在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）zip,提供“宇电AI-3170/3190分体式无纸记录仪（使用指南）”免费资料下载，主要包括产品的技术指标、安装、接线、操作说明等内容，可供选型、安装调试使用。

AI-ResizeToArtBounds 它能做什么 这是Adobe Illustrator的脚本。 该脚本的目的是解决影响许多Adobe Illustrator文件的常见问题，这些问题是artboard比艺术品大得多的。 这导致预览在基于画板尺寸的应用程序和操作系统中很小。 请参见下面的“之前和之后”示例图像。 脚本ResizeToArtBounds将打开文档的画板调整为艺术品的尺寸（从技术上讲，是“艺术品界限”加上一些填充）。 还有另一个脚本BatchResizeToArtBounds ，提示输入一个文件夹，并调整该文件夹中所有Illustrator文件的画板大小。 （该脚本还可以解决的相同问题，例如EPS，SVG，WMF等。这是一项新功能，因此请谨慎使用。） 如何安装 下载 下载脚本“ BatchResizeToArtBounds.js”和“ ResizeToArtBounds.

Dify自然语言生成Sql并查询数据库的能力是一项突破性的技术，它允许用户通过使用自然语言来操作和查询数据库，而无需编写传统的SQL查询代码。这一技术主要涉及以下几个方面： 1. 自然语言处理：Dify依赖先进的自然语言处理技术，将用户输入的自然语言语句解析成结构化查询语言（SQL）。这涉及到语言理解、语义分析、语法分析等多个复杂的处理环节，以确保准确无误地理解用户意图并转换成相应的查询语句。 2. 语义转换：将用户输入的自然语言转换成精确的SQL语句是一个复杂的过程，涉及到词汇、短语和句子的语义分析，以及对数据库结构和数据模型的深入理解。Dify通过深度学习和模式匹配技术，可以实现从自然语言到SQL的无缝转换。 3. 数据库查询：转换得到的SQL语句可以对数据库进行查询操作，包括但不限于数据检索、更新、插入和删除。这要求Dify不仅能够生成正确的查询语句，还要能够高效地执行这些查询，及时返回结果。 4. 图表生成与Excel导出：用户通过自然语言查询得到的结果可以被Dify转化为图表，以便于更好地可视化数据和呈现趋势。此外，Dify还提供将查询结果导出为Excel文件的功能，使得用户可以方便地在其他系统或应用程序中使用这些数据。 5. AI技术的应用：Dify作为一个AI工具，集成了多种人工智能技术，包括机器学习、模式识别、数据挖掘等，使得自然语言与数据库的交互变得更加智能化和人性化。 6. 用户友好性：通过简化复杂的技术步骤，Dify允许非技术背景的用户也能够轻松地进行数据库查询，极大地方便了日常工作中对数据分析和报告的需求。 7. 实际应用场景：Dify的应用场景非常广泛，包括但不限于业务数据分析、市场趋势预测、财务报告生成、库存管理、客户服务等。它可以使企业更高效地利用其数据资产，提高运营效率和决策质量。 8. 效率提升与成本节省：通过减少编写和调试复杂SQL代码的时间，Dify能够帮助企业在数据库管理上节省大量的人力和时间成本，同时提升工作效率。 9. 安全性与权限控制：Dify在提供强大的数据库交互功能的同时，也确保了数据的安全性。它可以集成企业的权限控制机制，保证只有授权用户才能访问特定数据。 10. 