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物联网时代语音助理火爆

2017年美国消费性电子展(CES)结束,本次亚马逊语音助理Alexa俨然成为幕后最大赢家,几乎所有物联网相关产品都有它的踪迹;未来消费者只要开口出声,不论是家中电器或汽车都可以一“口”掌握,俨然成为打开物联网大门的关键钥匙。 物联网时代语音助理火爆 苹果推出Siri,在全球掀起语音人工智能风潮,让消费者得以透过语音操控iPhone,不论是拨打电话、传简讯甚至聊天解闷,语音助理都可以轻松胜任,语音助理也成了科技业未来发展的重要趋势。 至于亚马逊新推的语音助理,其运作方式是透过声音识别功能,将撷取到的声音传回后端服务器,并透过运算解读消费者所表达的意思,之后再将回复对话传回消费者家中的喇叭音箱中,并做出所需的应对功能。 亚马逊Alexa刚推出时,仅搭载在蓝牙喇叭ECHO上,功能相当阳春,且售价及形状大小被许多人诟病,讥笑这产品相当鸡肋;不过随着亚马逊开始改进Alexa功能,让它成为操控家中电器的媒介,去年亚马逊加码推出的缩小版ECHODot,已一跃成为感恩节的热销商品。供应链企业预测,去年全年ECHO系列产品出货量约落在600~700万台之间。 Alexa的成功,积极与各行各业跨业合作。...

机器学习、数据科学、人工智能、深度学习、统计学等的区别

AI(Artificial Intelligence)是创建于20世纪60年代的计算机科学的一个子领域,是关于解决那些对人类来讲非常容易但是对计算机而言很难的任务。 因为数据科学是个广义的学科,所以这里将从任何业务里都可能会遇到的数据科学家类型开始,通过这个部分或许你能发现自己隐藏的数据科学家潜质:)正如任何科学学科一样,数据科学家也可能向相关学科学习借鉴,尽管数据科学已经有自己的部分,尤其是自动处理超大规模非结构化数据的方式和算法,甚至不需要人为干涉,就可以做实时处理或者预测。 1. 数据科学家的各种类型 想要开始并且了解一些以前的观点,不妨参考2014年发布的文章“ 9 types of data scientists”或者同年另一篇文章比较数据科学和“16 analytic disciplines”。更近一点的(2016八月) Ajit Jaokar 讨论了Analytics data scientist(Type A)和Builder data scientist(Type B)的不同: Type A Data Scientists在工作中遇到数据相关时可以写出不错的代码,但是...

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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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