• 豆包AI导出高清视频步骤解析
    豆包AI导出高清视频步骤解析
    在豆包AI中选择高清视频导出选项:1.进入“导出”菜单,2.选择“高清”选项,3.选择适合的分辨率(如1080p或4K),4.调整编码方式和比特率,5.确认导出。
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  • 多模态AI并行处理技巧分享
    多模态AI并行处理技巧分享
    多模态AI模型高效并行处理的关键在于任务拆分、多线程调度和硬件资源分配。首先,将不同模态(如文本、图像)任务拆分并交由不同处理单元,减少响应时间并提升资源利用率;其次,使用multiprocessing等工具实现真正并行,或借助任务调度框架管理复杂逻辑;最后,合理分配GPU/CPU资源,重计算模态走GPU、轻量模态走CPU,并采用混合精度推理和控制并发请求数以避免争抢。
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   多模态AI 并行处理 线程调度 硬件资源 任务拆分 363浏览 收藏
  • Deepseek联手Loomly,社交运营新策略来袭
    Deepseek联手Loomly,社交运营新策略来袭
    做社交媒体运营,关键在于内容规划和节奏安排。Deepseek满血版联合LoomlyPlans可以帮助你系统化制定策略、提升效率。一、用Deepseek快速生成内容创意,输入关键词生成标题建议、根据品牌调性输出文案草稿、提供不同风格版本适配不同平台。二、LoomlyPlans管理发布时间与节奏,设置固定时间段自动发布、根据不同平台调整频率、支持多账号统一管理。三、组合使用时可先定主题再生产内容、利用标签分类功能分析受欢迎类型、定期回顾优化内容方向。这些操作形成持续迭代机制,让内容运营更系统、有条理,坚持后能
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  • 单踏板模式隐患引召回,沃尔沃5668辆被叫停
    单踏板模式隐患引召回,沃尔沃5668辆被叫停
    市场监管总局网站消息,6月27日,沃尔沃汽车宣布将对XC60、C40、XC40、S90、S60、XC90六款车型实施召回,总计数量为5668辆。浙江豪情汽车制造有限公司、大庆沃尔沃汽车制造有限公司以及沃尔沃汽车销售(上海)有限公司依照《缺陷汽车产品召回管理条例》和《缺陷汽车产品召回管理条例实施办法》的相关规定,向国家市场监督管理总局提交了召回计划,决定即日起对以下车辆进行召回。涉及的国产插电式混合动力XC60汽车,生产日期在2024年4月8日至2025年6月11日之间,共计3378辆;部分国产纯电动C40
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   沃尔沃 召回 安全隐患 单踏板模式 制动控制模块 386浏览 收藏
  • 多模态AI安全防护配置详解
    多模态AI安全防护配置详解
    多模态AI模型的安全性可通过四方面措施加强:1.多模态内容过滤,包括使用先进算法、定期更新规则、设置多层验证;2.防范对抗攻击,通过增强鲁棒性、实时监控、数据预处理;3.跨域安全防护,实施传输过滤、加密通信、访问控制;4.指令遵循与幻觉抑制,优化指令数据、提升泛化能力、建立检测机制。
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  • 豆包账号注册与登录教程详解
    豆包账号注册与登录教程详解
    注册豆包账号的步骤包括手机端和网页端两种方式,具体流程如下:1.手机端可通过手机号、抖音或苹果账号注册,输入手机号获取验证码并设置密码即可;2.网页端访问官网doubao.com,选择手机号或第三方登录方式完成注册;3.注册时需注意密码规范、填写真实联系方式、及时填写验证码并确认国家区号;4.如遇问题可切换网络环境或使用找回密码、客服咨询等功能辅助完成。整个过程几分钟即可完成,信息准确是关键。
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  • DeepSeek自动更新设置方法详解
    DeepSeek自动更新设置方法详解
    要配置DeepSeek相关工具实现自动更新或静默升级,可遵循以下关键步骤:1.检查官方文档是否支持自动更新选项,可在初始化脚本或配置文件中启用;2.对于Git部署的应用,编写shell脚本配合cron定时执行gitpull并重启服务;3.在Docker环境中运行容器时添加--restartunless-stopped参数,并结合CI/CD工具实现镜像自动拉取与更新;4.本地部署时使用模型版本管理工具(如modelregistry),通过切换模型路径实现无中断升级;5.利用支持热加载的服务框架(如FastA
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  • 杰华特电隔离结构专利曝光
    杰华特电隔离结构专利曝光
    天眼查显示,杰华特微电子股份有限公司“电隔离结构及其制造方法与多管芯封装结构”专利公布,申请公布日为2025年2月14日,申请公布号为CN119447115A。本发明公开了一种电隔离结构及其制造方法以及多管芯封装结构。该隔离结构的制造方法包括:在玻璃基板相对的第一表面和第二表面制作连接层;随后在第一表面和第二表面上的连接层上分别形成图案化的导电层,即第一导电层和第二导电层;通过切割玻璃基板将多个电隔离结构分离,其中第一导电层与第二导电层中的至少一个构成隔离电感、隔离电容或隔离变压器中的至少一种元件。利用双
