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基于Phi-3-mini-4k-instruct的智能文檔處理：PDF解析與信息抽取 每天都有海量的PDF文檔需要處理——合同、報(bào)告、發(fā)票、研究論文...手動(dòng)從這些文檔里找信息就像大海撈針，費(fèi)時(shí)費(fèi)力還容易出錯(cuò)。現(xiàn)在有了智能文檔處理技術(shù)，這一切變得簡單多了。 …

LosslessCut高效剪輯全指南：從無損處理到多軌道編輯的專業(yè)工作流 【免費(fèi)下載鏈接】lossless-cut The swiss army knife of lossless video/audio editing 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lossless-cut 價(jià)值定位：重新定義無損視頻處…

3步解鎖顛覆式智能輔助：MAA明日方舟自動(dòng)化效率提升的創(chuàng)新實(shí)踐 【免費(fèi)下載鏈接】MaaAssistantArknights 一款明日方舟游戲小助手 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MaaAssistantArknights 在游戲自動(dòng)化領(lǐng)域，MAA明日方舟助手以其卓…

第一章：Seedance 2.0 角色特征保持技術(shù)概述Seedance 2.0 是面向高保真數(shù)字人驅(qū)動(dòng)的下一代姿態(tài)遷移框架，其核心突破在于實(shí)現(xiàn)了跨域動(dòng)作遷移過程中角色固有身份特征的強(qiáng)一致性保持。傳統(tǒng)方法常因姿態(tài)-外觀解耦不充分，導(dǎo)致驅(qū)動(dòng)后角色面部紋理模糊…

OFA視覺問答模型應(yīng)用：從圖片中獲取答案的簡單方法 1. 什么是OFA視覺問答模型 1.1 模型核心能力 OFA（One-For-All）視覺問答模型是一個(gè)多模態(tài)人工智能系統(tǒng)，能夠同時(shí)理解圖片內(nèi)容和自然語言問題，然后給出準(zhǔn)確的文字答案…

Pi0具身智能QT界面開發(fā)：跨平臺(tái)控制軟件設(shè)計(jì) 1. 引言 想象一下，你剛拿到一臺(tái)Pi0具身智能機(jī)器人，想要快速上手控制它，卻發(fā)現(xiàn)官方提供的控制工具要么功能有限，要么只能在特定系統(tǒng)上運(yùn)行。這時(shí)候，一個(gè)跨平臺(tái)、…

騰訊混元模型應(yīng)用：用Hunyuan-MT 7B構(gòu)建多語言客服系統(tǒng) 在全球化的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)面臨著一個(gè)普遍但棘手的問題：如何為不同語言的客戶提供及時(shí)、準(zhǔn)確的客服支持？傳統(tǒng)解決方案往往需要雇傭多語種客服人員，成本高昂且難以…