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    沙龙报名 | 云海机器学习Meetup,5月6日上海

    携程作为中国领先的综合性旅行服务公司,每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台,旨在发掘和培养优秀的大数据人才,以“众创、众智、众包”的新模式,共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛,通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙,云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者,切磋技艺、合作交流、并成为好友,在沙龙讨论

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    「镁客·请讲」傲意科技倪华良:肌电识别是下一代的人机交互方式

    对于傲意科技来说,他们最终的目标是让用户体验时拥有更多的自由度,推动肌电识别成为人机交互的未来。 你能想象每天自己的身体内会产生很多电流,而这些电流信号可以被外界加以利用,成为一种另类的“黑科技”吗? 就像生物链中的良性循环一样,我们在自己的“生态系统”中自产自销,在这个过程中,诞生了一种特殊的人机交互新方式——肌肉电识别。 离开高通,自己大干一场 在诸多的采访中,镁客君慢慢发现从技术角度切入创业的人中,百分之百都有国外留学或者工作的经验。 今天我们采访的傲意科技的CEO倪华良自然也逃不开这个传统,毕业于复

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    人机对话这件事为什么难?| 清华x-lab人工智能研习社

    大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件,距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲,三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上,李彦宏的观点与马不谋而合:“我们现在看到很多智能音箱,虽然不需要按住,但是需要一个唤醒词,一般是四个字,这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手,也不需要每句话都叫你的名字,更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示,目前市面上人机交互的智能

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    飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训 | 镁客请讲

    除了智能客服和语音助理,李成华认为语义理解技术的下一个爆发点或许就是消费级电子产品。 因为语音识别、图像识别等人工智能技术的发展,以往只能在科幻电影中见到的“机器人”越来越多的走进人们的家庭生活和工作场所中。 谈及机器人,人机交互永远是第一个被关注的话题,当前最为常见的就是语音交互了,其中的语义理解更为受到人们的关注。此前,在由中国服务机器人应用及推广联盟主办的2017国际服务机器人产业高峰论坛上,我们对飔拓(武汉泰迪智慧科技有限公司)董事长李成华进行了采访,作为在语义理解领域深耕多年的行业人士,他从多个角

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    国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉,两项任务冠军团队都分享了哪些技术细节?|SMP 2017

    AI科技评论按:近年来,人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上,人机对话是人机交互最自然的方式之一,其发展影响及推动着语音识别与合成、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等研究的进展;产业上,众多产业界巨头相继推出了人机对话技术相关产品,如小冰、siri、度秘等,并将人机对话技术作为其公司的重点研发方向。 基于人机对话技术在学、产两界中的重要地位,在第六届全国社会媒体处理大会(SMP 2017)上,由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办,哈尔滨工业大学和科大讯飞股份有限公司承办举行了国内首次

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    智能家居虽然前景看好,但如何甩掉人为干预才是其落地关键

    虽然实现了概念的落地,但智能家居似乎还不够“智能”。 早前,在一些影视剧以及现实的家庭场景中,我们有时会在其中的玄关处或其他地方的墙面上看见一个类似于iPad的屏幕,上面或是相关数据、图谱,或是一些按键。通过它,用户可以对家里的情况一目了然,也可以对部分家电设进行控制,这就是早期的“智能家居”场景。 据前瞻产业研究院此前发布的《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》数据显示,2016年,我国智能家居市场规模达605.7亿元,同比增长率50.15%。预计未来几年内智能家居将迎来爆发,到2018年,智

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    智能语音扩展数字化服务

    广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。

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