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工业应用|AI语音技术应用场景及模型库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础...实际上,语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。...除上述应用方向,语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别模型呢? 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用模型,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(十二)—AIML在模型参数化中的应用

背景动机 AI,机器学习/深度学习技术(包括深层神经网络,DNN)在许多领域和应用中取得了很大的进展,包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。...然而,直到最近,在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是,AI在这些领域的应用在不断增加,而且取得了令人鼓舞的结果,其中包括预测技能。...这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战,AI已经成为潜在的解决技术。 主要内容 通过粗粒度实现基于机器学习的湿度物理参数化。 利用在线序列极限学习机进行预测。...利用机器学习技术在能量级外地球系统模型中表示气溶胶与云的相互作用。 在最新的GCM中用神经网络对辐射传输参数进行模拟。...资源获取 第十二期的视频资料及PPT获取,好奇心Log公众号后台回复NOAA12 Python地图可视化三大秘密武器 ECMWF-ESA:面向地球系统观测和预测的机器学习 为什么学海洋/气象/环境的要往机器学习

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可省近90%服务器,反欺诈效率却大增,PayPal打破「AI内存墙」的方案为何如此划算

机器之心原创 作者:张倩 内存不够只能割肉 DRAM?英特尔:很多时候大可不必。 人们常说,新一代的人工智能浪潮是由数据、算法和算力来驱动的。...但实际上,还有很多工业应用场景的机器学习或深度学习模型可以使用 CPU 与内存来做推理,例如推荐系统、点击预估等。...工业界的推理拦路虎:内存墙 在工业场景下,海量数据、高维模型确实能带来更好的效果,但这些数据的高维、稀疏特征又为计算和存储带来了很大的挑战。...那么,除了添购 DRAM 这个不太划算的选择外,提供在线推理服务或使用这类应用的企业要打破内存墙,还有其他选择吗?...PayPal 的实践,证明持久内存很划算!  光练不说傻把式,光说不练假把式,傲腾™ 持久内存能不能帮助用户打破 AI 内存墙,我们还是要眼见为实。 以全球知名的在线支付服务商 PayPal 为例。

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模型时代,普通人的科研何去何从:读《一本书读懂AIGC》有感

最近,电子工业出版社送了我一本书:「《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹:现在连写书都这么卷了!...你想申请国家项目来显卡:申请过项目的都懂,哪里会允许你用几百万来显卡?...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞,却发现:好的东西都是不开源的;你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你,如果是个「...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来? 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗? 如何公平地评测不同大模型的能力? 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测?...限时五折) AIGC是2023年的热点话题,现在已经有很多成熟的应用,ChatGPT是其中比较典型的应用,由此引发了人们对失业问题的担心 本书介绍了AIGC的发展和应用,并且使用了大量的案例,对AIGC

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实验室一块GPU都没有怎么做深度学习?

很难想象,当初如果自己没有自费 GPU,现在我会在哪里,在做什么。...AI计算的话:一台卡2080ti主力计算工作站,4台2080或者2070S的GPU,研究生人均一台,本科一个团队一台。平常跑不满,如果有外面合作的学生也会借给他们用,如果有交集,可以科研论文合作。...我们主要做医学人工智能,通用AI在技术上一样的,不限制课题。...这是其实是最划算的方式,在网上无论是免费还是付费的资源,终究不是长远之计,而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧,深度学习不用大量的卡"喂",很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡,加了台 2080ti 的机器,终于可以跑 COCO 了,虽然训练时间还是略长,不过已经在接受范围内了。

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618剁完手后悔,AI能治?

要问现在最新潮的AI玩法?那一定是Agent智能体了。 自OpenAI的GPTs带头之后,各大AI应用纷纷推出一键@不同智能体协作,以及配套的创建智能体功能。...也就是用户已经看中一样商品,要寻找最划算的购买渠道。 其实在AI出现之前,传统比价工具就已经能满足一部分此类需求了。...从这一点也可以看出,AI发展不仅靠算法技术上拓展能力边界,在应用场景上的探索也能催生出新的方向。 在大模型生态里,垂直行业如何找准自己的位置 不得不说,什么值得与大模型公司的合作是一种双赢。...甚至王云峰都说了,考虑到现实国内大模型发展情况,他们的AI战略里,都加入了For AI的产品应用,因为,他们发现在目前的环境下这是真实的需求。...那么,为大模型提供服务,不论是提供API接口或者联合开发应用,都是生态中不可或缺的职能。目前各大模型厂商的积极合作意愿,也印证了这个判断。

