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天眼查VIP会员账号密码,2023年11月最新

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功能VIP会员说明
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2. 企业信用报告-专业版免费基础版信息、主要人员详细信息、注册资本组成等
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3. 群落状关系图谱: 基于天眼查图数据库,天眼查可实现任一主体(企业或个人)的所

4. 多端展示: 天眼查支持跨终端的数据分析与展示,提供丰富的交互效果,支持多设备协同分析、展示。有关联体的呈现,并可对多种关系进行筛选呈现。

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6. 权威报告: 天眼查支持天眼报告打印和工商报告打印,可以多格式导出,具备强大的官方信息背书,有效减少工作流程。

7. 风险提示: 支持重点关注企业提醒推送,所关注的企业发生任何工商信息的变更,天眼查可实时推送,以便用户洞察风险、及时响应。

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天眼查会员七天体验卡

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天眼查柳超:构建诚信新基建 助力经济双循环

经济社会是信用社会,信用是交往或交易的基础,诚信是良好营商环境的必备条件之一。2014年6月,国务院发布《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》。2014年10月,天眼查顺势而生,并在2019年4月完成央行企业征信备案,成为本领域第一个获此资质的企业,被誉为“普惠型浅度尽调工具”。

技术创新,助力社会信用体系建设

天眼查坚守“让每个人公平地看清这个世界”的理念,通过“查公司”和 “开公司”两大业务线产品的技术创新,实现社会信用体系和经济大发展之间的良性互动。

在独有核心技术——“构建真实商业世界的数字双胞胎”的基础上,天眼查可精准分析企业背后的股权结构,向上“穿透”股东,向下“穿透”子公司;除此之外,可支持实时检测“公司”“老板”或周边关联动态风险,并提供预警提醒,实现从洞察风险到预警风险的全方位把控。

这种“普惠型浅度尽调”模式,相对于传统的商业尽调,极大地节约了调查时间和人力成本,丰富来源维度,使参与商业交易过程的个体、机构都能及时获知信息,有效解决金融机构与中小微企业由于信息不对称形成的融资难问题。

截至目前,天眼查“查公司”业务收录了2.2亿家社会实体信息(含企业、事业单位、基金会、学校、律所等),300多种维度信息,全量实时更新。

天眼查“开公司”业务——“天眼企服”让企业可以在“不出门、不接触”的情况下完成工商代办、财税代办、商标注册、法律咨询等业务,实现“足不出户,照办业务”,让中小微企业主开公司省心、省力、省钱。

大数据“查公司”,构建中小微企业“诚信新基建”

解决中小微企业融资难题的关键在于破解中小微企业与商业银行、金融机构之间由信息不对称带来的交易成本。天眼查“查公司”借助大数据,可以全面地展示风险信息,构建完备的风控模型,高效率地协助金融机构寻找到优秀的中小微企业标的,实现精准施策。

例如,某国有银行通过使用天眼查产品,对中小微企业进行了数据信息挖掘与分析,降低了对中小微企业的贷款歧视,帮助中小微企业提升融资的成功机率,从而实现精准施策。同时,天眼查为该国有银行的首发上市、并购重组、投资银行等多条业务线提供专业级查询与检索功能,实现人工难以完成的海量查询、深度挖掘,规避了风险,提供人工不可替代的价值。

天眼查“查公司”产品的推广使用,低成本、高效率地优化了营商环境中信息获取成本高、投资不便利等问题,降低了商业社会中的法律、债务风险等,有效减少了由于信息不对称带来的商业风险。让信用不再依赖于企业公德和“良心”,而是靠真实的数据来体现,这种公平的方式将有助于打造全新的商业环境,为优化营商“软环境”提供了技术“硬支撑”,为“诚信新基建”提供新动能。

平台筛选优质代理,助力中小微企业“双循环”

中小微企业是中国经济发展的活力之源。疫情大考期间,天眼查积极求变,在郑州郑东新区实施的优化营商环境新举措下,用“云签约”的方式,在郑州完成了战略部署——落户郑东新区龙子湖智慧岛,设立天眼查中原总部,加速发展企业服务平台业务。同时,天眼查还与中小微企业共克时艰,在疫情期间,面向全国中小微企业发放1亿元补贴,可用于天眼查平台上的所有企业服务。

