去百度 DuerOS (度秘)面人工智能（有些噱头成分）产品岗。 HR 说要面试到年后，断断续续要面试一个月，加上三个月实习要到5月份才能实习完。 又要负责黑客马拉松举办，不如等到暑假实习。 目测实习要鸽。 语音交互界面（Voice User Interface，VUI）、手势、动作、表情交互，甚至脑机接口，都属于自然用户界面（NUI）。 一.DuerOS 相关 ---- DuerOS 是一个对话式人工智能操作系统，为相关语音交互设备提供一个解决方案，类似于最佳实践。 一开始还是以为 TO C ，
深度学习（deep learning）是机器学习的分支，已经在工业生产、科学研究等领域有广泛应用。图 1-1-1 显示了深度学习、机器学习和人工智能之间的相对关系。
在开始前，我们可以先观看一下Jetson AGX Orin开发套件开箱视频 本文节选自NVIDIA GTC讲座[S41957]（我们就只整理重点部分）： 让我们开始吧，我们开发jetson 和edge AI 产品已经有一段时间了，我们从2014年3 月开始了这段旅程，我们已经在我们的产品组合中添加了越来越多的产品，jetson 的增长真的很棒成为物联网和边缘应用最成功的平台之一。我们很高兴地说，我们有 100 万开发人员对 jetson 边缘嵌入式系统进行了开发。 在这里，我们展示了jetson模组（
机器学习是当代最重要的计算机运算发展项目之一。 先进的机器学习技术使得人工智能出现爆炸性的发展，创造出新一波智慧应用和服务项目。 实时语音翻译、自动机器人、通过脸孔分析侦测人类情绪，一眼望过去，这些项目全都可以做得到。 但要做到以上事物，得花费不少运算效能来训练这些崭新应用方式背后精密的深度神经网络，这可是一项大工程，就算速度最快的超级计算机也得花费数天到数周的时间进行训练。 毫不意外地，后来每位顶尖机器学习研究人员和开发人员采用 NVIDIA Tesla 加速运算平台和 Deep Learning 软件开
11 月 4 日下午，2022 华为开发者大会在东莞举行。在首日的主题演讲中，华为带来了鸿蒙生态的最新进展，其中包括分布式能力、原子化服务、AI 技术、花瓣地图、音视频、隐私安全等创新技术成果，五大场景下的创新体验及全新开放能力。与此同时，华为还基于声明式开发体系发布了鸿蒙开发套件，其中包括鸿蒙开发语言 ArkTS。
亚马逊的Alexa语音助手拥有超过30000个应用程序，估计谷歌智能助手的总数约为3000。现在三星想要分羹。三星移动部门首席执行官DJ Koh今天告诉CNBC，该公司将允许开发人员在今年晚些时候为Bixby构建应用程序。
法国初创企业Snips利用车载嵌入式语音助手展示其新技术——语音助手软件开发套件（software developer kit，SDK）。 Snips的SDK与亚马逊Alexa与谷歌助手（Google
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
一转眼3年过去了，老黄都发布安培架构了，是时候将您手边Pascial架构的TX2升级到Volta架构的Xavier NX 了。
主播 | 囧囧 选题 | 徐普 ▼点击可听 本周关键词 AI行业薪酬｜Seq2SQL Voice Kit｜吴恩达中文版课程 《人工智能行业薪酬曝光，是时候转行了》 人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加，那么对于热门中的热门，人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢？ - 人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三 数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k
量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式，它的处理效率要大大快于传统的通用计算机。那么什么是人工智能，人工智能的发展历程，以及人工智能如何跟量子计算的结合和应用。本篇文章就为大家做个简单分享。
11 月 5 日，在 Wave Summit+2019 深度学习开发者峰会上，飞桨全新发布和重要升级了最新的 21 项进展，在深度学习开发者社区引起了巨大的反响。
Google Cloud Next 18大会上，李飞飞与李佳组合再次联手推出了一个新的产品。这是谷歌推出的第一个Solution Product (行业解决方案产品）——Contact Center AI，其集虚拟助理、智能信息发掘和情感分析等功能于一身，帮助Contact Center 的工作人员更有效的解决问题和用户提升体验。
本文学习自NVIDIA GTC演讲《Meet the future of Edge AI and Robotics:NVIDIA Jetson Orin》
随着ChatGPT爆火出圈，狂飙之势从22年底持续到23年初，与以往的技术突破不同的是，此次的大模型不仅被技术界关注，而且备受投资界、产业界和大众消费者的追捧，使它成为历史上最快月活过亿的现象级应用，继而引发全球科技巨头的AI竞赛。 大模型的高智能化离不开对模型的大规模预训练，这背后需要强大的AI框架作底层支持。面对动辄千亿级参数的大模型，如何使能广大开发者和用户进行开发，在当前大模型研究分秒必争之时弯道超车？且让我们顺着大模型技术的方案拆解，一探昇思MindSpore AI框架的技术能力。 预训练大模型的
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