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今天11,和心爱的她一起去「云露营」

---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】这个天猫11,酷炫的AI技术,为你我打造了一场如梦似幻的沉浸式购物之旅。 今年11,你什么了?...「撑起」天猫11的硬核技术 说来,天猫怎么就忽然做起沉浸式购物了? 其实在过去的13个11里,天猫的底层技术基础设施得到了深厚的积累。而现在随着AI技术的革新,产品形态的创新,也变得千变万化。...天猫依托底层3D引擎(AceNNR)、AI引擎(MNN)、AR引擎、多媒体等技术,让我们能通过AR应用、3D展示等各种方法,看到各种产品的形态。...为此,阿里想到了学术界研究已久的神经渲染算法(NeRF),并在之后首次实现了在工业界的规模化落地。...2021年,完成了包括电商主营业务在内的数千万核心算力、30余万应用的全面上云。 在经历过去三年的坚实「三步走」之后,今年11成为阿里全面serverless、深度用云的元年。

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政务大数据的上下文范围

自20世纪80年代中期至今(近30年以来),电子政务的发展可以粗放式地分为以下三个主要的阶段: 第一阶段:政务信息化阶段,以办公自动化、专项业务应用门户(互联网门户、政务网统一信息/应用平台)作为建设内容的重点...政务的“十二金”曾经是电子政务的重要建设内容,也曾是国家电子政务应用的顶层规划,但目前几乎不怎么提了。本着捋清发展轨迹的精神,在这里还是简单回顾一下。...政务作业一体化、模型驱动的治理监管和智慧决策是其新的发展重点,政务数据化是其主要特征,未来必然实现数据的自治。...可以预见,未来政务的发展方向也是会以“政务AI+”为主要方向的。与此同时,政务大数据将成为“政务AI+”的重要基石。 综合上述的电子政务发展轨迹,每个阶段都对政务大数据的蓬勃发展起到了重要的推进作用。...决策分析数据:指基于政府监管职能的决策分析规则库、决策模型、决策引擎数据,用于支撑政务大数据的决策分析能力和自学习、自优化、自提升。

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MSRA王晋东:大模型时代,普通人的科研何去何从

王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近,电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》,不禁感叹:现在连写书都这么卷了!...你打不过、想加入,但是发现你没钱显卡:是的,一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右,而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起?...你想申请国家项目来显卡:申请过项目的都懂,哪里会允许你用几百万来显卡?...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞,却发现:好的东西都是不开源的;你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你,如果是个工业界的研究员...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来? 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗? 如何公平地评测不同大模型的能力? 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测?

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【技术种草】工作了17年,2021年11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次!

1、可以放自己的资料,走到哪里都不怕丢文件,一键上传,多爽,速度还快; 2、可以部署一个自己唯一的博客网站; (1)有自己的独立域名; (2)想发什么就发什么,无拘无束(当然了,一定要合法哦); (3)...如果你想了,那么请继续往下看,经过我对比的三大云服务厂商的11优惠政策,带你拿下最爽的服务器!!!!! 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢?...年划算: [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数: 华为云不知道为啥,这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝,粉丝都是个人用户,再加上学生众多,所以我比较推荐腾讯云,总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢: 如果你购买了3年,那每年就相等于66元了,你看我买了3年,才198元,买一年,真不如3年划算

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

我们当时做这个项目,应用11实时预测的用户产品推荐上,后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点,如果我们做参数服务器,同样的技术,就是死路一条。...“又比如深度学习技术的应用。它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在哪里?这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体,就做客服。...“在蚂蚁金服,一个标准化的机器人应用就是客服。客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目,它一开始是典型的人力服务工作,在成都客服中心有几千人,每年11接电话非常繁忙。...数据和模型的压缩 “从工业界来讲,更实用的是数据和模型的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能用于量化交易,尤其是高频。我说高频的话,如果深度学习有好几层的模型,比如做图像有 100 多层。...工业很多应用非常在乎实时性,不能有大量 delay。怎么能做得快呢?这就需要模型的压缩,要用 hashing 等技术,这也是非常好的方向。”

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机器人提示词工程师 Robotics Prompt Engineer

