人工智能与算法
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…
人工智能与算法相关文章 · 第 3 页
AI+IoT 大模型推动AIoT演化：AI-Driven IoT驱动的物联网未来
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。
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RTC+AI构建全双工对话式AI：实时通信驱动的AI智能体应用
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。
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SoC+AI硬件：为什么SoC主导了AI硬件市场？
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。
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生成式AI技术原理：流程、模型、实现与应用
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企业本地 AI 模型怎么选：从数据边界、算力预算到部署成本
企业本地 AI 模型选型不能只看榜单。本文用数据边界、内存与显存预算、模型许可、TCO、可观测性和升级回滚矩阵，判断 3B、8B、14B、32B 等模型适合工作站、边缘节点还是服务器。
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一文搞懂机器学习、深度学习、神经网络、大模型的联系和区别
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。
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云端为主，端侧协同：下一代对话式AI智能硬件的技术进化
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。
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以一家医疗行业企业为例，实践基于Dify构建内部AI大模型知识库
如何通过Dify平台构建企业内部AI大模型知识库，涵盖数据处理、知识图谱构建、模型微调和应用开发全过程，详细介绍技术指标、优化方法及实施效果，助力企业智能化转型。
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构建AI知识图谱：有哪些AI应用开发平台，怎么录入资料，怎么构建应用？
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哪些大模型可以私有部署构建AI知识图谱，算力需求是什么样的？
解析企业如何部署私有化大模型（如LLaMA 3.2、Qwen、Falcon、MosaicML MPT）构建AI知识图谱，涵盖不同规模模型的部署方案、算力优化建议以及常用模型技术特点，帮助企业高效完成知识图谱构建。
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LLM开发(3)：如何在物联网系统中应用大型语言模型实现业务价值提升
探讨了大型语言模型（LLM）与物联网（IoT）系统的结合，详细分析了LLM在IoT中的应用场景、技术实现，以及如何在物联网系统中应用LLM实现更高的价值。通过专业技术名词、数据和案例，阐述了LLM为IoT带来的新机遇和未来发展趋势。
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LLM开发(2)：实战指南——从数据预处理到模型优化
介绍了大型语言模型（LLM）开发的完整流程，从数据收集与预处理、模型构建、训练技巧到模型优化与部署。通过技术细节、专业术语、表格和案例分析，帮助开发者掌握LLM开发的关键技术与实践经验。
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