大多数的中小微企业在整个经济社会中抗风险能力薄弱,许多企业主在一定程度上不了解公司注册、经营的流程,转而选择代理机构来进行代办。目前代理机构鱼龙混杂,企业主选择时依然面临风险,例如,工商代办不专业或将导致企业被列为“经营异常”,财税代办不专业或将导致税务记录留下污点,商标注册等知识产权服务不专业或将导致自创品牌被山寨而无法维权等等……此类问题关乎企业长远发展的服务“安全”,也是市场经济发展的重大命题。

为此,“天眼企服”平台在全国筛选出100余家具备专业代理服务资质、信誉良好的优质机构,成为天眼企服平台的服务商,覆盖全国500多个市县。中小微企业主可以通过网络、电话等方式与“天眼企服”团队专人咨询沟通,从提需求到服务提交均可在线完成,随时发起业务进度查询,流程清晰透明。

人无信不立,业无信不兴,国无信不强。随着我国社会信用体系建设日趋完善,“双循环”的蓝图已经绘就,天眼查将以“诚信新基建,助力双循环”为时代使命,高标准要求自己,为中国经济添砖加瓦。(作者:天眼查董事长柳超博士)

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chatgpt api+azure Speech Studio+ue5 metahuman相关资料

有很多人要分享代码,其实代码很少的,我也是四处找的被人分享的代码,组合起来用的,现在我把这些都贴下面,感兴趣的拿去玩吧.

首先,整个流程,这个是我复制别人的,我的流程大致相同,但我调用的是metahuman自带的口型表情。我的是全蓝图,没有代码哦。

以下纯属凑字数的。

1,按回车后录入几秒声音,发送到azure获得文本

2,将文本发送到chatgpt获得AI反馈的文本

3,将catagpt发送到azure获得声音

4,使用c#的很简单的程序获得当前系统的声音大小,用udp发送到ue5

5,ue5使用udp接受数据拿到声音强度系数,在动画蓝图中应用到jawOpen曲线上驱动嘴.

6,输入quit退出

1-3为python,4为c#,5为UE5

python:

import openai
import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
import os

speech_config = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get(‘SPEECH_KEY’),
region=os.environ.get(‘SPEECH_REGION’))
audio_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(use_default_speaker=True)
# file_config = speechsdk.audio.AudioOutputConfig(filename=”./output.wav”)

speech_config.speech_synthesis_voice_name = ‘zh-CN-XiaomoNeural’

speech_synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config)

speech_config2 = speechsdk.SpeechConfig(subscription=os.environ.get(‘SPEECH_KEY’),
region=os.environ.get(‘SPEECH_REGION’),
speech_recognition_language=”zh-cn”)

speech_recognizer = speechsdk.SpeechRecognizer(speech_config=speech_config2)

def from_mic(_speech_recognizer):
result = _speech_recognizer.recognize_once_async().get()
print(result.text)
return result.text

openai.api_key = “你的chatgpt api key”
print(“chatgpt api 接口测试\n”)

def chat(prompt): # 定义一个函数,以便后面反复调用

try:
response = openai.Completion.create(
model=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
temperature=0.9,
max_tokens=2500,
top_p=1,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.6,
stop=[” Human:”, ” AI:”]
)

answer = response[“choices”][0][“text”].strip()
return answer
except Exception as exc:
# print(exc) #如果需要打印出故障原因可以使用本行代码,如果想增强美感,就屏蔽它。
return “broken”

def speak(_speech_synthesizer, _text):
if _text==””:
return

strArr = _text.split(“:”, 1)
print(strArr)
if len(strArr)<2:
return
s=strArr[1]
text = “””
<speak version=”1.0″ xmlns=”http://www.w3.org/2001/10/synthesis” xmlns:mstts=”https://www.w3.org/2001/mstts” xml:lang=”zh-CN”>
<voice name=”zh-CN-XiaoxiaoNeural”>
<mstts:express-as style=”chat” role=”YoungAdultFemale” >
<prosody rate=”+12.00%”>
“”” + s
text += “””
</prosody>
</mstts:express-as>
</voice>
</speak>”””
result = _speech_synthesizer.speak_ssml_async(ssml=text).get()

text = “” # 设置一个字符串变量
turns = [] # 设置一个列表变量,turn指对话时的话轮
while True: # 能够连续提问
question = input()
if len(question.strip()) == 0: # 如果输入为空,提醒输入问题
#print(“please input your question”)
question=from_mic(speech_recognizer)

if question == “quit”: # 如果输入为”quit”,程序终止
print(“\nAI: 再见!”)
speak(speech_synthesizer, “AI: 再见!”)
break
else:
prompt = text + “\nHuman: ” + question
result = chat(prompt)

