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今年CES最大亮点:智能语音助手正成为新趋势

国外媒体本周刊文称,在今年CES上,智能语音助手正成为新趋势,而这也将成为科技行业未来的基石。 以下为文章全文: 今年的美国国际消费电子展(CES)上并没有任何“杀手级”产品发布,不过一些更微妙的技术正成为科技行业的基石。 这里所说的是智能语音助手。对关注科技行业的人士来说,语音助手的概念并不新颖。科技行业探讨互联设备以及人工智能的集中化功能已有多年时间。 今年的不同在于,我们看到了许多这类高质量的数码产品。我们已走过了原型产品阶段。你不必再去研究,语音助手能帮你做什么,现在你有了许多选择。 在今年的CES上,语音助手不再小众,在整个展厅内随处可见。亚马逊Alexa取得了先发优势,不过Alexa是否能维持这样的优势仍然有待观望。 目前,虚拟助手能理解你的所说内容,并且有多种表达方式。消费科技协会(CTA)经济学家肖恩·杜布拉瓦奇(ShawnDuBravac)表示,目前机器与人类的单词错误率基本一致。换句话说,机器准确理解人类语言的概率与人类自身类似。作为对比,2013年时这一错误率还要高达23%。技术正迅速得到进步。 这样的技术进步使类似《星际迷航》中的计算机逐渐贴近现实。这样的语音助...

GPU云服务器深度学习性能模型初探

1 背景得益于GPU强大的计算能力,深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破,GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务,可以帮助用户快速用上GPU加速服务,并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格,从而以最高的性价比提供给深度学习客户,是我们需要考虑的一个问题,本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务器的深度学习训练和预测的性能模型做了初步的分析,希望能对实例规格的选择提供一个科学的设计模型。下面是我们使用主流的几个开源深度学习框架在NVIDIA GPU上做的一些深度学习的测试。涉及NVCaffe、MXNet主流深度学习框架,测试了多个经典CNN网络在图像分类领域的训练和推理以及RNN网络在自然语言处理领

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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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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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