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标签 - 人工智能与算法

deepseek r1
DeepSeek 的模型不仅表现卓越,而且覆盖从高性能推理到边缘计算的各种场景。无论是针对复杂问题的 DeepSeek-R1(DeepThink-R1)还是轻量化设计的 DeepSeek-V2-Lite,DeepSeek 展现了在创新和实用性上的双重追求。
AI-Driven IoT
AI+IoT 是大模型驱动的物联网系统,通过整合多模态数据、实时动态决策和边缘智能技术,推动工业、农业和医疗等行业的全面智能化升级。
RTC+AI
RTC+AI的结合正在改变智能交互的未来,通过低延迟的全双工对话技术,实时通信系统为语音识别、自然语言处理和语音合成提供强大支持,助力智能化应用场景落地。
SoC+AI
深度解析SoC+AI如何以其高集成度、高能效和低延迟的优势,在AI硬件市场中占据主导地位,并推动人工智能技术的广泛应用。
生成式AI技术原理
简单介绍生成式AI的技术实现原理,结合流程图与模型结构剖析其核心技术,并探讨其在文本、图像等领域的实际应用及未来潜力。
Local AI LLM
本文深入解析10款支持企业私有化部署的AI大模型,详细对比性能、应用场景及优缺点,帮助企业在保障数据隐私的同时提升AI应用效率。
AI - ML DL NN LM
深入解析机器学习、深度学习、神经网络、大模型之间的联系与区别,通过实例和图表说明它们在实际应用中的表现,帮助理解AI发展的技术体系。
对话式AI智能硬件
介绍对话式AI智能硬件从云端训练到设备端推理的技术架构与应用模式。深入分析云端大模型训练、局部模型裁剪、隐私安全及混合推理策略,为下一代智能语音交互设备的发展提供全面洞察。

探讨人工智能(AI)和机器学习算法在物联网中的应用,包括智能数据分析、边缘AI、计算机视觉和深度学习技术的集成与优化。适用内容:
• 机器学习和深度学习在物联网系统中的应用,如边缘设备上的模型推理与优化。
• 图像处理和行为识别算法在智能设备中的应用,例如智能监控和自动化分析系统。
• 不同行业中的AI解决方案及案例,如智慧医疗、工业自动化中的AI应用。


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