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专访云知声CEO黄伟:如何打造人工智能「云端芯」生态闭环

一、云知声的技术研究 2012年底,我们把深度学习应用到了语音识别。我们今天的技术架构都在使用增强学习。 机器之心:这几年深度学习带来了语音识别的巨大进步,云知声是何时开始这方面研究的? 黄伟:2012 年 12 月底,我们把深度学习应用到了语音识别里,而且把它开放出来提供给第三方。这源于 2011 年,我去佛罗伦萨参加国际语音会议 Interspeech,当时和微软研究员俞栋就深度学习的交流给了我很大信心,后来,云知声在 2012 年 6 月份成立,9 月份我们发布语音识别平台,之后紧跟着 10 月份我们就开始做深度学习。 那时,几乎很少有创业公司敢于尝试这个领域,而且我们当时的资源也很匮乏,我们自己用了一个普通的服务器,然后又买了几块 GeForce 显卡,其实我们很早就开始用 GPU 了。2012 年年底,我们的深度学习系统将当时的识别准确率从 85% 提升到了 91% 。随后在 2013 年 2 月份,我们做了微信上的第一个语音输入插件,由于我们使用深度学习带来了准确率的明显提升,所以这款插件的用户体验非常好。 虽然我们很早把深度学习用于语音识别,但其实只是一个起步,当时公司刚...

AI+时代,谈谈产品经理对图像识别技术的阈值控制

产品满足用户的需求有一个阈值,产品值低于阈值用户会觉得了无生趣,即产品一般般,也即产品经理做了功能经理。产品值等于阈值产品功能基本满足了用户的需求,而只有产品经理驾驭了需求,把产品做成作品,产品值才有可能高于阈值,任何时候产品经理应该学习到高于需求阈值的产品方法论。AI+时代图片识别技术就是起点! 撰写本篇的目的: 当下每天看的到一个词:AI,满眼皆是AI的阶段,我们产品经理应该如何了解到AI的技术脉络和市场需求大势。AI不是新的概念,再次起来是因为有新的突破。 创新工场的李开复博士说现在是技术从业者创新的时代,那么我们产品经理究竟知道AI的哪些技术呢,本篇着重分析一下AI+时代的图像识别技术。 在AI领域之中,图像识别技术占据着极为重要的地位,而随着计算机技术与信息技术的不断发展,AI中的图像识别技术的应用范围不断扩展,如LineLia

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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