芯片落地之道
在現代集成電路（IC）設計中，“物理實現”是從邏輯構想到可製造佈局的重要橋樑。在這一階段，設計不僅要“看得見”，更要“用得好”。今天，就讓我們一起探索這一關鍵環節的奧秘。 1、起點：從邏輯到芯片的“落地” 物理實現，就是將經過綜合與驗證的邏輯設計轉換為符合製造規則、滿足性能和功耗要求的物理佈局——也就是IC的版圖，它關乎整體性能、功耗和可製造性。 2、五大關鍵挑戰，逐一攻克 時序收斂（
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劉強東重返世界互聯網大會，數字人分身進行直播帶貨，創下銷量奇蹟！
頭部 IP 數字化：李佳琦、劉強東的 “分身” 突圍（青否數字人源頭v：zhibo175） 美 ONE 首次測試數字人直播，填補真人主播時段空缺，通過 AI 數據分析優化話術，覆蓋更多用户諮詢；京東 “採銷東哥” 數字人還原宿遷口音與標誌性動作，首秀觀看量超 2000 萬，帶動京東超市低價策略高效傳播。 中小商家普惠：低成本實現 “千人千面”， 618 期間短視頻播放量增長 300%，單條獲客成
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天潤融通AI Agent實戰營北京站圓滿收官，引爆企業AI生產力！
10月22-23日，天潤融通AI訓練師精英計劃AI Agent實戰營第四期在北京圓滿收官，吸引了來自消費品零售、互聯網、軟件信息服務、汽車、工業製造、大健康等多個行業的80餘位精英學員。學員們在理論學習與實操演練中，掌握AI Agent搭建技能與業務落地，完成了從理念認知到實踐應用的全面進階。 在AI浪潮重塑產業格局的今天，企業正迎來從“人口紅利”向“AI紅利”轉變
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提升測試效率5倍！Dify驅動的可視化工作流實現自動化測試“開箱即用”
在快速迭代的軟件開發週期中，測試環節往往成為交付瓶頸。傳統自動化測試需要大量編碼工作，維護成本高昂，讓許多團隊望而卻步。 現在，通過Dify的可視化工作流，即使是測試新手也能快速構建專業的自動化測試體系，實現真正的“開箱即用”。 一、傳統自動化測試的困境與破局 為什麼傳統自動化測試難以普及？ 1.技術門檻高 # 傳統測試腳本示例 - 需要專業的編程能力 from sele
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史上最高薪酬誕生！馬斯克“萬億美元薪酬計劃”獲批
KlipC報道：當地時間11月6日，在特斯拉舉行的新一屆股東大會上，特斯拉股東批准馬斯克價值近1萬億美元的薪酬方案。 這項薪酬方案以超過75%的支持率獲得通過。據悉，此前挪威主權財富基金等多家機構投資者明確表示將投反對票。馬斯克本人曾暗示，如果薪酬方案未通過，他將考慮離開特斯拉或辭去CEO職務。 根據新的計劃，馬斯克可以在 10 年內從特斯拉股票中賺取高達 8780 億美元。不過，馬斯克
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AI替代人工：車企如何用天潤融通ZENAVA重塑試駕邀約流程
在競爭白熱化的汽車市場裏，試駕已經成了成交的入口。數據顯示，超過70%的客户在完成試駕後才會做出購車決定。換句話説，錯過試駕，就等於錯過大部分成交機會。 然而現實卻殘酷：一線銷售每天要撥打成百上千通電話，往往是上百次撥號，換不來幾次有效邀約。人力消耗巨大，結果卻參差不齊。更雪上加霜的是，客户對“騷擾電話”的反感與日俱增，傳統邀約方式正在快速失靈，寶貴的銷售線索不斷流失。
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藉助Dify工作流構建AI測試智能體，效率提升可達500%
在軟件開發領域，測試工作一直是保障產品質量的關鍵環節，但傳統的手工測試用例編寫方式效率低下且容易遺漏邊界場景。每個新功能上線，測試團隊都需要手動編寫大量測試用例，這個過程不僅耗時耗力，而且極易出錯。 通過Dify工作流，我們可以構建智能測試AI體，實現測試效率500%的提升，徹底告別測試的"手工作坊"時代。 一、痛點分析：為什麼測試工作急需變革？ 傳統測試開發的困境 在引入D
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多模態深度學習：跨模態理解與生成的融合智能
多模態深度學習：跨模態理解與生成的融合智能 引言 人類通過視覺、聽覺、觸覺等多感官通道協同理解世界，而當前AI系統大多侷限於單一模態處理。多模態深度學習通過建立跨模態的聯合表徵與轉換機制，正推動人工智能向更接近人類認知方式的方向演進。本文將深入探討多模態深度學習的核心算法、統一框架、訓練範式以及前沿應用，呈現這一跨領域研究方向的最新進展與未來趨勢。 一、多模態表徵學習 1
