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- 蝉镜音乐控制玩法详解与操作指南
- 蝉镜控制音乐的核心方法有三种：1.通过语音指令实现基础操作，如“播放周杰伦的歌”或“暂停音乐”，在双手不便时最为便捷；2.利用屏幕触控进行精细控制，包括切换歌曲、调节音量、查看歌词和管理播放列表，适合需要视觉反馈的场景；3.使用配套手机App进行远程操控和内容管理，可提前整理歌单并推送到设备播放，尤其适合跨房间操作。若遇音乐卡顿或指令无法识别，应依次排查：检查网络连接是否稳定，重启蝉镜设备，确认语音唤醒词与指令准确且环境噪音较低，检查并更新设备固件，必要时清理缓存或恢复出厂设置。蝉镜通常支持主流在线音乐平
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- Clipfly视频裁剪与比例调整方法
- 导入视频：打开Clipfly，通过拖拽或文件导入功能加载视频；2.选择裁剪工具：在界面中找到裁剪选项（通常为矩形图标）；3.调整裁剪区域：拖动矩形框边缘或角落，确定保留部分；4.选择比例：选用预设比例如16:9、4:3、1:1或自定义宽高；5.预览和调整：查看裁剪效果并进行微调至满意；6.导出视频：设置格式、分辨率、码率等参数后点击导出。为保证画质，应选择接近或高于原视频的分辨率和码率，避免过度裁剪，使用高质量源文件，并尝试不同编码器以获得最佳效果。Clipfly还具备视频剪辑、添加字幕、水印、滤镜、调整
- 科技周边 · 人工智能 | 1星期前 | 教程 视频裁剪 画质 Clipfly 比例调整 487浏览 收藏
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- 小米开源声音大模型MiDashengLM解析
- MiDashengLM是什么MiDashengLM是小米推出的高效音频理解大模型，具体型号为MiDashengLM-7B。该模型融合了XiaomiDasheng音频编码器与Qwen2.5-Omni-7BThinker解码器，采用通用音频描述对齐方法，实现对语音、环境音及音乐的统一语义理解。具备卓越的性能表现和极高的推理效率，首Token延迟仅为当前主流先进模型的1/4，同时支持大规模并行处理。其训练数据全部开源，兼容学术研究与商业应用，广泛适用于智能座舱、智能家居等场景，助力多模态人机交互体验的全
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- 豆包AI代码生成教程豆包编程使用指南
- 豆包AI可以辅助编程，但需结合场景调整。使用时打开豆包App或网页版进入AI聊天界面，输入具体编程需求，查看返回代码并自行测试修改。注意事项包括：语法可能不完全规范、缺乏安全机制、存在运行环境差异问题。建议将生成代码作为参考起点，自行检查逻辑并在本地测试。适用场景如写出功能基础结构、理解算法实现、辅助调试、学习新语言等。
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- PerplexityAI搜索模板保存方法
- PerplexityAI目前不支持直接保存搜索模板，但可通过以下方法模拟实现：1.复制粘贴常用查询结构，将基础模板保存在本地文本编辑器中，替换变量后使用；2.浏览器书签+关键词占位法，通过书签标题和内容快速调用模板；3.使用浏览器扩展如TextExpander自动展开高频模板。常见预设场景包括市场调研、技术问题解决、学术资料汇总和产品竞品对比等类型。建议保持查询清晰、定期更新模板、注意版权与引用规范，以提升使用效率并确保结果质量。
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- 数据管理已成为人工智能发展的第一大瓶颈
- 对于基础设施而言，真正伟大的标志是被它飞行容易被忽视。其表现得越好，我们考虑的就越少。例如，移动基础设施只有在我们发现自己难以连接时，它的重要性才会浮现在我们的脑海中
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- 数据科学和人工智能进入体育运动分析已经变得司空见惯。而且，随着技术精度对体育的影响越来越深入，毫无疑问，它将继续在这个行业蓬勃发展。根据Acumen Research and Consulting的数据，人工智
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- ChatGPT作弊成风引担忧，OpenAI：正在自研审核工具
- 语言生成模型来了，学校的作业会不会从此变得形同虚设？近日，纽约市教育官员宣布禁止学生在公立学校使用 ChatGPT 的事件引发了争论。语言模型自动生成的内容会「参照」现有作品，产出的
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- 打破不可能三角、比肩5400亿模型，IDEA封神榜团队仅2亿级模型达到零样本学习SOTA
- 自从 GPT-3 问世，展现出千亿级模型的强大实力以来，NLP 任务面临着规模、样本、Fine-tuning 性能的不可能三角。如何在保证 10 亿参数以下的语言模型可以达到 SOTA 的 Few-Shot （甚至是 Zero-shot）还
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- 一、引言随着移动设备的普及和计算能力的提升，图像分割技术成为了研究的热点。MobileSAM（MobileSegmentAnythingModel）是一种针对移动设备优化的图像分割模型，旨在在保持高质量分割结果的同时，降低计算复杂度和内存占用，以便在资源有限的移动设备上高效运行。本文将详细介绍MobileSAM的原理、优势和应用场景。二、MobileSAM模型的设计思路MobileSAM模型的设计思路主要包括以下几个方面：轻量级模型：为了适应移动设备的资源限制，MobileSAM模型采用了轻量级的神经网络
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