- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏VoiceVista语音智能
SENSORYCLOUD.AI 平台获得 SOC 2 TYPE II 认证
SENSORY 的 SENSORYCLOUD.AI 平台获得 SOC 2 TYPE II 认证 Sensory 自豪地宣布，SensoryCloud.ai 平台已获得 SOC 2 Type II 认证— 什么是 SOC 2 II 类认证？ SOC 2 Type II 认证是美国注册会计师协会 (AICPA) 制定的一套标准。 SensoryCloud 团队来自云安全背景，因此设计了我们以安全为基础的尖端 AI 平台。该认证表明我们符合最高的安全和隐私标准，并且我们正在采取必要的措施来保护客户数据。 总之 Sensory 宣布其 SensoryCloud AI 平台已获得 SOC 2 Type II 认证。 如果您想了解有关 SensoryCloud 的更多信息，请访问 SensoryCloud.ai 并立即注册免费试用 - https://sensorycloud.ai/free-credits/
1.1K10编辑于 2023-03-02 AI质检平台系统
一、核心优势解析相较于传统质检模式，AI解决方案在核心功能模块上实现突破性提升：缺陷识别方面，传统模式受人员疲劳影响漏检率高，AI系统可7×24小时稳定输出检测结果，确保检测一致性；标准一致性上，传统模式因人员经验差异导致判定基准不一 ，AI通过统一算法模型确保判定基准恒定，减少人为偏差；追溯管理中，传统纸质记录易丢失，AI实现全链路数据云端存档可溯，方便质量回溯；响应速度上，传统批量处理周期长，AI达成毫秒级实时反馈生产线状态，提升生产效率 四、柔性部署方案支持与MES系统、ERP平台的无缝对接，既可作为独立质检工作站运行，也能嵌入现有生产流程形成闭环管控。 开放的开发者平台支持客户自主训练专属模型，形成具有自主知识产权的智能质检体系。这种可生长的技术架构确保系统始终处于行业前沿水平。 专业团队提供驻场辅导服务，协助完成从旧系统切换到新平台的平滑过渡。十一、未来展望随着边缘计算与5G技术的普及，AI质检系统将向移动端延伸，实现车间级的即时响应。
74910编辑于 2025-10-16- 来自专栏Flink实战应用指南
FaceBook开源体现AI平台AI Habitat
导读 有别于传统的AI可思考、推理或解决抽象的问题，许多研究人员开始推测，体现AI将成为未来AI技术主流，例如请机器人帮你拿放在楼上书桌上的手机，或者借由一个配戴装置协助视障人士驾驭不熟悉的地铁系统 ? 脸书最近开源了体现AI（embodied AI）平台AI Habitat，这是一个模拟平台，专供研究人员在逼真的3D环境中训练诸如虚拟机器人等体现代理人，而且可结合同样来自脸书的Replica，或是第三方的 传统的AI可思考、推理或解决抽象的问题，而体现AI则能移动，并与真实的世界进行实际的互动，有愈来愈多的研究人员相信，体现AI才是在未来能够展示更多能力并辅助人类的AI技术，例如请机器人帮你拿放在楼上书桌上的手机 AI Habitat平台是由Habitat-Sim、Habitat-API及Habitat Challenge等3个元件所组成，其中的Habitat-Sim是个3D模拟器，具备可配置的代理人、感应器，也能处理各种 脸书表示，AI Habitat是专为体现AI研究人员所开发的平台，也是一个较少依赖监督式学习所使用之大型注释资料集的系统，若有愈多的研究人员采用AI Habitat，就能加快共同开发体现AI技术的速度，
1.5K40发布于 2019-07-02 - 来自专栏运维开发王义杰
AI：GitHub Models全新的AI开发平台
免费访问AI模型 GitHub Models平台提供了免费的AI模型访问权限，用户可以试验多种先进的语言模型，如OpenAI的GPT-4o、Meta的Llama 3.1和Mistral的Large 2。 2. 互动沙盒环境 GitHub Models的核心是一款互动沙盒环境，用户可以在这里测试不同的模型参数和提示语，观察模型的响应。 这一数据隐私承诺增强了平台的吸引力，确保了用户数据的安全性和隐私性。 三、从测试到生产的便捷路径 GitHub Models不仅提供测试和试验的平台，还支持用户将模型快速部署到生产环境。 六、结论 GitHub Models为开发者、学生、初创公司及爱好者提供了一个强大的平台，使他们能够免费访问和试验各种先进的AI模型。 通过这一创新平台，GitHub不仅在技术上进行了突破，也在推动AI技术的普及和应用方面迈出了重要一步。未来，随着更多用户和模型的加入，GitHub Models必将为AI开发带来更多可能性和创新空间。
85710编辑于 2024-08-05 腾讯Q2财报：平台+内容战略推动增长，加码投入AI技术
