本文详细介绍了参数化生成的齿轮参数,具体使用“NEO GEAR BTW参数化齿轮生成器”。 提供了两种齿轮配置。 第一种配置采用0.325mm模数,4200个齿,14.53°压力角,以及44.25mm的孔径。 其外径为5500mm,厚度为1100mm,并具有0.45°的轻微螺旋角。 第二种配置具有32个齿,2mm模数,以及20°压力角,产生64mm的节圆直径。 两种设计都允许使用各种轴孔类型(无孔、圆键孔、D型轴、六角形轴、方形轴),并提供STL和3MF格式的导出选项。 根径和基圆直径、齿高以及圆周节距等关键计算尺寸也为每种配置提供。 两种配置的轮廓变动系数都设置为-1,影响齿厚和强度。
## 使用 NVIDIA 开源模型构建超低延迟语音代理
本文详细介绍了如何使用 NVIDIA 的开源模型构建快速语音代理:Nemotron Speech ASR 用于语音转文本,Nemotron 3 Nano 作为 LLM,以及 Magpie 用于文本转语音。目标是实现极低的延迟,以实现响应迅速的语音交互。
该代理利用管道架构——目前处理复杂、企业级用例的最佳方法——并通过流式转录和交错推理等技术进行速度优化。Nemotron Speech ASR 在 24 毫秒内即可获得最终转录结果,媲美商业模型。Nemotron 3 Nano 在多轮对话中表现出色,并且定制的 Magpie 流式服务器进一步降低了延迟。
代码可在 GitHub 上获取,并可在 Modal 上运行以进行可扩展部署,或在 NVIDIA DGX Spark/RTX 5090 上本地运行以进行开发。关键优化包括并行回合检测以及在单个 GPU 上仔细调度 LLM 和 TTS 推理,以用于本地设置。
这项工作展示了开放模型在语音人工智能领域日益增长的潜力,提供定制化、控制能力以及针对特定需求进行优化的能力。NVIDIA 宽松的许可协议鼓励商业用途和该快速发展领域的进一步创新。
## 湾区通货膨胀:数据与现实的脱节
虽然官方数据显示湾区通货膨胀正在降温——旧金山CPI同比仅上涨2.5%——但仔细观察显示,报告数据与居民的实际感受之间存在巨大差异。 尽管电视和服装等商品的价格有所下降,但基本服务却面临着显著的通货膨胀。
对实际收据的分析显示,旧金山居民经常支付的项目成本出现了两位数增长:PG&E账单在十年内翻了一倍多,仅去年就上涨了14%;一份墨西哥卷饼的价格现在几乎是2014年的三倍;Uber打车费用也显著上涨。 令人担忧的是,劳工统计局甚至已经*停止*发布当地电力价格数据。
这种差距源于衡量生活成本的方法存在缺陷,尤其是在像旧金山这样昂贵的城市。 未来可能出现的压力——人工智能驱动的房地产繁荣、大型IPO以及医疗补贴到期——预计将扩大这种差距。 虽然公共交通仍然相对实惠,但不断上涨的医疗费用和竞争激烈的住房市场正在不成比例地影响工人阶级居民,而从科技繁荣中获益的人则发现资产增值超过了通货膨胀。