持续学习与优化：Dify可以持续学习用户的查询习惯和偏好，不断优化其语义理解和查询效率，确保随着使用时间的增长，其性能会不断提升。 Dify自然语言生成Sql并查询数据库的能力代表了人工智能在企业级应用中的一个重要进步，它不仅极大地简化了数据库操作流程，还显著提升了数据处理和分析的效率。随着技术的不断进步，未来Dify有望在更多的领域和行业中展现其巨大潜力。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Arduino开发环境与ESP32-CAM开发板结合TensorFlow Lite库实现人体检测功能。这个项目，名为"person_detection_v2.zip"，旨在利用人工智能技术进行实时的人体检测，这对于智能家居、安全监控、无人零售等应用场景具有广泛的应用价值。 我们来了解一下Arduino。Arduino是一种基于开源硬件和软件平台的微控制器，它为电子爱好者、工程师和艺术家提供了一种简单易用的方式来控制各种物理设备。Arduino开发环境，即Arduino IDE，是一个直观的编程工具，用户可以通过编写C++代码来控制Arduino板。 接着是ESP32-CAM开发板。ESP32是由Espressif Systems开发的一种高性能、低功耗的Wi-Fi和蓝牙双模物联网微控制器。ESP32-CAM集成了摄像头接口，可以连接各种摄像头模块，用于图像捕捉和处理，非常适合用于视觉应用如人体检测。 TensorFlow Lite是Google的TensorFlow框架的一个轻量级版本，专为嵌入式设备设计，支持在资源有限的设备上运行机器学习模型。在本项目中，TensorFlow Lite被用来部署预训练的人体检测模型到ESP32-CAM上，以实现本地化的实时人体检测。 为了实现人体检测，我们需要以下步骤： 1. 准备工作：安装Arduino IDE并添加ESP32支持，然后安装Arduino的TensorFlow Lite库。这些库通常可以在Arduino Library Manager中找到。 2. 获取和转换模型：选择一个适合人体检测的预训练模型，例如MobileNet SSD。将该模型转换为TensorFlow Lite格式，使其能在ESP32上运行。这可能需要使用TensorFlow的`tflite_convert`工具。 3. 编写代码：在Arduino IDE中编写代码，包括初始化ESP32-CAM，加载模型，捕获图像，预处理图像以适应模型输入，运行模型预测，以及解析输出结果以识别人体。 4. 测试和优化：上传代码到ESP32-CAM，并进行实时测试。根据性能需求，可能需要调整模型大小、图像分辨率或帧率。优化目标是在保持检测准确性的前提下，尽可能降低资源消耗。 5. 集成应用：将人体检测功能集成到实际应用中，例如通过Wi-Fi将检测结果发送到手机或其他设备，或者触发特定的硬件动作。 在"person_detection_v2.zip"压缩包中，可能包含了完成上述步骤所需的全部资源，如代码文件、预训练模型、库文件等。解压后，开发者可以按照文档指示逐步操作，实现自己的人体检测系统。 总结来说，"person_detection_v2.zip"项目展示了如何将Arduino、ESP32-CAM和TensorFlow Lite结合，实现一个基于物联网的人体检测解决方案。通过这种方式，我们可以利用低成本硬件实现人工智能功能，为日常生活带来智能化的创新应用。

