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基于i.MX RT的

今天就给大家介绍一下,恩智浦IoT解决团队针对低功耗、低成本的,基于人工智能技术的,在iMX RT上的软硬件设计和实现。 基于该能针对智能家居的各种设备提供以下三种应用场景: 本地离线唤醒及控制。 本地唤醒,基于云端的远程控制。 本地“Alexa”唤醒,基于云端AWS SDK的助手服务。 至于后面的控制,是基于关键字的还是更智能化的自然,则取决于后台的第三AI云服务商,作为终端智能模块,该更多的是处理本地AI的关键词。 结束 总体来说,基于恩智浦MCU的智能,将会带给客户一个高性价比的选择。在目前市场上基本都是基于MPU的智能的背景下,这绝对是一个创新型的整体解决。 我们也正计划同步推出,基于MPU的高性能算力的解决,并且带有视频显示甚至是人脸的一整套整体解决,敬请期待!

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灯塔原创 | 人工智能变革,是噱头还是必然?

目前,各大品牌仍在不断的创新的模式,如刚获得2亿融资的作业盒子主要是为公立学校的老师和学生提供题库和课堂作业管理解决。 学生学习过程中的练习、答疑产生了刚性需求,所以在线产品大多以过程的练习为产品切入点,而人工智能依赖学生练习过程中产生的大量数据,通过图像评测等技术实现了实时搜索解题、个性化学习制定等功能 测评 言学习中,测评学习产品可加强言仿真环境的搭建,模拟真实对话情景,充分利用人工智能技术,为用户缺陷和不足,并且能够提供个性化的测评。 除此之外,大部分学习产品最常见的,就是支持上传题目,如作业帮、爱考拉等APP。 目前人工智能越来越深入到领域当中,除了K12以外,不少公司也在涉足学前领域、留学和高等领域。 人工智能变革是必然,内容、目标、式、思维等的重构也正在进行当中。抓住科技赋予的机遇,用心做好品牌,才能赢得更多的用户和市场。 文章首发:灯塔大数据 文章编辑:秦革

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    NLP和计算机视觉在AI的那些年,数据桎梏一直是难点

    那么,AI技术如何应用在领域,领域的哪些面能够使用人工智能技术? 从“学习”的角度来看,三种学习类,分是人际交往类的学习、知传承学习、文明发展类的学习。 如学应用场景下,用大数据的学情分析,优质学资源的推荐,的按需生成,虚拟化课堂场景试则是推动了知传承类的在线发展;提供虚拟学习环境,对“礼仪行为”进行打分测评则是AI对人际交往类的的推动 对应的常见的自然言处理应用包括:搜索引擎、机器翻译、、问答系统。 更为细致一些,词性标注、句法分析以及多轮对话用在了自动评分,辅导口写作等外和母领域。 而解决这些难点的,深谙AI+的新东在线COO潘欣曾说过:人工智能最核心的不仅是算法,还需要数据,而对整个培训行业来说,最缺的就是数据。 该数据集有五个优势,分是:匹配在线应用场景、年龄段选择、多维度、客观性、科学性。 匹配在线应用场景:经模型验证,该中式英数据集准确率高,可用于法错误、拼写错误,对用词提供修改建议。

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    杨婷:腾讯云在线解决分享

    下面为大家介绍一下TIC互动课堂解决,我们提供的SDK,将视频通信、AI等相关的能力整合到解决中提供SDK,可以用SDK快速搭建自己的业务和平台。我们的解决与传统相比亮点在哪里? 0020.jpg 我们的AI产品矩阵包括人脸类、文字类、图像类、及理解类。 关于和AI的结合,我们与合作伙伴在沟通需求的时候,提到第一高频的就是文字(OCR),即手写之后自动并进行打分。中英文的转文字、机器翻译,这些与场景也是强相关的。 在言评测面,国内的其他友商也在做,对于低龄的孩子来说,普通话都讲不清楚,评测是很有难度的。这块成人和小孩子的标准是不一样的,小孩子是以鼓励为主,所以我们常规的维度去评测是不适合的。 0024.jpg 图片的右边是OCR,家长只需要进行拍照,就可以判断出哪个答是对的,非常便快捷。在人脸融合部分,特是幼这个向,我们想要将个性化、有趣的内容结合起来。

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    人工智能成为在线的巨大机遇,51Talk如何抓住?

