用 AI 快速做了一个拍照识别食品热量的小程序，控制每天的热量摄入。应该适合健身以及城市白领朋友。大家会用吗
长桥sg被识别境内用户了，开户资料更新没过。 有人能通过吗 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
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使用 PaddleOCR 官方 API 识别数学公式有时会出现如下情况： $ n_{ab} $ 两边留的空格会导致一些 markdown 渲染器不能正常工作，有什么好的后处理器吗 公式空格问题导致渲染失败 · Issue #16763 · PaddlePaddle/PaddleOCR 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
感觉和去年的识别率完全不一样了，去年的识别率没有现在这么高 去年应该是用的 Whisper Large，加上一些自己的技术改良。 那现在是不是用的 GPT-Realtime-Whisper 那个语音识别模型？或者是完全他们自研的新模型？ 目前免费版的 Typeless 识别准确率已经到了很夸张的程度，不知道 Pro 版会不会有提升。直接套那些付费的 API 接口，能不能实现同样的效果？ 10 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
佬友们，求教有没有什么稳定的虚拟卡渠道，我gemini需要过年龄认证，结果面部识别没通过，然后绑卡Fiat24的卡它也不行，想把地区改成美区，只能再绑一张卡了，求教~~ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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目前已经有不少开发者安装 iOS 27 预览版，所以部分苹果没有提到的新功能正在被陆续发掘出来，其中亮点功能包括苹果在 iOS 27 中新增恢复助手，恢复助手可以在系统无法正常工作时自动检查和定位问题，然后在不需要 PC 的情况下尝试修复系统，这对电脑不在身边的用户来说是个好事。 启动时长按电源按钮即可进入恢复菜单 iOS 27 恢复模式提供如下功能： 恢复助手：自动识别并尝试修复软件问题，这里指的应该就是系统严重故障无法启动后自动修复。 软件更新：使用 iOS 最新版恢复 iPhone，英文版中苹果用的词是 restore，但这可能只升级系统而非重置。 诊断模式：允许苹果支持团队运行诊断模式来识别硬件和软件问题，这个功能可能是送修的时候使用。 抹除内容：抹除所有内容和设置，这会删除所有媒体和其他数据并将所有设置恢复为默认模式。 恢复模式：启动该模式后可以连接 PC 或 Mac 并使用 iTunes 等工具进行恢复，这个大家常规使用的恢复功能。 最值得关注的应该就是恢复助手： 以前 iPhone 出现严重故障时大家常使用的方法就是连接到 PC 或 Mac 后使用 iTunes 等工具下载最新版 IPSW 固件进行重写，所以恢复的前提是用户需要准备 PC 或 Mac，如果用户身边没有 PC 或 Mac 就不太方便操作。新增的恢复助手可以自动识别并尝试修复固件问题，按理说应该可以自动恢复，这样用户就不需要再找 PC 或 Mac。 而且恢复助手尝试的是修复问题而非重装系统，所以用户数据和设置应该都是可以保留的，这比其他选项例如直接使用固件进行重写要更友好，至少用户数据可以完整保留下来，前提是恢复助手可以解决系统问题，要是恢复助手也解决不了问题那最终用户可能还得靠恢复模式。 查看评论
佛罗里达州坦帕总医院（Tampa General Hospital）正在通过与数据分析公司 Palantir 合作，引入实时数据平台来提前识别败血症这一致命疾病，显著降低相关死亡率。 该院的内部分析显示，自 2022 年 8 月上线相关系统以来，估算已经帮助挽救约 886 名患者的生命，败血症早期死亡病例减少了 68%，患者在院时间也缩短了约三成。 坦帕总医院与 Palantir 合作，将后者的 Foundry 平台与既有临床信息系统整合，打通电子病历、实验室化验结果、临床医生书写的病程记录以及床旁监护设备采集的生命体征等多源数据。 过去分散在不同系统中的信息被持续汇聚，在统一的实时看板中呈现，系统可同时追踪约 1000 名住院患者的关键指标变化。 在此基础上，软件会自动搜索那些在日常查房中可能被忽视的细微模式，例如心率小幅升高、体温略有波动等败血症早期信号。 一旦算法判断存在败血症风险，系统便会立即向院内的快速反应团队发送警报，促使临床团队尽快干预，在病情全面恶化之前采取措施。 在坦帕总医院，被系统标记为疑似败血症的患者通常能在一小时内得到抗生素治疗。 