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。

在数字信号处理领域，锁相放大技术是一种用于提取微弱信号的常用方法，尤其适用于存在大量噪声的复杂环境。本文介绍了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的数字锁相放大器的设计，该设计能够有效地从噪声中提取出有用的微弱信号。主要特点包括利用分布式算法实现数字低通滤波器，有效缓解了乘法器资源紧张的问题。 锁相放大器是一种同步相干检测器，它通过与参考信号的相关性来提高信号的信噪比。在强噪声干扰中，由于有用信号通常淹没在噪声中，传统的模拟信号处理方法难以有效提取信号。而锁相放大技术通过锁定特定频率的信号，过滤掉其他频率的噪声，从而实现信号的提取。 设计中的数字锁相放大器由以下几个主要部分构成：移相器、相关检测器、低通滤波器和矢量运算。移相器根据参考信号的频率将接收信号延迟半个周期，达到90度的移相效果。之后，相关检测器将移相后的信号与接收信号进行乘法操作，再通过低通滤波器处理以提取有用信号。在数字部分，主要利用FPGA实现，这对于硬件资源的分配和时序控制提出了更高的要求。 由于FPGA内乘法器资源有限，本文采用了分布式算法，该算法使用查找表（LUT）和移位寄存器代替乘法器，可以有效地节省硬件资源。分布式算法通过预先计算二进制位的所有累加组合并将其存储在LUT中，再通过移位操作和加法运算实现乘法累加运算。这种方法在FPGA设计中广泛使用，既节省了硬件资源，又满足了时序要求。 系统总体框图中的数字锁相放大器部分，具体包括移相器、相关检测器、低通滤波器和矢量运算模块。接收的模拟信号首先通过天线前置放大和AD转换，之后进入FPGA进行数字信号处理。通过移相器对信号进行90度的相位移动，然后与参考信号进行相关性检测，从而实现信号的提取。低通滤波器负责过滤掉高频率的噪声，提取出有用信号。矢量运算则根据信号的相位和幅度进行相关计算，最终得到信噪比提高后的信号。 在FPGA实现过程中，需要考虑到硬件资源和理论设计之间的差异。设计人员通过分布式算法有效解决了FPGA内部乘法器资源紧缺的问题，这对于实际应用具有重要的意义。 本设计采用的FIR滤波器是利用Matlab中的滤波器设计工具fdatool进行设计的，其参数设定了通带范围和滤波器的阶数。滤波器的理想幅频响应曲线为设计提供了直观的参考。数字滤波器的结构框图展示了其由M位移位寄存器、LUT查找表和加减运算部分组成。这种结构使得滤波器在处理信号时能够更加灵活和高效。 基于FPGA的数字锁相放大器的设计是微弱信号检测领域的一项创新技术，它不仅提高了信号处理的精确度，而且优化了硬件资源的使用。通过应用分布式算法，它解决了FPGA内部资源紧张的问题，并通过数字低通滤波器有效地提高了信噪比。这些技术的进步对于未来的测井技术及其他应用领域具有重要的推动作用。

内容概要：本文详细介绍了基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS技术中的应用。首先展示了电路图的设计思路，采用24位Δ-Σ ADC进行高速采样，并利用FPGA内部的DSP48单元实现高效的混频运算。接着阐述了核心算法的Verilog代码实现，包括相位累加器的设计以及频率跟踪机制。随后讨论了低通滤波器的设计，采用了CIC+FIR级联结构，有效提高了信噪比并降低了带外干扰。最后解决了时钟抖动的问题，确保系统的稳定性和性能指标。 适合人群：从事FPGA开发、信号处理、光学传感领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的应用场合，如气体检测、光谱分析等。目标是提高系统的动态储备、降低相位噪声、减少功耗，从而提升整体性能。 其他说明：文中提到的技术细节对于理解和优化类似系统具有重要参考价值，特别是关于硬件设计和软件编程方面的技巧。