    以51Talk的Air Class为例,它可以通过智能技术对老师和学生进行速检测,通过机器视觉技术对学生进行情绪,进而对老师授课节奏和式进行提示。 通过和图像技术,51Talk为每次授课配置了一个“智能督导员”,确保课程品质和效果。 随着AI技术的普及,未来每一个在线课堂都会引入声、图像等AI技术,让师生互动起来,而不只是简单的信息传播。 2、智能。 现在,合成技术可以让机器更好地发技术可以让机器听懂用户,这一点正是技术起家的科大讯飞切入行业的逻辑,他们提供诸如普通话考试评测这样的服务,主要面向传统架构。 51Talk是在线平台中应用智能技术较多的平台,它利用技术,对学生英的发、流畅程度进行打分,再给出合理的改进向;通过义理解技术对学生知点的掌握情况自动生成分析报告,让学生更好地了解学习情况

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    8亿用户AI有道,超强神经网络翻译技术大解密!

    这家拥有国内最大用户量(全平台8亿用户)的互联网公司也首次对外集体亮相AI能力,神经网络翻译、图像交互技术和自适应学习四项AI能力联合为加码。 几乎所有企业都想搭上AI这趟车。 超模糊手写体例 同时,针对K12用户(尤其是少儿用户)高难度手写场景进行优化,准确率高达85%以上,是业内唯一支持高难度场景的手写OCR服务。 ? 2017年,智能技术被有道正式提上日程,投入研发,在(ASR)、合成(TTS)、评测、、声学前端增强等五大面均有涉及: 2017年6月份启动ASR技术相关的研发,目前,支持中 扩展其它相关技术的研发,例如声纹、说话人日志、前端增强等。 在国际竞赛面,有道团队参加了DIHARD Challenge2019竞赛,取得两阶段均第三名的成绩。 值得一提的是,有道的技术不仅提供云端高精度的解决,还提供完善的离线部署和低资源嵌入式集成,可以在保证精度的同时减少对网络的依赖,极大扩展了应用场景。

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    “智慧 融合共生”提供全场景解决 腾讯携手合作伙伴共建智慧生态

    布局大 贯穿全阶段 腾讯云总架构师姚士佳详细介绍了腾讯在领域的布局:通过在计算、网络、存储 、安全、视频、通信、支付、AI 及大数据等领域的积累,腾讯提供了一整套覆盖学前、中小学及大学场景的解决 为助力校园信息数字化转型,腾讯还推出了研云解决。 目前,腾讯聚集了全球数十位人工智能科学家,70余位世界一流AI博士,专注于机器学习、计算机视觉、、自然言处理等人工智能领域的研究,并已经孵化出了机器翻译、聊天、智能问答、图像理解、口评测等技术 比如,腾讯推出的智慧课堂中,就包含了人脸、声纹、表情、机器翻译及口评测等一系列能力。 迄今为止,腾讯已经先后与VIPKID、新东、好未来、猿题库等众多国内知名机构展开深度合作,为其提供对应的解决

