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智慧路灯管理系统通过AIOverviews实现智能调光、远程监控与数据驱动规划，提升城市照明效率。系统根据传感器数据实时调节亮度，如深夜调暗、行人靠近提亮，并设定区域差异化策略；通过后台监控运行状态，自动报警故障并记录维修历史，降低维护成本；同时分析人流车流、天气等数据，为照明规划提供科学依据，优化灯具布局与光照参数，助力节能减排。
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豆包AI大模型结合旅行攻略工具，能有效定制专属、小众旅行路线。1.明确旅行风格和兴趣点，如自然风光、人文历史或亲子活动，并给出清晰关键词。2.利用其信息整合能力优化路线逻辑，输入已有行程草稿进行调整并推荐替代地点。3.挖掘本地化体验，获取非遗项目或野景点等非标准内容。4.配合地图和旅行工具使用，将AI建议导入地图App进行可视化整理，提升整体规划效率。
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豆包AI虽非专业数据处理工具，但能辅助完成Python数据序列化。1.数据序列化是将内存数据结构转为可存储或传输格式，如JSON、Pickle等；2.常见方法包括JSON（跨语言）、Pickle（Python专用）、YAML（高可读性）及MsgPack等高性能方案；3.使用AI辅助时，只需提问具体需求，如“Python用JSON保存字典”，AI即提供示例代码；4.注意事项包括解决中文乱码、美化输出格式、防范Pickle兼容性与安全问题。通过明确目标并借助AI生成代码，即可高效实现序列化操作。
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要实现文章的多风格改写，可结合Deepseek与Quillbot协同工作；1.首先使用Deepseek进行宏观内容重塑，它能深刻理解语境并按指定风格重构文本结构；2.然后通过Quillbot进行细节润色，利用其多种模式如“创意”“正式”等调整语气和句式；3.明确目标风格与受众后，先用Deepseek生成初稿并迭代修正，再导入Quillbot选择合适模式精修；4.最终由人工检查逻辑与表达，确保核心意义不变且风格精准匹配。
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想用豆包AI生成Python推荐系统代码，关键在于明确需求并精准提示。1.首先确定推荐系统类型，如基于内容、协同过滤或深度学习推荐；2.提供清晰具体的提示词，包括数据集和功能要求，例如“基于用户评分的协同过滤+MovieLens数据集”；3.审核生成代码的可用性，检查路径、依赖导入及推荐逻辑是否正确；4.可结合Surprise、Flask等框架优化代码，提升其稳定性和实用性。只要注意这些要点，即可高效生成并运行推荐系统代码。
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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
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波士顿动力的一个后空翻，让我们看到了人造机器人所带来的无限可能。尽管谷歌已于2017年把波士顿动力出手了，但谷歌仍然继续他们的机器人开发之路，不只是在「身体」上逼近人类，在
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自1950年阿兰·图灵在其开创性论文——《计算机器与智能》中首次提出“机器能思考吗？”这个问题以来，人工智能的发展并非一帆风顺，也尚未实现其“通用人工智能”的目标。然而，该领域
