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Ocado客户服务中运用了TensorFlow和Google云平台

通过建立与Google及Google云平台(GCP)的合作伙伴关系,Ocado Techonology公司发布了一种新的方法,用在对Ocado的50多万用户及来自这些用户的海量电子邮件请求的处理中。该方法使用了TensorFlow及宿主于GCP上的TensorFlow Python API,重点在于解决电子邮件的自动分类问题。 Ocado认为对于电子邮件分类问题,非常适合于使用工业规模的机器学习和自动化,更具体的说就是自然语言处理(NLP)。很多的企业支持中心为让工作一致和可靠,采用了依靠工作人员手工处理电子邮件队列的工作流程。在企业的业务迅速成长时,或是整体客户支持量所需的支持人员日益增长时。这种方法并不能很好地扩展,这会导致邮件响应的延迟,客户不满意度也随之增加。 Ocado的做法是将所有的电子邮件汇集到同一处,然后通过分析邮件内容为邮件打标签,例如标记为客户投诉的则需要立刻反馈,标记为一般性反馈的则具有稍低的优先级可稍迟反馈。此外,邮件标签还包括:重发货请求、退款请求、支付问题或网站问题、新商品查询等。 Ocado想要在分配标签类别时,尽可能地减少需用户及支持人员手工输入的域和标...

浪潮科大讯飞Altera用OpenCL实现FPGA深度学习语音识别加速方案

11月17日,在正在举行的2015全球超级计算大会(SC15)上,浪潮联合全球可编程逻辑芯片巨头Altera,以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞,共同发布了一套面向深度学习、基于AlteraArria 10 FPGA平台、采用OpenCL开发语言进行并行化设计和优化的深度学习DNN的语音识别方案。同时,此次发布也标志着浪潮成为全球领先的具备GPU、MIC和FPGA三项HPC异构计算应用能力的HPC系统厂商。 深度学习,需要HPC“提速” 让计算机拥有接近人类的智能水平是IT行业最伟大,也是最难实现的梦想,而深度学习则是通往人工智能的漫漫长路上一项重要的技术。深度学习的出发点是通过构建深层神经网络,模拟人脑神经元和神经突触的信息和数据传输及计算,在抽象出来的规则限定下,逐渐让机器像人一样理解真实的世界。 不过,由于人脑每天能接触数以万计的信息并且在短短几秒内给出判断和反映,所以要实现让机器能真正像人类一样思考不仅依靠算法模型的精确,同时也需要媲美人脑计算效率的高性能计算技术。 可以说,深度学习对计算力资源的需求如同“黑洞”一般永无止境,这使得近几年异构加速技术在该领域得到越加广泛的...

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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。

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