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把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。

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LiteOS在物联网与AI领域，结合AIoT特性，集成轻量级AI推理框架，对物联网端侧AI进行了积极实践。本次课程结合物联网端侧AI部署实践案例，分解LiteOS轻量级AI压缩加速技术，介绍如何在AIoT终端上轻量化部署AI模型，实现高效推理。

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描述：tsquery类型词汇的非关系 示例： 1 2 3 4 5 SELECT !! 'cat'::tsquery AS RES ULT; result -------- !'cat' (1 row) @> 描述：一个tsquery类型的词汇是否包含另一个tsquery类型的词汇 示例： 1

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图1 开始节点配置图 步骤3：配置大模型节点 大模型节点提供了使用大模型能力，可在节点中配置已部署的模型，用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务。 大模型节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 大模型节点配置步骤如下： 拖动左侧“大模型”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。

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调试应用的步骤如下： 在页面右上角单击，参考表2配置大模型参数。 表2 大模型参数配置 参数 说明 模型选择 选择要使用的大模型，不同的模型效果存在差异。 该模型需提前部署，步骤请参见创建NLP大模型部署任务。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出

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