政治演讲经常是由政客的亲信和心腹写作而成。AI算法可以做的一样好吗？ “不要想着国家为你做些什么，而要想着你能为国家做些什么。” ——肯尼迪，1961年 当涉及到政治演讲时，伟大的演讲少之又少。但是普
在当前中国的就业形势下，求职者面临着巨大的压力和挑战。根据国家统计局的数据，城镇调查失业率仍然高于疫情前的水平。同时全国普通高校毕业生规模创历史新高。如何在众多竞争者中脱颖而出，成为企业青睐的人才？本文将介绍一种利用人工智能技术提升求职竞争力的方法：招聘信息分析与求职信生成器。这是一种能够根据招聘信息自动生成针对性强、专业水准高、逻辑清晰的求职信的工具，可以帮助求职者节省时间、提高效率、增加成功率。
扫读并不是近几年才出现的现象，它的历史几乎和阅读本身一样悠久。随着文明的进步和教育水平的提高，人们逐渐认识到并不是所有文字信息都需要仔细阅读和分析。某些场合下，速度和效率可能更加重要。因此，扫读应运而生，成为一种主流的阅读技巧。
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。
机器学习的技术越来越成熟，与大数据结合在一起为我们的世界带来了巨大的变化。对此，大数据专家Bernard Marr总结了机器学习在听、说、读、写、看五个方面如何重塑我们的世界。 在传统的计算机工作中，任务越复杂，我们需要制定的指令也会越复杂。但机器学习有着本质区别。程序员不用去告诉计算机如何正确地解决问题，而是让机器去自己学习解决问题。 在商业领域，将机器学习与大数据结合起来，能为企业的发展带来巨大的推动力。让机器学习识别数据模型，然后做出预测，这是目前大数据领域中最先进的技术之一。 1.机器会看
但事实上，我的学习和工作效率并不高，记性还不好！之所以能做很多事，主要是比较会挤时间，但单位时间的产出其实并不高。不夸张的说，我在大学期间认识的很多朋友，做事都比我快，要不是我自己有着坚定的毅力，肯定也不会像现在这样敢于站出来给大家分享经验了。
语言学习的全部内容都是听、重复和交流，外语沉浸式环境将这一切融合为一种引人入胜的体验。研究表明，基于IoT的模拟可以提高学生使用外语的听力，阅读和口语能力，因为IoT系统可以通过使用连接的对象来模拟沉浸式体验。
Facebook不甘示弱，更新了一个计划，在两年前，Facebook透露它正在研究一个项目，用于直接解码大脑意念，而无需进行入侵性手术植入设备。
场景描述：机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用，从它最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的情况。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
无论声音是你app用户体验的主要部分还是一个可选的增益，你都要知道用户对声音有何期待以及如何满足这些期待。
在1990年初，在IBM研究中心，一个机器翻译系统首次被展示，它对规则和语言学一无所知。它用两种语言分析了下图中的文本，并试图理解这些模式。
GitHub Flow 是一个轻量级，基于分支的工作流，支持团队和项目的定期部署。本指南介绍了 GitHub Flow 的工作原理。 Step 1. 创建分支（Create a branch） 当
语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。当系统检测到任意语音时，它都会立即停止播放当前的提示并开始收听用户说话，如下面的示例所示。
在过去的几年里，各类公司的面试我都有所经历，小到十人左右的创业公司，大到几万人的腾讯阿里，面试过程大同小异。 但是最近又有新的收获，故开此篇以分享具体的过程和收获。
1999年携程创立的时候就是一个O2O的企业，到现在已经是O2O市场的老兵了；创立伊始连接资源和用户的不是手机app，而是客服电话。
因为客观条件的诸多限制，影视字幕的内容通常与原文存在不小的偏差，故有学者认为影视翻译的本质不是翻译，而是改编。影视字幕的翻译中既有常规的翻译规范，也有很多现象和技巧是一般笔译工作中没有的。影视字幕对原文做的三种调整，是删、改、添。
AI科技评论按：苹果的新一期机器学习开发日记来了~ 这次苹果介绍了通过讲话就能唤醒Siri的“Hey Siri”功能是如何从技术上实现的，同时也介绍了为了从用户体验角度改善“Hey Siri”的表现，苹果的工程师们都做了哪些取舍和调整。与之前的文章一样，苹果的产品开发中并没有令人震惊的新技术，但严谨、细致、以用户为中心打磨产品的态度是自始至终的。AI 科技评论编译如下： iOS设备上的“Hey Siri”功能可以让用户无需接触设备就唤醒Siri。在iOS设备上，有一个非常小的语音识别器一直在运行着，就等