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基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！
基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 支持 圖片檢測、視頻檢測、實時攝像頭檢測 支持 界面一鍵加載模型與快速預測 支持 目標框 + 類別名稱 + 置信度可視化顯示 支持
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Python實現社交網絡分析SNA公司董事數據與跨行業網絡橋接識別|附代碼數據
全文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44242 原文出處：拓端數據部落公眾號 分析師：Song Yang 引言 在數字化時代，企業間的關聯早已超越股權與業務合作，董事作為核心決策參與者，其跨企業任職形成的社交網絡逐漸成為資源流動、信息傳遞與治理效能的關鍵載體。從數據科學視角來看，董事網絡本質是複雜社會網絡的商業映射，其結構特徵直接影響企業戰略選擇、風險傳導與資源整合效率。這一現象
昵稱 拓端tecdat
實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！
實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型，結合 PyQt5 圖形化界面，實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時
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Java程序員該如何快速上手LLM應用開發呢?
文 / 勇哥 原創文章，轉載請聯繫授權 作為一名在Java領域摸爬滾打快20年的"老碼農"，我經常聽到身邊的Java開發者發出這樣的感嘆："大模型時代來了，我們Java開發者該何去何從？"、"Python在AI領域這麼火，我們要不要轉語言？" 今天，我想告訴大家的是：完全沒必要！作為Java開發者，你完全可以利用自己已有的技能棧，快速上手LLM應用開發。 在過去的一年裏，我嘗試了把多種
昵稱 六邊形架構
2025全球生成式人工智能AIGC產業全景與行業應用研究報告|附900+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載
**原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44249 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat** 2024年3月，彭博一句“2032年AIGC市場規模將達1.3萬億美元（約合9.2萬億元人民幣）”，徹底點燃全球產業熱情——這並非空談，而是生成式AI從“技術突破”邁向“規模化落地”的必然結果。當前AIGC產業已呈現“算力硬件先行、垂直應用爆發、風險防控補位”的鮮明特徵：硬件投資
昵稱 拓端tecdat
Orion-MSP：深度學習終於在表格數據上超越了XGBoost
表格數據一直是深度學習的老大難問題。這些年CV和NLP領域被Transformer統治得服服帖帖，但在真正的業務場景裏，面對表格這類的結構化數據，XGBoost這些梯度提升樹還是穩坐釣魚台。 為什麼會這樣？問題其實很簡單。圖像的像素排列有空間位置關係，文本有上下文順序，但表格裏的列是啥順序都行——年齡放第一列和放最後一列沒區別。而且這些列的類型完全不同：有數值、有類別，有的服從正態分佈有的嚴重偏態
昵稱 deephub
LLM 對時間序列推理的增強究竟指的是什麼？LLM 對齊（alignment regimes）與時序推理的可靠性之間是什麼關係？
時間序列數據廣泛出現於自然科學、社會科學以及工程技術等各類領域中，其核心特徵在於數據隨時間的演變規律。長期以來，如何從這些動態變化的數據中提取有價值的信息、實現精準預測、並基於歷史數據進行推理，一直是數據分析、統計學和機器學習研究的核心問題。傳統的時間序列分析方法，如自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、以及更復雜的狀態空間模型和卡爾曼濾波器，在一定程度上能夠描述和預測數據的
昵稱 全棧技術開發者
華為開發者空間，基於倉頡與DeepSeek的MCP智能膳食助手
本案例由開發者：給無眠點壓力提供 最新案例動態，請查閲《【案例共創】華為開發者空間，基於倉頡與DeepSeek的MCP智能膳食助手》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧 一、概述 1. 案例介紹 MCP，全稱Model Context Protocol，中文叫“模型上下文協議”。你可以把它想象成AI的“USB 接口” --讓不同的AI模型、工具和應用程
昵稱 u_15214399