机器打工人-AI生成 AGI即Artificial general intelligence的简写,计算机科学与技术专业用语,专指通用人工智能。...AIGC,全称“AI generated content”,又称生成式AI,意为人工智能生成内容。 被认为是继专业生产内容(PGC)、用户生产内容(UGC)之后的新型内容创作方式。...模型训练。 文本生成。 总的来说,AIGC的应用场景非常广泛,未来也会有更多的技术和应用场景出现。 ---- 随之而来的就是机器人提示词工程师的需求量会持续增加!...---- 按应用场景划分(智能时代使用人工智能和机器人将会迎来第四产业!)...----  工业机器人提示词工程师需要具备以下基础要求和具体任务: 基础要求: 熟练掌握 Python、C++ 等至少一种编程语言。

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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。小程序「什么值得」帮你从众多选择中过滤,做出有价值的消费。前看一看,无论在哪里下单,都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...「什么值得」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说,这款小程序在前的确是个实用的工具。 放宽心,不纠结 有这样一句话是:成大事者不纠结。...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。

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为第12版 Wolfram 语言建立均匀多面体

使用FaceForm,我们可以看到这个模型有翻转面: ? 这个问题可以按照小菱方八面体的类似方法解决。但是,很难能看出哪里的面需要被分割。...很难分割的多面体范例包括扭棱十二十二面体(snub dodecadodecahedron)、大后扭棱二十合三十二面体(great retrosnubicosidodecahedron)和大斜方三十二面体...从可视化和计算两个方面考虑,很难找到哪里的面需要被分割才能生成有精确坐标和正确面朝向的原模型副本。...最后一步就是应用那些方形面,最终生成了小菱方八面体。 ? 使用这个用切割新生成的小菱方八面体,我还可以三维打印这个模型,以和纸面模型做一个对比。 ?...在这个过程中我还在发现新的思维方式,虽然还是有很多挑战需要解决——即使是要生成这些多面体的纸面模型也很难,而且在哪里做切割也不是很明确。

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广域铭岛助力领克汽车成都工厂入选2022数字领航企业

广域铭岛基于Geega(际嘉)工业互联网平台(以下简称Geega平台),为领克汽车成都工厂量身打造的“基于工业互联网平台的汽车数字领航企业试点示范”项目成功入围。...在领克成都工厂,广域铭岛基于Geega(际嘉)工业互联网平台,围绕汽车主机厂工业场景和数字化升级需求,建立“1 个工业互联网数字化底座+9 大工业领域知识沉淀+13 个平台应用赋能软件”数字化赋能体系,...在质量管理方面,广域铭岛基于Geega(际嘉)工业互联网平台,融合OT和IT经验,沉淀机理模型,结合优化算法,为成都工厂打造了工艺质量提升解决方案,并配套尺寸智能管理APP、焊点质量管理APP、拧紧工艺质量管理...除了领克汽车成都工厂,这些解决方案和工业软件也在全国数十个汽车生产基地得到充分应用,全方位助推汽车制造数字化转型,并辐射上下游行业,实现跨行业跨领域赋能。...眼下,工业互联网产业蓬勃兴起,广域铭岛将继续依托国家级“跨”平台技术实力和行业优势,构建“平台+解决方案+工业软件”的企业数字化转型一体化赋能体系,提供以自主知识产权工业软件为核心的全链数字化服务,不断探索形成可复制

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格力手机“跳票”认怂?当真你就输了

昨天无孔不入的媒体都在报道一件事,上午10点格力手机在“聚划算”开抢,但半个小时后再看,手机从聚划算上“消失”了。 上周五,格力手机上线聚划算预热。昨天开抢后,限量1000台,售价1599元。...半个多小时之后,格力手机从聚划算上消失,包括购买链接,预热链接,就好像这款手机从未上线过。...但是仔细分析后,格力的这次较劲并没有名利失,至少赚足了眼球,大家都知道格力在做手机了。 要了解事情的来龙去脉,还要从2013年的“10亿赌约”说起。...2月,省十二届人大三次会议开幕,谈到2013年底与小米科技公司董事长雷军的“10亿赌约”,董明珠认为随着小米涉足房地产业,“10亿赌约”已经取消。...董明珠一开始就说了,“除了手机,格力手机还是一个大号的遥控器”,至于这块超过1500元度遥控器谁会,愿者上钩。

