中文实体智能抽取新体验｜基于AI智能实体侦测服务快速实践 随着非结构化文本数据的爆炸式增长，如何从海量中文语料中高效提取关键信息成为自然语言处理（NLP）领域的核心挑战之一。命名实体识别（Named Entity Recognitio…

MiDaS部署实战：企业级应用环境配置详细指南 1. 引言 1.1 AI 单目深度估计 —— 让2D图像“看见”3D世界 在计算机视觉领域，从单张二维图像中恢复三维空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备，成本高且…

AI MiDaS应用：智能家居中的空间感知 1. 引言：让AI“看见”三维世界 在智能家居系统中，环境感知是实现自动化决策和人机交互的核心能力。传统方案依赖激光雷达或多摄像头立体视觉来获取深度信息，但成本高、部署复杂。近年来&…

目录 1. 引言 2. 系统架构演进：从专业分立到云网智一体 3. 关键技术体系与深度剖析 4. 核心挑战与发展趋势 5. 结论 摘要 在轨道交通网络化、智能化与绿色化发展的时代背景下，地铁线网通信系统正经历一场深刻的范式变革。其角色已从保障各专业独立运…

目录 前言 1. 外部无法访问Ollama服务接口 1.1 检查 Ollama 服务状态 1.2 验证 Ollama API 是否可访问 1.3 常见解决方案 方案 A: 检查 Ollama 绑定地址 方案 B: 通过环境变量启动 1.4 Ollama 服务常见命令 2. 设置 Ollama 加载的模型常驻内存 方法1：设置…

深度估计模型选型指南：为什么选择MiDaS小型版本 在计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）正成为3D感知、AR/VR、机器人导航和图像理解等应用的核心技术。与依赖双目摄像头或激光雷达的传统方法不同&#xff0…

MiDaS模型创新：实时深度估计系统搭建 1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义 在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖双目立体匹配或多视角几何约束，但这些方案对硬件要求高、部署复杂…

AI分类模型选择困难？5个预训练模型开箱即用对比 引言 作为创业公司的CTO，你是否也遇到过这样的困境：产品需要接入AI分类能力，但面对琳琅满目的预训练模型，不知道该如何选择？每个模型都部署测试一遍不仅耗…