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一文看尽 Build 2019 与 I/O 2019

上周微软 Build 2019 大会与谷歌 I/O 2019 大会相继举办,两场开发者大会让人热血沸腾,期间两位巨头宣布了各种劲爆的消息,OSCHINA 对其中一些与开发者特别相关的内容进行了报导。 两场会议都已经落幕,这里汇总一下我们报导过的内容,让你一文了解微软与谷歌开发生态的最新消息。可以点击每篇文章的标题跳转原文阅读更多内容: 微软在 Windows 10 中搞了个真正的 Linux 内核 新推出的 WSL 2 使用一个全新的体系结构,使用真正的 Linux 内核,可以在 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件,新的架构改变了这些Linux 二进制文件与 Windows 和计算机硬件的交互方式,但仍提供与 WSL 1 相同的用户体验。单个 Linux 发行版既可以作为 WSL 1 发行版运行,也可以作为 WSL 2 发行版运行,可以随时升级或降级,并且可以并行运行 WSL 1 和 WSL 2 发行版。 Flutter 成为多平台框架,支持移动、Web、桌面和嵌入式设备 在很长一段时间里,Flutter 团队的使命是为开发 iOS 和 Android 移动应用...

IBM 发布了自动为新闻播报生成字幕的 AI 模型

近日,IBM 研究院发布了自动为新闻播报生成字幕 AI 模型的研究报告。据两项测试实验的结果显示,该语音识别系统的错误率分别为 6.5% 和 5.9%,而人类识别的错误率分别为 3.6% 和 2.8%。 △ 图源:IBM,下同 早在两年前,IBM 就已经创造了对话式电话语音领域(CTS)转录的性能记录。在这个领域,语音识别系统需要做的工作很多。例如,系统必须处理失真、以及来自多个不同电话通道的即兴演讲,并且这些对话式语音还可能有多个对话者重叠、中断、重新开始或重复确认的情况。 新闻播报(BN)的语音识别任务也很有挑战性。语音识别系统需要处理多种说话风格、背景噪音以及广泛的新闻领域内容。一些情况下系统还得处理多种题材混合的语音材料 —— 像是现场采访、电视节目的剪辑内容等。 △ 研究进展:CTS 及 BN 测试集单词错误率逐年降低 为了成功地识别复杂的语音内容、给新闻播报内容生成字幕,IBM 研究团队通过语音识别技术,建立了一套深度神经网络。该深度神经网络在整合了长短期记忆网络和深度残差网络(residual network,ResNet)的基础上,结合了辅助的语言模型。其中,以 Res...

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