阅读中的T/F/NG的快速判断法

下面给大家总结:

1、含有only的90%是F,10%是NG.像“only, all, most ”形容词比较级,最高级,在原文中出现“always, invariably, usually”等绝对性的词,一般选F.

2、原文中对理论的学科加以限定(如领域或范围、人名、国名及时间),题目去除以上限制是NG.

3、NG的情况:在NG中很经常出现的一个考点就是“no less than A”,要记住这个的意思是相当于“A+1”。

4、原文中有“it is predicted(excepted, anticipated)that ”,题目中有“real, truth, fact ”这两种也是F的情况!

5、原文中有条件状语从句或表明条件的固定搭配“if(provided that), but for(except for) if not(unless), but that(except that) ”或是表明条件限制的介词短语及形容词短语,题目中去除任何条件的限制这些都是F.

6、原文中有A事物或A状态,题目中只有A事物或A状态,这是NG.另外,原文中有“vow, promise, swear, pledge”+动作状态,题目中去除以上的限定,这种情况也是NG.

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状技术需求,明确了高效性、个性化成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层应用层的分层架构,确保系统的可扩展性高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节应用场景,建议读者结合自身的专业背景技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践验证。
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