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基于语音应用的10项最佳实践

基于语音的应用是开发最不充分的技术领域之一。原因之一是历来语音和数据功能就在IT中彼此分离。但是随着对更高灵活性和免提访问应用的需求不断增加,语音开始在企业应用中占据一席之地。以下是语音的10个最佳实践。 1、简化自动手机助手 自动电话助手带来的复杂性,是对客户来说最令人沮丧的接触点之一——也是为什么客户决定选择其他业务的一个常见原因。很多时候,一个自动电话系统传递给客户的信息是,这家公司不希望参与到人对人的沟通中。你可以确保你的自动电话助手应用是为方便客户以及方便你自己设计的,这能让你在让客户感到满意方面迈进一大步。 2、为呼叫中心接入大数据语音分析 今天的呼叫中心采用了像呼叫放弃(有多少人放弃等待电话应答)、问题解决率以及解决一个客户问题需要花费多长时间(以及客户挂掉电话)等衡量指标。语音记录也被用于确保质量。然而,另外一个未被开发的领域可以分析语音流中间的停顿,音调的改变等等,以分析客户体验是否满意。这将成为针对基于语音的客户体验质量进行大数据分析的下一个前沿领域。 3、如果你正在使用应用中的语音识别功能,限制声音命令的范围 仓库就是一个很好的例子。在这里,员工“培训”语音识别引...

阿里云CTO章文嵩:阿里云强大的数据和计算能力助力企业实现“弯道超车”

7月22日,阿里云在京召开以“从0到1”阿里云分享日X云栖大会。通过6年的研发、探索、累积,阿里云已经打造成为中国产品体系最完备的云计算平台。此次会议将由众多大咖带来行业前瞻性的分享与讨论,以及如何看待当前云计算市场以及DT世界趋势。 DT时代,数据分析成为必不可少的环节。阿里云在过去的一年中已经有33个GPU应用上线,对图片训练已经到1亿张,以及建立2P PLOPS的GPU计算。涵盖人脸识别、标签识别、质量控制、语音识别、图象搜索等等的集群在上线一周之内,为业务创造非常大的价值,业务部门的GPU一抢而光。 互联网为爆发提供了富饶的土壤,更多业务想利用深度学习的技术,这样在深度学习技术上有更多的投入,形成良性的循环。阿里云CTO章文嵩指出,数据和计算是爆发的基石,深度学习模型对数据依赖性非常高。传统通常会从模型算法入手,随着数据越来越决定整个模型的训练效果,现在更多是获得高质量数据。 阿里云CTO章文嵩 数据当然是多多益善,但如何获取高质量数据并保证海量数据的一致性,其挑战性是巨大的。世界上一直存在数据,但如何在海量数据中获取、保存并且同时还要极大降低存储成本,这是个令人头疼的问题。 ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。