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    互联网已过时,科技才是未来的趋势

    智能有哪些例? 目前行业应用人工智能技术才刚刚开始,不过却有一些可圈可点的例,这些应用都解决了三角色的上述痛点。 1、基于人脸的魔镜系统。 英流利说是比较具有代表性的基于AI技术做英的平台,通过义理解、自然言处理等技术,来帮助用户提高口能力。 ,口作业批改是技术,作文则是机器视觉技术,学员只需对自己的文章拍照,便可以完成文字的上传和,并获得即时反馈。 此外另一个AI平台阿凡题则瞄准“作业”这个痛点,基于图像技术上线了题库标签化功能,且正在研发智能批改作业机器人,目前已经实现了作业自动批改的四大关键技术(题目切分、答匹配、手写义理解) 可以看到,智能目前行业已经有各色探索,主要是利用自然言处理、人脸表情动作、机器视觉、、大数据等技术,来帮助孩子提高学习效率和降低老师重复老师,这些应用只是智能的前菜,更多人工智能会被应用到课堂

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    2020年CCF-腾讯犀牛鸟基金课题介绍(三)——知图谱与自然言处理&信号处理与合成&密码学

    建议研究向: 深层义分析模型和技术; 文本理解的新模型和架构; 引入常及外部背景知的文本理解模型; 细粒度命名实体及其义分析; 知图谱的表示、构建和推理; 以及文本理解技术在相关场景中的应用 3.5 面向K12阶段的领域AI技术研究 伴随着在线的持续发展,领域内相关计算机技术的应用进入“深水区”——从早期的“+互联网”逐步演进到“+AI”。 领域内的应用,比以往任何时候更注重通过AI技术的运用来达成效率与效果的提升,进而推动公平的实现。本课题主要关注与K12阶段领域相结合的AI技术研究。 建议研究向: 领域的基础NLP问题,包含且不限于词法分析、句法分析、篇章分析以及学科相关的义理解(如数学公式理解); 领域的学科图谱构建,以及学科图谱与资源(习题、学视频等)的自动关联技术 建议研究向: 扩大现今用于合成系统的训练数据规模,利用尽可能可以利用的数据,如数据,在线有声读物数据等; 研究能够有效接受各类控制信号的神经网络结构;  研究能够充分利用各类风格控制监督信号的训练准则

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    大数据和AI怎么与现代相结合?

    1 大数据+AI赋能 目前,大数据+AI正在赋能各行各业,也不例外,人脸等智能技术开始用于文、英乐等学科,为提供更加智能化、个性化的解决。 比如,和图像上的应用,大大提高了师生的学体验。 对于某个英句子,可以通过手机拍照上传到云端,系统会根据海量的素材,用合适的气和调阅读这句话,还可以与测评技术结合,让学生跟读这句话,并由系统做出测评并反复朗读打分。 3 学习 对于学生而言,在学习过程中,一面可应用大数据技术,根据知点的相互关系,制作知图谱,制定学习计划,另一面,数据挖掘技术可以帮助进一步分析学生个人的学习水平,并建立与之相匹配的学习计划, 4 考评 在传统中,考试与评价可以说耗费了老师们的大量时间。如今,大数据、文字等技术的日趋成熟,使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。

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    AI到底如何改变?好未来重金押注AI的背后逻辑

    AI开放平台,让包括培训机构、开发者、公立学校、内容供应商、科研机构在内的从业者都能用上好未来的AI能力和解决。 一是底层能力,也就是AI的听、说、读和理解能力,反应到技术层面就是、计算机视觉、义理解等能力。 细数下来,这个AI开放平台总共将开放AI课堂、AI课堂守护系统、作业批改/批搜等3大行业解决技术、图像技术、NLP、视频理解等21项定制AI能力以及4大科研数据集。 任意室部署之后,都能拥有智能室所需的所有AI能力,包括骨骼点检测、表情、手势、自动判题、义分析等30多种AI能力。 智能室,盒子先行。 而从当前好未来的发布来看,或许外界只意到其在场景和数据中的地位,但低估了其技术打磨的能力。 现在好未来举起“新科”的大旗,用技术说话,以产品落地示人,何尝不是对场景和数据优势的证明?