while result == “broken”: # 问不出结果会自动反复提交上一个问题,直到有结果为止。
print(“please wait…”)
result = chat(prompt) # 重复提交问题
else:
turns += [question] + [result] # 只有这样迭代才能连续提问理解上下文
print(result)
print(“===================\n\n\n”)
speak(speech_synthesizer, result)
# speakResult = speech_synthesizer.speak_text_async(strArr[1]).get()
if len(turns) <= 10: # 为了防止超过字数限制程序会爆掉,所以提交的话轮语境为10次。
text = ” “.join(turns)
else:
text = ” “.join(turns[-10:])
这段代码的部分参考了该网页的内容,感谢

https://cloud.tencent.com/developer/article/2179399?areaSource=&traceId=

os.environ.get(‘SPEECH_KEY’)    写到系统变量里的key

os.environ.get(‘SPEECH_REGION’)    直接把文本写代码里也可以的,不过安全系数不够高,也不方便多个代码文件的使用.

c#部分只是获取系统主音量的大小让嘴巴动而已,非常low,现在很多人在做audio2face,这个效果会好很多,只是我不是做这一块的,手头上没有现成的,反倒是有个以前做的一个获取系统音量的简单程序,拿来就用了.

using NAudio.CoreAudioApi;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using CpLib;
using Newtonsoft.Json;

namespace audioPoint
{
public partial class AudioPoint : Form
{
static public Net.UDP udp;
static public string ipPort = “127.0.0.1:4600”;
public AudioPoint()
{
InitializeComponent();

init();
}
private void init()
{
MMDeviceEnumerator enumerator = new MMDeviceEnumerator();
var devices = enumerator.EnumerateAudioEndPoints(DataFlow.All, DeviceState.Active);
audioDevicecomboBox1.Items.AddRange(devices.ToArray());
audioDevicecomboBox1.SelectedItem = devices.ToArray()[0];
udp = new Net.UDP(“audioPoint udp”,0);
Net.SendWorker.Start();

}
private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e)
{
if (udp != null)
{
udp.Update();
}
if (audioDevicecomboBox1.SelectedItem != null)
{
var device = (MMDevice)audioDevicecomboBox1.SelectedItem;
progressBar1.Value = (int)(Math.Round(device.AudioMeterInformation.MasterPeakValue * 100 + 0.5));
//使用udp发送这个音量浮点值到UE
//CpLib是我以前为了提升开发效率做的一个小功能库,使用udp代码发送数据的 代码实现一下发送功能就可以了.
udp.SendToIpPort(ipPort, device.AudioMeterInformation.MasterPeakValue.ToString());
}
}

private void AudioPoint_FormClosing(object sender, FormClosingEventArgs e)
{
if (udp != null)
{
udp.Close();
}
Net.SendWorker.Close();
}

private void ipPortTextBox1_KeyDown(object sender, KeyEventArgs e)
{
if (e.KeyCode != Keys.Enter) return;
ipPort = ipPortTextBox1.Text;
}
}
}
UE5部分,因为我是在以前有一点点功能的基础上改了一下用的,所以有点不相关的代码.其实呢,这里建议你们找一下UE5有个udp插件,直接提供udp的蓝图使用方式,会更简单,没必要去折腾这个代码,就是监听一个udp端口拿到数据.

AIVision.h

// Fill out your copyright notice in the Description page of Project Settings.

#pragma once

#include “CoreMinimal.h”
#include “Common/UdpSocketBuilder.h”
#include “Common/UdpSocketReceiver.h”
#include “Kismet/BlueprintFunctionLibrary.h”
#include “AIVision.generated.h”

class CppUdp
{
public:
CppUdp(int _port=0,FString name=”CppUdp”);
~CppUdp();
int port=0;
TSharedPtr<FInternetAddr> RemoteAddr;
FIPv4Endpoint remotePoint=FIPv4Endpoint();
void send(FString str);
void update();
void close();
FSocket *udpSocket=nullptr;
private:
FUdpSocketReceiver* udpReceiver=nullptr;

FCriticalSection m_mutex;
void OnUdpReceiver(const FArrayReaderPtr& readerPtr, const FIPv4Endpoint& endPoint);

};

/**
*
*/
UCLASS()
class CPPAUDIO2FACE_API UAIVision : public UBlueprintFunctionLibrary
{
GENERATED_BODY()
public:

UFUNCTION(BlueprintCallable,Category=CppAi)
static void start();
UFUNCTION(BlueprintCallable,Category=CppAi)
static void close();
UFUNCTION(BlueprintCallable,Category=CppAi)
static void getFacePos(TArray<float>& data);
UFUNCTION(BlueprintCallable,Category=CppAi)
static float getAudioVal();//蓝图中获取udp传递过来的系统音量值 0.0-1.0

static void readStr(const FString str);
private:
static CppUdp* cppUdp;
static TArray<float> raw;
static FCriticalSection m_mutex;
static float audioVal;
};
AIVision.cpp

// Fill out your copyright notice in the Description page of Project Settings.