深冷設備企業如何用CRM解決簽單卡殼、交付掉鏈、老客流失的問題
引言：深冷設備火了，但你的客户還在“漏” “雙碳”東風下，深冷設備成了能源裝備圈的“香餑餑”——LNG儲罐、氫能容器、化工氣體分離裝置訂單紛至沓來。可熱鬧背後，某頭部企業銷售總監卻在愁：“明明技術標拿了第一，客户卻説‘再考慮’；項目幹了大半年，突然説‘交期要提前’；剛驗收完的設備，老客户連配件諮詢都找不到人……”這不是個案。當行業從“拼技術”轉向“拼服務”，深冷設備企業正集體遭遇三大暴擊： 簽
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在 DigitalOcean GPU 雲服務上使用 LangChain 構建Serverless AI 應用
當你在構建 AI 應用時，合適的工具往往能起到決定性的作用。LangChain 多年來一直是開發者首選的框架之一，它豐富的集成生態系統能幫助開發者從創意快速走向生產落地。 如今，藉助 langchain-gradient——DigitalOcean 官方推出的 LangChain 集成方案，你可以將 DigitalOcean Gradient AI 的 Serverless 推理接口 與 La
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分析了智能一卡（碼、臉）通系統集成方案，重點探討了不同識別介質（IC卡閘機、QR門禁、人臉梯控等）的技術特點及應用場景。針對門禁、閘機、梯控等場景，提出了混合認證和多介質統一管理策略
智能一卡（碼、臉）通系統方案分析 本文分析了智能一卡通系統集成方案，重點探討了不同識別介質（IC卡、二維碼、人臉識別等）的技術特點及應用場景。針對門禁、閘機、梯控等場景，提出了混合認證和多介質統一管理策略，強調採用"1用户ID+多識別憑證"架構實現靈活配置。文章詳細介紹了設備選型建議、授權管理流程以及典型配置案例，並給出分步實施的系統建議，為各類場
昵稱 wx6906fb3f9b17a
Dify vs Coze：誰是最終的AI工作流解決方案？
關注 霍格沃茲測試學院公眾號，回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在人工智能技術飛速發展的今天，低代碼/無代碼AI工作流平台正成為企業和開發者快速構建智能應用的首選工具。Dify和Coze作為兩款備受關注的開源項目，憑藉各自優勢吸引了大量用户。 本文將從架構設計、工作流能力、適用場景等多維度深入對比這兩大平台，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。 一、核心概覽
昵稱 ceshiren2022
ResNet論文精讀彙報
各位老師、同學，大家好！今天，我要為大家帶來一篇計算機視覺領域的里程碑式論文 ——《用於圖像識別的深度殘差學習》（Deep Residual Learning for Image Recognition）的精讀彙報。接下來，我會按照 “總體到細分” 的思路，從論文背景、核心問題、創新方法，再到實驗驗證與應用價值，逐步為大家拆解這篇論文的精華內容，希望能讓大家清晰理解殘差網絡（ResNe
昵稱 黎大學問
ResNet論文精讀彙報
各位老師、同學，大家好！今天，我要為大家帶來一篇計算機視覺領域的里程碑式論文 ——《用於圖像識別的深度殘差學習》（Deep Residual Learning for Image Recognition）的精讀彙報。接下來，我會按照 “總體到細分” 的思路，從論文背景、核心問題、創新方法，再到實驗驗證與應用價值，逐步為大家拆解這篇論文的精華內容，希望能讓大家清晰理解殘差網絡（ResNe
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大模型微調「數據集構建」保姆級教程（超全）
經驗之談：實踐表明，近80%的大模型微調失敗案例，根源都可追溯至數據集問題。 2024年堪稱“行業大模型元年”，金融、醫療、教育等各行各業都在積極佈局專屬AI助手。然而，許多企業在投入重金進行模型微調後，卻常常面臨“模型表現不及預期”的困境。 實踐中常見的三大困境： ● 災難性遺忘：模型在學習了新的專業知識後，原有的通用對話與理解能力顯著衰退。 ● 泛化能
昵稱 架構師李哲
Dify vs Coze：誰是最終的AI工作流解決方案？
關注 霍格沃茲測試學院公眾號，回覆「資料」, 領取人工智能測試開發技術合集 在人工智能技術飛速發展的今天，低代碼/無代碼AI工作流平台正成為企業和開發者快速構建智能應用的首選工具。Dify和Coze作為兩款備受關注的開源項目，憑藉各自優勢吸引了大量用户。 本文將從架構設計、工作流能力、適用場景等多維度深入對比這兩大平台，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。 一、核心概覽
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