如今,各行各业都在积极探索数智化转型之路,港口行业也不例外。作为连接海陆运输的重要枢纽,港口的高效运营对于区域经济发展起着至关重要的作用。近日,笔者有幸参观了烟台港汽车码头分公司,亲身感受了其在数智化转型过程中的独特魅力与显著成果。随着全球贸易的日益繁荣,港口货物吞吐量不断攀升...
最近,我们上线了一个新能力:支持将部分中文视频翻译为外语的原声风格配音。也就是说,观众现在可以听到“这个人用另一种语言在说话”,但他的声音、语气、节奏,甚至个性表达都和原片几乎一致,不再是那种传统配音里千篇一律的“代言人声线”...
最近,我们上线了一个新能力:支持将部分中文视频翻译为外语的原声风格配音。也就是说,观众现在可以听到“这个人用另一种语言在说话”,但他的声音、语气、节奏,甚至个性表达都和原片几乎一致,不再是那种传统配音里千篇一律的“代言人声线”,而是像本人亲自讲外语一样自然。这背后,其实是一整套跨模态、多语言协同生成系统的能力升级。
如今,各行各业都在积极探索数智化转型之路,港口行业也不例外。作为连接海陆运输的重要枢纽,港口的高效运营对于区域经济发展起着至关重要的作用。近日,笔者有幸参观了烟台港汽车码头分公司,亲身感受了其在数智化转型过程中的独特魅力与显著成果。
在数字内容井喷的时代,移动端已成为视频创作的重要阵地,而视频编辑页作为创作工具的核心场景,不仅为创作者提供了丰富的表达手段和创意平台,更是提升视频制作的效率。通过直观的操作界面和丰富的功能集成,用户可以轻松地将素材、音频、特效及文字等进行融合,创造出独具风格、彰显个性的作品。
本文将带您深入探索语义搜索如何颠覆传统检索方式,从实体识别、向量召回到大模型加持的语义理解,全面解析携程在智能搜索上的技术路径与实践经验。读完此文,您将看到一个未来——用户只需自然表达需求,系统便可一步到位,智能推荐最匹配的酒店。这不仅是搜索技术的革新,更是用户体验的革命。
以“数智世界 津门有为”为主题的“华为中国行2025·天津新质生产力城市峰会”成功举办。峰会旨在以深耕行业实践,推动数实融合之势,以产业升级协同,打造培育和发展新质生产力的重要阵地,助力天津实现高质量发展。
7月24日,以“倾听·践行 服务行业数智化 共创AI新时代”为主题的华为中国政企用户峰会2025在山东青岛举办,与会的行业智库、客户和伙伴针对智能时代ICT服务的发展趋势与行业热点发表了独到见解和观点,并就行业数智化转型进程中的问题、挑战以及更优实践做了分享和互动交流,对行业数智化转型进程中的客户需求有了更新认识和更深入理解。
随着爱奇艺平台业务的不断发展,积分体系已成为用户运营、会员激励及跨端联动的重要基础能力。目前积分系统服务于四大业务方:极速版、基线业务、国际业务与综合端业务。每个业务方下设多个业务线,每条业务线又可能关联多个“积分线”,用于承载不同场景下的用户积分数据与权益逻辑。
在大模型能力日益强大的今天,AI“会不会写代码”已不再是问题,真正决定其能否成为开发者得力助手的关键,在于它“能不能理解上下文”。技术术语的更迭,不仅是语言表达的更替,更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语,之所以能引起业内共鸣,折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变,是对现实中算法和工程挑战的一种集体回应,尤其是在垂直/领域的智能体。
在数字化浪潮席卷全球的当下,不同行业对笔记本设备的需求愈发复杂和专业。从新兴的低空经济领域,到前沿的人工智能机器人研发,再到创意无限的动漫、游戏、影视制作行业,每一个场景都面临着独特的挑战。而刚刚全新上市的Dell Pro Max 14移动工作站,犹如一位全能的破局者,凭借优秀的性能和强大的功能,为这些行业的痛点提供了适合的解决方案,重塑行业生产力。
本文作者参与2025华为开发者大会,带来分享《京东+仓颉:高性能、跨平台鸿蒙应用开发实践分享》。本次创新实践为京东小程序团队与华为鸿蒙突击队合作对京东小程序API调用过程进行解析,通过借力仓颉实现小程序性能提升和便捷的开发体验。
美国政府已经批准了我们的出口许可,我们可以开始发货了,所以我们将开始向中国市场销售H20。我非常期待能很快发货H20,对此我感到非常高兴,这真是个非常、非常好的消息。第二个消息是,我们还将发布一款名为RTX Pro的新显卡。这款显卡非常重要,因为它是专为计算机图形、数字孪生和人工智能设计的。
本次故障的根本原因是应用启动时未对核心依赖模块的初始化异常进行有效校验和兜底处理,导致后续请求处理过程中抛出无法被捕获的初始化错误,进而引发流处理中断与线程阻塞,最终使 HSF 线程池耗尽、服务不可用。
国产终端全场景替代再进一阶。日前,新一代海光C86处理器移动工作站及工作站首发亮相,十余家主流整机厂商共同推出数十款C86终端新品,全面覆盖办公、科研、工程、设计等多场景需求,标志着国产终端从关键行业替代向全行业场景替代突围。
本文介绍了OR算法+ML模型混合推理能力建设思路及业务背景,此场景相比常规模型推理更具特殊性和复杂性,在工程实现上面临多维挑战,因此本文分别从性能、稳定性和扩展性三个维度分析问题和解法,并以推理框架架构演进为线总结了过去两年的分期迭代实践历程和收益,其中有一些较为通用的经验,希望能够给大家带来一些帮助或启发。
货拉拉基于自身在物流领域 AI 落地的深厚积累,已在 14+ 个业务或部门,50+ 个真实业务场景探索和落地大模型应用。在引入大模型的过程中,面临着其在垂直领域知识的缺乏、时效性不足以及数据安全隐患等挑战。
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