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ChatGPT可以通过多种方式“看到”PDF内容并进行分析。1.ChatGPTPlus或企业版用户可直接上传PDF文件，系统自动解析后可用于提取信息、总结报告、回答问题或翻译文本；2.普通用户可手动复制粘贴PDF中的文字内容到对话框中，适用于小段内容处理；3.使用第三方工具如Smallpdf或AdobeAcrobatPro将PDF转为文本或Word格式后再导入ChatGPT，适合大文件或复杂排版；4.应用场景包括学生解析论文、职场人士提炼文档重点、研究人员查找文献关键词等，只要内容能输入模型，ChatGP
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BigDL是一个基于ApacheSpark的分布式深度学习框架，适合熟悉Spark或需在大数据环境下进行深度学习的用户。其核心优势在于可直接运行于Spark集群，无需额外部署深度学习框架。1.安装时需先配置Java8、Scala和Spark（推荐3.1.2或3.3.0），并设置SPARK_HOME和JAVA_HOME；2.推荐使用pip安装BigDL（pipinstallbigdl）；3.新手应从高层API入门，使用nncontext创建上下文并定义模型结构，注意数据需以SparkDataFrame或RD
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“大模型+插件”组合如何突破传统AI局限？首先，它通过插件连接实时数据源，解决了训练数据的时效性问题；其次，赋予AI调用外部工具的能力，使其从信息提供者转变为任务执行者；最后，借助专业插件拓展AI在特定领域的深度能力，从而全面打破传统AI的知识封闭性与行动缺失。
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用AI舞蹈教学工具配合豆包学跳舞实用且有效，具体操作包括：1.利用AI工具如DanceNet生成舞蹈动作，选择节奏较慢的音乐练习并保存生成内容；2.使用豆包记录每日练习计划、动作要点和上传视频片段，设置提醒确保持续练习；3.对比AI教学与自身动作，通过上传视频或手动对照提升细节表现；4.借助豆包收集舞蹈资源和灵感，建立分类文件夹方便查找素材。结合两者优势，让学习更系统、易坚持。
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设计高效工作流程需明确目标、评估资源、借鉴最佳实践、定期优化，并保持灵活性；常见挑战包括沟通不畅、资源不足、时间管理不当；引入创新可鼓励新想法、引入新技术、组织创新活动；评估和优化需数据分析、团队反馈及调整方案。
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CaktusAI通过多源数据聚合、来源权重评估、异常数据识别和语义理解优化，确保信息可靠性与多样性；在文本生成中，通过结构化模板填充、句式词汇多样化、情感适度表达和逻辑连贯性设计，平衡客观性与阅读体验；同时借助交叉验证、模式识别、情感极性分析等机制，有效识别并缓解显性偏见与虚假信息，但对隐性偏见和语言反讽等复杂语境仍存在识别局限，需结合人类审核以提升整体客观性。
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要调用AmazonBedrock基础模型，需完成权限配置并使用API或SDK调用。1.注册Bedrock并申请所需模型访问权限；2.配置IAM用户或角色的bedrock:InvokeModel权限；3.使用AWSSDK（如Python的boto3）通过API调用模型，并注意modelId、输入格式及参数设置；4.注意区域限制、网络配置、模型提示格式及费用结构等问题。掌握这些步骤后即可将Bedrock模型集成至应用中。
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译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟引言一般来说，软件测试往往是比较简单的：每个输入=>已知输出。然而，纵观整个软件测试的历史，会发现很多测试往往都停留在猜测水平上。也就是说，测
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自从Meta开源LLaMA之后，学术界内各种类ChatGPT模型如雨后春笋般开始发布。先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况
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疫情加速了人工智能(AI)在远程病人护理方面的进展。越来越多的医生开始使用数字病人监测跟踪健康数据、识别异常情况，提供治疗，这些不再需要面对面进行。另外，急诊科也在采用远程监
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人工智能（Artificial Intelligence，AI）发轫于20世纪50年代，至今已经历了三次发展浪潮，不管是实验室阶段还是大规模产业化阶段，研究者们几十年如一日不变的都是推进其技术的进步，希望机器
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目录：Quantum machine learning beyond kernel methodsWearable in-sensor reservoir computing using optoelectronic polymers with through-space charge-transport characteristics for multi-task learningDash: Semi-Supervised Learning with Dynamic Thresholding
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译者 | 李睿审校 | 孙淑娟什么是文本分类？ 文本分类是将文本分类为一个或多个不同类别以组织、构造和过滤成任何参数的过程。例如，文本分类用于法律文件、医学研究和
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如今，转换器（Transformers）成为大多数先进的自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）体系结构中的关键模块。然而，表格式数据领域仍然主要以梯度提升决策树（GBDT）算法为主导。于是，有
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许多企业已经开始探索边缘计算用例，因为可以将计算能力推向更靠近数据源和更靠近终端用户。同时，可能正在探索或实施人工智能或机器学习，也已经认识到自动化的发现和获得数据驱动的
