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机器人实战案例剖(3)

一、前言 本文是《机器人实战案例剖》系列的第3篇:机器人典型案例,旨在系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程,布在CSDN学院。 二、正文 2.1 国内外主要音箱产品 ? 2.2 音箱典型案例:小米小爱1-设备控制 ? 2.3 音箱典型案例:小米小爱2-服务 ? 三、未完待续

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机器人实战案例剖(2)

一、前言 本文是《机器人实战案例剖》系列的第2篇:机器人类标准,旨在系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程,布在网易云课堂。 二、正文 2.1 类标准 ? 2.2 闲聊型问答机器人 ? ? 2.3 问答型机器人 ? ? 2.4 任务型机器人 ? ? 三、未完待续 下期预告《机器人典型案例》,未完待续

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    阿里算法专家:一个面向平台

    内容来源:2018 年 08 月 05 日,阿里巴巴算法专家唐呈光在“人工技术沙龙(杭州站)”进行《小蜜平台》演讲享。 阅读字数:2759 | 7钟阅读 摘要 本次演讲围绕小蜜平台,讲述其诞生背景、产品定位以及具体的内部实践。 获取嘉宾演讲视频及PPT,扫一扫下方二维码即可。 ? 产品定位 小蜜平台主要面向,用以解决任务类、助理类的多轮问题。 作为一款技术赋型的产品,我们期望它箱即用,同时够根据自身业务场景灵活定制,最后做到越用越好。 灵活定制之抽象 灵活定制的目标是将抽象成简洁的子元素,让基于此构建自己的业务。我们现在可以将多人成多轮单元,每一轮称作一个turn,它负责接收用户的输入,并作出回复。 一般在使用这类产品的时候,首先会输入一些用户query,但是这些query毕竟有限泛用性不强。

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    数据与数据挖掘 - 03

    二 自然语言处理 如果一台计算机够欺骗人类,让人相信它是人类,那么该计算机就应当被认为是的。(阿兰.图灵) 机器像我们人类一样理解文本吗?这是大家人工最初的幻想。 三 聊天机器人的展 聊天机器人是我们日常生活中非常常见的一个人工的应用,从这一章始,我们将通过技术的学习,一步一步出一款自己的聊天机器人。 文章描述了这个叫作Eliza的程序如何使人与计算机在一定程度上进行自然语言成为可。Eliza通过关键词匹配规则输入进行解,而后根据解规则所应的重组规则来生成回复。 词就是把词,在英文中,I love you,这三个词组成的一句原本就是用空格的,而中文里面的一句,比如“我爱北京天安门”,应该怎么样用空格呢? 精准模式:将句子精确的切,适合文本。通过参数cut_all确定词模型,如果为False,则为精准模式。如果不写参数,默认就是精准模式。

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    机器人实战(1)- 体系结构和

    尤其是Google Assistant 语音助手近期的卓越表现,如何机器人系统,成为一个新的热点。本文是系列文章的第一部,旨在较少系统的进行一个全面和具体的介绍。 相关内容已同步录制成视频课程,布网易云课堂,CSDN学院,《机器人实战案例剖》。 二、正文 2.1 问答机器人的体系结构 ? 机器人的体系结构可以为四大部,如上图所示:语音(语音识别+语音合成)、自然语言处理(语义理解+语言生成)、状态管理、问答语料库。 2.2 机器人的类体系 ? 学习机器人,首先必须机器人有一个全面的认知,只有知识面打了,才可以避免一叶障目不见泰山,从而可以基于自己的业务场景进行技术选型和机器人的。 基于机器人的交互特点、功特点和关键技术,我们把机器人划为上图中的几个类别,这里面需要注意一个问题,就是类标准,再不同的类标准下,会有不同的类结果,同一个标准下,各类别之间必须不可有交集

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    数学,人工意味着什么

    假设检验、回归、相关、方差、聚类等,以及贝叶斯统计方法。 理论和实践的结合 数学学习起来比较枯燥乏味,易退难进,因此在掌握数学知识的同时,可以展一些实践活动。 (2) 通过理论知识学习中引入计算机编程实践,让初学更深入掌握数学定理的含义,提升数学兴趣,利用人工中的经典算法解决现实世界的问题,激人们人工的兴趣和自信,避免数学学习中的枯燥乏味,从而更快提升自我 别为Python提供了快速数组处理、数值运算及绘图功,Python语言及其众多的扩展库所构成的环境十适合工程技术人员、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至科学计算应用程序。 人工时代,程序在运行各类算法时,常用的处理方法是调参或调包,但是当现该算法效果不好时,如果不理解算法背后的数学模型,就很难该算法进行优化,要理解算法的内在逻辑,没有数学基础是不行的。 当今时代机遇与挑战并存,人工技术目前有着较好的就业环境,各行各业都人工有着巨大的人才需求和较高的要求,相其他行业,人工也拥有较高的薪资收入,一旦掌握算法原理就会在技术上得到质的提升