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书单 | 12购书清单TOP10

点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 今天是12,错过11的小伙伴们可不要连12也错过了哦~~ 如果你不知道哪些书,可以看看大家都在哪些。...石勇院士倾情推荐 涉及油气、多元化集团、装备制造、核电、汽车、金融、政务、互联网等行业案例 本书既具有国际性理论高度,也具备面向中国企业的实操性 参与本书编著的作者均为国内专家,所有案例均为企业的真实实践 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚...07 ▊《AI安全:技术与实战》 腾讯安全朱雀实验室 著 国内首部揭秘AI安全前沿技术力作 涵盖对抗样本攻击、数据投毒攻击、模型后门攻击、预训练模型安全、AI数据隐私窃取等 附赠全书代码,作者在线答疑等...全彩极致印刷 本书首先介绍AIAI安全的发展起源、世界主要经济体的AI发展战略规划,给出AI安全技术发展脉络和框架,并从AI安全实战出发,重点围绕对抗样本、数据投毒、模型后门等攻击技术进行案例剖析和技术讲解...;然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析,并佐以实战案例和数据;最后对AI安全的未来发展进行展望,探讨AI安全的风险、机遇、发展理念和产业构想。

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年轻人的第一台服务器:最低不到五千,捡垃圾搭建自己的科学计算平台

,¥99 * 2 = ¥198 电源:先马逾辉额定 600W 24+8+8 CPU 电源,¥179 机箱:先马坦克3机箱 + 6 个风扇,¥219(或者 ¥200-300 的 4U 工业机箱) 硬盘...,¥99 * 2 = ¥198 电源:先马逾辉额定 600W 24+8+8 CPU 电源,¥179 机箱:先马坦克3机箱 + 6 个风扇,¥219(或者 ¥200-300 的 4U 工业机箱) 硬盘...,¥99 * 2 = ¥198 电源:先马逾辉额定 600W 24+8+8 CPU 电源,¥179 机箱:先马坦克3机箱 + 6 个风扇,¥219(或者 ¥200-300 的 4U 工业机箱) 硬盘...,¥99 * 2 = ¥198 电源:先马逾辉额定 600W 24+8+8 CPU 电源,¥179 机箱:先马坦克3机箱 + 6 个风扇,¥219(或者 ¥200-300 的 4U 工业机箱) 硬盘...,¥99 * 2 = ¥198 电源:先马逾辉额定 600W 24+8+8 CPU 电源,¥179 机箱:先马坦克3机箱 + 6 个风扇,¥219(或者 ¥200-300 的 4U 工业机箱) 硬盘

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引领数据领域AI工程化落地,为什么会是云测数据?

AI工业化大生产”来临, 数据领域的AI工程化与大模型率先汇流 AI工程化其价值和机遇不仅在于AI开发过程,其对大模型的促进作用也不容忽视。...从更宏观的视野看,AI工程化的趋势与当下AI领域的热点大模型一样,都是在推动AI工业化大生产”(高效率的批量化AI落地,而不是作坊式的一个个生产),只不过一个从开发全过程出发,一个从模型本身出发。...大模型时代许多场景只要基于基础大模型进行微调便可以产生优质的场景应用,云测数据总经理贾宇航认为,AI工程化在这个“微调”的阶段将起到重要的作用,帮助更多场景应用高效、高质量交付与持续优化。...现在,随着云测数据推出面向AI工程化的数据解决方案,以及行业内许多典型大模型开始走向应用,至少在数据领域,AI工程化与大模型的汇流已经在开始。...无论如何,数据领域的AI工程化与大模型汇流,共同推动AI应用加速实现更广泛、更优质的场景落地,这其中涌现了新的商业合作机遇,但更重要的是在工程化开发与预训练的优势叠加下,AI将真正走入千行百业,变得更加普惠

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深度学习框架简史:PPT格局初现,中国占有一席

深度学习框架属于AI的底层技术创新,一旦这些技术被套上枷锁,千行百业的智能化转型将被制约,甚至会影响国内第四次工业革命的进程。...我们不妨从盘点和回顾的视角,梳理下深度学习框架的周期演变,在从学术圈走向工业界再到产业化的历程中,找寻属于中国企业的机会和挑战到底在哪里。...其中被频频强调的EasyDL,是百度基于飞桨深度学习框架构建的零门槛AI开发平台,开发者上传数据并标注后,即可训练相应的模型部署应用。...深度学习框架的应用也在这个时间点进入了产业化阶段,且呈现出了两个典型的特征:一是大型模型训练,GPT-3、BERT等大模型的诞生,需要在数百台甚至数千台设备上进行训练,所瞄准的正是产业化的需求;二是可用性...目前中国已经在AI应用层站稳了脚跟,近几年的专利申请甚至超过了美国,在数据、人才、市场等方面的综合优势正在逐步显现。

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