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AI电话机器人防骚扰调研：用AI来对抗AI
电话骚扰问题久治不愈已成顽疾，随着AI电话机器人的诞生，用户接到电话骚扰的数量更是与日俱增。 那么我们能否换个思路，以子之矛攻子之盾，让AI机器人替代传统防骚扰软件，保护用户不被电话骚扰？ 由此猎豹用户研究中心开展AI电话机器人防骚扰研究专项，在全国范围内收取有效样本7990份，覆盖各年龄段及地区，希望可以通过这份调研报告，反映当前用户对AI电话机器人的认知，探索AI电话机器人防骚扰产品的潜在发展市场 AI可以是骚扰电话的催化剂，也可以是抑制剂；用户对防骚扰产品有很强的需求。 2. 防骚扰产品的目标用户群体： 成年男女：青年、中年群体，既有骚扰困扰，又愿意尝试新鲜事物和产品。
61910发布于 2019-09-29 - 来自专栏JNing的专栏
【3D人脸】AI Mesh 数据工程调研
[2021，微软] Fake It Till You Make It: Face analysis in the wild using synthetic data alone（对数字人渲染，从真实标签render出假图。开源的假图只给了70个2d点，不给模型）
87720编辑于 2022-11-14 - 来自专栏AI科技评论
边缘AI研发落地生态挑战调研报告
2.边缘AI算法开发者 本问卷中，边缘AI算法开发者是指研发联邦学习、协同推理乃至深度学习调度等边缘AI典型算法的角色。有80.46%调研对象填写了边缘AI算法开发者相关问卷调研选项。 从“边缘AI及其应用”方向细分工业界、学术界和在校学生等不同职业调研对象（三者在调研对象中的比例大致为2:1:1），细化算法开发者各项挑战平均分： “边缘AI及其应用”方向下各职业平均分值最高的算法开发挑战分别是 3.边缘AI服务开发者 本问卷中，边缘AI服务开发者是指，在给定算法基础上开发工业、Re-ID、能源、机器人等边缘AI服务的角色。有74.90%的调研对象填写了边缘AI服务开发者相关问卷调研选项。 4.边缘AI技术布道者 本问卷中，边缘AI技术布道者是指开展边缘AI技术演讲布道，推广甚至销售现有边缘AI技术与服务的角色。有69.94%调研对象填写了边缘AI技术布道者相关问卷调研选项。 ：“受众对边缘AI不了解”（平均分6.25） 问卷中也尝试调研边缘AI技术布道其余重要挑战，调研结果词云如下所示。
62720编辑于 2021-12-22 生成式AI人居领域应用趋势调研报告概览
报告标题：生成式AI人居领域应用趋势调研报告 发布机构：腾讯研究院、腾讯云 发布时间：未明确标注（基于内容推断为2023年或2024年初） 行业标签：建筑与不动产,技术服务,通用工具 产品标签：#腾讯向量数据库 #生成式AI #知识图谱 #BIM #GIS #数字孪生 #AIGC #智能客服 #云平台 报告背景和目标 本报告针对人居环境领域（涵盖城市规划、建筑设计、施工运维全生命周期）数字化水平较低但AI应用潜力巨大的特点 ，系统调研生成式AI技术的落地路径。 调研对象：涵盖建筑设计师、规划院专家、地产企业技术负责人、AI产品研发团队等多元角色。 样本规模：访谈十余位行业专家，覆盖小库科技、广联达、中国金茂、上海建工等代表性企业。 调研时间：未明确标注，基于ChatGPT发布后的技术演进周期推断为2023年至2024年初。
1200编辑于 2026-05-31- 来自专栏靠谱PM
调研现场
上两篇文章中写到为什么要做用户调研以及用户调研的流程，今天来说下调研现场应该怎么做。 调研工具 俗话说：“工欲善其事，必先利其器。” 那么调研现场的工具肯定是必不可少的，这里也顺便说下，用户调研的现场和可用性测试（关于可用性测试如果以后有机会单独写一篇文）的现场处理的方式都是大同小异的。 ，否则用户习惯不同的设备就崩溃了，更不用说调研了。 调研前的暖场 这个还是有必要说一下的，用户来到调研现场不要上来就直接进入调研，这其实和我们到一个陌生环境里一样心理都会有一些防范，所以理想的做法就是先从家常聊起，比如今天天气好热啊，您怎么过来的？ 调研开始 经过前面的暖场后可以慢慢的切入话题了，现场调研大致分为四个步骤来完成。 第一步：让用户完成明确的任务 这里还是以上文中提到的“有钱花”为案例进行拆分 ?
