摘要隨著人口增長(zhǎng)，每分鐘發(fā)生的交通事故數(shù)量也在不斷增加。這些道路交通事故具有不可預(yù)測(cè)性。在許多情況下，事故無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確地向附近的救護(hù)車(chē)報(bào)告。大多數(shù)情況下，緊急服務(wù)的缺失導(dǎo)致無(wú)法及時(shí)提供急救，而這短短幾分鐘的延遲可能…

MathType 轉(zhuǎn) LaTeX 供 GLM-TTS 朗讀數(shù)學(xué)表達(dá)式的實(shí)踐探索 在遠(yuǎn)程教學(xué)、無(wú)障礙閱讀和智能教育系統(tǒng)日益普及的今天，如何讓人工智能“讀懂”并“講出”復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，正成為一個(gè)亟待突破的技術(shù)瓶頸。傳統(tǒng)文本到語(yǔ)音（TTS）系統(tǒng)雖然能流…

JSONL格式入門(mén)：為GLM-TTS批量推理準(zhǔn)備結(jié)構(gòu)化任務(wù)數(shù)據(jù) 在語(yǔ)音合成系統(tǒng)日益走向工業(yè)化的今天，一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)浮出水面：如何高效地將上千條文本轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音？手動(dòng)點(diǎn)擊、逐條輸入的方式顯然無(wú)法滿(mǎn)足內(nèi)容平臺(tái)、客服系統(tǒng)或有聲書(shū)生產(chǎn)的需求…

在制藥、化工、食品等行業(yè)的工藝生產(chǎn)中，提取濃縮裝置作為核心工藝裝備，直接關(guān)系到產(chǎn)品的純度、收率與生產(chǎn)連續(xù)性。面對(duì)市場(chǎng)上眾多提取濃縮裝置服務(wù)商廠家，如何抉擇？以下依據(jù)不同類(lèi)型，為你推薦2025年五大靠譜提取濃…

寫(xiě)在前面的話(huà)： AI Agent本質(zhì)就是大模型調(diào)用工具的能力，前段時(shí)間爆火的Manus其實(shí)就是它的應(yīng)用。 打個(gè)比方，如果你要做個(gè)攻略，你把時(shí)間安排告訴大模型，比如：準(zhǔn)備7月26號(hào)坐火車(chē)去西安，準(zhǔn)備玩一個(gè)星…

第一章：PHP遇上Web3：智能合約調(diào)用的安全挑戰(zhàn)隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的普及，PHP作為傳統(tǒng)后端語(yǔ)言之一，正逐步被用于與Web3生態(tài)交互，尤其是通過(guò)HTTP客戶(hù)端調(diào)用以太坊節(jié)點(diǎn)或第三方API來(lái)執(zhí)行智能合約操作。然而，在這一融…

在技術(shù)文檔中讓語(yǔ)音“被聽(tīng)見(jiàn)”：基于 GLM-TTS 的音頻嵌入實(shí)踐 你有沒(méi)有過(guò)這樣的經(jīng)歷？在寫(xiě)一份語(yǔ)音合成模型的評(píng)測(cè)報(bào)告時(shí)，反復(fù)用文字描述“音色自然”“情感飽滿(mǎn)”，可評(píng)審人看完依然一臉困惑：“聽(tīng)起來(lái)到底像不像&#xf…

GitHub鏡像網(wǎng)站對(duì)比測(cè)評(píng)：哪個(gè)更適合下載大體積AI項(xiàng)目？ 在訓(xùn)練一個(gè)語(yǔ)音合成模型時(shí)，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景：凌晨?jī)牲c(diǎn)，服務(wù)器上 git clone 命令卡在 67%，速度顯示 80KB/s，而整個(gè)倉(cāng)庫(kù)還有 1.8GB 未…