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人工智能应用场景有哪些-人工智能应用场景有哪些股票

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-11-22 12:58:09分类应用领域浏览80
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用场景有哪些的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用场景有哪些的解答,让我们一起看看吧。人工智能应用场景?ai落地应用场景是啥?人工智能的下游应用场景包括?人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?人工智能应用场景?1、智能手机自苹果发布Siri……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能应用场景哪些问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用场景有哪些的解答,让我们一起看看吧。

  1. 人工智能应用场景?
  2. ai落地应用场景是啥?
  3. 人工智能的下游应用场景包括?
  4. 人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?

人工智能应用场景?

1、智能手机

苹果发布Siri后,智能手机作为语音技术的第一主战场,目前的应用已经成熟。

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智能手机应用:

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

2、智能家居

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在家庭物联网大力发展时代,多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能家居应用:

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人

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ai落地应用场景是啥?

ai落地应用场景十分广泛可以涉及到许多行业领域。例如,在医疗领域,ai可以用于诊断和治疗决策;在金融领域,ai可以用于风险评估和投资决策;在零售领域,ai可以用于客户体验的改进和营销策略的制定。同时,ai还可以在物联网、自动驾驶、智能家居等领域发挥作用,为人们生活带来便利和智能化。总的来说,ai落地应用场景是相对多样化的,可以根据不同领域的需求来进行相应的应用。

人工智能的下游应用场景包括

人工智能主要应用领域

1、农业:农业中已经用到很多的AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料***购,数据收集,灌溉,收获,销售等。通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业的产量,大大减少了许多人工成本时间成本。

人工智能自然语言处理,有哪些应用场景?

主要有以下7种不同的应用:

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本,预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务,特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础,也用于拼写校正,

手写识别和统计学机器翻译

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

自然语言处理本身细分的领域比较多,类似NER,情感分析,Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱对话翻译阅读理解,摘要,文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的[_a***_]学习方法深度学习,以及图的相关知识,内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型,Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制,逐渐向问答式的搜索过渡,知识图谱是比较火热的一个点,主要用于不同场景和企业自己的知识图谱的建立,从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架系统,主要就是集成了NER,parsing等的各种插件,在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能,期间也稍微了解过其他的人工智能算法,比如卷积神经网络之类的,工作后在大力发展AI的百度,因此也算有点了解,来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯电视常年播放百度的AI广告,其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行,本来因为语言不通而障碍频频,结果有了百度语音翻译,一切问题迎刃而解,广告语大概的意思是懂你的坚强,也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景,语言翻译。除此之外,还有同声传译,实时多语种翻译等等。在未来如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象,那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪识别的能力,才能更好的给使用者以温柔的体验。

这个其实已经很久了,最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了,一句hey siri,就能唤来你的智能管家,帮助你拨打电话,阅读短信,地图导航等等。

此外,iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了,但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后,基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后,国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物,比如天猫精灵,小米的小爱同学还有百度的小度音响等等,通过打通物联网,或者在线音乐库,能够准确的识别你的要求,帮助你开关灯,打开窗帘,播放音乐,制定闹钟等等。

想要在自然语义处理(NLP)领域进行发展,那么就需要将语句的理解定位概念理解,并且建立了自然语言的“概念空间(代码)”。语句及自然语言的理解,其实就是从语言空间向语言“概念空间(代码)”的映射过程。这一处理方案,使计算机能够进入自然语言的语义深层,在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等,相对来说也是比较复杂。

到此,以上就是小编对于人工智能应用场景有哪些的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能应用场景有哪些的4点解答对大家有用。

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