82860发布于 2018-09-10 - 来自专栏代码工具
ONNX调研
调研目的： 提高当前在线推断模型的性能， 最大限度地降低工程的机器成本。二. ONNX Runtime（ORT） 使用1. logreg_iris.onnx')print(model)output：ir_version: 8producer_name: "skl2onnx"producer_version: "1.10.0"domain: "ai.onnx"model_version 首先刚才生成好的模型文件logreg_iris.onnx拷贝到/data/www/ai/models 目录下, 然后进行/data/www/ai/models执行：cd /data/www/ai/modelsdocker 使用ORT部署算法推荐模型前期准备工作：一个已经训练好的算法推荐模型第一步: Convert To ONNX# 进入模型目录cd /Users/guirong/Desktop/ai/models/# 环境准备
1.6K51编辑于 2022-06-30 AI4Science之分子材料成像调研洞察
分子成像技术与大数据和AI的结合可以更深入地理解材料的本质特性，为解决能源、环境等领域的关键问题提供新的思路和解决方案。 "，更没有 "大一统" 的AI模型，但考虑到分子材料成像领域的重要程度，或许在不久的将来，会有大量研究机构布局，科研人员扎堆，将“AI+分子材料成像”领域从做成类似于当下【AI+分子生成】、【AI+分子属性预测 机器学习模型（CNN、VAE、GP、Transformer等），数据集与Benchmark，python工具包，通用模型（Segment Anything Model）等多个维度和角度对分子材料成像领域进行了调研 从成像方法出发，从位形空间、频率空间、光谱学三个角度展开调研。其中，位形空间成像包括光学显微镜、电子显微镜、扫描探针显微镜；频率空间成像包括X射线衍射、电子衍射、中子衍射。 从任务类型出发，将调研的研究论文中使用的方法划分如下：1D/2D分类，回归，聚类，定位，分割，检测，去噪，数据筛选，超分，模拟生成，2D/3D重建3.
40400编辑于 2025-02-112025 生成式AI人居领域应用趋势调研报告
第一章：报告基础信息 • 报告标题：生成式AI人居领域应用趋势调研报告 • 发布机构：腾讯研究院 • 发布时间：2024年（基于2023年行业实践及访谈内容推断） • 行业标签：建筑与不动产, 文旅, , #合景悠活物业智能客服大模型, #建筑业务平台, #腾讯云大模型, #腾讯向量数据库, #AI小助手 第二章：报告背景和目标 • 2022年ChatGPT发布后，生成式AI迅速席卷各行业，人居环境领域 （规划、设计、建造、运营全生命周期）虽整体数字化水平不高，但学界业界已积极探索AI应用场景。 • 调研对象：覆盖高校学者（北京大学、清华大学、同济大学、北京建筑大学）、设计机构（北京市建筑设计研究院、清华大学建筑设计研究院）、科技企业（广联达、小库科技、品览、国匠城、上格云、飞渡科技）、地产与物业企业 应用场景与价值 • 规划设计端： • **PlanGPT**等工具在处理非结构化数据（规划文本、调研报告）方面表现强劲，已应用于前期调研与资料整理，将实习生从重复性劳动中解放。
2000编辑于 2026-05-31- 来自专栏万能的小草
Redash调研
俗话说“工欲善其事必先利其器”，今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
3.3K21发布于 2020-02-19 JBoltAI框架：Java生态下的AI能力深度调研
JBoltAI框架作为一款专为Java企业打造的AI应用开发框架，凭借其丰富的AI能力和良好的生态兼容性，为企业数智化转型提供了有力支持。 丰富的AI能力集成框架内置了零代码RAG解决方案、FunctionCall&MCP、知识图谱、智能问数、AI数字人等核心能力，无需从零搭建。 这些丰富的AI能力集成使得开发者能够快速构建具备AI能力的应用。完备的学习资源与支持JBoltAI框架提供了详尽的文档教程、SDK学习文档架构解析、AI应用开发教程文档以及丰富落地场景案例代码。 JBoltAI框架作为一款专为Java企业打造的AI应用开发框架，在文档处理、Text2Sql、Text2JSON、流式对话等基础AI能力方面表现出色。 通过原生Java框架设计、丰富的AI能力集成以及完备的学习资源与支持，框架为Java技术团队构筑了强大的AI应用开发能力。