登录 http://ngc.nvidia.com 就能进入NGC中心（如下图），不过这个入口的更新频率很高，首页所看到的内容可能跳转至其他地方。网页最左边的“Explore Catalog”与右上角的 “用户名（未登录之前为Guest）”，大致是固定的。
国内头部手机厂商，最近正在集中发布通用大模型和自研操作系统，而 vivo 正在把两者高度融合在一起。
文本挖掘，也称为文本数据挖掘，大致相当于文本分析，是指从文本中获取高质量信息的过程。高质量的信息通常是通过设计模式和趋势通过统计模式学习等手段获得的。
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为什么这年头，大模型可以这么火？！ 这不前几天，谷歌研究员说“AI有人格”，结果震惊整个科技圈…… 背后其实就是大模型的锅。 在大家的认知里，AI大模型真的很全能——能说会唱、写诗作画样样精通，甚至还能像人一样跟你聊天。 而且性能精度和泛化能力兼具~光看最近屡次出圈的AI作画就知道了。 既然大模型这么多好处，如果应用到了产业界，这不得把企业的开发者们都给馋哭了。 一直以来，大模型似乎都是大厂、高校及科研机构的专利。 其他企业倒也不是不能用。 且不
位来 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近几年以预训练为代表的NLP技术取得了爆发式发展，新技术新模型层出不穷。 在新时代背景下，如何将最先进的NLP领域科研成果，高效地应用到产业实践中并解决实际问题，是NLP产业界的核心痛点。因此，弥合技术与实际应用之间的Gap成为了NLP工程师的核心竞争力。 第三期「百度AI实战营」公开课中，百度资深研发工程师将结合世界领先的文心（ERNIE）语义理解技术，通过产业实践案例，深入解析技术选型和模型调优的一些方法，以及工程实践中的经验。 直播报名见下
本文转载自：https://towardsdatascience.com/nvidia-jetson-nano-vs-google-coral-vs-intel-ncs-a-comparison-9f950ee88f0d
8月2日消息，自然语言处理领域顶级会议ACL2019在意大利弗洛伦萨继续召开。会上滴滴正式宣布开源基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台DELTA，以进一步帮助AI开发者创建、部署自然语言处理和语音模型，构建高效的解决方案，助力NLP应用更好落地。
几天不见，Crossin 又去做什么游戏去了呢？这次我做的不是游戏，而是游戏机！而且是体感游戏机。
桔妹导读：8月2日消息，自然语言处理领域顶级会议ACL2019在意大利弗洛伦萨继续召开。会上滴滴正式宣布开源基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台DELTA，以进一步帮助AI开发者创建、部署自然语言处理和语音模型，构建高效的解决方案，助力NLP应用更好落地。
随着人工智能技术的快速发展，智能语音项目成为了科技领域的一大热点。智能语音项目不仅涉及语音识别（ASR）技术，还涵盖语音合成（TTS）、自然语言处理（NLP）等多个方面。本文将探讨智能语音项目开发过程中的技术挑战以及未来的发展趋势。
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
AI 开发者消息，当地时间 7 月 28 日至 8 月 2 日，自然语言处理领域顶级会议 ACL2019 在意大利佛罗伦萨召开，会上滴滴正式宣布开源基于深度学习的语音和自然语言理解模型训练平台 DELTA，以进一步帮助 AI 开发者创建、部署自然语言处理和语音模型，构建高效的解决方案，助力 NLP 应用更好落地。
你真的了解NLP吗？本文主要是对当前自然语言处理领域的主要研究内容进行了梳理，共包含五个部分：NLP概述、NLP相关技术分类、NLP研究人员分布、NLP的应用、NLP的发展趋势。该篇文章能够帮助刚刚入坑NLP的小伙伴尽快找到自己的定位，同时也能协助已经在坑中挣扎多年的小伙伴看清该领域的全貌。
【新智元导读】在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 关于深度学习方法有很多炒作和大话，但除了炒作之外，深度学习方法正在为挑战性问题取得最先进的结果，特别是在自然语言处理领域。 在这篇文章中，您将看到深度学习方法应对自然语言处理问题的具体前景。看完这篇文章后，你会知道： 1. 自然语言处理深度学习的
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上，直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展，大型模型（大模型）在诸多领域取得了显著的成果，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。然而，大模型的部署和应用面临着诸多挑战，如计算资源消耗大、数据传输延迟、隐私保护等问题。因此，端侧化成为大模型落地的重要方式。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
自然语言处理是通过构建算法使计算机自动分析、表征人类自然语言的学科。自然语言处理是计算机理解和生成自然语言的过程，自然语言处理技术使计算机具有识别、分析、理解和生成自然语言文本（包括字、词、句和篇章）的能力。
.NET Core 在机器学习的应用场景，除了 ML .NET 还会介绍一个非常棒的開源技術 TensorFlow .NET ， Keras .NET.