MCP- 模型上下文协议的原理、应用与优势.pptx

WPF+OllamaSharpe实现本地聊天功能。 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语言处理任务。 还提供了方便的界面和 API，使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。 相关依赖： OllamaSharpe：启用本地Ollama服务 Markdig.wpf : Markdown格式化输出功能。 Microsoft.Xaml.Behaviors.Wpf ：解决部分不能进行命令绑定的控件实现命令绑定功能。 实现功能： 1、添加折叠栏展开|折叠功能。 2、视图切换功能 1）系统设置 2) 聊天 3、关闭窗体时提示是否关闭，释放相关资源。 4、添加首页功能，和修改新聊天功能。点击新聊天会创建新的会话（Chat）。 5、窗体加载时传递Ollama对象。 6、添加了窗体加载时，加载聊天记录的功能。 7、添加AI聊天功能，输出问题及结果到UI,并使用Markdown相关的库做简单渲染。 8、优化了构造函数，使用无参构造，方便在设计器中直接绑定数据上下文。

项目概述 这是一套完整的DeepSeek AI流式对话系统源码，包含Spring Boot后端和React+TypeScript前端，实现了类似ChatGPT的流式输出效果（打字机效果）。所有代码均为生产级别质量，注释详尽，可直接应用于实际项目或二次开发。 核心特性 流式输出: 实时展示AI回复，无需等待完整内容生成 Markdown完美支持: 代码高亮、表格、列表等格式完美渲染 智能分段策略: 基于语义边界和格式完整性的内容传输优化 精美响应式UI: 优化的聊天界面，支持全屏模式和自定义滚动条 模式切换: 一键在流式/非流式模式间切换 完善错误处理: 全面的异常捕获和恢复机制 源码结构 DeepSeekExtProject(Java后端): Spring Boot框架 SSE实现流式响应 Markdown格式修复 DeepSeek API封装 DeepSeekExtWeb(React前端): React+TypeScript EventSource实现流式接收 React Markdown渲染 动态聊天界面 适用场景 AI聊天机器人开发 企业内部知识库问答系统 在线客服系统升级 学习

Ollama本地模型对话、选择本地文件、本地图像对话 1、新增根据聊天记录回复的功能。 2、优化了部分ViewModel，将对应Model字段、属性移到Model中，方便后续扩展。 3、新增读取外部数据回复问题功能，目前支持txt文件。 4、新增添加图片提问题功能，模型需要支持视觉（如：minicpm-v:latest）。 5、优化了类结构，创建对应的Model(MainWindowModel),将所有字段、属性移到Model。 6、新增聊天记录窗体，修改了窗体加载时，加载聊天记录的功能。将其拆分成一个视图。 7、移除了折叠栏功能，更新为Grid区域的显示与隐藏。 将聊天记录列表从主窗体中分离）。 8、更新记录文件加载功能，显示提问日期。 新增选择文件类型设置预览图标。 9、新增功能，新聊天后第一次提问完成后，保存的记录刷新到记录列表、记录删除功能。 10、新增功能，创建新窗体判断显示Ollama服务运行状态。

全球气象AI挑战赛是2018年由阿里云天池平台和IEEE国际数据挖掘大会（ICDM）共同主办的一项竞赛，旨在推动人工智能在气象预测领域的应用。参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来预测未来一段时间内的天气状况，提高气象预报的准确性。在这个压缩包文件“Global-AI-Challenge-on-Meteorology-master”中，包含了参赛者可能用到的各种资源和代码示例。 1. **Python编程**：比赛主要使用的编程语言是Python，这是目前数据科学和机器学习领域最广泛的语言。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及TensorFlow、Keras和PyTorch等用于构建和训练深度学习模型。 2. **数据预处理**：在气象预测中，首先需要对收集到的气象数据进行预处理，包括清洗缺失值、异常值检测、时间序列归一化等步骤。Pandas库在数据预处理中起到关键作用，可以方便地读取、合并和操作数据。 3. **特征工程**：参赛者需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能涉及时间序列分析、滑动窗口操作，以及基于气象学知识构造新特征。例如，可以计算过去几小时的平均气温、湿度、风速等，以捕捉天气变化的趋势。 4. **机器学习模型**：传统的机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等可能用于基础预测。然而，由于气象预测的复杂性，更可能采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）来捕获时间序列数据的动态模式。 5. **模型训练与优化**：参赛者需要使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数或采用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型。此外，集成学习策略，如bagging和boosting，也可能被用于提高预测准确度。 6. **模型评估**：常见的评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R^2）等。对于时间序列预测，有时还会使用像MASE（平均绝对误差标准化）或SMAPE（对数平均绝对百分比误差）这样的特定指标。 7. **数据并行处理与分布式计算**：面对大规模气象数据，可能需要利用Apache Spark或Dask等工具进行分布式计算，以加快数据处理和模型训练速度。 8. **模型解释性**：虽然黑盒模型如深度学习通常预测精度更高，但理解模型如何做出预测也很重要。可解释性工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助理解模型预测背后的特征重要性。 9. **实验管理**：使用版本控制工具如Git进行代码版本管理，确保实验可重复性。同时，利用如Google Colab或Jupyter Notebook等环境进行交互式编程和文档编写，便于团队协作和结果展示。 "Global-AI-Challenge-on-Meteorology"提供的代码示例涵盖了从数据处理、模型构建到模型评估的完整流程，为参赛者提供了一个实践和学习气象预测AI的平台。通过这个挑战，参赛者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解如何运用AI技术解决实际问题。