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- 豆包AI赋能物联网，MQTT协议实战详解
- 豆包AI在物联网开发中能有效提升效率，尤其结合MQTT协议时更为显著。其作用包括代码生成与优化、文档维护、调试支持和自动化测试；MQTT则是一种轻量高效、支持异步通信的协议，适用于智能家居和工业自动化等场景；实战方面，豆包AI可生成连接代码、模拟通信环境、优化主题设计并辅助故障排查；以温控器为例，豆包AI能协助设备端开发、云端配置及数据分析可视化，全面优化开发流程。
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- 星逻智能获超亿元B+轮融资，加速低空智能发展
- 近日，国内专注于低空智能机器人的企业星逻智能宣布顺利完成超亿元B+轮融资。本轮融资由苏州港航集团主导投资，临港前沿投资共同领投。融资资金将主要用于新能源机器人产品的研发与推广，以及推动城市低空经济的应用发展，进一步增强星逻智能在无人机人工智能和新能源智能运维领域的领先地位。此前，该公司已在2024年6月完成亿元级别的B轮融资。星逻智能曾推出中国首款无人机机库及首套无人机光伏巡检无人化系统等创新成果，其产品已服务全球超过700个新能源站点，覆盖40多个区县的低空应用场景，并成功进入欧洲、东南亚、日本等多个国
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 无人机 融资 星逻智能 289浏览 收藏
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- 大立光林恩平：新机备货启动，产能满载受阻
- 大立光（3008）董事长林恩平昨日指出，随着新机备货工作的展开，按照现有客户订单预测，8月份之前的拉货势头预计会持续增强，目前公司的生产能力已经完全饱和。依照往年的运营模式，下半年的业务通常优于上半年。然而，近期关税和汇率波动频繁，林恩平直言「下半年并不具备乐观的基础」。作为全球智能手机镜头领域的领军企业，大立光的产品覆盖苹果及其竞争对手市场。当下，正值iPhone17新机型即将发布的时期，外界普遍认为，随着iPhone铺货热潮的到来，大立光第三季度的业绩将迎来增长。对于下半年手机技术升级的趋势，林恩平
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- 小鹏G6遭火箭残骸撞击车头严重受损
- 要说新势力品牌在海外市场的表现，小鹏汽车确实可圈可点。其受欢迎程度究竟有多高？连火箭发动机残骸坠落这种罕见事件都赶上了！据消息称，近日有网友爆料称，一辆位于以色列的小鹏G6不幸被火箭发动机残骸击中。小鹏G6从曝光的照片来看，这辆银色的小鹏G6前部几乎完全损毁，重物的冲击力让车头中央严重下陷，只剩下两侧轮胎和部分引擎盖尚存。值得注意的是，由于撞击部位集中在车头，并且车内似乎没有乘客，因此安全气囊并未弹出。巧合的是，这辆受损的G6旁边停放着一辆“幸运儿”特斯拉ModelY，现场还聚集了不少围观的当地人。关于
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- EffiditAI写作安全吗？隐私怎么保护？
- Effidit的AI写作工具通过加密存储、数据访问控制和AI模型训练选项来保障用户数据安全，但用户仍需采取额外措施以降低风险。首先，Effidit对上传文档进行加密存储，通常采用AES-256等标准算法，并仅在必要时访问数据以提供服务；用户可在设置中关闭数据用于训练的选项。其次，用户应避免上传敏感信息，或进行脱敏处理，并定期修改密码、启用双重验证。最后，若对在线工具存疑，可选择本地部署的开源AI工具、传统写作软件或注重隐私的协作文档工具如CryptPad，以平衡安全性与便利性。
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- 郑州培育百家企业，AI产业规模超2000亿
- 6月24日，郑州市人民政府办公室发布《郑州市场景驱动人工智能创新发展行动方案（2025—2027年）》。该方案提出，到2025年底，在大模型、跨媒体感知、具身智能、人机混合智能系统、自动驾驶和智能装备等关键技术方面取得新突破，建成10个创新平台，引进培育20个高层次人才团队，形成20个深度融合发展应用场景，孵化100家高成长型人工智能企业，打造2个以上行业垂直大模型，建设2个以上具有影响力的人工智能产业园区，实现人工智能核心产业及相关产业规模分别超过350亿元和2000亿元。到2027年底，人工智能技术将
- 科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | 人工智能 大模型 郑州 产业规模 高成长企业 289浏览 收藏
