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福利 | 免费试用磐小妹智能客服系统

二、磐小妹智能客服使用流程 磐小妹智能客服基于深度学习技术,通过对自然语言精准的理解,实现对问题最准确的匹配。磐小妹智能客服是面向企业端的、支持全领域数据导入的聊天机器人系统。 磐小妹智能客服是面向企业版的客服系统,支持为企业提供部署、配置等服务。 四 、不仅仅是智能客服 除智能客服业务外,还有推荐系统、舆情分析系统等自然语言处理相关的业务。 磐小妹推荐系统是在QA问答功能的基础上,利用深度学习算法,实现的智能分析、智能分类的一站式推荐系统解决方案产品。旨在帮助客户挖掘数据的潜在价值,驱动业务决策。 舆情分析系统是指整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术,通过对海量信息自动抓取、分类聚类、主题检测等操作,实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求,形成简报、报告、图表等分析结果,为客户全面掌握群众思想动态 欢迎更多的企业联系我,免费试用

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试用 Azure Sql 数据

我们的12月试用账号的免费服务里有一个Azure Sql服务,最近正好自己做一个小工具需要一个数据库,正好可以把它当测试库顺便体验一把Azure Sql。 SQL 数据库具有 SQL Server 所不能提供的其他一些功能,例如,内置的高可用性、智能和管理。 以上摘自 Azure Sql 文档 以上说的比较官方。 以为我使用的是12月试用账号,有免费额度。选择“标准”实例,DTU选择10,数据储存选择250G。这个配置是免费的。 注意:以上配置在12月试用账号内是免费的,千万不要选错,即使选了更低级的实例也会收费。 配置完之后点击“创建+查看”开始创建资源,等待一会后提示创建成功。 管理数据 连接成功后就可以像普通Sql Server一样进行查询数据等操作了。 新建一张表Table_1: ? 编辑一行数据: ? 查询数据: ?

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    Vertica 导出数据试用

    需求:构建简单的测试用例,完成演示Vertica导出数据的功能。 测试用例:导出test业务用户t_jingyu表中的数据。 一、初始化测试环境 二、导出数据 2.1 vsql命令说明帮助 2.2 导出全表数据 2.3 导出符合指定条件的表数据 三、验证 一、初始化测试环境 业务用户test下创建t_jingyu测试表,并初始化一些数据 参考《[Vertica 业务用户指定资源池加载数据](http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/4916932.html)》构建初始化测试环境。 最终实现将test用户下t_jingyu的数据导出到文件/tmp/t_jingyu_expdata.dat中。 2.3 导出符合指定条件的表数据 可以指定where条件,只导出符合条件的数据,例如: vsql -Utest -wtestpwd -At -F'|' -c "select * from t_jingyu

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    数据处理技术研究 | 冰水数据智能专题 | 1st

    1 数据处理解决什么问题 数据处理数据挖掘的重要一环,要使挖掘方案挖掘出丰富的知识,就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。 实际使用的系统中,存在大量的模糊信息,有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据处理数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据处理模块。 主要包括重复数据处理和缺值数据处理,并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。 正如你所见的,在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 (1)数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理数据集。 这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集: ?

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    人工智能创新应用50强出炉,达观数据领跑文本智能处理领域

    上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。 ? ? 达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现,入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今,一直致力于为企业实现文本自动化处理,是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。 创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累,多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖,拥有30多项国家发明专利,并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资,成文中国文本智能处理领域的领跑者 达观数据:企业的文本智能处理专家 除了领先的技术实力,达观数据更重视让技术完美贴合企业的业务场景。 文档资料是各大企业中常见的信息承载与交流方式,企业如何利用先进的技术快速准确处理文档信息,完善企业文本的自动化处理能力,也是向智能化转型的关键一步。

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    GMIC2018,达观数据文本智能处理技术瞩目全场

    达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会,与全球知名的科学家、企业家、投资人、创业者共同探讨热门技术和应用,分享人工智能中文本智能处理的创新思路和行业应用。 ? 在本次大会上,达观数据相关负责人为大家展示了文档智能审阅系统: 基于达观核心技术团队在自然语言处理领域近10年技术积累,文档智能审阅系统可协助金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府多个行业的文字密集企业完成文档审阅工作 系统目前包含了常用的风险智能审核、关键信息智能抽取、文档内容智能纠错和智能比对等功能。通过智能化的处理方式,极大提升了企业文字自动化处理准确率和效率。 在达观数据为招商银行提供的智能推荐引擎中,通过千人千面的资讯内容和商品信息的精准推荐,极大提升了用户体验,企业的推荐内容点击率大幅提升。 在现场达观数据也特别介绍: ? 达观数据作为全球领先的文本智能处理专家,致力于为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务,也是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。

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    智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善

    数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面: 一、数据应用效率不断提升。 大数据智能监控的六大应用 大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现,无论图像升级还是识别方式升级,其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。 这三大挑战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题,同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能的限制。 在智能监控领域,传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理,这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析,这需要持续的研发革新。 见赛迪网:智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善

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    试用物理方式的MySql数据迁移

    迁移上云,一般涉及到应用系统及数据库系统,其中数据库系统的迁移是最麻烦的。应用系统的迁移一般采用重新部署或磁盘物理迁移方式,但数据库的迁移方式很多,不同的场景有不同的迁移方式。 一般数据库迁移方式有物理、逻辑迁移两种方式,对数据库的迁移讲究中断业务时间最短、数据零丢失。前面,我们讲过到mysqldump进行逻辑迁移,今天我们试一下不同的物理数据迁移方式。 ? 最野蛮的办法,直接copy磁盘的数据库目录 1、在mysql中将需要备份的数据库进行加锁(并实现内存数据落盘),避免备份中出现写操作。 MariaDB [(none)]> flush tables with read lock; 2、进入linux的数据库保存目录,查看数据库文件是否存在 [root@localhost mysql]# | +------+ 1 row in set (0.00 sec) 采用物理备份的方式有优点:数据快,缺点:只支持MyIsam的数据库引擎且必须是数据库的同版本,备份过程中将中断业务

