近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

语音交互是现今应用最多的智能交互方式，在人工智能越来越火的当下应用十分广泛，所以特别针对车内环境，在驾驶员安心驾驶的时候，用语音可以安全的进行操控。恰好新版项目中要加入语音播报功能，因为我们的应用和司机有关，于是在网上搜索一些解决方案，目前有阿里云，百度云以及科大讯飞还有一些其他公司提供的相关解决方案。不同方案之间的对比，可以参考下面的文章：智能语音方

技术写作者所需的技能成为一名优秀的技术写作者需要以下核心技能：写作技巧:优秀的语言和语法掌握能力出色的拼写能力对标点符号的理解技术知识:对复杂技术概念有很好的理解将复杂概念转换为易于理解的内容研究技能:识别最终用户的需求快速理解新概念和技术的能力工具技能:

在这个项目中，我们将展示如何使用Python和OpenCV库来识别英文字符验证码。英文字符验证码通常包含大小写字母和数字字符，我们可以利用图像处理和机器学习技术来识别这些字符。首先，我们需要导入所需的库：pythonimportcv2importnumpy

在网络世界中，滑块验证码已经成为了常见的登录验证手段之一。本文将以掘金网站为例，通过前端技术Puppeteer实现自动化操作，使用CanvasAPI对验证码图片进行处理，识别出滑块的位置，并模拟拖拽滑块，实现一个高效且识别概率很高的破解方案。1.准备工作首

一、背景最近在做大模型相关的项目，其中有个模块需要提取在线视频语音为文本并输出给用户。作为一个纯后端Jave工程师，搞这个确实是初次尝试。二、调研基于上述功能模块，主要有三大任务：1、提取网页中的视频2、视频转语音3、语音转文本。首先是第一项：尝试了jso

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数据堂联合中国移动、Samsung、Meta等全球多家知名企业，在即将举行的INTERSPEECH2025国际会议上推出多语种对话语音语言模型研讨会，即MLCSLMWorkshop2025。旨在通过举办多语种对话语音语言模型(MLCSLM)挑战赛，以及发布真实的多语种对话语音数据集来促进该方向的研究。