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- 如何用夸克AI大模型分析行业趋势 夸克AI大模型商业洞察能力展示
- 夸克AI大模型在识别行业趋势和竞争格局分析方面确实具备独到优势，其核心在于能快速整合海量信息并提炼前瞻性洞察。1.它不仅能识别行业增长趋势，还能深入分析背后的驱动因素、潜在风险及细微变化；2.通过多维度数据交叉分析，如时间序列与情感分析，捕捉关键词频率变化、新兴竞争对手动态等早期信号；3.输出结构化报告，节省人工梳理时间，聚焦于解读与决策；4.在竞争分析中，自动追踪对手动态并预测其战略方向，辅助进行“沙盘推演”；5.使用时需避免的误区包括过度依赖AI输出、忽视数据多样性及提问方式不当，最佳实践是
- 人工智能 . 科技周边 684 2025-07-22 11:58:01
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- 豆包AI写作助手怎么生成爆款标题 快速掌握文案创作的AI秘诀
- 写出吸引眼球的标题关键在于掌握提问技巧，明确目标人群与情绪点，使用模板+关键词组合，多轮试错并人工微调，注意平台风格差异。一、明确受众和情绪，精准定位如针对刚毕业大学生传达轻松有干货感的情绪。二、利用数字型、反差型、悬念型、对比型等模板结合关键词优化标题。三、多次生成筛选选项，保留有效关键词调整结构提升效果。四、根据平台风格调整语气，如抖音偏夸张，知乎偏理性，小红书加emoji更贴合风格，从而高效产出高质量标题。
- 人工智能 . 科技周边 1015 2025-07-22 11:54:02
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- Deepseek 满血版联合 Resemble AI，定制专属语音助手
- 打造专属语音助手已变得简单高效，得益于DeepSeek“满血版”模型与ResembleAI技术的结合。1.DeepSeek-R1支持本地部署，提升响应速度、保障数据隐私，并提供灵活的一体机方案；2.ResembleAI实现个性化语音定制，上传录音即可生成逼真语音，适配多语言及语调风格；3.搭建流程清晰：获取本地模型、训练语音模块、连接合成系统并部署至目标设备；4.注意事项包括匹配硬件性能、确保录音质量以及利用图形化工具简化操作。整个过程无需高门槛技术，三分钟快速搭建已成可能。
- 人工智能 . 科技周边 832 2025-07-22 11:48:02
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- Claude在写论文初稿中的表现如何？实测结构与语义准确性
- Claude在写论文初稿方面表现不错，适合作为写作助手。1.结构搭建：清晰有条理，但需要用户给出明确主题和结构，否则容易泛泛而谈，建议提前设定结构和字数范围。2.语义准确性：理解力较强，能识别关键词逻辑关系，但对专业术语可能出现偏差，需人工校对关键内容。3.实际使用技巧：分步骤引导效果最佳，可先生成提纲，再逐步细化修改，并用于润色语言提升表达质量。
- 人工智能 . 科技周边 470 2025-07-22 11:47:01
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- 【AI达人特训营第三期】：PaddleSeg助力自动驾驶场景分割
- 本文介绍基于ADE20K数据集，用PaddleSeg工具进行场景解析的过程。先解压相关套件与数据集，加载并预处理数据。选用GCnet模型，其简化注意力机制高效，还提及KNet等其他算法及两种分割方式的优劣。训练后，GCnet在mIoU、耗时和模型大小上优于Upernet，最后分享了调参等经验。
- 人工智能 . 科技周边 679 2025-07-22 11:46:15
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- 如何利用DeepSeek辅助英语学习？它的语法检查和写作建议准确吗？
- 1.DeepSeek在英语学习中能提供语法检查、写作建议和口语练习帮助；2.其语法检查虽大部分准确但偶有错误，建议结合自身判断；3.写作建议较笼统，需根据语境调整；4.可通过与DeepSeek英文对话进行口语训练并获得反馈；5.使用时应明确目标、多加实践、积累资源并保持批判性思维。
- 人工智能 . 科技周边 450 2025-07-22 11:45:02
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- 基于PicoDet和卡尔曼滤波的多目标跟踪
- 本项目遵循SORT算法思路，用PaddleX的PicoDet作行人检测器，设计基于卡尔曼滤波的边框估计模型，以边框交并比为度量，通过Jonker-Volgenant算法匹配，实现简单行人多目标跟踪。还分析了SORT不足，为后续按DeepSORT思路优化提供方向。
- 人工智能 . 科技周边 538 2025-07-22 11:44:46
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- 骨骼点动作识别-基于Paddle复现PoseC3D
