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中国稀有姓氏排行榜
例如，李、王、张三个大姓人口均接近1亿，都超过中国大陆总人口的7％；占中国大陆总人口1％以上的姓氏共有18个，占人口0.1％以上的姓氏共有129个，而这129个姓氏的人口约占中国大陆总人口的87％。 由于中国姓氏数量众多，其中有一些姓...
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2022年500元以内、性价比高的WIFI6路由器推荐
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推荐一些帮助提升社交能力的书籍
《 如何与人交往 》 作者：戴尔·卡内基 发表年份：1936年 介绍：这本经典的人际关系指南教导读者如何与他人建立积极和富有意义的关系。它强调倾听、分享兴趣和尊重他人的重要性，以及如何处理人际关系中的挑战。 《 影响力 》 作者：...
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VP9编码算法的优缺点分析：H.265相比较，VP9在哪些方面具备优势？哪些场景更适合使用VP9？
VP9编码算法简介 作为Google开发的一种开放源代码的视频编解码器， VP9 是针对高效视频传输和存储而设计的，相比于它的前身 VP8 ，在压缩比和画质方面都取得了显著提升。而当我们将其与另一个广泛应用的视频编码标准——**H.2...
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除了刹车失灵，还有哪些电动汽车常见故障？你必须知道的电动车「坑」！
除了刹车失灵，还有哪些电动汽车常见故障？你必须知道的电动车「坑」！ 电动汽车作为一种新兴的交通工具，近年来越来越受欢迎。然而，和传统燃油车一样，电动汽车也并非完美，也存在着一些常见故障。今天我们就来聊聊除了刹车失灵以外，电动汽车还可能...
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contos 8 对比 ubuntu 20 做为WEB服务器，哪个性能更高？
contos 对比 ubuntu 未来的发展方向 和 定位 ContOS 和 Ubuntu 都是基于 Linux 内核的操作系统，但它们的发展方向和定位略有不同。 ContOS 是一个企业级操作系统，旨在为大型企业和组织提供稳定、...
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如何成为一个独立音乐人，该怎么做
成为一个独立音乐人需要准备很多方面的工作，以下是细节步骤： 培养音乐技能： 成为一位优秀的音乐人需要花费时间和精力培养音乐技能。这包括学习乐器、唱歌、创作歌曲、录音制作等。 建立自己的音乐品牌： 作为一个独立音乐人，您需要建立自己...
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智慧农业如何应对作物干旱：土壤水分预警与精准灌溉系统
看到您作为关注未来农业发展的技术人员，提出的这个问题非常及时且关键！作物干旱一直是农业生产面临的重大挑战，而现代科技确实已经提供了，并且正在飞速发展着能够预测土壤缺水、提前通知农户的系统。这正是 智慧农业 和 精准灌溉 的核心应用之一。 ...
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未来农田的“智慧大脑”：机器学习如何预测土壤湿度，实现精准节水浇灌？
在广袤的农田里，水是作物生长的命脉。然而，传统的“看天浇水”或“凭经验浇水”方式，常常导致水资源浪费，甚至因为过量或不足的浇灌，影响作物的健康生长。好消息是，随着科技的飞速发展，我们的农田正在变得越来越“聪明”，而这背后，正有像新型土壤湿...
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如何利用天气预报信息实现智能自动浇水？
如何获取天气预报信息并将其与自动浇水系统联动？ 问题： 我想设计一个自动浇水系统，根据天气预报信息自动调整浇水量。例如，预报未来几天有降雨，则减少浇水或不浇水。但是不知道如何获取天气预报信息，以及如何将天气预报信息与浇水系统联动。...
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ESP32除了人脸识别，还能在物体/场景识别中大显身手吗？
当然可以！ESP32 在图像识别领域的应用远不止人脸识别那么简单，它在物体识别和场景识别方面也有很大的潜力。不过，就像任何低功耗嵌入式设备一样，它有其固有的局限性，需要我们巧妙地平衡算力、内存和算法效率。 如果你想用 ESP32 实现...
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ESP32/8266上运行图像识别AI模型的方法
在资源有限的 ESP32/ESP8266 芯片上运行图像识别模型，确实是个挑战。模型太大、推理速度慢是常见的问题。这里提供几种可以尝试的方法： Q：如何在资源有限的 ESP32/ESP8266 上运行 AI 模型？ A：可以...
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边缘AI模型瘦身术：PTQ与QAT量化技术在不同硬件平台上的实战对比
在边缘计算日益普及的今天，将复杂的深度学习模型部署到资源受限的设备上，成为许多开发者面临的挑战。模型量化作为一种有效的模型优化技术，通过降低模型参数的精度，显著减少模型大小、降低内存占用并加速推理过程，是解决这一难题的关键。本文将深入探讨...
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边缘计算AI模型压缩：如何在资源受限设备上流畅运行？
边缘计算中，如何有效压缩深度学习模型并在工控机上流畅运行？ 问题： 边缘计算设备通常计算资源有限，存储空间也相对紧张。如何将一个复杂的深度学习模型有效地压缩，使其既能在资源受限的嵌入式工控机上流畅运行，又能保证检测性能不下降？ ...
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边缘AI工业缺陷检测：模型、延迟与体积三维优化策略
在工业缺陷检测中，将目标检测模型部署到边缘嵌入式工控机上，并同时满足95%以上检测准确率、50毫秒以内推理延迟以及100MB以内模型大小这三重严苛要求，确实是一个典型的工程挑战。这不仅仅是单一技术点的突破，更需要系统性的优化策略和权衡。 ...
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移动端深度学习模型“瘦身”秘籍：告别卡顿与耗电
在智能手机和各类嵌入式设备日益普及的今天，将深度学习模型部署到这些资源受限的终端设备上，实现模型在本地高效运行，是许多开发者面临的共同挑战。你提到的模型体积过大导致安装包膨胀、推理延迟高影响用户体验、以及高功耗快速耗尽电池等问题，正是移动...
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联邦学习在边缘设备上：模型压缩与加速的实用指南
在联邦学习（Federated Learning, FL）的场景下，如何有效地在资源受限的边缘设备上实现模型压缩和加速，同时确保模型的性能和可解释性，是一个兼具理论与实践挑战的关键问题。边缘设备通常面临计算能力、存储空间和电池寿命的限制，...
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联邦学习图像识别模型的可解释性方法探索
问题： 我们使用联邦学习训练了一个图像识别模型，如何解释模型的决策过程？是否存在一些可解释性方法可以帮助我们理解模型是如何利用来自不同参与方的数据进行预测的？ 回答： 联邦学习（Federated Learning, FL...
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联邦学习：跨企业数据分析的安全解决方案
跨企业数据分析的安全港：联邦学习技术方案探讨 在跨行业研究项目中，整合来自不同企业的数据是一项挑战。这些数据往往包含商业机密和个人隐私，各企业又有严格的合规要求。如何安全、中立地进行联合分析和建模，成为项目成功的关键。 联邦学习 (F...
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如何在保持数据控制权的同时安全共享敏感行业数据？隐私计算是关键
您好！您提出的问题，正是当前数据要素流通与应用领域面临的核心挑战：如何平衡数据价值释放与数据安全保护。幸运的是，业界已经发展出一系列“隐私计算”和“可信数据空间”等技术架构，能够有效解决这一难题，让您在保持数据控制权的同时，安全、有限地对...
