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校企携手双向赋能 东软智行与大连理工大学共建联合创新中心

5月23日,由东软智行与大连理工大学共同发起建立的“智能网联汽车技术联合创新中心”在大连理工大学校园内落成。双方举办揭牌仪式,标志着这一产学研协同创新平台正式启航,将为中国智能网联汽车产业迈向高质量发展注入新动能。 产业变革加速校企携手聚焦五大技术方向 当前,新一代人工智能技术正全面重构汽车技术路线与产业生态,智能网联汽车成为全球科技竞争与产业升级的战略高地。然而,产业底层技术短板、成果转化衔接不足等瓶颈依然突出,如何跨越从科研突破到规模化应用的鸿沟,成为行业共同的课题。 在此背景下,东软智行与大连理工大学强强联手,共建智能网联汽车技术联合创新中心,正是顺应国家战略、紧扣产业趋势、立足区域发展的务实之举。依托大连理工大学在智能网联车辆、人工智能、先进车辆工业软件等领域的学术积淀,以及东软智行在智能座舱、智能通讯、车联网等领域的深厚产业化经验,联合创新中心将重点攻关五大技术方向: 智能车辆:围绕车辆自主决策、协同控制等关键技术,开展前沿算法与系统集成研究; 智能车载终端:面向软硬一体化需求,研发高性能、低功耗的新一代车载终端产品; 高精度传感器:突破多传感器融合感知技术,提升复杂环境下的感知精度与可靠性; 车联网:构建车路云协同通信与安全体系,推动网联化应用场景落地; 人工智能:推动AI大模型在车载场景的轻量化部署与多模态交互应用。 联合创新中心将形成“基础理论研究—应用技术研究—装备中试实验—产业化工程化”一条龙科技创新模式,推动技术从实验室走向市场,助力企业提升核心竞争力。 共育人才与成果助力智能汽车走向价值链高端 大连理工大学校长高翔院士在揭牌仪式上表示,全球汽车产业正在加速迈进智能化、电动化与全球化的深度变革期。大连理工大学是科技创新的重镇,为中国汽车产业输送了众多杰出人才。当前,学校正着力打造环大工创新创业生态圈,搭建起产学研用的交流平台,与更多领军企业、行业协会共同营造辽宁汽车产业加速创新的良好生态,为中国汽车产业高质量发展贡献智慧。 东软集团董事长兼首席执行官荣新节在致辞中强调:“35年的产业实践让我们深刻认识到,产学研合作的核心是互相理解、彼此成就。当前,单打独斗的创新已经无法撑起这场变革,唯有产业与学术真正‘握指成拳’,才能让算法走出论文,让数据照亮产线。东软智行愿与大连理工大学并肩,做技术上的合伙人、人才上的共育者、战略上的同行者。” 此次合作,深度耦合了大连理工的科研人才优势与东软智行的产业市场资源。未来,双方将以联合创新中心为原点,持续深化产学研协同创新,加速智能网联汽车关键技术的突破与落地,助力中国智能汽车产业迈向全球价值链高端,为每一次出行注入智慧与温度。

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Meta 开源大模型:支持 4000+ 语言识别,1100+ 种语音文本转换

Meta AI 团队宣布开源了一个名为 Massively Multilingual Speech (MMS) 的 AI 模型,声称可以识别 4000 多种语言,比目前已知技术要多 40 倍。以及扩展了文本转语音和语音转文本技术的涵盖范围,从大约 100 种语言到 1100 多种。 根据介绍,现有的最大的语音数据集最多只涵盖 100 种语言;因此为了收集数千种语言的音频数据,Meta 使用了一种非常规的方法 —— 宗教文本录音。“我们转向宗教文本(例如《圣经》),这些文本已被翻译成许多不同的语言,并且其翻译已被广泛研究用于基于文本的语言翻译研究。这些译本都有公开录音,记录了人们采用不同语言进行阅读的情景。” 作为 MMS 项目的一部分,Meta 公司的研究人员创建了一个超过 1100 种语言的 New Testament 阅读数据集,每种语言平均提供 32 小时的数据。结合其他各种基督教宗教读物的无标签录音,他们还将模型的可用语言增加到了 4000 多种。 但 Meta 方面声明,此举不会导致模型的偏向性。“虽然这些数据来自特定领域,并且通常由男性阅读;但我们的分析表明,我们的模型在男性和女性声音方面表现同样出色。虽然录音的内容是宗教的,但我们的分析表明,这并不会使模型偏向于产生更多的宗教语言。” Meta 在 MMS 模型的训练中结合使用了该公司的“自监督语音表示学习”模型 wav2vec 2.0,使机器能够在不依赖标记训练数据的情况下进行学习;有了它,就可以在更少的数据上训练语音识别模型。 “我们使用 1B 参数的 wav2vec 2.0 模型对 1100 多种语言进行了多语言语音识别模型的训练。随着语言数量的增加,性能确实下降,但非常轻微:从 61 种语言到 1107 种语言,字符错误率只增加了约 0.4%,但语言覆盖率却增加了 17 倍以上。” 与 OpenAI 的 Whisper 语音识别模型相比,Meta 研究人员发现在 MMS 数据上训练的模型实现了大约一半的单词错误率,但 MMS 涵盖的语言数量是 Whisper 的 11 倍。“这表明,与目前最好的语音模型相比,我们的模型可以表现得非常好。” 不过 Meta 也警告 MMS 存在一些风险,譬如语音转文本模型可能会错误转录选定的单词或短语。"根据输出结果,这可能导致冒犯性和/或不准确的语言。我们仍然认为 AI 社区的合作对于 AI 技术负责任的发展至关重要。" 目前,Meta 已经开源了相关的模型和代码,以便研究社区中的其他人可以在此工作基础上进行构建。放眼未来,该公司希望扩大 MMS 的覆盖范围以支持更多语言,并改进其对方言的处理。 更多详情可查看官方博客。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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