2024年Q2的业绩展现了我们平台与内容结合战略的优势。我们的本土市场游戏收入恢复增长，国际市场游戏收入加速增长，得益于数款长青游戏用户参与度的提升，以及若干新游戏的成功发布。 展望未来，我们将持续投资于平台和包括AI在内的技术，以创造新的商业价值和更好地服务用户需求。
49810编辑于 2024-08-15- 来自专栏开源物联网平台开发
AI Token Platform - AI Token 中转计费平台
AI Token Platform - AI Token 中转计费平台 AI Token Platform 是一款企业级 AI Token 中转与计费平台，深度融合 多模型 AI 网关、Kill Bill 平台以"统一 API 接入 + 灵活计费策略 + 企业级会员体系"为核心理念，提供多模型统一管理、精细化 Token 计费、会员套餐管理、支付集成等核心能力，打造可扩展、可计费、可运营的新一代 AI 服务平台 平台简介 核心能力 能力 描述 多模型统一接入 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 等 10+ 主流大模型，统一 API 格式 Kill Bill 计费引擎 集成开源计费平台 localhost:3000 new-api 后台 API 接口 http://localhost/v1/chat/completions 兼容 OpenAI 格式 计费系统说明 Kill Bill 计费引擎 平台集成 查看服务日志 2. 停止所有服务 6. 仅启动基础服务 (MySQL + Redis) 3. 重启所有服务 7. 重建并启动 (首次部署) 4.
1.2K10编辑于 2026-04-02 - 来自专栏祝威廉
大数据平台和AI平台应该如何整合
大数据和AI两者最核心的部分都是数据。大数据的主要工作是对数据进行各种转换和存储。而AI的主要工作是学习数据并且得出模型。 AI天然需要大数据的基础，因为AI需要各种形态的数据，而我们得到这些形态的数据，必然离不开大数据。就此而言，他们两个合在一起，才是一个完整的工作流。 所以大数据平台要和AI进行整合，有两个核心点： 数据的交换 统一的语言 无论进程内还是进程间，数据交换最高效的方式是通过 Apache Arrow。那么数据交换的问题算是有了一个标准。 统一的语言呢？ pyInclude python-example.test2.py named wow1; load hive. ray on orginal_text_corpus1 py.wow1 named mlsql_temp_table2; --结果 select * from mlsql_temp_table2 as
1.7K20编辑于 2022-07-21 - 来自专栏鸿的学习笔记
数据平台的那些事（2）
调度平台简述 数据平台中的地位 任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。 在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。 可以这么说，任务调度系统类似于军队的司令，指挥着数据平台上的各个组件的运行，时刻监督着任务的运行情况。 与资源调度系统的区别 在数据平台里，有着另一种调度系统，称为资源调度系统。 说它简单，是因为相对于数据平台的计算引擎、存储系统等分布式系统，它的复杂度很低；说它不简单，是因为一个优秀的任务调度系统不仅需要和数据平台的各种组件对接，甚至还需要引入权限控制、监控报警，质量分析等功能 典型例子 Apache Airflow、Oozie、Azkaban 总结 在数据平台中，因为背靠着分布式的计算引擎，任务的分片等功能往往是交由计算引擎实现；且数据平台内的 作业繁多，作业之间的流程依赖比较复
86830发布于 2019-07-08 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Qualcomm ARVRMR平台 - XR2
面向前途无量的XR扩展现实领域，高通今天正式发布了全新的骁龙XR2 5G平台，这也是全球第一个支持5G连接的XR平台，同时融入AI，可用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)。 这是全球首个支持七路并行摄像头、且具备计算机视觉专用处理器的XR平台，还是首个通过支持低时延摄像头透视(camera pass-through)实现真正MR体验的XR平台. 高通去年曾推出骁龙XR平台，将继续存在面向主流XR市场，而骁龙XR2针对顶级XR体验，相比上代CPU和GPU性能提升2倍、视频带宽提升4倍、分辨率提升6倍、AI性能提升11倍，并针对视觉、交互、音频进行定制优化 交互性方面，骁龙XR2引入了七路并行摄像头支持，以及定制化的计算机视觉处理器。 多路并行摄像头可以高度精确地实时追踪用户的头部、嘴唇和眼球，并且支持26点手部骨骼追踪。 音频方面，骁龙XR2平台在丰富的3D空间音效中提供全新水平的音频层，以及非常清晰的语音交互，集成定制的始终开启的、低功耗的Hexagon DSP，支持语音激活、情境侦测等硬件加速特性。