对一线医生和护士而言，这种变化并不仅仅体现在统计数据上，更直接体现在患者出院情况中。 坦帕总医院医疗信息副总裁 Jaimie Weber 表示，新系统的效果在数据和实际出院病人身上都非常明显，她强调，“这些是原本可能无法回家的母亲、兄弟和姐妹，如今能因为这个项目和这些工具而存活。” Weber 认为，对于败血症来说，“时间就是生命”，及时诊断并快速给予合适抗生素和相关治疗，是挽救患者的关键。 院方的量化评估印证了这一判断：利用 Palantir 平台构建的“败血症中心”（Sepsis Hub）后，败血症相关的早期死亡下降约 68%，而败血症患者在医院的平均住院时长缩短了约 30%。 目前，这一败血症监测工具只是坦帕总医院在 Palantir 软件上构建的 60 余种应用之一。 医院与 Palantir 的合作始于 2021 年，随着数字化数据量不断增长，院方希望借助该平台将数据转化为可快速执行的临床决策支持信息。 坦帕总医院首席数据与分析官 Etter Hoang 介绍，他们将 Palantir 的工具堆栈“叠加”在电子病历系统和医疗设备输出的数据之上。 他表示，这类工具不只服务于败血症预警，还帮助医院在患者优先级管理、降低临床实践差异、提高跨科室沟通效率以及提升患者床位分配与入院流程等方面实现优化。 通过更快地为患者安排合适的床位和服务，医院整体运营效率和患者就医体验都有所改善。 类似的技术实践并不限于美国。 在英国，Palantir 的软件已嵌入国家医疗服务体系（NHS）的联邦数据平台，主要用于打通患者记录、管理候诊名单，目前超过半数 NHS 信托机构使用该平台。 官方表示，这套系统帮助额外完成了约 11 万台手术，同时缩短了癌症诊断的等待时间。 不过，在英国，相关平台目前主要用于资源管理与流程优化，尚未大规模用于实时临床决策支持，例如败血症早期识别等场景。 一些医疗观察人士认为，官僚程序和行政流程拖慢了此类技术在关键诊疗环节的部署，影响了其对患者诊治效率的潜在贡献。 与此同时，Palantir 在 NHS 中的角色仍处于审议之中，现有合同包含一项将于 2027 年被重新评估的中止条款，外界也在观望这一合作关系的后续走向。 查看评论
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 一个手机给电脑打字的小工具，使用 Rust 语言开发，AGPL 许可证。 github.com GitHub - WantenMN/remote-input: Type on your phone, paste into your desktop Type on your phone, paste into your desktop 程序启动后会在局域网内启动一个 HTTPS 服务，手机连上同一 WiFi 就能在浏览器里访问，会有一个输入框，输入完文字，点发送，内容就会自动粘贴到电脑当前光标所在的位置。 想法来源于一个月前（实际上很早之前就有这个想法，之前用 Python 做过一版，不太满意）： 手机语音识别结果实时输出到电脑上 开发调优 豆包输入法的语音识别效果我认为是最好的，但现在豆包输入法目前只支持 Mac，没有 Windows 和 Linux。豆包 AI 的语音输入不太好用，并且需要电脑上有麦克风，不如手机灵敏。 所以我有了一个想法，开发两个配套的程序，一个在手机上，另一个在电脑上，它们通过局域网连接通信。 大概流程 手机端：一个输入框，默认激活输入法。启动语言识别功能，直接说话 电脑端：后台程序，接收到手机端发来的文… 此外，对于语音输入的看法，这个主题的观点和我的挺相近的，贴在这供参考： 强烈推荐语音输入，几乎可以告别打字了，无论是否Vibe Coding 搞七捻三 随着大模型的发展，现在语音输入非常成熟了，尤其在Mac端，Windows也没问题。 废话少说，直接说结论。如果不想花钱，就上豆包语音输入法，Mac端、iOS端和安卓端都有。 它的效果就是，识别率高，能给你正常的加上标点符号。中英文混合输入没问题，微信输入法就做不到这一点。 如果你更期待的是结构化的输入，也就是你输入一段零散的话，想到什么说什么，然后输入法把你说的话给你整合出来，基本上保持原意… 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
暂时使用了 yolo-words 进行识别,但是水下环境和非标准鱼的识别的效果很差 佬友们有什么推荐的模型吗 11 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
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看到 ai 生成的就烦，有什么办法吗？大佬们
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