17710编辑于 2026-02-04- 来自专栏音视频技术
有奖调研
随着疫情的反复，我们也深刻认识到，只有随时随地接入的线上产品才能全天候的服务用户，因此本调研应运而生。接下来的3分钟，您将回答一系列问题，从而帮助LiveVideoStack更好的筹备新产品。
59330编辑于 2022-06-09 腾讯《生成式AI人居领域应用趋势调研报告》概览
•报告标题：腾讯研究院发布《生成式AI人居领域应用趋势调研报告》：探索建筑与不动产行业的智能化转型 •发布机构：腾讯研究院、腾讯云 •发布时间：2024年（依据报告发布周期及调研内容推演） •行业标签： 本报告旨在通过对十余位行业顶尖专家学者的深度调研，量化评估生成式AI在人居环境全生命周期中的实际效能，为企业在底层数据基建、算法演进及场景落地方面提供具有高执行价值的战略指南。 33 附录： 人居领域生成式AI代表性产品 UrbanYX - 城市认知大模型解决方案 小库AI云 中国金茂的大模型探索 广联达 品览筑绘通 国匠城一元技能 上格云 建筑工程技术资料对话大模型Construction-GPT • 样本规模与调研对象：深度访谈了十余位人居环境相关行业各领域的专家学者，包括企业高管（如中国金茂信息技术中心技术经理李濮实、广联达科技股份有限公司副总裁刘刚、小库科技CEO何宛余等）及顶尖学术机构代表 双钻模型（Double Diamond）：借鉴英国设计协会理念，映射AI在内容生成中“扩展与收敛”的双重特性，重塑设计师与AI的协同工作流。
2500编辑于 2026-05-31- 来自专栏音视频咖
有奖调研 | 公众号内容偏好问卷调研
有奖调研，先填先得！ 有效填写问卷且关注公众号超过24小时的前120名用户 每人都送30QB~ 赶紧扫描下方二维码 抽出几分钟，将您的真实感受和建议告诉我们吧！ ?
87120发布于 2021-05-21 - 来自专栏PM吃瓜(公众号)
需求调研报告
1调研流程 需求分析是需求工程的核心， 分为4个阶段 识别需求 解决目标系统做什么，做到什么程度 功能，性能，环境，可靠性，安全性，保密性，用户界面，资源使用，成本，进度。 建模方法：数据流图，数据字典， ER图，时序图，UML， 基本需求 关键需求 编制需求分析文档 需求规格说明书 评审需求 评审需求规格说明书， 确保与用户达成共识 2 调研和分析方法 工具推荐
2.9K42发布于 2020-08-12 - 来自专栏全栈程序员必看
动作识别调研
动作识别的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，所以也可以叫做 Human Action Recognition。
1.4K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏又见苍岚
NAS 系统调研
本文调研相关内容。 简介 NAS（Network Attached Storage：网络附属存储）按字面简单说就是连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。
6.4K40编辑于 2022-08-06 - 来自专栏又见苍岚
NAS 硬件调研
链接：http://www.asrock.com/mb/Intel/J3455-ITX/index.cn.asp
6.3K41编辑于 2022-08-06 - 来自专栏随意记录
Biconomy Forward 调研
meta tx 不直接发送到区块链，而是发送元交易到第三方 Relayer，该第三方支付 gas。
77520编辑于 2023-02-09 - 来自专栏后场技术
CitusDB调研分享
CitusDB 是基于 PostgreSQL 扩展（类似 PHP 扩展）实现的 PostgreSQL 集群。
94620发布于 2020-09-03 - 来自专栏云计算运维
二、方案调研
这一部分主要是需要我们在考虑功能实现的技术选型时，对比很多不同的方案，综合考虑每一种方案的优缺点，可以适当地取舍和改进，形成一套适合当前场景的技术方案。
27020发布于 2021-08-17
腾讯云开发者
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