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
Chat GPT-5是一种基于人工智能技术的对话系统，用于进行自然语言处理和对话，以提供更好的服务。 它是由OpenAI公司开发的，是GPT系列的最新版本。 GPT代表着"生成式预训练"，因此Chat GPT-5基于神经网络，通过预先训练来提高其自然语言生成的能力。 Chat GPT-5能够处理文字、语音和对话框，并能准确理解语言的含义，从而为用户提供更精准、更智能的服务。该技术在人工智能、自然语言处理、机器学习领域有着广泛的应用和前景。 Chat GPT的主要作用是进行自然语言处理和对话，以提供更好的服务。它可以识别和理解人类语言，从而能够回答用户的问题、提供信息、解决问题、提供建议等。
本书介绍了近年来自然语言处理和机器阅读的成果，带有翔实的示例，对实际应用有很好的借鉴意义。
随着IT专业人士尝试应用人工智能，许多人将在公有云执行此操作。但是，组织从不断增长的人工智能服务列表中选择，从AWS、Azure和其他厂商中挑选，并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到，但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而，一个采纳趋势是明确的：公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说：“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中，但这是一个主要在云端发生的工作量。
ChatGPT作为一项重要的自然语言处理技术，已经在各个领域中产生了广泛的应用。这些应用也带来了新的就业机会和需求，以下是一些可能的新岗位：
上一周，清华大学AMiner发布了《2018自然语言处理研究报告》(下载地址：https://pan.baidu.com/s/1IXuZLgGVHjfYyyX63jcVHQ)，因为时间原因，没能及时的更新，希望大家见谅。现在作者以初学者的态度整理了一下该报告的主要内容，希望能帮助大家。
AI即人工智能的又一波浪潮来了。机器学习，深度学习，神经网络，语音识别，图像识别...... 常常充斥我们的耳目。不论是AI赋能产业，还是AI改变生活，有的人停留于想象，有的人却在付诸实践。
亚马逊Alexa在其官方博客宣布推出Alexa Auto SDK，这是Alexa首次为车辆提供一整套开发套件，以帮助汽车制造商将Alexa语音控制功能集成到汽车及其娱乐信息系统。
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
语音合成技术可以将任何文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，相当于给机器装了一张人工合成的“嘴巴”。它是涉及多个学科，如声学、语言学、数字信号处理和计算机科学的一个交叉学科。 英伟达NeMo是一个用于构建先进的对话式AI模型的工具包，它内置集成了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和语音合成 (TTS)的模型及方法，方便调用先进的预训练模型、快速完成对话式AI中各类子任务。 我们可以通过NeMo快速、方便地实现文字与语音之间的转换，让我们的文字会说话！ 7月28日，第3期英伟达x量子位NL
【新智元导读】国际首席战略官组织SVSG合伙人认为，7个月后就能看到聊天机器人掀起的变革，而Bot在5年内将颠覆人机交互方式，并且取代搜索成为互联网入口，因为世人使用搜索引擎只是因为目前没有更好的选择。同时，他表示聊天机器人热潮兴起的一个原因是你不做，别人会做，因此企业为了盈利竞相投资，聊天机器人最初将取代客服，并逐渐拓展到销售和市场领域。 【原文标题】The 200 billion dollar chatbot disruption 【作者介绍】Matt Swanson 是 Silicon Valle
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