數(shù)據(jù)質(zhì)量提升實戰(zhàn)：MGeo助力CRM系統(tǒng)客戶地址標準化 在企業(yè)級CRM系統(tǒng)中，客戶數(shù)據(jù)的準確性與一致性直接關系到營銷效率、物流調(diào)度和客戶服務體驗。然而，在實際業(yè)務場景中，由于用戶手動輸入、渠道來源多樣、格式不統(tǒng)一等問題&#xff…

最近很多人在問接口測試面試題有哪些，小編基于大家的需求，花了好幾天時間給大家整理了一篇接口測試面試的時候經(jīng)常會問到的一些題。大家覺得有用的話記得分享給身邊有需要的朋友。（筆芯） 本次接口測試面試真題涵蓋如下五大部分內(nèi)容： 第一、基本理論知識 第二、HTTP協(xié)議 …

2025視覺AI落地趨勢：M2FP推動低成本人體解析普及化 📌 引言：從高門檻到普惠化，人體解析的演進之路 在計算機視覺領域，人體解析（Human Parsing） 作為語義分割的一個精細化分支，長期…

過去高校AI實驗室的好算法，大多只停留在論文里，到了產(chǎn)業(yè)端根本用不上；而企業(yè)急需AI解決方案，卻找不到對口的技術團隊。AI產(chǎn)學研融合平臺，就是用技術打通這道鴻溝，一邊連著高校的科研實力，一邊對…

AI科研新工具：M2FP快速生成人體解析基準數(shù)據(jù)集 在計算機視覺與AI驅(qū)動的科研場景中，高質(zhì)量的人體解析數(shù)據(jù)集是訓練姿態(tài)估計、虛擬試衣、動作識別等下游模型的基礎。然而，手動標注圖像中每個人的精細身體部位（如左袖、右腿、面部輪廓…

現(xiàn)在各大模型廠商都在不斷推出新模型，眼花繚亂。 很多人想知道不同模型到底處于什么水平，比如最近 GLM 4.7 出來很多人很想知道水平怎樣，往往得四處打聽，可不同人給出的答案又不一樣。 那有沒有一些榜單，能讓我們一眼…

Z-Image-Turbo支持文字生成嗎？真實能力邊界分析 引言：AI圖像生成中的“文字困境” 在當前AIGC（人工智能生成內(nèi)容）浪潮中，圖像生成模型如Stable Diffusion、Midjourney和阿里通義的Z-Image-Turbo已能創(chuàng)造出令人驚嘆的…

真實項目落地：城市人口普查數(shù)據(jù)整合，MGeo助力高效實體對齊 在城市治理與公共政策制定中，人口普查數(shù)據(jù)的準確性與完整性至關重要。然而，在實際操作中，不同部門采集的數(shù)據(jù)往往存在格式不一、地址表述差異大、同地異名或…