如何用AI智能实体侦测服务做舆情分析？实战落地教程 1. 引言：AI 智能实体侦测服务在舆情分析中的价值 随着社交媒体和新闻平台的爆炸式增长，企业、政府机构乃至公众人物每天都面临海量的文本信息。如何从这些非结构化数据中快速提取关键信息…

RaNER模型性能对比：AI智能实体侦测服务 vs 传统NER方案 1. 引言：为何需要更智能的中文实体识别？ 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。如何从中高效…

什么是控制算法？比如我现在的无人机悬浮在空中的某个位置，我想要让他以最短时间抬升悬浮到上方10m的位置，那我要具体如何去调整输入（如电流、油门、功率），以最好的性能（时间最短）来达…

混元翻译模型1.5：上下文感知翻译实现原理 1. 引言：混元翻译模型的演进与行业需求 随着全球化进程加速，跨语言交流已成为企业、开发者乃至个人用户的刚需。传统翻译模型在面对多语言混合、专业术语密集或上下文依赖强的场景时，往…

混元翻译1.5模型量化教程：边缘设备部署步骤 1. 引言 随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的实时翻译系统成为智能硬件和边缘计算场景的关键能力。腾讯开源的混元翻译大模型 HY-MT1.5 系列，包含 HY-MT1.5-1.8B 和 HY-MT1.5-7B 两个…

静止无功补偿装置的设计与仿真 摘要 随着科技的发展，电网中非线性设备的大量应用，引起网侧电压和网侧电流之间产生的相位差增加，造成电网中原有无功补偿容量相对不足。传统的无功补偿技术主要采用同步调相机或电容投切来完成，存在…

RaNER模型部署指南：Docker容器化实战 1. 引言 1.1 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、社交媒体内容、文档）占据了企业数据的绝大部分。如何从中高效提取关键信息，成为自然语言处理&am…

AI智能实体侦测服务推理速度提升秘诀：CPU适配优化实战指南 1. 背景与挑战：为何需要CPU环境下的高性能NER服务 随着自然语言处理（NLP）技术的普及，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）…