选自sigirdawnet 作者：Wenjie Wang等 机器之心编译 参与：Panda 目前大多数基于生成的对话系统都会有很多回答让人觉得呆板无趣，无法进行有意思的长时间聊天。近日，山东大学和清华大学的研究者联合提出了一种使用深度模型来对话题进行延展和深入的方法 DAWnet。该方法能有效地让多轮对话系统给出的答复更加生动有趣，从而有助于实现人与机器的长时间聊天对话。机器之心对该研究论文进行了摘要编译。此外，研究者还公布了他们在本论文中所构建的数据集以及相关代码和参数设置。 论文、数据和代码地址：htt
昨晚和一位朋友的交流中很有收获，其中一点收获是听到朋友指出关于我在沟通表达思路时不够精炼的问题，回想起最近在写技术方案、写知识体系文章等事情中均出现这种过于繁杂的现象，容易将简单问题复杂化的现象。下面我尝试用上面这位朋友讲做产品的5个度来剖析下这个沟通表达的问题：
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注作者，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或19962074063进行咨询。(文末点击浏览）
选自 kurzweilai 机器之心编译 参与：Jane W，吴攀 普林斯顿大学计算机科学家发明的技术可以像文本编辑软件对文字和 Adobe Photoshop 对图像一样对人的声音进行编辑。 正在研发中的「VoCo」软件使得添加或者替换语音中的词变得容易，仅仅通过编辑语音的文字转录（transcript）。新词将会自动合成到讲话中 —— 尽管这些词并没有出现在录音中。 该系统使用一个成熟的算法来学习和重建一段特定的声音。这将会使编辑播客和视频中的解说词更加容易，或者在将来，根据联合开发者 Adam Fi
在百度搜索结果页面底部通常有9个相关词，其他搜索引擎同样也都有相关搜索，只是显示个数稍微有些不同，例如，我们搜索什么是SEO，新手如何学SEO等词组，目的就是为了方便用户对该词的其他信息进行拓展了解。
命令词，也被称为指令词或指示词，是用于发出明确指令、请求或指示的语言形式。这种语言工具在各种环境中广泛应用，从日常生活到专业领域都有其重要的作用。通过使用命令词，我们可以有效地沟通、协调和完成任务。本文将深入探讨命令词的定义、类型、应用场景及其在不同领域中的重要性。
长尾理论是著名的《连线》杂志主编Chris Anderson于2004年开始在《连线》杂志发表的系列文章，以及后来出版的《长尾》这本书中具体阐述的。Chris Anderson研究了亚马逊书店、Google，以及网上录像带出租网站Netflix等的消费数据，得出长尾理论。
本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问。
语言感知是人类语言处理复杂性的一个重要方面，同时它也是表达声音形式的主要方式，这里我们所指的语言特指的是以声音形式让我们感知又被我们传递的口语。我们都知道口语对社会交往至关重要。同时，在语言研究中口语也是第一性的，口语是语言研究中最重要的语言材料。但在当前研究中，语言研究尤其是神经语言学或心理语言学的研究其重点都放在语言的系统构成及其成分（语音、语义和句法等）等。对口语的神经机制的研究是较为缺乏的。
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
目前有数百万人遭受语言障碍（speech impairments）的影响，根本原因主要是神经或遗传疾病导致的身体损伤、脑损伤或听力丧失。
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
新入门的设计师肯定很好奇，Photoshop、Illustrator 和 Sketch 三款软件到底哪个好？我到底从哪里开始学？今天我们这里将给你一个好的说法。
小小白承包了一块20亩的土地，依山傍水，风水不错。听朋友说去年玉米大卖，他也想尝尝甜头，也就种上了玉米。
语言是一个两层的层级系统，在语音系统向语义系统跨越的过程中，音位作为语言中能够区别意义的最小的语音单位一直都受到语言学家和心理语言学研究者的关注，其在词汇存取过程中的作用一直是众多研究者争论的焦点。传统语言学理论中将音位视为词汇存取的关键单位，但这一观点不断受到其他语言学家与心理学家的挑战。作者对以往研究中存在的两种主要观点进行了分析，并分别针对性的反驳。
越来越多的小伙伴们加入到 AI 课程的字幕翻译队伍。在这些翻译同学中，有些是 AI 相关领域的学生或从业者，有些是纯粹的知识爱好者，很多同学并未上过英语翻译课程，未经受过专门的翻译技巧培训。