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   玻璃基板 杰华特 电隔离结构 耐压性能 双面工艺 225浏览 收藏
  • AIOverviews生成教程与使用技巧
    AIOverviews生成教程与使用技巧
    要掌握谷歌AIOverviews功能的使用技巧,需从提问方式和后续处理入手。1.明确需求并选对关键词,避免宽泛问题,使用具体术语或限定词提升搜索精准度;2.善用结构化提问方式,采用“总—分”结构让AI自动生成条理清晰的内容;3.通过多轮提问逐步完善内容,先问总体概述,再细化部分并补充数据案例;4.注意验证与调整,检查来源链接、交叉验证关键点,并在发现错误时换种提问方式重试,确保信息准确可靠。
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  • 西部数据专利侵权案败诉,1美元赔偿引关注
    西部数据专利侵权案败诉,1美元赔偿引关注
    6月26日消息,美国加利福尼亚州法院对西部数据公司(WesternDigital,简称WD)与SPEX技术公司之间的专利侵权案件作出了重要裁决调整。此前陪审团裁定,由于侵犯SPEX持有的编号为6,088,802的专利,WD需向其支付3.16亿美元赔偿金及2.37亿美元利息,合计超过5.53亿美元(现汇率约合39.65亿元人民币)。然而,在WD提出上诉后,法院最终将赔偿金额大幅削减至仅1美元。法官詹姆斯・V・塞尔纳(JamesV.Selna)在裁决书中指出
    科技周边 · 业界新闻   |  1星期前  |   西部数据 法院 专利侵权 赔偿金 SPEX 409浏览 收藏
  • ChatGPT个性化设置教程
    ChatGPT个性化设置教程
    要让ChatGPT的回复更贴合个人风格,可通过提问技巧和引导实现。1.提问时明确风格要求,如“用简洁语言解释”或“以某角色视角分析”,使回答更符合预期;2.设定角色扮演背景,如“资深产品经理”或“英语练习伙伴”,保持对话风格一致性;3.利用系统提示或开场白模拟个性化设定,如“说话自然、少用术语”;4.给出反馈持续微调,指出“太学术”“生硬”等问题,引导其适应偏好。通过以上方法,可逐步塑造出更贴近个人风格的AI助手。
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  • Q1美国PC出货量增15%达1690万台
    Q1美国PC出货量增15%达1690万台
    7月1日,市场调研机构Canalys(现并入Omdia)发布的数据显示,2025年第一季度,美国台式机与笔记本电脑的出货量同比上涨15%,总量达到1690万台。从品牌厂商排名来看,2025年第一季度,惠普以24.3%的市场份额位居榜首,出货量为412万台;戴尔紧随其后,市场份额为23.0%,出货量达390万台;联想以18.4%的市场份额位列第三,出货量为311万台;苹果和宏碁分别以16.0%和5.6%的市场份额排在第四和第五位,出货量分别为271万台和94万台。Canalys(现并入Omdia)指出,由于
    科技周边 · 人工智能   |  1星期前  |   惠普 市场份额 出货量 美国PC市场 增长放缓 401浏览 收藏
  • Gemini如何自动化新闻采编?全流程解析
    Gemini如何自动化新闻采编?全流程解析
    Gemini在新闻采编中并非代替记者,而是作为辅助工具提升效率。1.在选题与素材收集方面,Gemini可快速抓取多模态信息,提取热点关键词和情绪倾向,辅助判断传播价值,并能生成会议摘要、整理突发事件背景资料。2.在内容撰写方面,Gemini适用于标准化新闻初稿生成,如财报解读、赛事简报和灾害简讯,同时支持多语言翻译,但生成内容仍需人工审核。3.在编辑审校环节,Gemini可检查语法、优化语句、转换写作风格,并标注敏感词或版权风险,提升稿件质量与品牌一致性。4.在后期分发方面,Gemini可生成适配平台的标
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  • Claude快捷指令设置与使用技巧
    Claude快捷指令设置与使用技巧
    Claude可通过固定模板和工具设置快捷指令提升效率。1.使用复制粘贴模板模拟快捷命令,如“请帮我写一封英文邮件,主题是[填写主题],收件人是[谁],内容包括[具体信息]”;2.借助浏览器插件(如Bardeen或MagicActionsforClaude)绑定快捷键,实现一键运行预设提示词或自动提取网页内容发送给Claude;3.高频任务适合用快捷指令,如内容润色、翻译转换、总结归纳、格式整理;4.利用剪贴板管理工具存储常用指令,快速调用粘贴,无需额外安装插件。这些方法虽非原生功能,但灵活高效。
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  • 豆包AI时间序列教程与建模实战详解
    豆包AI时间序列教程与建模实战详解
    豆包AI能辅助普通人进行时间序列预测,具体方法包括:1.数据准备方面,它可分析数据结构、识别缺失值和异常值,并提供清洗与标准化建议;2.模型选择上,根据数据特征推荐ARIMA、Prophet、LSTM或XGBoost等模型并说明理由;3.编写代码时,通过准确提示词生成Python代码模板,并协助调试报错;4.结果评估阶段,解释MAE、RMSE等指标并提出调优思路,如调整参数或优化数据预处理。
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