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中国人工智能学会通讯——当知识图谱“遇见”深度学习 1.1 知识图谱与深度学习融合的历史背景

大数据时代的到来,为人工智能的飞速 发展带来前所未有的数据红利。在大数据的 “喂养”下,人工智能技术获得了前所未有 的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱 为代表的知识工程以及深度学习为代表的机 器学习等相关领域。随着深度学习对于大数 据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天 花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断 涌现,这些蕴含人类大量先验知识的宝库却 尚未被深度学习有效利用。融合知识图谱与 深度学习,已然成为进一步提升深度学习模 型效果的重要思路之一。以知识图谱为代表 的符号主义,以深度学习为代表的联结主义, 日益脱离原先各自独立发展的轨道,走上协 同并进的新道路。 1.1 知识图谱与深度学习融合的历史背景 大数据为机器学习,特别是深度学习带 来前所未有的数据红利。得益于大规模标 注数据,深度神经网络能够习得有效的层 次化特征表示,从而在图像识别等领域取 得优异效果。但是随着数据红利消失殆尽, 深度学习也日益体现出其局限性,尤其体 现在依赖大规模标注数据和难以有效利用 先验知识等方面。这些局限性阻碍了深度 学习的进一步发展。另一方面在深度学习 的大量实践中,人们越来越多地发现深度 学...

中国人工智能学会通讯——智能语音技术与产业应用展望 1.1 智能语音技术的发展现状和挑战

摘要: 本文结合云知声过去5年在智能语音技术产业化的实践经验,对智能语音技术及其产业应用的现状、挑战和发展趋势作一个分析和展望。智能语音技术是人工智能技术的一个重要分支,研究如何利用机器实现人类自然语言的“听”和“说”能力。随着2006 年深度学习技术的兴起,以及移动互联网的大数据积累,语音在降噪、识别、理解、合成等技术方面都取得了突破性进展,进入了产业化阶段。与此同时,物联网智能终端的高速发展,也为智能语音技术提供了一个广阔的产业应用舞台。 1.1 智能语音技术的发展现状和挑战 智能语音技术经过几十年的发展和积累,经历了模板匹配、统计方法和深度学习方法阶段。在模板匹配和统计学习阶段,主要是根据发音机理和听感特性,设计语音特征提取和归一化方法,根据特征距离或分布概率计算语音的帧级匹配度,结合动态规划算法搜索最优序列。在深度学习阶段,特征提取和帧级匹配度计算统一用深度神经网路( DNN) 建模,极大地提高了建模精确度。目前,智能语音技术已经形成了相对完备的技术体系,如图1所示,主要包含5个方面。 (1)语音降噪与增强技术。解决复杂真实场景下的语音回声消除、语音测向、波束形成、去混响、分离...

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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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