基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS技术中的应用。首先展示了电路图的设计思路，采用24位Δ-Σ ADC进行高速采样，并利用FPGA内部的DSP48单元实现高效的混频处理。接着深入探讨了核心算法的Verilog代码实现，特别是相位累加器的设计细节，确保了极高的频率分辨率。此外，文章还讨论了低通滤波器的设计，采用了CIC+FIR级联结构，有效提升了信噪比。最后，解决了时钟抖动的问题，通过优化时钟分配和布局约束，实现了稳定的性能表现。最终测试结果显示，该设计达到了120dB的动态储备和-145dBc/Hz的相位噪声，功耗仅为2.3W。 适合人群：从事FPGA开发、信号处理以及光学传感领域的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的应用场合，如气体检测、工业自动化等领域。目标是提高系统的稳定性和灵敏度，降低功耗。 其他说明：文中提到的技术细节和解决方案对提升锁相放大器的性能具有重要参考价值，特别是在应对复杂工业环境方面表现出色。

内容概要：本文详细介绍了基于AC7020 FPGA的数字锁相放大器电路设计及其在高精度TDLAS（可调谐二极管激光吸收光谱）技术中的应用。首先阐述了TDLAS技术和锁相放大器之间的关系，强调锁相放大器在提高信号信噪比方面的重要作用。接着讨论了AC7020 FPGA的特点和优势，如丰富的逻辑资源和高速数据处理能力。随后，文章深入探讨了电路的关键组成部分，包括信号输入模块、参考信号生成模块以及乘法器与低通滤波器模块的具体实现细节。此外，还分享了一些实际设计中的经验和技巧，如时钟抖动处理、混频环节的定点数处理、CIC滤波器的级联配置、CORDIC算法的使用等。最终展示了该设计方案的实际效果，如动态储备、相位噪声、功耗等方面的表现。 适合人群：从事光学测量、气体检测等领域研究的技术人员，尤其是对FPGA开发有一定基础的研究者。 使用场景及目标：适用于需要高精度信号处理的TDLAS系统开发项目，旨在提高检测精度并减少噪声干扰。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论解释和技术细节，还包括了许多实用的设计经验，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

内容概要：本文介绍了数据标注工程的背景、发展历程及其重要性。数据标注是人工智能发展的基石，尤其在第三次人工智能浪潮中，随着深度学习的兴起，数据标注已成为一门独立的新兴产业。文章详细解释了数据标注的定义，即将标签添加到图像、语音、文本、视频等数据中，以供机器学习使用。文中还探讨了数据标注的分类（如图像标注、语音标注、文本标注、视频标注），并介绍了完整的数据标注流程，包括数据采集、清洗、标注和质检。此外，文章列举了数据标注在出行、金融、医疗、家居、安防、公共服务和电子商务等多个行业的应用案例。最后，文章讨论了人工智能训练师这一新职业的兴起及其职业等级划分，并展望了数据标注行业未来的发展趋势。 适合人群：对人工智能及数据标注感兴趣的初学者，以及从事或计划从事数据标注工作的人员。 使用场景及目标：①了解数据标注的基本概念和发展历程；②掌握数据标注的具体分类和应用场景；③熟悉数据标注的全流程，包括采集、清洗、标注和质检；④了解人工智能训练师的职业路径和发展前景。 阅读建议：本文内容详实，涵盖了数据标注的各个方面，建议读者在阅读时重点关注数据标注的定义、分类、流程及应用场景，结合实际案例理解其重要性，并关注人工智能训练师这一新兴职业的发展趋势。

