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应用速递 | AI智能语音插座

上周我们为大家推荐了应用速递 | 离线语音AI风扇，本周为大家介绍，上海翌虹的AI智能语音插座方案。翌虹的AI智能语音插座，内置蓝牙模组，可通过天猫精灵语音控制插座打开关闭、定时预约插座断电上电，手机APP远程智控插座开关、定时功能。也可以通过手机随手操控家电，进行远程控制，通过语音控制床头灯&am...

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应用速递 | AI智能语音开关

智能电工类的解决方案，我们已经为大家推荐了 WiFi&蓝牙双模智能插座应用案例，AI智能语音插座应用案例，本周为大家介绍，上海翌虹的AI智能语音开关。翌虹的AI智能语音开关，内置蓝牙Mesh模组，支持天猫精灵语音控制，可以通过在天猫精灵APP内设置好出门、回家、睡觉等情景语音指令࿰...

应用速递 | 离线语音AI彩屏触控开关面板

本周【应用速递】栏目为大家介绍的是，来自上海华镇的离线语音AI彩屏触控开关面板。离线语音AI彩屏触控开关面板内置华镇语音识别芯片，通过串口与显示控制MCU通信。该方案支持多轮对话、触摸控制，可以通过实时播报动作状态、反馈播报提示音、触摸控制反馈音效提示音等功能，使用户掌握设备的工作状态。该方案支持W...

应用速递 | 离线语音AI茶吧机

本周【应用速递】要为大家推荐的是，来自上海华镇的离线语音AI茶吧机。离线语音AI茶吧机内置语音大脑VB590标准核心板。核心板通过串口与茶吧机主控MCU连接，实现了语音控制茶吧机开关机、设置烧水温度、一键加水等功能。该应用方案有插电即用，识别灵敏，识别距离远，识别速度快等特点，实现了居家生活智能化烧...

应用速递 | 离线语音AI风扇

我们陆续为大家推荐了智能灯带应用案例，可语音控制的智能电动牙刷方案，本周为大家介绍，华镇的离线语音AI风扇方案。华镇离线语音AI风扇方案，采用华镇语音大脑VB590标准核心板。核心板通过串口连接风扇主控MCU，实现语音控制风扇的开机、关机、风量档位调节、开启停止摇头、调节摇头角度、定时关机、设置风扇...

【1026 - 1030直播导视 | PPT 下载】阿里专家直播：EasyTransfer平台应用实践、大数据+AI meetup 2020第二季·上海场来啦！

*本预告时间仅供参考，最终直播时间以直播间信息为准。*本文提供直播PPT下载，请在对应直播介绍处查看。本周直播重磅推荐：开源日迎来第六期啦线上对话阿里云专家：为大家带来EasyTransfer平台应用实践大数据+AI meetup上海专场来啦！为你带来全天候不停歇的技术分享 10月26日：搜...

阿里CTO张建锋：明年双11将大规模应用含光AI芯片

11月11日晚，阿里巴巴集团CTO张建锋宣布重磅消息，明年双11将大规模应用平头哥自研的含光AI芯片。达摩院研发的AI技术已应用于天猫双11的各个场景。未来，这些人工智能应用将会越来越多跑在阿里自研的芯片上。 2019年9月25日杭州云栖大会上，阿里巴巴发布了其第一颗自研芯片含光800。该芯片创下...

云脑科技徐昊：AutoML 工程实践与大规模行业应用 | AI研习社104期大讲堂总结

雷锋网(公众号：雷锋网)AI 科技评论按： AutoML 是今年的机器学习的热点，该技术潜力很大，在工程实践能够产生巨大的价值。现阶段，业界主要在探讨 AutoML 的难点与方向阶段，目前还没有一家推出系统性的方案。在工程实践上，AutoML 还没有成为机器学习流程自动化、智能化的主要推动力。在实际...

TensorFlow可应用于Android Things的物联网；GitHub发布开源指南 | AI开发者头条

Android Things给物联网设备带来基于TensorFlow的机器学习和计算机视觉最近发布的Android Things开发者预览版2（DP2）使得TensorFlow更容易用于物联网设备上的机器学习和计算机视觉。此外，它还针对几个物联网平台扩展了USB音频，增加了对英特尔Joule的支持...

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更新时间 2024-03-03 09:03:50

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。

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大模型RAG对话系统部署

大语言模型（LLM）在生成准确和实时的回复方面存在局限性，不适合直接用于需要精确信息的客服或问答等场景。当前业界普遍采用基于检索增强的RAG技术来改善LLM的表现。该方法通过结合LLM的归纳生成能力和向量检索库的检索能力，增强对用户查询的理解，并产生更加可靠的回复。

如何对待和应用AI？

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