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语义理解
Python语音识别终极指南

【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解...
日期:今 15:32 作者:
以翻译为跳板,网易有道将推出语音助手及智能音箱
有道在外界的印象往往是“词典”与“翻译”,但在3月30日下午深圳的网易有道技术开放日上,这家公司出人意料的透露,已经在开发语音助手,今年5月会有产品发布。
日期:04月01日 作者:
假若机器利用语言影响你的决策,这会颠覆什么?
雷锋网按:本文作者陈孝良,博士,声智科技创始人,曾任中科院声学所副研究员和信息化办公室主任,北京市公安局首届网络应急专家,主要从事声学信号处理和 GPU 深度学习算法研究工作。
日期:03月27日 作者:
DeepMind论文抢先看:通过删除神经元来了解深度学习
雷锋网(公众号:雷锋网)AI科技评论按:深度神经网络由许多单独的神经元组成,它们以复杂且违反人直觉的方式组合起来,以解决各种具有挑战性的任务。这种复杂性一方面赋予神经网络神秘力量,另一方面,也让它们变成了人类难懂的黑匣子。
日期:03月26日 作者:
你家产品在用户心里算哪壶?——用语义分析透镜瞧一瞧
文/吴启维
网购达人们买东西前都会选择逛逛评价区,好评率、是否带图、评论有无水军……都会直接影响购买意愿。本文数据侠吴启维,就通过爬取某产品的用户评论,结合语义分析的情感划分,定位用户对于产品不同属性的针对性反馈,以此来提炼有共性和有价值的信息。一起来看看用户评价里有哪些值得深挖的奥秘吧!
本文转自数据冰山(ID:shujubingshan...
日期:03月23日 作者:
医学博士程序员:平安好医生语义分析师张建峰
“如果说程序员的工作是修复机器的bug,医生的工作是修复人的bug,那我的工作就是修复AI医生的bug。”平安好医生智能语义分析师张建峰这样诙谐地介绍着自己的工作。
日期:03月23日 作者:
利用 DeepLab 在 Tensorflow 中进行语义图像分割
发布人:Google Research 软件工程师 Liang-Chieh Chen 和 Yukun Zhu语义图像分割,也就是将“道路”、“天空”、“人”和“狗”等语义标签分配给图像中每一个像素的任务,可以实现大量的新应用,例如 Pixel 2 与 Pixel 2 XL 智能手机人像模式中附带的合成浅景深效果,以及 移动实时视频分割。分配这些语义标签需要标出对象的轮廓...
日期:03月23日 作者:
如何在浏览器上跑深度学习模型?并且一行JS代码都不用写

2017 年 8 月,华盛顿大学的陈天奇团队发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各种后端,而且用户可以针对这些目标平台用 Python 来进行调优。
那么到底什么是 TVM 呢?
陈天奇在 论文中解释到,TVM 其实是一个端到端优化堆栈,可以降低和调...
日期:03月14日 作者:
语义分割研究党福利来袭,谷歌宣布开源 DeepLabv3+
雷锋网(公众号:雷锋网)AI 研习社按,DeepLab 是一种用于图像语义分割的顶尖深度学习模型,其目标是将语义标签(如人、狗、猫等)分配给输入图像的每个像素。经过三年左右的发展,目前 DeepLab 具有如下功能:
日期:03月14日 作者:
使用TensorFlow,GPU和Docker容器进行深度学习
在过去的几个月中,我和多个企业的数据科学团队进行了多次合作,也看到越来越多的机器学习和深度学习框架被广泛应用到实际生活中。
日期:03月07日 作者:
干货丨AI语音二三事:你需要了解这些AI 语音对话技术
机器学习以及自然语言处理技术的进步,开启了人与人工智能进行语音交互的可能,人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互,将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向,而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。 一、语音交互流程简介
日期:03月05日 作者:
你家产品在用户心里算哪壶?——用语义分析透镜瞧一瞧
2017年,某厨房家电品牌客户需要针对其某一款养生壶产品做用户评论分析,同时利用其他18款同类竞品作参照体系,以挖掘用户有价值的反馈。而笔者有幸作为数据分析师参与到该项目中,从中学习语义分析与商业分析的应用场景。
日期:03月05日 作者:
深度学习的一个基本方法
最近学完了一门很有用的深度学习课程,我就一直想整理出他贯穿课程的一些精髓。
日期:03月05日 作者:
【干货】深度学习实验流程及 PyTorch 提供的解决方案

【新智元导读】在研究深度学习的过程中,当你脑中突然迸发出一个灵感,你是否发现没有趁手的工具可以快速实现你的想法?看完本文之后,你可能会多出一个选择。本文简要分析了研究深度学习问题时常见的工作流, 并介绍了怎么使用 PyTorch 来快速构建你的实验。
常见的 Research workflow
某一天, 你坐在实验室的椅子上, 突然: <...
日期:02月24日 作者:
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