内容概要：本文档详细介绍了基于AD5754BREZ和REF192ESZ构建的16位、四通道、单极性/双极性电压输出DAC电路的设计与特性。AD5754支持多种电源电压范围，确保了16位单调性，具有低积分非线性（INL）误差和快速建立时间。它内置基准电压缓冲器和输出放大器，减少了外部组件的需求，降低了成本并节省了电路板空间。该电路适用于闭环伺服控制系统，能够精确地将数字信号转换为模拟电压输出，同时提供了灵活的输出范围选择，包括单极性和双极性模式。为了达到最佳性能，推荐使用多层电路板，并遵循特定的布局、接地和去耦技术。 适合人群：电子工程技术人员，尤其是从事模拟电路设计、嵌入式系统开发的专业人士。 使用场景及目标：①用于需要高精度、多通道电压输出的应用场合，如工业自动化、测试设备和医疗仪器；②帮助工程师理解和掌握高性能DAC的工作原理及其在实际项目中的应用方法。 其他说明：文中引用了多个Analog Devices的技术资料作为补充阅读材料，以便读者深入了解相关理论和技术细节。此外，还提到了官方提供的数据手册和评估板资源，方便用户获取更多技术支持和实验验证。

2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛人工智能(网络赛)-本科组赛题所有数据：人脸对应的年龄标签数据；根据房源信息，预测房屋价格。（数据为train.CSV, val.CSV, test.CSV） 房源信息包括：电梯情况|楼层|户型|区域|装修情况|面积|建筑时间|。注：部分信息有缺失。训练集：验证集：测试集=17000：3000：3000

内容概要：本文深入介绍了VisionPro涂胶检测工具，这是一种基于ToolBlock技术的高效智能检测工具。它能够在图像上沿路径画点后自动生成卡尺，进行精确测量和检测。该工具不仅能在一定程度上容忍误判（仅当连续N个不合格时才判定为不合格），还可以灵活设置卡尺尺寸和参数，输出详细的检测结果和最大最小宽度数据。这些特性使得VisionPro成为提升生产线效率和保障产品质量的重要工具。 适合人群：从事工业制造、质量检测的技术人员以及相关管理人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度涂胶检测的生产线，旨在提高检测效率和准确性，降低误判率，优化生产流程。 其他说明：VisionPro涂胶检测工具通过其独特的ToolBlock技术和智能化检测手段，在工业视觉检测领域展现出显著优势。未来还将继续探索更多先进的视觉检测工具及其应用。

# 基于PythonPyTorch框架的智能调度算法项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和PyTorch框架实现的智能调度算法，主要用于解决工序排产问题。项目通过强化学习算法，对特定的作业调度环境进行训练，以优化生产线的调度，实现最小完工时间（makespan）的目标。 ## 项目的主要特性和功能 强化学习算法应用项目采用PPO（Proximal Policy Optimization）算法，通过与环境交互学习最佳决策。 复杂任务调度项目支持处理具有多个工序、多个工位和多个任务（订单）的复杂调度问题。 自定义环境定义了基于Gym框架的自定义环境，模拟真实的作业调度场景。 动态调度策略能够根据环境状态动态调整调度策略，实现任务的高效排产。 可视化工具提供可视化工具，帮助理解和分析调度结果。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备安装Python和PyTorch环境，确保PyTorch版本与项目要求一致。

内容概要：本文介绍了一个全自动周报生成系统的构建流程，涵盖从数据库拉取数据、通过Dify平台进行智能分析、生成格式化的Word文档，到最后自动发送邮件的完整链条。系统采用Python实现，模块化设计清晰，包括数据获取、AI分析、文档生成和邮件发送四大核心模块，并支持定时任务调度，实现每周一自动运行，极大提升了工作效率。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉数据库操作和自动化脚本开发的中初级研发人员或技术管理者；适用于希望提升办公自动化水平的技术团队。; 使用场景及目标：①解决手动编写周报耗时耗力的问题，实现周报流程全自动化；②学习如何将AI分析能力（如Dify）集成到实际业务流程中；③掌握Python在数据处理、文档生成与邮件通信中的综合应用； 阅读建议：建议读者结合代码实践，逐步搭建各模块功能，重点关注模块间的数据传递与异常处理机制，同时可根据实际需求扩展支持更多数据源或报告格式。

第二十届全国大学生智能智能汽车竞赛技术报告：极速光电

Wav2Vec2是由Facebook AI Research（FAIR）开发的语音识别模型，旨在从原始语音波形中学习语音表示。与传统方法相比，它采用了自监督学习技术，无需人工标注的转录即可进行训练。Wav2Vec2采用了改进的架构和对比学习方法，使其能够更好地理解语音片段的上下文和特征，从而提高了语音识别的准确性和鲁棒性。该模型还支持多语言，并可以通过微调进行定制以适应不同的任务和数据集。总的来说，Wav2Vec2代表了语音识别领域的前沿技术，具有高效、准确和通用的特点。

