当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
视觉AI很难做 近来一直在从事AI 视觉检测方面的工作，外行人可能觉得挺厉害，实际上这钱挣得基本等于搬砖 近两年以来，行业不景气、制造业利润上不去，那么在这个产业链中，老板就没有余钱来进行升级改造。 老板们是否愿意花钱投入视觉检测，一是老板的认知、二是是否有足够的资金实力； 就算最后，老板有需求，也
简介 在过去的几十年里，许多机器学习（ML）方法被引入来分析呼吸周期的声音，包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而，几乎所有传统的ML模型都完全依赖于手工制作的功能。此外，需要高度复杂的预处理步骤来利用设计的特征[4-6]。因此，仅仅基于ML的模型可能对肺部声音中的外部/内部噪声不具有鲁棒性，并
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
Spring AI 初学 Spring AI 官方地址 ”spring 不生产 AI，只是 AI 工具的搬运工“ 项目可以查看gitee Open AI 前期准备 Open AI官方地址，需要使用魔法才能打开，同时购买很麻烦，建议淘宝进行购买，只需要购买 open ai 的 apikey 即可。 a
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压（BP）的测量现在广泛地由自动无创血压（NIBP）监测设备进行，因为它们不需要熟练的临床医生，也不存在并发症的风险，但其准确性仍存疑。本研究开发了一种新的基于端到端深度学习的算法，该算法直接
PhiData以其强大的功能集成和灵活的部署选项，为AI产品开发提供了极大的便利和高效性。它为构建智能AI助手提供了一个全新的视角，让开发者能够探索AI的无限可能。如果你对构建AI产品感兴趣，不妨试试PhiData。
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度，同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标，我们研究了卷积循环神经网络 (CRN
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类（ESC）问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络（CNN）模型的全连接层来提取的，该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。
前言 最近对一些小细节做了很多处理，但是其实还是有非常多的问题，没办法时间毕竟时间有限。为什么在这个时候开源，因为主要功能可以全部跑通了，分支暂时没开发的功能也可以通过其他的工具来替代。 这个工具开发初衷（想法来源），我之前有一篇文章有详细的说明，有兴趣的可以看一下https://mp.weixin
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务，因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而，婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。利用适当的人工智能模型，利用梅尔倒谱系数（MFCC）可以区分婴儿哭
最近由于公众号用户太多，我就在思考有啥方式能给微信公众号的粉丝提供更多的更好的服务？这个时候我就想是否可以给公众号接入一下AI？让用户跟微信公众号对话，然后还能回到用户的问题，并且我提供一些资料让AI帮我回复用户的信息？ 这个时候刚刚好我们的FastWiki项目满足了部分需求，然后我们就顺便加入了微
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训 练，并使用来自 Physionet
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状，严重影响睡眠呼吸障碍患者（单纯打鼾者）、阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其床伴的生活质量。研究表明，打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此，从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而，基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展，计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别（HAR）是实现新兴的上下文感知应用程序的关键，这些应用程序需要了解和识别人类行为，例如监测独居的残疾人或老年人。传统上，HAR是通过环境传感器（例如，相机）或通过可穿戴设备（例如，具有
集用SpringAI搭建系统，依靠线程池\负载均衡等技术进行请求优化，用于解决科研&开发过程中对GPT接口进行批量化接口请求中出现的问题。大语言模型接口以OpenAI的GPT 3.5为例，JDK版本为17。
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计，截至 2022 年，全球有 13 亿人被诊断患有高血压，每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式，以防止被诊断出患有心血管疾病（CVD）和动脉疾病
