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HuiZhu - 每週8小時耗在會議上,但73%的會議紀要根本沒人看

數據顯示,職場人平均每週花費8小時在各類會議上,但調研發現:73%的會議紀要在發出後根本沒人仔細讀,92%的行動項沒有被有效追蹤。 更尷尬的是,38%的職場人承認自己"從不寫會議紀要",原因不是懶,而是不知道該怎麼記錄才有用。 這就是會議紀要的真實現狀:會開了,時間花了,但價值沒沉澱下來。 會議紀要為什麼淪為"形式主義"? 真正的問題不是寫不寫,而是寫了沒人用。我見過太多這樣的紀要: 會議紀要 -

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PoloAPI - 谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型,使 AI 推理性能提升30%。

谷歌於2025年6月正式推出‌Gemini 2.5系列模型‌,核心聚焦推理效率與多模態能力升級,具體解讀如下: 🚀 ‌一、三大模型定位與技術亮點‌ ‌Gemini 2.5 Pro‌ ‌角色定位‌:主攻複雜推理與多模態分析(“思考型模型”),在數學、編碼任務中刷新LMArena榜單記錄。 ‌上下文能力‌:支持100萬token輸入(計劃擴展至200萬),可解析代碼庫、大型數據集及混合媒

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一點人工一點智能 - 書籍-《優化技術第一卷:連續優化》

書籍:Optimization techniques I:Continuous optimization 作者:Max CERF 出版:EDP Sciences​ 編輯:陳萍萍的公主@一點人工一點智能 鏈接:書籍下載-《優化技術第一卷:連續優化》 01 書籍介紹 這套分為兩卷的書籍概述了連續、離散和函數優化技術。本卷專注於連續優化,涉及實數變量的問題,無論是無約束還

函數 , 離散數學

Aloudata大應科技 - Aloudata Agent 重磅功能發佈:“用户編排思路、AI 精準執行、可沉澱複用”的模塊化分析報告

自今年年初產品雛形推出以來, Aloudata Agent 保持着快速迭代,功能演進路徑清晰而堅定: 三階能力躍遷:8 月,Aloudata Agent 公開體驗版正式上線,形成了「AI 問數+智能歸因+深度報告」端到端智能分析閉環,結合“場景助手”構建了一個真正面向業務、服務於決策的分析智能體。 洞察深化:9 月,Aloudata Agent 實現了基於指標語義層的智能歸因分析能力升級,歸

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全棧技術開發者 - 結構化協作(structured collaboration)本質是什麼?什麼是「語義編排」?語義編排在FoA中核心原理是什麼?

在現代人工智能中,智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制,而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而,隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升,如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作,成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在

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wx6906fb3f9b17a - 梯控系統是一種電梯智能化控制技術,需要了解其工作原理、技術實現方式、應用場景以及相關的法規和用户關注點,包括安全性、便利性和法律合規性等方面

梯控系統是一種智能電梯控制技術,通過權限管理提升安全性和效率。系統採用刷卡、人臉識別或掃碼等方式驗證用户身份,僅開放授權樓層。核心功能包括訪客管理、能源優化和無接觸乘梯,適用於辦公樓、小區等場景。選擇系統需考慮兼容性、穩定性和消防聯動等關鍵因素。雖然存在操作不便等缺點,但隨着生物識別技術的發展,系統正趨向更智能、安全的解決方案,成為智慧城市重要組成部分。合理應用需平衡安全與便利,

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