93920发布于 2019-12-19 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
AI平台算子开发思路
文章目录 AI平台 平台算子 开发算子 算子开发包 AI平台 AI平台就是承载数据的输入、AI算法的模型的输出、AI模型的服务、AI模型的训练、调优以及AI模型快速搭建的平台，方便使用者快速的去学习AI 某大型AI平台的示例： ? 平台算子 平台算子就是把机器学习或者深度学习的步骤拆分为一个个小的步骤去实现，比如数据加载、数据特征处理、归一化、特征选择、模型算法、数据集拆分、训练、模型评估等步骤。
2.5K30发布于 2021-01-14 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现2:本平台项目目录解析
关于前后端分离： 记得当时刚开始做测试平台只有自己的时候，还被其他组的小人举报没有进行前后分离，可能对方只觉得这些时髦设计不用就是垃圾。
53110编辑于 2022-05-18 - 来自专栏全栈程序员必看
.NET(c#) 移动APP开发平台 – Smobiler(2) – 平台介绍
看到大家很多人在后台问我一些问题，所以准备写一个系列了，下面给个目录 目录： .NET(c#) 移动APP开发平台 – Smobiler(1) 环境的搭建及上手第一个应用 类似开发WinForm的方式 听起来感觉不可思议，但是实际上确实很强大，那么Smobiler平台到底是如何实现的呢，这里给大家介绍一下。
3K30编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AI技术应用
AI智能体平台的搭建
搭建一个AI智能体平台是一个系统工程，需要综合考虑技术架构、组件选型、开发流程和运维管理。基于我们之前讨论的平台组件和功能，以下是搭建AI智能体平台的主要步骤和关键考虑因素。1. 高层架构设计： 设计平台的整体架构，确定主要组件之间的关系和交互方式，选择是采用微服务、单体还是混合架构。考虑云原生、容器化等现代化架构思想。2. AI/ML框架： 集成TensorFlow, PyTorch等机器学习和深度学习框架，支持智能体中的模型训练和推理。 人才： 搭建和运营AI智能体平台需要跨领域的专业人才，包括AI工程师、后端工程师、DevOps工程师、数据科学家等。生态系统： 考虑平台是否需要开放API或SDK，构建开发者社区，形成生态系统。 搭建AI智能体平台是一个持续演进的过程，通常从核心功能开始，逐步完善其他模块，并根据实际应用的需求和反馈进行迭代优化。
2.2K10编辑于 2025-04-29 【AI平台核心架构设计】
AI平台核心架构设计 知识管理层设计要点 知识管理层采用模块化设计，各功能模块通过统一API网关进行交互。案例库采用版本化存储，支持语义检索和相似度匹配。 代码模板库基于Cookiecutter规范构建，采用Jinja2模板引擎实现动态变量注入。 "minLength": 10 }, "examples": { "type": "array", "maxItems": 5 } } } AI continuous batching)提升吞吐量 性能对比： 原始模型：平均响应时间1200ms 优化后：平均响应时间降至450ms 上下文管理系统设计： 分层缓存架构： L1缓存：存储最近3轮对话的原始文本 L2缓存
40410编辑于 2026-01-20- 来自专栏用户8715145的专栏
语音合成ai开放平台怎么样 语音合成ai开放平台有什么特点
在很多的公众场合，我们就能够看见人工智能的存在，而他们的话语都是通过语音合成的，和大家交流起来和真人没有什么太大区别，而语音合成是需要在平台上完成的，以下就是关于语音合成ai开放平台的相关内容。 语音合成ai开放平台怎么样 语音合成这项技术是比较成熟的，因为在很早之前就开始研发语音合成。语音合成ai开放平台是非常不错的，它让语音合成更加的简单。 和人工比较起来，使用语音合成ai开放平台能够节约不少的成本，而且合成的效果非常好，和真人并无太大区别。 语音合成ai开放平台有什么特点 不同的语音合成平台有着不同的特点。 在云服务器的语音合成平台上，它就具有高拟真度的特点，合成语音的速度非常快，而且语音自然流畅，能够适用在很多的场景中。 语音合成ai开放平台是非常不错的，主要得益于网络技术的不断进步。语音合成尤其适合企业的发展，因为企业对于语音产品的需求量是非常大的，而语音合成成本并不算高。
2.2K20发布于 2021-10-29 Replicate平台微调Llama 2模型指南
