AI:人机协同 赋能未来系列]计算机是最好的左脑"> 编者按: 计算机领域的热点总是在不断更替,从大数据到云计算再到人工智能,这些热点的背后离不开专家学者们在这些领域一点一滴聚沙成塔的技术突破.关于人工智能,我们见证了近年来它从默默无闻到炙手可热的过程.继去年 <我们需要什么样的机器人>之后,微软全球资深副总裁.微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文再一次亲手撰写文章,与我们进一步分享了他对人工智能的见解与洞察,归纳起来就是<HI AI:人机协同 赋能未来>

我们进行<中台战略>一书的第三期分享. “人机融合是解决aI机器人冷启动的绝佳解决方案,我们这里引入了一个应答满意度的指标,每一个咨询应答都对应一个应答满意度.当消费者应该回答选择转入人工客服时,该应答的反应满意度则会下降.此外,当消费者转接至人工客服时,aI机器人并没有停止工作,依然会对消费者的提问进行互动,反馈应答满意度到达95%以上的将自动回复,应答满意度70%以上的有人工客服判断是否合理后再发送,同时人工客服回复的内容将直接作为训练数据头尾给aI机器人.在人工客服坐席相对空闲的状态下,

安森,个推CTO 毕业于浙江大学,现全面负责个推技术选型.研发创新.运维管理等工作,已带领团队开发出针对移动互联网.金融风控等行业的多项前沿数据智能解决方案. 曾任MSN中国首席架构师,拥有十余年资深技术开发与项目管理经验,在大数据处理系统.大规模并发平台.分布搜索系统.手机应用开发.无线通信领域和智慧金融系统等领域拥有丰富实践经验. 引言 中国移动互联网的发展见证了中国大数据行业的蓬勃发展.数据智能作为移动互联网时代的自然产物,也是未来很长一段发展阶段的核心所在.个推(每日互动)和业界的共识不

TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词   作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题. 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果.它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就

下文参考:http://hi.baidu.com/21tian/blog/item/ce5464097ddf10cb3ac76335.html为何使用消息队列 您可能认为您能够通过一个简单的数据库表(一个应用程序往其中写入数据,另一个应用程序从中读取数据)来应用消息队列.消息队列平台更为稳定,因为它们通常拥有自己的安全机制.事务支持及其它功能.传输消息的路由功能是它的一个关键应用.MSMQ提供各种消息队列平台. MSMQ简介 MSMQ是Windows 2000.Windows XP.Window

TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志     TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词     作者: 阮一峰     日期: 2013年3月15日     这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题.     有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?     这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域

这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题. 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果.它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法. 让我们从一个实例开始讲起.假定现在有一篇长文<中国的

作者: 阮一峰 日期: 2013年3月15日 原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 这个标题看上去好像非常复杂,事实上我要谈的是一个非常easy的问题. 有一篇非常长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),全然不加以人工干预,请问如何才干正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等非常多计算机前沿领域,可是出乎意料的是,有一个非常easy的经典算法,能

压缩感知科普文两则: 原文链接:http://www.cvchina.info/2010/06/08/compressed-sensing-2/ 这几天由于happyharry的辛勤劳动,大伙纷纷表示对稀疏表达,压缩感知很感兴趣啊.我是搞不太懂这个前沿啊,只好转两篇科学松鼠会的科普文,都是译文,说不定大伙都看过了原文. 第一篇是陶哲轩写的. 这是数学家陶哲轩在他自己的blog上写的一篇科普文章,讨论的是近年来在应用数学领域里最热门的话题之一:压缩感知(compressed sensing).所谓

一.引言 1.0 项目源代码整合 饱了吗前端web:传送门 饱了吗web和app后端:传送门 饱了吗app前端:传送门 饱了吗web展示:传送门 1.1 编写背景 web端开发人员较少,正好以前学习过web端的内容,所以本次项目承担web前端的任务.在本次任务晚餐过程中,我前端采取的是html+css+jquery(其实在编程的途中想使用vue,但中途改动过于繁琐后放弃了),侧边栏点击加载也是用部分加载实现,与后端的交互则采用ajax的技术.主要分为两个模块: 一.订单处理的模块:注重实时的刷新

