC）技術的快速普及，一種新型的“薅羊毛”手段在電商領域悄然蔓延——買家利用AI作圖偽造商品損壞或瑕疵圖片，向平台申請“僅退款”。據36氪報道，這一行為已在服裝、美妝、鞋襪、植物、生鮮等多個品類出現，尤其是百元以下的低價商品成為重災區。 事件回顧 過去幾個月，電商平台相繼收緊“僅退款”政策，試圖遏制因買家拍攝不實圖片導致的無理退款

數字化轉型 , 電商平台 , 鏈路 , 人工智能

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u_16163480 頭像

bugyinyin - AI Agent深度解析：智能系統的原理與應用，未來發展的機遇與挑戰！

寫在前面的話： AI Agent本質就是大模型調用工具的能力，前段時間爆火的Manus其實就是它的應用。 打個比方，如果你要做個攻略，你把時間安排告訴大模型，比如：準備7月26號坐火車去西安，準備玩一個星期，想去著名景點玩，吃些當地好吃的。那麼大模型就會跟你對話，把完整攻略做好。而只有攻略其實還不夠，因為定車票、住酒店、查地圖這些操作還要自己

大模型教程 , 大數據 , chatgpt , 人工智能 , 深度學習 , 前端開發 , Javascript

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cryptorzz 頭像

CryptoRzz - 日本股票數據接口集成文檔 股票數據源API

本接口提供日本東京證券交易所（TSE）及相關市場的實時行情、歷史 K 線及指數數據。所有接口均基於 HTTP/HTTPS 協議，返回 JSON 格式數據。 API Base URL: https://api.stocktv.top WebSocket URL: wss://ws-api.stocktv.top/connect 認證方式: URL 參數 key 日本市場 ID (Count

vue.js , 資訊 , css3 , 人工智能

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u_16099239 頭像

夢裏憂鬱 - render_template可以打開新頁面嗎

在DAtaGroup，SkinnableDataContainer或它們的子類中定義自己的項目渲染器可以控制數據項的顯示外觀，數據項的外觀包括字體、背景色、邊界和其他的可視方面。項目渲染器也可以在和用户進行交互的時候指定要顯示的外觀。例如，用户鼠標移動到數據項上時顯示一種外觀，當用户點擊時顯示另一種外觀。Spark項目渲染器的基類ItemRenderer已經內置支持了所有用户要進

機器學習 , 渲染器 , 數據項 , xml , 人工智能

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u_12935 頭像

doscommand - 李宏毅深度學習教程 pdf

本文是2016 台灣資料科學年會前導課程“一天搞懂深度學習”的全部講義PPT（共268頁），由台灣大學電機工程學助理教授李宏毅主講。作者在文中分四個部分對神經網絡的原理、目前存在形態以及未來的發展進行了介紹。深度學習的每一個核心概念在文中都有相關案例進行呈現，通俗易懂。一天的時間搞懂深度學習？其實並不是沒有可能。 深度學習 ( De

機器學習 , 神經網絡 , 人工智能 , 李宏毅深度學習教程 pdf , 深度學習

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rtedevcomm 頭像

RTE開發者社區 - 如何讓你的語音助手有眼力見——Turn Detection 的 5 種解法丨Voice Agent 學習筆記

從2022年優化智能客服開始，我就開始嘗試優化人機語音對話中的 “語義完整度” 模塊。當時大部分人的精力都集中在優化識別率，在語音對話系統中，這不是一個核心模塊，似乎是可有可無的，但語義上的完整度對於用户體驗、信息收集的效率都有很大的影響。 特別是在今天人們對於智能和體驗的極致追求下，語音對話類各種應用，比如陪伴、玩具、客服等場景的大模型升級，越來越多的工作開始瞄準這個方向，業界需求也在增加，這也

人工智能

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圍爐聊科技 - 開源黑科技：AutoMV讓AI自動生成專業級全曲MV，成本直降99%