北京大学数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）2011-2023

在PowerPoint中创建一个数字点计数器记分板是一项实用的技巧，尤其适用于课堂活动、知识竞赛或任何需要实时分数展示的场合。这个过程主要依赖于PowerPoint的宏（Visual Basic for Applications, VBA）功能，使得我们可以自定义交互式功能。下面将详细介绍如何制作这样一个计分板。 你需要有一个基础的PowerPoint模板。模板中通常包含计分板的设计，如两个或更多的分数区域，以及加减分的按钮。在提供的"PowerPoint Scoreboard PPTVBA"压缩包中，可能已经包含了这样的模板，你可以直接使用或者作为参考来创建自己的设计。 1. **设置计分板设计**： - 使用PowerPoint的形状工具绘制文本框，用于显示分数。 - 设计两个或多个得分区域，分别代表不同的队伍或参赛者。 - 添加按钮，比如“+”和“-”，代表加分和减分操作。 2. **启用VBA宏**： - 在PowerPoint中，转到“开发”选项卡（如果默认未显示，需在“文件”>“选项”>“自定义功能区”中添加）。 - 点击“Visual Basic”按钮打开VBA编辑器。 3. **编写VBA代码**： - 在VBA编辑器中，创建新的模块，然后编写处理点击事件的代码。 - 例如，为“+”按钮编写一个子程序，增加分数并更新分数文本框的值；为“-”按钮编写类似子程序，但减少分数。 - 可以使用变量存储当前分数，并通过Alt+F11快捷键调用子程序来修改分数。 4. **连接VBA与PowerPoint元素**： - 回到PowerPoint界面，选中加减分的按钮，然后在“插入”选项卡中选择“动作”。 - 在弹出的对话框中，选择“运行宏”，关联你之前在VBA中编写的子程序。 5. **跨页显示分数**： - 如果需要在多张幻灯片上同步显示分数，可以在每张幻灯片上放置相同的分数文本框，并确保所有文本框都链接到同一VBA变量。 - 当分数改变时，所有幻灯片上的分数都会自动更新。 6. **测试和调整**： - 运行PowerPoint演示文稿，通过点击按钮测试计分功能是否正常工作。 - 根据需要调整样式、颜色和字体，使计分板更符合实际应用场景。 制作完成后，你将拥有一个完全自定义的数字点计数器记分板，能够轻松地在课堂上或知识竞赛中使用。记得保存文件为PowerPoint Macro-Enabled演示文稿（.pptm格式），以保留VBA代码。这样，无论何时打开，计分功能都能正常运作。希望这个指南能帮助你成功创建并运用你的PowerPoint计分板。

《数字图像处理冈萨雷斯第三版课后习题答案》是一个针对学习数字图像处理的宝贵资源，特别是对于那些使用冈萨雷斯所著的第三版教材的学生和研究人员。这本书是图像处理领域的经典之作，深入浅出地讲解了图像的数学表示、变换、分析以及应用等核心概念。 数字图像处理是计算机科学、电子工程、传媒科学等多个领域的重要组成部分，它涉及到图像的获取、增强、复原、编码、分析和理解等多个环节。冈萨雷斯的《数字图像处理》以其系统的理论和丰富的实践案例，成为全球范围内广受欢迎的教材。 “绝对完整”的标签意味着这份习题答案覆盖了教材中的所有章节，提供了全面的解答，帮助读者深入理解和掌握每个概念。这对于自学或者复习来说极其重要，因为它确保了学生可以系统地检查自己的学习进度，理解每一个习题背后所涉及的理论知识。 文件列表中的"README.md"通常是一个文本文件，包含有关压缩包内容的说明，可能是关于如何使用答案或解答的提示。而"第三版答案.pdf"则是主要的学习资料，它提供了书中的所有课后习题的详细解答，格式清晰，便于查阅和学习。 在解答这些习题的过程中，读者将深入学习到如傅里叶变换在图像频域分析中的应用，图像的线性和非线性滤波，颜色模型，图像分割，特征提取，以及图像识别等关键知识点。通过实践，读者可以熟练运用各种算法和方法，比如中值滤波用于去除噪声，高斯滤波进行平滑处理，DFT（离散傅里叶变换）和IDFT（逆离散傅里叶变换）在频域处理中的作用，以及直方图均衡化提升图像对比度等。 此外，还会接触到一些高级主题，如小波分析在图像压缩和细节提取中的应用，以及利用边缘检测算法如Canny算子或Sobel算子来定位图像的边界。习题答案中可能还包含了编程实现部分，例如使用MATLAB或Python进行图像处理实验，这有助于读者将理论知识转化为实际操作技能。 《数字图像处理冈萨雷斯第三版课后习题答案》是一个全面的学习工具，不仅提供了理论知识的巩固，还有实践操作的指导，对于提高读者在数字图像处理领域的专业素养具有重要作用。

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