(注:本文转载自阮一峰老师的博文,原文地址:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html) 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题. 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? 这个问题涉及到数据挖掘.文本处理.信息检索等很多计算机前沿领域,但是出乎意料的是,有一个非常简单的经典算法,可以给出令人相当满意的结果.它

1. 引言 10月11-17日,万众期待的国际计算机视觉大会 ICCV 2021 (International Conference on Computer Vision) 在线上如期举行,受到全球计算机视觉领域研究者的广泛关注. 今年阿里云多媒体 AI 团队(由阿里云视频云和达摩院视觉团队组成)参加了 MFR 口罩人物身份鉴别全球挑战赛,并在总共5个赛道中,一举拿下1个冠军.1个亚军和2个季军,展现了我们在人物身份鉴别领域深厚的技术积淀和业界领先的技术优势. 2. 竞赛介绍 MFR口罩人物身份

另一个角度看元宇宙与RPA:人工世界.平行员工与RPA 从元宇宙到平行员工,人工世界推动的虚实分工利好RPA 机器人是铁打营盘人类是流水兵,未来元宇宙的虚实分工RPA机会巨大 文/王吉伟 元宇宙是平行于现实世界的虚拟空间,这个说法已被大家广泛认同. 自从人类发明互联网后,这个平行空间就已诞生.互联网向民用市场开放以后,人类就一刻不停地往这个虚拟空间迁移.在以后互联网发展二十多年的时间里,人类通过与这个平行空间交互获取各种知识,互联网与人类的关系也从连接人与信息,逐步升级成为连接人与服务. 而随着

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

[IT168 技术文档]MSMQ是Windows 2000.Windows XP.Windows Server 2003的一个组件,并将继续包含在Windows Vista和以后的Windows服务器中.即使目标接收应用程序没有运行,或运行发送或接收应用程序的计算机没有联网,协同合作的应用程序仍能利用MSMQ在彼此之间发送和接收消息.在到达目标队列之前,消息由MSMQ存储并转发.接收应用程序能够从队列中恢复数据. MSMQ之类消息队列的主要特点在于它分离发送和接收应用程序,使其不必同时运行.这意

附:(创建“商品管理数据库”的SQL语句) --建立"商品管理数据库"数据库-- create database 商品管理数据库 on(name='商品管理数据库_m', filename='D:\商品管理系统\商品管理数据库_m.mdf', size=6mb,filegrowth=1mb,maxsize=unlimited) log on(name='商品管理数据库_l', filename='D:\商品管理系统\商品管理数据库_l.ldf', size,filegrowth) go

http://www.blogjava.net/hoojo/archive/2012/09/06/387140.html**************************************** 1. 全文检索系统与Lucene简介 1.1 什么是全文检索与全文检索系统 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式.这个过程类似于通过字典中

全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎.它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式.这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程.   Lucene.net是Lucene的.net移植版本,是一个开源的全文检索引擎开发包,即它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎.开发人员可以基于Lucene

1.进程 1.1进程的定义 <计算机操作系统>这门课对进程有这样的描述:进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.程序是指令.数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体. 1.2进程的概念 进程的概念主要有两点: 第一,进程是一个实体.每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text

http://www.oschina.net/question/12_71591 言: OSChina 的搜索做得并不好,很久之前一直想在细节方面进行改造,一直也没什么好的思路.但作为整体的结构或许对大家还是有一些参考的价值,之前也分享过一些代码,这次主要是把整个模块的设计思路详细的介绍一下,本文要求了解 Lucene 的基本使用. OSChina 使用的是全文搜索的技术,涉及到的开源软件包括 Lucene 和国产的 IKAnalyzer.谈到分词,有些人喜欢问,你怎么不用xxx呢?很不好意思,