對於獨立音樂人或中小創作團隊來説，製作一支專業MV始終是道難題：需要導演、攝影、剪輯等多個崗位協同，耗時數月不説，成本動輒上萬美元。而現有的AI視頻生成工具，要麼只能生成幾秒的短片段，要麼畫面與音樂節拍、歌詞完全脱節，甚至出現人物"變臉"的尷尬情況。 就在2025年底，這一困境被一款開源系統徹底打破——由M-A-P研究組織聯合北京郵電大學、南京大學、倫敦瑪麗女王大學等機構研

機器學習 , 人工智能

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沃觀態勢感知 - 防患於未然：構建企業級的境外輿情監控預警與快速響應服務體系

在全球化競爭日益激烈的環境下，企業在境外市場運營時面臨的不僅是商業競爭，更有輿情風險。海外社交媒體信息傳播迅速，任何負面信息都可能在短時間內引發輿論風暴，對品牌聲譽、市場推廣甚至法律合規造成影響。因此，構建企業級的境外輿情監控預警與快速響應服務體系，成為企業防範潛在危機、保障品牌穩定的重要手段。 一、建立全面的輿情監控體系 企業級境外輿情監控

數據 , 企業級 , 人工智能 , 數據分析 , 數據驅動

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HyperAI超神經 - AI 論文週報丨通用Agent開發/目標檢測/開源物理推理模型……一文了解 AI 前沿動態

近年來，大語言模型（LLMs）的發展已將研究前沿從解謎任務推進至科學級推理——即能夠應對那些答案必須經受自然規律檢驗、而不僅符合評分標準的複雜問題。物理學是衡量這一轉變的最嚴苛標準，因為它以根本性方式將符號系統與現實世界相聯結，是現代大多數技術的基石。 基於此，來自上海人工智能實驗室的研究團隊通過開發具備卓越物理推理能力的大規模語言模型，成功推動了物理學研究的進展，尤其在解決國際奧林

人工智能 , 深度學習

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袋鼠雲數棧 - 媒體觀點丨Databricks與袋鼠雲，兩個故事、一個方向

以下文章來源於數據猿，作者月滿西樓。 “中國的Data+AI平台，不僅僅是複製Databricks那麼簡單。 過去兩年，關於AI的敍事有一個明顯的轉折點。一開始，所有人都在看參數量、模型榜單和Demo效果——誰的模型更大、更“聰明”，就能多佔據幾天話題中心。很快，行業發現：真正決定AI能走多遠的，除了模型有多好，還包括“業務到底敢不敢、能不能用起來”。 從“大模型卷參數”，到“智能體

觀點 , 資訊 , 中台概念 , 人工智能 , 大模型

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u_15214399 - 【案例共創】使用HarmonyOS NEXT和MaaS快速開發鴻蒙AI應用

最新案例動態，請查閲【案例共創】使用HarmonyOS NEXT和MaaS快速開發鴻蒙AI應用。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 一、概述 1. 案例介紹 鴻蒙（HarmonyOS）是華為開發的面向萬物互聯時代的分佈式操作系統，支持手機、平板、智能穿戴等全場景設備，實現硬件互助、資源共享。該系統基於組件化設計，具備內核層自主可控、一次開發多端部署等特性

機器學習 , API , HTTP , 人工智能 , 開發者

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aipaobudexiangjiao_cktinz 頭像

愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI重構招聘邏輯：HR的下一個十年，拼的是決策力

AI重構招聘邏輯：HR的下一個十年，拼的是決策力 當AI開始深度參與人才評估、甚至躋身招聘決策鏈，人力資源領域的遊戲規則已悄然改寫。一份全球調研顯示，超75%的企業領導者不再將AI視為單純工具，而是能並肩作戰的“同事”——它能預判離職風險、篩選適配候選人、生成面試紀要，將HR從重複勞動中解放。但真正的差距不在於是否使用AI，而在於能否用AI把“選人”從憑感覺的冒險，變成可量化、可覆盤的科學決