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在生成式AI和大模型的赋能下，数字人迎来AI 2.0时代。它能否成为每个人的“数字分身”，转化为新型的AI劳动力工具？商汤科技与上海市人工智能技术协会、零壹智库、增强现实核心技术产业联盟联合发布《大模型赋能下的AI 2.0数字人平台》。《白皮书》不仅总结了生成式AI和大模型对数字人的推动作用，还提出业界首个“AI 2.0数字人平台评估体系”，为AI 2.0时代数字人行业发展提供参考。 生成式AI和大模型技术的飞跃性进步，引领人工智能产业迈入了AI 2.0时代。在这一浪潮下，中国数字人市场快速发展。据沙利文头豹研究院预计，2027年市场规模将达到680亿元人民币，其中生成式AI贡献占比将达到60%以上。 从教育、金融、科普、内容营销……《白皮书》列举了“数字人”在各行业的案例实践。在教育行业，中公教育的AI数字人“小鹿老师”，相比传统人工直播，不仅降低了80%录课成本，还提高了2-3倍的课程丰富度，实现教学质量和效率双提升。金融行业，上海银行AI数字员工“海小智”和“海小慧”，为银行用户提供直观便捷有温度的知识问答和服务检索等功能，辅助“银发群体”跨越“数字鸿沟”。 ———————— ### 商汤科技《大模型赋能下的AI2.0数字人平台》白皮书解析 #### 一、生成式AI和大模型技术驱动数字人产业升级 随着生成式AI和大模型技术的发展，数字人产业迎来了AI 2.0时代。在这个阶段，数字人不仅仅是虚拟的形象代表，更能够扮演“数字分身”的角色，成为新型的AI劳动力工具。《大模型赋能下的AI 2.0数字人平台》白皮书由商汤科技联合多家机构共同发布，深入探讨了这些技术如何推动数字人技术的进步。 1. **大模型加速数字人从L4向L5级进化**：根据白皮书中的定义，数字人技术可以分为五个级别（L0-L4）。L4级别的数字人已经具备了一定的自主学习能力和复杂场景的适应能力。而L5级别的数字人则更加智能，能够在各种环境中进行自我调整，并具有更加强大的交互能力和自我学习能力。大模型的应用极大地促进了这一过程，使数字人在智能化方面实现了质的飞跃。 2. **生成式AI与数字人融合创新**：生成式AI能够根据用户的输入或上下文生成新的文本、图像或其他类型的数据。当这种技术与数字人结合时，可以显著提升数字人的内容生成能力和个性化水平，使其在各个领域的应用更加广泛且具有深度。 #### 二、大模型技术推动数字人平台全面升级 随着大模型技术的发展，数字人平台也在不断地演进和升级。白皮书指出，AI2.0数字人平台的技术架构和主要特点如下： 1. **技术架构**：AI2.0数字人平台采用先进的大模型作为核心，结合语音识别、自然语言处理、计算机视觉等多种技术，构建了一个高度集成的系统框架。这使得数字人在表达情感、理解语境等方面的表现更加自然流畅。 2. **主要特点**：数字人平台在技术架构的基础上，还具备高度的可定制性和灵活性。企业可以根据自身需求调整数字人的形象、性格等特征，从而更好地融入不同的应用场景中。 #### 三、AI2.0数字人平台的厂商格局及评估 1. **市场格局**：目前市场上参与AI2.0数字人平台开发的企业主要分为三类：垂直类公司、AI初创企业和大型科技公司。这些企业在技术研发、市场推广等方面各有侧重，共同推动着市场的繁荣发展。 2. **评估体系**：为了更好地评估数字人平台的整体表现，白皮书提出了一个包含产品能力、战略愿景和市场生态三个维度的评估体系。这一体系有助于客观评价不同平台之间的差异，为企业选择合适的合作伙伴提供了参考。 3. **商汤科技评估结果**：作为领先的AI企业之一，商汤科技在AI2.0数字人市场中处于领先地位。其自主研发的数字人平台不仅在技术创新上保持领先，而且在市场占有率方面也表现优异。 #### 四、商汤如影平台的案例实践 白皮书中列举了多个成功案例，展示了商汤如影数字人平台在实际应用中的效果： 1. **微博AI营销助手**：通过利用数字人进行互动营销，有效提升了用户参与度和品牌影响力。 2. **上海银行AI数字员工**：“海小智”和“海小慧”两个数字人为客户提供高效、个性化的服务，帮助银行解决客户咨询等问题。 3. **中公教育AI数字人老师**：“小鹿老师”通过数字化手段降低教育成本，提高教学质量，实现了教学效率的双重提升。 4. **航天基金会钱学森AI数字人**：该案例展示了数字人在传承历史记忆和弘扬科学精神方面的应用潜力。 #### 五、建议与未来展望 1. **建议**：企业应积极探索数字人技术的应用场景，不断优化产品和服务，以满足日益增长的市场需求。同时，也需要关注伦理道德和社会责任问题，确保技术的健康发展。 2. **未来展望**：随着技术的进一步成熟，数字人在各行各业的应用将会更加广泛，成为连接虚拟世界与现实世界的桥梁。预计到2027年，中国数字人市场的规模将达到680亿元人民币，其中生成式AI的贡献将超过60%。 《大模型赋能下的AI2.0数字人平台》白皮书为我们描绘了一幅数字人产业蓬勃发展的未来图景。在生成式AI和大模型技术的推动下，数字人正逐渐成为各行各业不可或缺的一部分，不仅提升了效率，也为社会带来了更多的可能性。

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