RaNER模型准确率低？数据预处理与部署调优完整指南 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的落地挑战 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取、知识图…

第1关：单词分割 任务描述 本关任务：将一段英语字符串进行单词分割。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：如何将字符串进行分割。 String.split()拆分字符串 lang包String类的split()方法 public String[] split(String regex)…

AI实体侦测服务部署案例：金融行业数据提取实战 1. 引言：AI 智能实体侦测服务在金融场景的价值 在金融行业中，每天都会产生海量的非结构化文本数据——包括新闻报道、监管公告、财报电话会议记录、社交媒体舆情等。如何从这些杂乱信息中快速…

疾控中心供配电系统设计 摘 要 本文旨在研究和设计一种适用于疾病控制中心的供配电系统。本研究的背景是，疾控中心是公共卫生系统的重要组成部分，其供电的稳定性和可靠性直接关系到疫情防控、疾病监测和科研实验等关键任务的顺利进行。因此，设…

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…