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    平台首次通说明

    结合前一篇文章说到的30一个AI小程序,第一版的时候只添加了3个视觉类的接口,第二版加上了平台。由于平台有些特殊的通操作,所以单独写一篇文章进行介绍。 首次通,请先进入到平台的控制台,https://console.cloud.tencent.com/tbp? QQ浏览器截图20200108103530.png 第三步:启闲聊。如果不启闲聊,在没有配置情况下,机器人跟他说什么都会说不知道。 QQ浏览器截图20200108103601.png 第四步:点击布管理,再点击右边的“布上线”。说明,每次更新都必须点击“布上线”。 QQ浏览器截图20200108105233.png 机器人的关键场景是帮助大家更容易配置自动回复信息,在客服场景是必备的工具,未来加上语义理解将会产生更广泛的应用。

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    IDC式人工白皮书

    与此同时,以百度DuerOS为代表的式AI平台正在赋面向不同场景应用。 ?    在细领域内,式人工已在家居、随身设备和车载三大领域落地。其中,式人工家居的带动下,有望生革命性的变化。 据IDC的调研现,提及硬件集成环节、获取云端AI力比较困难等是使用式人工平台的关键痛点,而百度则为合作伙伴提供了全面的解决方案。 放平台为提供了全套语音技工具和方案,利用可视化界面即可高效完成部署,将技布在搭载DuerOS的硬件中。 不过IDC同时也指出,在使用式人工平台时尚面临着硬件集成、获取云端AI力困难等痛点。

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    提问征集:VLC首席Jean-Baptiste Kempf

    点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解音视频技术大会更多信息 人物 LiveVideoStack“人物”栏目下一位采访象已经确定,他就是 VideoLAN非盈利组织的主席、源VLC媒体播放器的首席Jean-Baptiste Kempf(JBK)。 2019年 VideoLAN大会合影,人们头上戴的是VLC的标志Logo交通锥 (图片来自https://www.videolan.org/) 2001年2月1日,VLC首次推出,迄今为止已经21 我们在前段时间还享了他FFmpeg 5.0重大更新的介绍:FFmpeg 5.0 正式布。 我们非常感谢他接受此次LiveVideoStack“人物”栏目的采访。 与往期的人物一样,这一次我们也向读征集问题。请把你最想问的问题,评论在下方,我们会从中精选若干,然后送给远在法国的JBK来回答。

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    RPA教程丨RPA+NLP邮件

    RPA+NLP邮件项目背景 随着公司规模的不断扩大,公司商务邮箱里面的邮件也越来越多,而业务人员在繁忙的工作期,必须加班加点投入其中,由此,邮件进行自动处理,变成了一种迫切需求。 RPA+NLP邮件项目流程图 此RPA+NLP整合方案中,除了RPA之外,最大的特色就是融入了来也科技NLP的部这种以前人为决策去判断的东西,进行了自然语言处理。 自然语言处理中最主要的部,就是邮件正文的内容进行,来判断这封邮件是商机邮件还是非商机邮件。 因为邮件内容根本没法去用正则进行界定,所以来也科技AI的NLP团队,通过一定规量的邮件进行建模以后,可以商务邮件里面的内容进行自然语言理解,来达到商机邮件判断的决策,从而为整个流程自动化的方案添上最重要的一笔 RPA部 通过NLP被判定为商机的邮件,RPA机器人会根据里面的公司名称来获取公司相关信息,然后邮件进行自动回复。

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    如何用【解树】 KPI 做多维度

    很多小伙伴问:Power BI 不是有 AI 功吗?比如解树,可以没现如何 AI 的啊。 Power BI 中集合一些 AI 功,本文来讲其中重要特性:人工解树。 效果展示 先来看看展示效果,如下: 盖图表明: 某 KPI 依次在多个维度逐层进行解。其中重要考虑: 到底按怎样的维度顺序来解? 如何显示某个维度解的绝值和贡献度? 如何解着的维度元素呈现不同颜色? 如何可以别解决以上问题,尤其是问题 1,则可以实现:解。 解决方案 在 Power BI 中使用 AI 解树,可以有两种模式: 静态解 其中, 静态解,意思是按照既定意图依次各个维度进行解。 解,意思是先通过 AI 特性判定解顺序,再进行解。 可以在 解树 中进行探索,如下: 方法如下: 先选择一个度量值。