在Replicate平台微调Llama 2模型Llama 2是首个与某机构模型同级别的开源语言模型，由于其开源性，可以对其进行修改以实现GPT-4无法完成的新任务。 支持的模型以下是Replicate平台上可微调的Llama模型：Llama 2 7B BaseLlama 2 13B BaseLlama 2 70B BaseLlama 2 7B ChatLlama 2 创建模型需要在Replicate平台上为训练好的模型创建一个空模型。训练完成后，新版本将被推送到该模型。 访问 replicate.com/create 创建一个名为 "llama2-summarizer" 的新模型。 你已经成功微调了Llama 2模型，并可以通过API运行新模型。FINISHED
12510编辑于 2026-05-18- 来自专栏韩东吉的Unity杂货铺
零基础入门 2： 平台切换
上一篇讲述了Unity不同平台的环境布置，以及破解教程。那这一篇就来说下Unity的不同平台切换。 现在版本的Unity在环境集成上做了改变，以前的Unity集成各种平台环境于一体，虽然切换起来很方便，但安装文件过大，在实际的工作开发中，通常只会有1到3个主要的平台环境作为开发的主平台。 所以Unity在这点也做出了改变，进行了瘦身，可以让开发者根据自己对平台的需求来做选择。 我们在安装Unity的时候可以进行平台支持的选择或者单独下载平台支持的安装文件。 ? 通常我会把Android当做我的开发主平台，iOS当做辅助开发平台。当然，大家可以根据自己的需求来进行选择，通常我们在安装完Unity以后，创建空项目的时候，默认的平台是下图这样的。 ? 我的电脑安装Unity的时候因为没有勾选Tizen的平台支持，所以这里我无法进行切换，如果你想要切换的平台无法切换的话，那就要安装对应平台的支持文件即可。
1.5K30发布于 2018-10-19 - 来自专栏cloudskyme
虚拟化平台cloudstack（2）——安装（上）
cloud-install-sys-tmplt -m /mnt/secondary \ -u http://download.cloud.com/templates/acton/acton-systemvm-02062012.qcow2. bz2 -h kvm -F 等待…… 安装成功后显示： Successfully installed system VM template to /mnt/secondary/template/tmpl
1.7K80发布于 2018-03-20 - 来自专栏量子位
浪潮发布OpenStack AI云平台，加速行业AI进程
8月30日，在2018浪潮技术与应用峰会（Inspur World 2018）上，浪潮发布OpenStack AI云平台，实现了在OpenStack云平台上快速、轻松的构建AI开发能力。 这一平台的推出契合了本届峰会提出的“云数赋能 智慧未来”战略构想，将云计算的灵活性与人工智能的“智慧”予以融合，从而使行业AI用户可以更加敏捷的利用开源云计算平台，高效完成各类AI研究与开发工作。 为此，浪潮将持之以恒的发展融合架构IT基础设施，此次OpenStack AI云平台的推出，是浪潮在云+AI融合基础架构上的一次探索与实践。” ? 通过对GPU虚拟机的支持，浪潮OpenStack AI云平台能够以多租户的形式，按需分配异构计算资源，从而实现AI敏捷开发。 浪潮AI&HPC总经理刘军表示：“浪潮OpenStack AI云平台为用户提供了面向未来的云+AI融合基础架构，使其在开源云平台上能够简单、快速构建易用、先进、完整的AI开发环境，赋能更多行业快速利用人工智能技术进行产品服务开发
1K40发布于 2018-09-29 - 来自专栏圣杰的专栏
.NET+AI | MEAI | .NET 平台的 AI 底座 （1）
.NET 平台 AI 生态发展时间线 从提供AI服务统一抽象接口的Microsoft.Extensions.AI，到实现复杂AI工作流编排的Semantic Kernel (SK)，再到整合多方优势、专注于智能体 而即将发布的.NET 10，更是一个从底层性能、硬件支持到工具链都为AI深度优化的“AI Ready”平台，旨在为智能应用提供坚实的基石。 而作为一名.NET 开发者如何抓住平台机遇，在AI浪潮中激流勇进呢？ GetService(Type serviceType, ...) 2️⃣ IEmbeddingGenerator - 向量嵌入生成器 将文本转换为向量表示，支持语义搜索和相似度匹配： // 批量生成 ") }; var aiClient = new OpenAIClient(new ApiKeyCredential("your-api-key"), clientOptions); // 步骤 2：
45910编辑于 2025-12-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号