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由通义千问驱动的人形机器人具身智能Multi-Agent系统
申昊科技人形机器人小昊，集成通义千问多模态大模型的具身智能系统，旨在讲解销售、迎宾表演等场景。机器人通过语音、动作等方式与用户互动，利用云端大语言模型处理自然语言，结合视觉、听觉等多模态感知技术，实现流畅的人机对话、目标追踪、展厅讲解等功能。
【Linux快速入门(三)】Linux与ROS学习之编译基础（Cmake编译）
【Linux快速入门(三)】Linux与ROS学习之编译基础（Cmake编译）
方案测评|巧用文档智能和RAG构建大语言模型知识库
本文介绍了一款基于文档智能和大语言模型（LLM）的文档解析及问答应用，旨在提升企业文档管理和信息检索效率。系统通过文档解析、知识库构建和问答服务三大模块，实现了从文档上传到智能问答的全流程自动化。
ROS机器视觉入门：从基础到人脸识别与目标检测
【11月更文挑战第9天】从本文开始，我们将开始学习ROS机器视觉处理，刚开始先学习一部分外围的知识，为后续的人脸识别、目标跟踪和YOLOV5目标检测做准备工作。
一文详解阿里云可观测体系下标签最佳实践
在当今数字化转型加速的时代，企业 IT 系统的复杂度与日俱增，如何高效地管理和监控这些系统成为了一项挑战。阿里云作为全球领先的云计算服务商，提供了一整套全面的可观测性解决方案，覆盖从业务、端侧（小程序、APP、H5 等）、应用、中间件、容器/ECS 等全栈的监控体系，旨在帮助企业构建强大而灵活的可观测性体系。其中，标签（Tag）作为一种核心组织和管理手段，在阿里云可观测体系中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨阿里云可观测系列产品中标签的应用，以及如何运用标签在阿里云可观测产品体系下进行体系化建设并给出相关最佳实践。
ROS进阶：使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型
【11月更文挑战第7天】本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容，使用URDF 语言（xml格式）做一个差速轮式机器人模型，并使用URDF的增强版xacro，对机器人模型文件进行二次优化。
ROS2：从初识到深入，探索机器人操作系统的进化之路
【11月更文挑战第4天】ROS2的学习过程和应用，介绍DDS系统的框架和知识。
基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成（RAG）技术，构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt，提供足够的上下文信息，实现对企业级文档的智能问答。文档智能（Document Mind）能够高效解析多种文档格式，确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷，适合处理复杂的企业文档，提升信息提取和利用效率。
ROS Terraform 托管服务与原生 Terraform 对比：选择最适合你的 IaC 工具
本文详细介绍了阿里云资源编排服务（ROS）提供的Terraform托管服务，对比了ROS与Terraform的原生能力，帮助用户根据需求选择合适的IaC工具。
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