人工智能

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全棧若城 - CodeWave 智能開發實戰之AI 驅動的記賬應用快速開發指南

(目錄) 前言 大家好，我是若城。本文將通過實戰案例，帶大家深入瞭解如何使用 CodeWave 智能開發平台 快速搭建一款功能完整的記賬應用，體驗 AI 驅動的智能開發模式。 CodeWave 智能開發平台簡介 CodeWave 智能開發平台 是網易推出的新一代智能開發工具，具有以下核心特性： 智能大模型驅動：基於 AI 大模型和全棧智能架構，提供智能化的軟件

開發平台 , 網易CodeWave徵文 , 人工智能 , 計算機視覺 , 數據查詢

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星星上的柳樹 - EDA 縮寫全解析系列｜第 3 周：S–Z

EDA 縮寫從來不是“字母遊戲”，而是 IC 設計各個環節的專業語言。本週來到系列收官篇，從仿真到籤核、從時序到良率，這些 S–Z 開頭的縮寫幾乎貫穿整個芯片開發流程。理解它們，就等於掌握工程師日常溝通的底層“詞典”。 ✦ 01 本週關鍵詞：八個必須熟練掌握的核心縮寫 • SDF：在仿真中加入真實延遲，讓模型更接近硅上表現。

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

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亢少軍 - 03-技術選型背後的思考：為什麼選擇Next.js + FastAPI + LangChain

技術選型背後的思考：為什麼選擇Next.js + FastAPI + LangChain 前言 技術選型是項目成敗的關鍵。本文將深入分析我們在構建AI Agent框架時的技術選型思路，以及每個技術棧的優劣對比。 適合讀者： 技術Leader、架構師、全棧開發者 一、技術選型的核心原則 1.1 選型標準 ✅ 成熟度 - 生產環境

API , 數據庫 , 人工智能 , 數據分析 , Css

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未聞花名AI - 構建AI智能體：二十二、雙劍合璧：Qwen系列雙模型在文生文、文生圖中的搭配應用

一、温故知新 回顧前面幾篇文章，我們分別對文生圖的案例演示和RAG Query改寫做了詳細介紹，今天我們再趣味性的強化一下兩者的應用途徑，結合兩個模型Qwen-Turbo和Qwen-Image同時使用，將自然語言處理與計算機視覺完美結合，發現兩者的奧妙之處。 二、系統介紹 先看看展示界面： 示例關鍵詞：北極光, 日出

Qwen-Turbo , yyds乾貨盤點 , aigc , 人工智能 , 文生圖 , Qwen-Image模型使用 , AI作畫

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愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI面試智能體：重構招聘邏輯，破解傳統招聘痛點

AI面試智能體：重構招聘邏輯，破解傳統招聘痛點 在人才市場競爭加劇的當下，傳統招聘面臨諸多困境：崗位需求多變、候選人流動頻繁、面試官標準不一、技術面複用成本高，核心痛點集中在“篩不完、問不準、選不對”，招聘“漏斗”存在嚴重的漏人、漏信息、漏判斷問題。AI面試智能體的出現，從根本上改變了這一現狀，通過技術革新補齊傳統招聘短板。 一、核心突破：讓面試判斷從“憑感覺”到“靠科學” 傳統面試易

人工智能

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微笑的小刀 - 體系-AI人工智能算法工程師(完結)

在AI技術快速迭代的今天，算法工程師已成為科技企業的核心崗位之一👇🏻ke🍊：xingkeit點top/9440/。無論是深度學習、機器學習還是自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等細分領域，掌握核心知識體系與應對面試高頻考點是通往理想崗位的必經之路。本文將從基礎理論、核心算法、工程實踐、面試策略四大維度，系統梳理AI算法工程師的必備知識點與面試應對技巧。 一、基礎理論：構建AI思維的基

工程師 , 算法 , 體系結構 , 人工智能

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