《探索鸿蒙Next上人工智能图像编辑应用的技术路径》
在鸿蒙Next系统的支持下，AI图像编辑应用迎来新机遇。开发者可利用系统原生AI能力（如智能识别、OCR文字识别与抠图），集成第三方AI框架（如TensorFlow、PyTorch），运用分布式技术实现多设备协同编辑，并采用微内核架构和原子化服务提升安全性和用户体验。此外，优化用户交互设计，提供简洁直观的操作界面，确保应用高效稳定运行。
阿里云多模态数据信息提取解决方案评测
本评测涵盖阿里云多模态数据信息提取解决方案的部署操作界面、文档、函数应用模板、官方示例验证及信息提取方案的实用性与可移植性。界面简洁但部分参数解释不足；文档逻辑清晰，特殊权限配置说明有限；模板简化部署，自定义扩展指导欠缺；官方示例基本功能齐全，复杂场景验证不足；信息提取方案实用性强，但跨平台兼容性需改进。总体表现良好，细节优化空间大。
《鸿蒙系统中AI技术集成与应用：高效开发之道》
在科技飞速发展的今天，鸿蒙系统与人工智能的融合为开发者带来新机遇。鸿蒙内置AI服务如语音助手、视觉识别等，可直接调用；DevEcoStudio和DevEcoCodeGenie等智能工具简化代码生成；500多款适配鸿蒙的AI类SDK覆盖多场景，降低开发成本；低代码平台助力快速构建应用；参与鸿蒙社区和开源项目，共享经验与资源。这些优势帮助开发者打造更智能的应用，推动鸿蒙生态繁荣。
多模态数据信息提取解决方案评测报告！
阿里云推出的《多模态数据信息提取》解决方案，利用AI技术从文本、图像、音频和视频中提取关键信息，支持多种应用场景，大幅提升数据处理效率。评测涵盖部署体验、文档清晰度、模板简化、示例验证及需求适配性等方面。方案表现出色，部署简单直观，功能强大，适合多种业务场景。建议增加交互提示、多语言支持及优化OCR和音频转写功能...
行业实践 | 基于Qwen2-VL实现医疗表单结构化输出
本项目针对不同医院检查报告单样式差异大、手机拍摄质量差等问题，传统OCR识别效果不佳的情况，探索并选定了Qwen2-vl系列视觉语言模型。通过微调和优化，模型在识别准确率上显著提升，能够精准识别并结构化输出报告单信息，支持整张报告单及特定项目的识别。系统采用FastAPI封装接口，Gradio构建展示界面，具备高效、灵活的应用特性。未来该方案可扩展至多种文本识别场景，助力行业数字化转型。