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阿里云闵万里:用多体多能的智能普惠每个人是阿里云的终极目标

10月12日,阿里云机器智能首席科学家闵万里在2017杭州·云栖大会上表示,人工智能以往是单点呈现,未来要做的是串联单点技术,不断进化成多体多能。 闵万里以工业生产为例,假定一条流水线有ABCDEFG环节,产品H。每一个流水线工人的操作都可能有偏差,之后的环节如何实时纠正,最终保证产品的核心H质量稳定。这种协调不是事后的分析,必须依靠在线、实时的反馈,这就是单体单能到多体多能的转变。 ET城市大脑在杭州萧山帮助救护车节省50%的时间抵达现场,证明了多体多能的可行性和可达性。 靠救护车鸣笛闯信号灯的制度存在几十年,阿里云之所以要挑战它,因为它依赖太多不确定因素,比如堵车等,依靠阿里云从底层的计算平台、数据平台,到上层的智能技术,包括视频识别、人脸识别、OCR、文本识别、语音对话等,就可以对科技作有情怀的组合,为每个老百姓多争取50%的救援

独家 | 一文读懂自然语言处理NLP(附学习资料)

前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一,是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程,可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义,基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长,这种矛盾与斗争也反映在具体科学上,如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”,具体说就是统计了《欧根·奥涅金》长诗中元音与辅音出现的频度;1948年香农把离散马尔科夫的概率模型应用于语言的自动机,同时采用手工方法统计英语字母的频率。 然而这种经

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