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智能互联网时代来临,最先爆发的AI应用会是语音吗?

移动互联网之后智能互联网时代已然来临。不过,究竟什么是人工智能?AlphaGo战胜人类棋手除了可以作为谈资之外其实与大多数人没关系,用人工智能技术调度外卖配送员我们普通人也感受不到其威力。在我看来,人工智能技术最典型且最先普及的应该是语音——如果说人工智能是互联网上的皇冠,那么,语音技术就是这颗皇冠上最璀璨的那颗明珠。 种种迹象表明,智能语音正在改变我们的生活或者生产方式: 在上海一家肯德基餐厅内,度秘可接收顾客的语音命令帮客人点餐; AmazonEcho和GoogleHome为代表的智能音箱,正在成为家庭的新入口; 阿里云栖大会和天猫双11晚会上,演讲嘉宾的话被实时转化为文字,准确率近100%; 锤子M1L发布时,讯飞语音输入法成为这场发布会的最大亮点; 手机天猫的商品评论功能已经支持语音输入,大幅提升了用户的评论意愿; …… 由于更加自然、快速和简单,语音正在逐步取代“打字”成为主流交互方式,各行各业都在思考如何利用语音技术,手机电视等硬件厂商加入语音将之当做卖点,O2O服务平台加入语音搜索便于用户下单,电商平台加入语音评论功能降低互动门槛,售后服务加入语音降低客服压力,企业借助于...

不懂得如何优化CNN图像分类模型?这有一份综合设计指南请供查阅

对于计算机视觉任务而言,图像分类是其中的主要任务之一,比如图像识别、目标检测等,这些任务都涉及到图像分类。而卷积神经网络(CNN)是计算机视觉任务中应用最为广泛且最为成功的网络之一。大多数深度学习研究者首先从CNN入门,上手的第一个项目应该是手写体MNIST数字图像识别,通过该项目能够大致掌握图像分类的基本操作流程,但由于该项目太成熟,按步骤操作一遍可能只知其然而不知其所以然。所以,当遇到其它图像分类任务时,研究者可能不知道如何开始,或者不知道选取怎样的预训练网络模型、或者不知道对已有的成熟模型进行怎样的调整、模型的层数怎样设计、如何提升精度等,这些问题都是会在选择使用卷积神经模型完成图像分类任务时应该考虑的问题。 当选择使用CNN进行图像分类任务时,需要优化3个主要指标:精度、仿真速度以及内存消耗。这些

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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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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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