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    智能电网数据存储与处理架构的比较研究(CS SE)

    世界各地的许多政府和组织都同意,解决能源独立,全球变暖或紧急应变能力等国家和国际问题的第一步是重新设计称为智能电网的电网。通常,电网以次优的方式将电力从发电厂广播到大量消费者。 然而,将能源输送网络和数字信息网络融合在一起,再加上引入智能监控系统(智能电表)和可再生能源,将使电力供应商和电力消费者之间建立双向的电力交易关系。 智能电网的建设需要对存储,实时事件处理和可用性提出前所未有的要求的信息网络和系统的设计和部署。 在本文中,探索和比较了一系列用于存储和处理智能电表读数数据的系统架构,旨在为将来的智能系统提供支持的坚实基础。

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    深度学习技术在文本数据智能处理中的实践

    在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上,达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。 深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术,特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法?以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。 人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本,老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。 文本智能处理,亦即自然语言处理,试图让机器来理解人类的语言,而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体,不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象,它的主要应用主要是在智能问答,机器翻译,文本分类 文本数据经过清洗、分词等预处理之后,传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合,而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量,作为深度学习模型的输入

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    智能】自然语言处理概述

    2 什么是自然语言处理? 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。 其中包括数据清洗,停用词处理,分词,词频统计,排序等常用方法。真题算是结构化数据,有一定规则,比较容易处理。 此过程其实就是数据清洗过程)最后把所有单词集中汇总,再去除如:a/an/of/on/frist等停用词(中文文本处理也需要对停用词处理,诸如:的,地,是等)。 事先收集处理数据集(涉及网络爬虫和中文切词,特征选取) 2. 预处理:(去掉停用词,移除频数过小的词汇【根据具体情况】) 3. 特征处理是特征工程的核心部分,特征处理方法包括数据处理,特征选择,降维等。 2 特征提取:特征提取是指将机器学习算法不能识别的原始数据转化为算法可以识别的特征的过程。

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    IHS:数据中心SDN仍处于试用阶段

    根据IHS Markit分析师Cliff Grossner在2016年数据中心SDN战略全球服务提供商调查中的一份研究报告中表示,软件定义网络(SDN)无法跨过试用阶段,只有22%的服务提供商在实时生产环境的数据中心里使用 与此同时,有28%的服务提供商正在进行SDN在数据中心生产环境中的测试,三分之二的公司仍然处于数据中心SDN实验室测试阶段,2015年这个比例约为四分之三。 与2015年受访者相比,2016年参与生产试验和实时数据中心SDN部署的受访者人数低于预期。 当受访者被问及谁是数据中心SDN硬件和软件供应商时,72%的受访者选择了思科,39%的受访者选择了Juniper。 为了完成2016数据中心SDN调查,IHS Markit采访了在2018年完成部署火计划部署SDN的服务提供商。

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    使用 NVIDIA LaunchPad 免费试用版管理边缘端人工智能

    我将在本文中介绍 LaunchPad 上的 Fleet Command 试用版,包括如何申请试用、完成精心安排的测试体验所需的时间,以及后续步骤。 哪些对象应该试用 Fleet Command? NVIDIA LaunchPad提供了透过 NVIDIA Base Command 管理训练环境的其他测试,以及简化企业数据中心开发和部署人工智能事宜的NVIDIAAI Enterprise。 在本试用活动中,您是 Fleet Command 的管理员,将在十字路口部署计算车流量的计算机视觉应用程序。整体试用活动需要大约一小时的时间。 现在,已将应用程序部署在服务器上,您可以在试用版的应用程序中,查看运行样本影片数据的应用程序。 图 8:计算车流量的计算机视觉应用程序已置入生产环境中 现在就完成了! 若想要了解 Fleet Command 是否是适用于管理边缘端人工智能基础设施的工具,请报名使用 NVIDIALaunchPad 试用版。

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    智能云组网平台EasyNTS中发送HttpPost请求如何处理数据

    目前,越来越多的企业对智能化办公需求强烈,越来越需要移动办公和资源共享。但要实现这些,需要较高的网络部署成本且运行维护复杂,普通企业和个人难以承担。 智能云组网的出现,将这一问题简单化。 使用我们智能云组网的硬件终端根据需求直接配置在终端网络现场;在云端部署云组网平台EasyNTS,集中管理所有接入的云终端设备,实现接入与管控、动态组网、远程运维、文件传输、远程指令调用等功能,从终端到云端 在发送http的post请求的时候,如何携带请求数据处理返回数据?下面这段代码就给出了解决方案: ? 视频云组网平台界面: ?

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    数据数据处理

    小编邀请您,先思考: 1 数据处理包括哪些内容? 2 如何有效完成数据处理数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。 因此,我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大 数据处理的主要任务 1)数据清理 填写空缺的值,平滑噪声数据,识别、删除孤立点,解决不一致性 2)数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3)数据变换 规范化和聚集 4)数据归约 得到数据集的压缩表示 小结 本文我们简单介绍了数据挖掘中数据处理的相关内容,只能说是浅尝辄止吧,期待更深入的研究。

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