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- BigDL分布式训练教程：AI模型入门指南
- BigDL是一个基于ApacheSpark的分布式深度学习框架，适合熟悉Spark或需在大数据环境下进行深度学习的用户。其核心优势在于可直接运行于Spark集群，无需额外部署深度学习框架。1.安装时需先配置Java8、Scala和Spark（推荐3.1.2或3.3.0），并设置SPARK_HOME和JAVA_HOME；2.推荐使用pip安装BigDL（pipinstallbigdl）；3.新手应从高层API入门，使用nncontext创建上下文并定义模型结构，注意数据需以SparkDataFrame或RD
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- AI数据共享工具怎么和豆包配合用？方法全解析
- 豆包支持API接口、文档嵌入和第三方工具中转等方式实现与AI模型数据共享工具的整合，具体方式包括：1.利用豆包开放的API接口推送数据；2.上传CSV、JSON等格式文件作为文档附件并设置共享权限；3.通过GoogleDrive或阿里云盘中转后分享链接。配置步骤为：首先确认AI模型输出格式是否适配豆包，其次选择开发脚本或自动化工具接入，接着设定共享权限与通知机制，最后测试优化流程。常见问题及建议：同步延迟可调整上传频率；权限混乱需提前规划访问层级；兼容性问题可通过格式转换解决；建议为文件添加时间戳以便版本
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- ChatGPT代码优化技巧与设置指南
- 要编写高效的提示词以提升ChatGPT代码生成质量，1.明确目标，具体描述所需代码类型如函数、类或脚本；2.提供上下文，包括数据结构、接口定义及使用场景；3.加入约束条件和负面示例，避免特定库或实现方式；4.利用角色扮演和链式提示，分步骤引导复杂问题解决。
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- 多模态AI提升图像识别效率的方法
- 多模态AI提升图像识别速度的关键在于融合策略与性能调优。1.多模态融合策略通过引入文本、音频等额外信息，帮助模型快速排除干扰、提高决策置信度，其中早期融合整合原始数据但易导致复杂度高，晚期融合模块化强但交互有限，中期融合则兼顾两者实现平衡；2.性能调优技巧包括模型量化（FP32→FP16/INT8以提速并减小体积）、剪枝（去除冗余连接并需微调恢复精度）、知识蒸馏（用小型模型模仿大型模型输出）、高效推理引擎（如TensorRT优化算子融合与内存使用）、批处理与异步推理（提升吞吐量）、数据预处理优化（多线程加
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- AI数据可视化工具搭配豆包使用教程
- 豆包与AI模型数据可视化工具虽未天然打通，但可通过以下方法实现协同：1.导出图像或嵌入链接：静态图表导出为图片插入豆包，交互式图表通过链接跳转查看；2.利用豆包文档记录分析过程：结合代码块、图表截图和文字说明，增强可读性与逻辑性；3.借助豆包表格功能整理数据：用于可视化前的数据准备或结果展示。这些方法提升了信息整合与团队协作效率。
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- 豆包AI赋能CI策略与自动化测试技巧
- 使用豆包AI设计CI策略和规划自动化测试部署的关键在于明确项目需求并合理提问。1.首先明确CI目标和项目特点，如实现自动构建、测试及部署流程，豆包AI可根据技术栈（如Vue+SpringBoot）推荐合适的CI平台与配置。2.利用AI生成CI/CD流程结构和YAML模板，如GitHubActions的配置文件，涵盖触发条件、依赖安装、测试执行与部署等步骤。3.借助AI优化测试策略，包括单元测试、接口测试、E2E测试的安排及覆盖率管理建议。4.最后可通过AI排查CI流程中的常见问题，如依赖安装失败、权限不足
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- 豆包AI代码管理教程与技巧详解
- 豆包AI虽不直接提供代码管理功能，但可作为编程助手在多个环节提供帮助。1.可用其辅助编写和理解代码，如输入需求生成对应函数示例；2.可结合本地编辑器使用，用于解决问题或优化代码性能；3.可利用其整理代码注释、文档说明，提升团队协作效率。
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