中文命名实体识别实战：RaNER模型在金融文本中的应用 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的业务价值 在金融信息处理场景中，海量的非结构化文本（如财经新闻、公告、研报）蕴含着大量关键实体信息——公司名称、高管姓名、地区…

魔术轮胎，dugoff轮胎建模软件使用：Matlab/Simulink 适用场景：采用模块化建模方法，搭建非线性魔术轮胎PAC2002，dugoff模型。 非线性轮胎模型输入： 轮胎侧偏角，轮胎滑移率，轮胎垂向载荷…

RaNER模型部署案例：电商产品评论分析 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的业务价值 在电商场景中，海量用户评论蕴含着丰富的消费者情感、产品反馈和品牌提及信息。然而，这些数据大多以非结构化文本形式存在，人工提取关键信…

在Mac OS 15.5系统中，最近想用C23，试了试gcc15.2，发现出现无法链接模块功能： 首先下一个最简单的Helloworld.cpp: import std;int main() { std::println("Hello,world!"); return 0; } 使用gcc15.2编…

RaNER模型技术深度：实体识别中的边界问题 1. 技术背景与核心挑战 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项基础任务，广泛应用于信息抽取、知识图谱构建、智能搜索等场景。在中文环境下，由…

RaNER模型部署详解：中文实体识别服务的高效实现 1. 引言：AI 智能实体侦测服务 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了企业数据总量的80%以上。如何从中快速提取关键信息，成为…

AI智能实体侦测服务助力知识图谱构建：实体抽取自动化实践 1. 技术背景与应用价值 在知识图谱的构建过程中，非结构化文本中的信息抽取是关键的第一步。传统的人工标注方式效率低下、成本高昂，难以应对海量文本数据的处理需求。随着自然语言处…

开头：90%的学生都不知道的论文写作“黑科技”，让熬夜成为历史 你是否经历过这些绝望时刻？ 对着空白文档发呆3小时，连摘要都写不出一句通顺的话；为了降重把“研究表明”改成“笔者发现”，结果查重率还是飙…