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    前端硬件之路

    “JavaScript硬件” 我这个JavaScript狂热来说,我的感觉就是像小孩现了一个非常喜欢的新玩具一样的兴奋。 我不是一个偏执的某语言支持,我用过很多语言过各种项目和工具,也不排斥学习和使用最新的语言。 用JavaScript来硬件这回事,以前也想过,因为之前我也稍稍玩了一下VxWorks的嵌入式,使用的是C语言,真的是门槛比较高,很多硬件的概念都赤裸裸的摆在那儿,初学来说,真的是一种难以理解 直到这个硬件时代的来临,终于有人路见不平一声吼,该出手时就出手,憋出了这一个大招。 好了,鬼扯了这么多,这个东西到底是个啥? 随主板赠送的模块 拿到板子后,从Ruff官网下载和安装了它的用SDK,我都基本没怎么看文档,就建立起了第一个简单的工程代码,于熟悉使用nodejs和npm的JavaScript来说,Ruff

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    的 10 个人工源项目

    关于人工的项目,相信大家都看过或用过不少了,但它们的大多数看上去都十“高大上”,让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。 事实上,有很多关于人工的项目还是十实用的,而且用途还十有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功独特的源人工项目。 ? 但同时,于爱好来说,它也是非常有趣的。 ? PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习、类等算法,小项目或小公司做一些简单的数据、预测等等足以够用。 PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。 也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

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    | GoogleX创始人Sebastian Thrun与李谈人工

    机器之心整理 编辑:杜雪 3 月 31 日晚,在线学习平台 Udacity 推出的系列谈节目 Udacity Talk 中国特别版第一期在创新工场举行,访谈象为创新工场创始人李复。 、AI 展给年轻人带来的机遇与挑战等题进行了一番轻松有趣的。 李复:现在搜索引擎没有那么的,你问他一个问题,他给你一千万个答案,也许里面有正确的答案,但是你不一定一下子找到,所以十年后我们会只给你一个正确答案搜索引擎。 李复:语音识别最近已经进展很多了,如果你用最新的科大讯飞或百度的系统准确率还挺高的,可原因是你的口音不准,因为大多数中国人的口音不是那么标准的。 举一个例子,金融,18 个月前我找到一个公司,他们做微型贷款,上传数据后,八秒后用手机就可以收到钱。这件事情美国根本不需要,因为信用卡业很达。

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    android

    Android应用的性问题其实可以划为几个大的模块的,而且都具有相不错的优化调试技巧,下面我们就会依据一个项目常规的大类型来进行一些讲解。 2-3-2 使用GPU过度绘制UI性 我们于UI性的优化还可以通过选项中的GPU过度绘制工具来进行。 在设置->选项->调试GPU过度绘制(不同设备可位置或叫法不同)中打调试后可以看见如下图(settings当前界面过度绘制进行): ? 3 应用Memory内存性优化 说完了应用中的UI性问题后我们就该来关注应用中的另一个重要、严重、非常重要的性问题了,那就是内存性优化。 这里面的原因有很多,不过相信有了这一章下面的内容,作为一个移动的你就有力打理好自己应用的那一亩三地内存了,做到这样就足以了。

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    专栏 | OpenAI Jack Clark:中国是人工领域的领军

    机器之心为此系列华语合作方,为大家带来此的中文译文,读可点击「阅读原文」查阅原英文字幕照收听音频。 今天与我的是 Jack Clark,他是很受欢迎的 Import AI 新闻订阅源的作。今天我们要谈谈他过去一周了解到了什么以及为什么这很重要。 他现在也为 Elon Musk 资助的非营利性人工研究公司 OpenAI 工作,致力于政策和沟通问题。所以你可以把今天的播客看作是当前人工世界的概览,而且是来自一位最敏锐的观察。 我想我只是时间轴有些疑虑。我想见超级爆炸会在人类历史的某个节点生。只是我并不乐观地认为会在这个世纪生。但未来会生…… Jack:嗯,其实并不需要是超级。 另一个让我印象深刻的是其思路。在他们的论文中,他们谈到了卷积神经网络在 GPU 上并行处理特征的方式。但人类视觉数据的处理方式主要是串行处理。

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    如何用AI风控抗AI黑产?| 2019人工大会

    在今天召的2019 AIIA人工大会上,来自国际人工领域学术界、产业界专家及企业界代表一同探讨了AI问题。 腾讯安全天御产品负责人王翔在大会主论坛享了《AI在风险控制中的演化之路》和“如何用AI风控抗AI黑产”的解决方案。 企业始建立画像体系、始基于机器学习制定的规则式+人工模型的风控策略,始通过态势感知推动风控策略升级。但仍然未占据风控的主动,此时面临的业务风险层出不穷,需要处处布控。 2017年之后,企业始大量应用图计算、深度混合神经网络、抗性生成网络、元学习、迁移学习技术等AI力,优化风控效果,应EB级别的数据。 ? 建设等级认证方法体系和安全认证标准规范的同时,构建基于前沿AI算法的模式识别体系,用AI风控抗AI黑产,降低因各类安全问题带来的风险,为产品行业健康展添加一道防护网。 ?

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