MiDaS應(yīng)用案例：智能家居中的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng) 1. 引言：從單目深度估計(jì)到智能交互 1.1 技術(shù)背景與行業(yè)痛點(diǎn) 在智能家居場(chǎng)景中，用戶期望通過(guò)更自然、非接觸的方式與設(shè)備進(jìn)行交互。傳統(tǒng)的語(yǔ)音控制和物理按鍵已無(wú)法滿足對(duì)“無(wú)感化”智能體驗(yàn)的追求…

零代碼玩轉(zhuǎn)AI分類(lèi)：這些云端工具讓你事半功倍 引言：當(dāng)業(yè)務(wù)需求遇上技術(shù)排期 作為業(yè)務(wù)主管，你是否遇到過(guò)這樣的困境：市場(chǎng)調(diào)研收集了上千份問(wèn)卷，急需分析用戶反饋，但I(xiàn)T部門(mén)排期已經(jīng)排到三個(gè)月后？…

從零部署騰訊混元翻譯模型｜HY-MT1.5-7B鏡像一鍵啟動(dòng)方案 1. 引言：為什么需要本地化部署的翻譯大模型？ 在全球化業(yè)務(wù)快速發(fā)展的背景下，高質(zhì)量、低延遲的機(jī)器翻譯能力已成為企業(yè)出海、內(nèi)容本地化和跨語(yǔ)言協(xié)作的核心基礎(chǔ)設(shè)施。盡管…

如何快速實(shí)現(xiàn)中文命名實(shí)體識(shí)別？試試AI智能實(shí)體偵測(cè)服務(wù) 1. 引言：為什么需要高效的中文NER工具？ 在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)（如新聞、社交媒體、文檔）占據(jù)了數(shù)據(jù)總量的80%以上。如何從這些雜亂…

盯著滿屏的PDF，眼前的外語(yǔ)字母開(kāi)始跳舞，腦子里只剩下“我是誰(shuí)、我在哪、這到底在說(shuō)什么”的哲學(xué)三問(wèn)，隔壁實(shí)驗(yàn)室的師兄已經(jīng)用AI工具做完了一周的文獻(xiàn)調(diào)研。 你也許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，打開(kāi)Google Scholar直接開(kāi)搜的“原始人”模式&#xff…

MiDaS模型性能測(cè)試：CPU推理速度 1. 引言：AI 單目深度估計(jì)的現(xiàn)實(shí)價(jià)值 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，從單張2D圖像中恢復(fù)3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴(lài)多視角幾何或激光雷達(dá)等硬件支持，成本高且部署復(fù)雜。而近年來(lái)&#xf…

AI MiDaS指南：處理高動(dòng)態(tài)范圍圖像 1. 引言：AI 單目深度估計(jì)的現(xiàn)實(shí)意義 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，從二維圖像中恢復(fù)三維空間結(jié)構(gòu)一直是核心挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)方法依賴(lài)雙目立體視覺(jué)或多傳感器融合，但這些方案成本高、部署復(fù)雜。近年來(lái)&#…

無(wú)需編碼的中文NER方案｜AI智能實(shí)體偵測(cè)服務(wù)一鍵部署 1. 引言：命名實(shí)體識(shí)別（NER）的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn) 在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)占據(jù)了企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)總量的80%以上。新聞報(bào)道、社交媒體、客服對(duì)話、合同文檔…