#include “AIVision.h”

CppUdp* UAIVision::cppUdp = nullptr;
TArray<float> UAIVision::raw = TArray<float>();
FCriticalSection UAIVision::m_mutex;
float UAIVision::audioVal = 0;

CppUdp::CppUdp(int _port, FString name)
{
port = _port;
port = 4600;
FUdpSocketBuilder* builder = new FUdpSocketBuilder(TEXT(“CppUdp”));
//开启广播功能
builder->WithBroadcast();
FIPv4Address addrIp;
FIPv4Endpoint bindEndpoint;

//把字符串地址转换成对象
bool b = FIPv4Address::Parse(TEXT(“127.0.0.1”), addrIp);
bindEndpoint.Address = addrIp;
bindEndpoint.Port = 4600;

//bind 一个端口,这样才能接受消息
builder->BoundToEndpoint(bindEndpoint);
udpSocket = builder->Build();
if (udpSocket == nullptr)
{
//Log::w(“CppUdp bind fail ,port= “+0);
return;
}
FTimespan waitTime(1 / 120);
if (udpSocket)
{
udpReceiver = new FUdpSocketReceiver(udpSocket, waitTime, TEXT(“AOctLiveClient”));
//绑定接收消息的回调函数
udpReceiver->OnDataReceived().BindRaw(this, &CppUdp::OnUdpReceiver);
udpReceiver->Start();
}

FIPv4Address centerAddrIp;
b = FIPv4Address::Parse(TEXT(“127.0.0.1”), centerAddrIp);
RemoteAddr = ISocketSubsystem::Get(PLATFORM_SOCKETSUBSYSTEM)->CreateInternetAddr();
RemoteAddr->SetIp(centerAddrIp.Value);
RemoteAddr->SetPort(4700);
}

CppUdp::~CppUdp()
{
}

void CppUdp::send(FString str)
{
if (udpSocket == nullptr)return;
}

void CppUdp::update()
{
}

void CppUdp::close()
{
m_mutex.Lock();
if (udpReceiver != nullptr)
{
udpReceiver->Stop();
//udpReceiver->Exit();
udpReceiver = nullptr;
}
if (udpSocket != nullptr)
{
udpSocket->Close();
udpSocket = nullptr;
}
m_mutex.Unlock();
}

void CppUdp::OnUdpReceiver(const FArrayReaderPtr& readerPtr, const FIPv4Endpoint& endPoint)
{
int size = readerPtr->Num() + 1;
uint8* data2 = new uint8[size];
FMemory::Memzero(data2, size);
FMemory::Memcpy(data2, readerPtr->GetData(), readerPtr->Num());
const FString str = UTF8_TO_TCHAR(reinterpret_cast<const char*>(data2));
UAIVision::readStr(str);
delete[] data2;
remotePoint = endPoint;
}

void UAIVision::start()
{
cppUdp = new CppUdp(4600);
}

void UAIVision::close()
{
if (cppUdp != nullptr)
{
cppUdp->close();
delete cppUdp;
}
}

void UAIVision::getFacePos(TArray<float>& data)
{
m_mutex.Lock();
data.Empty();
for (auto f : raw)
{
data.Add(f);
}
m_mutex.Unlock();
}

float UAIVision::getAudioVal()
{
float v = 0;
m_mutex.Lock();
v = audioVal;
m_mutex.Unlock();
return v;
}

void UAIVision::readStr(const FString str)
{
m_mutex.Lock();
audioVal = FCString::Atof(*str);
m_mutex.Unlock();
}
动画蓝图中获取音量值

modify curve节点使用音量值修改jawOpen的值,这是张嘴幅度,效果low到爆,哈哈哈哈

总结:说实话,效果好主要是使用了UE5的metahuman资产和都市人群的表情动作,让人物很生动,其他的就是调接口转来转去,没啥含金量,放出来给大家参考吧,python部分是可以单独运行的,语音对话功能,c#和UE5只是利用系统的声音做了个假假的表演而已,非常非常临时敷衍的拼凑

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