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    腾讯智聆口评测亮相微信公开课,英好不好AI告诉你

    可能有很多人对智聆感到陌生,事实上,它已经默默陪伴我们很久了——作为AI技术,智聆基于深度学习理论实现现场同传、实时转文字等多种功能。 2013 AI技术就开始在微信、QQ、游戏、搜索等数十个产品中得以运用,并历经腾讯亿级用户的考验。 2017 2017年11月,腾讯正式对外推出微信“智聆”,并在多种场合展示了其AI的能力:如联合腾讯翻译君推出会场同传服务;为腾讯云小微智能服务解决提供远场能力;联合腾讯云推出电话客服质检服务 数据显示,智聆口评测整体评测准确度在业界处于先进水平,特是在K12领域,其实际测试中相关度高达97%。 扫描下二维码,获取更多干货 ▽ ? 腾讯智慧校园 AI | 智慧校园 | 产学合作 ? 点击“阅读原文”,了解智聆口评测

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    7分钟读懂《科技驱动,AI连接未来》沙龙重点

    C.延迟用户生命周期,提前高危流失风险用户,甄流失先兆,调整服务策略,提高用户粘性,提高忠诚度、减少流失。 要这三面的问题,需要有数据来进行决策支撑。 没有摄像头;背景比较混乱;终端设备多样;设备调试复杂;务系统多种;网络延迟, 视频卡顿等等,都是在线产品面临的问题。小程序视频可以实现零基础快速对接,无需具备视频基础知。 腾讯云在线解决 杨婷,腾讯高级产品经理。2010年重庆大学通信工程毕业,6年视频相关产品从业经验。 在接下来的演讲中,杨婷详细介绍了腾讯云+AI解决。 腾讯云+AI解决 从行为到学习资源,从知标签到机器运算,再到输出能力,腾讯云结合AI,有一整套的解决。 学科英让孩子进入仿母的学习环境。在应用中学习言。自然习得知丰富的纯正英。 3、 支出成本创新。学过程在线化,降低了家庭的空间和时间支出成本。

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    注意,有场景的公司正在拿起AI武器

    一起科技面解释,一面是基于K12学大纲进行考察,要涵盖素准确率、内容完整度、流利度、重、 韵律(调,停顿)等。 ? 模型打造挑战 口测评与等一般的机器学习问题不同,是一个主观性的问题,需要考虑到评分的标准,以及评分的一致性。 这对于模型的稳定性提出了更高的要求。 口测评的任务中,对应的文字,引擎是事先知道的,其关键任务就是给用户的做一个精确的评价。 通常情况,的声学模型,都是基于素(phoneme)来构建的。 一起科技的解决是,构建基于素和节(syllable)的声学模型,对于无法单独评估的因素,将其置于节之中,结合场景给出评估。 ? 2017年,“一起”从微信模式中心挖来饶丰组建AI团队,当时就有短中长规划。 第一步,先从入手,解决英学科测评打分的老师痛点。

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    学而思网校又玩大了:引入人工智能技术,办了一场“人机对话”英赛事

    而国内擅长内容研发的互联网机构(学而思网校)在学上又玩大了一把——把在线融合黑科技,采用AI技术,让在线学习更有效! “将表情、触感互动、VR体验等手段应用于在线课堂上。 2 更多学而思网校黑科技 让在线学变得更真实可控 01 表情技术的运用 学而思网校将表情技术也应用到在线学上,这又为在线打开了一扇“窗户”。这样的表情技术,又有哪些高技能? 在线学期间,表情技术将通过对学生面部表情的,记录学生的课堂表现,并反馈给师生和家长,让在线课堂的老师“看见”学生成为可能。 02 个性化学习体系的建立 今年7月,学而思网校正式发布IDO2.0个性化学习体系,通过个性化学习任务系统将这些成果运用到在线课堂上,为学生们提供效果更可见、互动更活跃、辅导个性化的学习式和学习体验 观众在IDO 2.0 发布会上体验表情 如今,互联网和人工智能并行发展,在线学习从传统的学到电子视频技术,从线下的辅导到远程的学,每一个家庭都在享受着这种便利和快捷。

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      腾讯云语音识别(ASR) 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求……

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