专家齐聚讲述人工智能时代的自然问答、聊天机器人与自然语言理解-低调大师

专家齐聚讲述人工智能时代的自然问答、聊天机器人与自然语言理解

2017-11-01 625

在人工智能时代，以自然语言理解为核心技术的问答、对话、聊天机器人已经成为产业界和学术界的关注热点。其中的关键技术包括：自动问答、对话管理、自然语言生成、机器翻译、文本语义匹配、用户画像以及面向自然语言理解的深度学习等。

11月8-10日，由中国计算机学会CCF主办的学科前沿讲习班《自动问答、聊天机器人与自然语言理解》将邀请六位学术界和工业界的著名专家、学者对问答、对话、聊天场景下自然语言理解的基础理论、重要算法等热点问题进行系统的讲解。目的是为青年学者和研究生提供一个三天的学习和交流平台，帮助大家快速了解本领域的基本概念、研究内容、方法和发展趋势。本次ADL是和NLPCC 2017联合举办的，是NLPCC 2017 Tutorials课程—“The Sixth Conference on Natural Language Proce

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纯前端实现人脸识别-提取-合成

最近火爆朋友圈的军装照H5大家一定还记忆犹新，其原理是先提取出照片中的面部，然后与模板进行合成，官方的合成处理据说由天天P图提供技术支持，后端合成后返回给前端展示，形式很新颖效果也非常好，整个流程涉及的人脸识别和图像合成两项核心技术在前端都有对应的解决方案，因此理论上前端也可以完成人脸识别-提取-合成整个流程，实现纯前端的军装照H5效果。前端人脸识别首先需要的是人脸识别，这个一听就觉得高大上的东西原理并不深奥，无非是用人的面部特征规则对图像进行匹配和识别，这项工作前端虽然可以实现，但前端实现基本就只能依据内置规则库进行匹配，这个库的质量就决定了识别质量，而通常更成熟的方案是引入机器学习，让程序不断自我修正和提高，进一步提高识别率，机器学习的前端库倒是也有，但把这两者结合起来的还没发现，因此对前端人脸识别的准确率不要报太高期望。现有的前端人脸识别库不算多，这里我们选择的是效果相对好点的trackingjs，这个类库功能非常强大，库如其名，它可以完成各种追踪类的图像处理任务，人脸识别只是其众多功能之一，而且通过选配插件，还可以精确识别眼睛、鼻子等五官的位置，貌似稍微折腾一下也可以实现...

2017-11-02

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本文介绍阿里IDST部门研发、基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架BNN。BNN可以在算法精度几乎无损的前提下，将模型大小压缩40-100倍，同时获得2-3倍的加速效果。热点热议 BNN - 基于low-bits量化压缩的跨平台深度学习框架作者：learningmou for、while循环中的else用法作者：小小的我呀阿里云 CDN HTTPS 最佳实践系列——动态证书（一）作者：樰篱发表在：阿里云CDN服务知识整理阿里JAVA开发手册零度的思考理解(一) 作者：匠心零度 INTERSPEECH 2017系列 | 语音识别技术之自适应技术作者：黄智颖人工智能语聊的相关原理学习（二）作者：欲泰78786 工智能语聊的相关原理学习（一）：Huffman编码作者：欲泰78786 网络安全事件频发，怎么保护自己的生物识别信息作者：浮生递归美文回顾 Clojure快餐教程(1) - 运行在JVM上的Lisp方言作者： lusing HTAP数据库——HybirdDB for MySQL产品和典型方案介绍作者：场景研读自己工作常用的linux命令：t...

2017-11-02

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

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

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。