- 本文介绍基于Paddle复现的PoseC3D模型，其以3D热图堆栈为人体骨架表示，用3D-CNN分类，较GCN方法在时空特征学习等方面更优。复现在UCF-101数据集上达87.05%的top1准确率，详述了网络结构、环境依赖、数据集、代码结构及训练测试等流程，还提及复现心得。
- 人工智能 . 科技周边 740 2025-07-22 11:42:47
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- 手把手教你用PaddleDetection套件训练目标检测模型
- 本文详细介绍使用PaddleDetection套件完成目标检测模型训练的流程。包括数据准备（收集、处理、清洗、标注、导出及预处理）、环境准备（安装套件和依赖）、生成训练所需文件与数据分析，还涉及模型配置修改、训练、检验、导出及打包下载等步骤。
- 人工智能 . 科技周边 724 2025-07-22 11:41:15
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- 基于PaddlePaddle2.0的蝴蝶图像识别分类——你的私人蝴蝶博物馆
- 人工智能技术的应用领域日趋广泛，新的智能应用层出不穷。本项目将利用人工智能技术来对蝴蝶图像进行分类，需要能对蝴蝶的类别、属性进行细粒度的识别分类。相关研究工作者能够根据采集到的蝴蝶图片，快速识别图中蝴蝶的种类。期望能够有助于提升蝴蝶识别工作的效率和精度。
- 人工智能 . 科技周边 853 2025-07-22 11:13:39
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- 基于PaddleNLP的智能文本纠错
- 本次赛题聚焦智能文本纠错，针对智媒与文化领域文本的语法、拼写等错误检测与纠正。介绍了数据集情况，初赛、决赛训练集含id、语句及修改后语句，测试集字段有差异。还阐述了基于百度ACL 2021相关策略的模型，包括文件结构、训练、预测、部署步骤及参考文献，模型在SIGHAN测试集有一定效果。
- 人工智能 . 科技周边 1025 2025-07-22 11:10:00
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- Monodepth2-基于自监督学习的单目深度估计模型
- Monodepth2是ICCV2019发表的自监督单目深度估计方法，为Monodepth升级版。其结合双目图像与单目序列自监督方法，含深度预测和位姿变换预测网络，引入多种优化策略获当时SOTA。本文介绍其复现过程，用KITTI数据集，经640x192训练及1024x320微调，abs_rel达0.104，还含数据集、代码结构等信息。
- 人工智能 . 科技周边 245 2025-07-22 11:08:36
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![【金融风控系列】_[2]_欺诈识别](https://img.php.cn/upload/article/202507/22/2025072211055170562.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fill,h_140,w_220)
- 【金融风控系列】_[2]_欺诈识别
- 本文围绕IEEE-CIS欺诈检测赛题展开，目标是识别欺诈交易。介绍了训练集和测试集数据情况，含交易和身份数据字段。阐述了关键策略，如构建用户唯一标识、聚合特征等，还涉及特征选择、编码、验证策略及模型训练，最终线上评分为0.959221，旨在学习特征构建。
- 人工智能 . 科技周边 681 2025-07-22 11:06:51
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- 【PaddleDetection2.0专项】如何自定义数据集
- PaddleDetection支持43种数据格式，文中主要说明如何用自定义COCO和VOC数据集进行训练。新版本数据配置抽离，用户关注configs/datasets下的配置文件即可。使用自定义VOC数据集改voc.yml，改dataset_dir等路径；COCO目标检测改cooc_detection.yml，实例分割改cooc_instance.yml，均需修改相关路径。
- 人工智能 . 科技周边 253 2025-07-22 11:05:29
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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请注意以下说明:1、本程序允许任何人免费使用。2、本程序采用PHP+MYSQL架构编写。并且经过ZEND加密，所以运行环境需要有ZEND引擎支持。3、需要售后服务的，请与本作者联系，联系方式见下方。4、本程序还可以与您的网站想整合，可以实现用户在线服务功能，可以让客户管理自己的信息，可以查询自己的订单状况。以及返点信息等相关客户利益的信息。这个功能可提高客户的向心度。安装方法：1、解压本系统，放在有PHP+MYSQL+ZEND的环境中。2、将数据库文件（就是以DB开头的文件）导入到数据库中。3、更改（i
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