「对！——我神经过敏，非常，非常过敏，十二万分过敏，过去是这样，现在也是这样；可您干吗偏偏说人家疯了呢？犯了这种病，感觉倒没失灵，倒没迟钝，反而敏锐了。尤其是听觉，分外灵敏。天上人间的一切声息全都听见。阴曹地府的种种声音也在耳边。那怎么是疯了呢？听！瞧我跟您谈这一切，有多精神，有多镇静」。
做个需求，监听一下用户今天说过哪些关键词（商品），等它打开App的时候精准推送给它，三天上线可以吧？
我隐约记得这个短语word is power好像是10年前听Donal J. Trump的audio book听来的，今天正好用它做标题，来说几个故事吧~
“思维导图”是一种应用于记忆、学习、思考等的有效思维模式，利于人脑的扩散思维的展开。近两年，“思维导图”已然成为大家经常挂在嘴边的“时尚词汇”。教案怎么写，题目不会做，怎么办？先画个思维导图呗！ 思维
对程序员来说，“渣英语”可是限制自己更上一层楼的重要阻碍。不仅阅读最新英文研究与教程困难，去国际顶会与别人开口交流也成了问题。
网页页脚优化在SEO实践中意见分歧多，让网站优化人员拿不定主意，反对者从实用性角度看网页页脚接近零活动，支持者认为经过设计师和开发者实现的网页页脚不仅会吸引访客的注意力，还会使整个网站更具权威可信、使用便捷、信息拓展合理。 搜索引擎分析网页页脚及优化策略 谷歌发展到今天有能力分析网站美观，易用性和内容相关性
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks：亢江妹。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 我们常常说“要有Big Picture”，那么究竟什么是“Big Picture”呢？ 假设你在项目组X工作了差不多有三个月了。设想有以下几个场景： 场
本手册分为三章，你能获得什么： 1. 设计师为什么需要结构化思维：有脑就懂的结构化思维和实践原理。 2. 如何系统化地进行学习：化整为零的设计学习和知识输入技巧。 3. 如何有效组织设计输出：有手就会的设计输出技巧与表达实战能力。<<<we are here 前面的结构化输入与分析更多地是能帮我们自己提升思考能力和学习能力，但设计师做了东西总要给人看和用，结构化输出能更好地帮助沟通对象去吸收我们希望对方理解的内容。接下来的章节会带大家了解一些朴实无华的输出小技巧。 首先设计输出基于短期和长期大概可以划分为四
AiTechYun 编辑：yuxiangyu Google研究所一直在探索让机器合成语音更加自然的方法。Machine Perception、Google Brain和 TTS Research近日在博客中宣布，他们找到了让语音更具表现力的方法。以下为博客的原文翻译。 在谷歌，我们最近在使用神经网络进行TTS（文字转语音）的研究中进展很快，我们为此感到欣喜。特别是，我们去年宣布的Tacotron系统等端到端架构，它们既可以简化语音构建管道，也可以产生听起来很自然的讲话声。这种进步未来会帮助我们建立更好的
前几天有幸看了尤雨溪尤大的直播，他们谈到一个话题，是说目前前端人，或者是整个程序员群体如何做副业？近年来互联网行情下降，好多人都在思考要不要搞个副业来抵御风险。
---- 新智元报道 编辑：桃子 Joey 【新智元导读】Hinton对AI恐惧不是没有道理。现在，德克萨斯大学开发的一种类ChatGPT模型都能读心了，准确率高达82%，网友惊呼精神隐私在哪？ 神经网络之父Geoffrey Hinton离职谷歌，直言对毕生工作感到后悔。 现在看来，他对AI的害怕，不是没有道理。 因为，一种类ChatGPT模型已经学会了读心术，准确率高达82%！ 来自德克萨斯大学奥斯汀分校的研究者开发了一种基于GPT的语言解码器。 它能通过非侵入性的MRI/fMRI收集大脑活动
周杰伦三词作曲，曹植七步成诗。近年来，约束文本生成任务（在特定前提条件下生成自然语言输出）引起越来越多人的兴趣。
有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。
选文 | 寒小阳 翻译校对 | 戴丹&胡杨 寒小阳 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面)，你肯定有机会听说过深度学习（有时候深度学习缩写为"DL"）。它现在是一个热门、且快速发展的研究领域，解决工业界的一系列问题，从图像识别、手写识别到机器翻译，更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。 大部分人认为找与深度学习相关的工作应该具有博士学位或者大量的相关经验，但是如果你已经是一名很好的工程师，那你就可以很快、很好的学习这些必要的技能和技巧。至少，这是我们的观点。(即使你是深度学习的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
