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。未来的商业智能是要征服对人类语言的理解，不仅是语言识别，而是对文字内容的理解。 数据智能有四个层级：最底层的“数据”是零乱、无结构的数据，往上一层的“信息”在此基础上“读懂”了数据内容。现在大部分深
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注于语言类情感AI的研发，这类机器人在学习能力、语言识别与提取和自我成长等方面有一定优势。而对语言需求最大的实际上是互联网和媒体行业，这很可能会成为竹间智能破局的关键。例如在社交软件中，陪伴型情感机器
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深耕。 目前，随着底层技术、大数据的积累和深度学习算法等等的突破，人工智能领域正在爆发式发展。作为其中的一个子领域，以语言识别、图像识别为核心的自动驾驶，正在走入生活。目前，百度自动驾驶出租车服务
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的技术，利用机器学习、深度学习、自然语言识别等方法，更有效地从文章中提取内容。他们和哈佛大学、洪堡大学的合作项目中，有三个和图像分析有关，研究和开发识别图像重复性、相似性的分析工具，但这往往要利用跨出
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一系列技术逻辑与大数据运营，让电视具备语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，消费者通过语音指令让电视自动推荐、选择；同时学习用户使用及搜索习惯，进而实现更为精准的语音操控及互动，最终将电视由原
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。” 贝莱德SAE团队“驻扎”在旧金山，目前共有约80位基金经理和分析员。其研究方法借鉴自学术界，一位分析员基于机器学习、自然语言识别等技术手段提出一个投资点子，另一位团队成员尽可能在一周时间内驳倒这
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界：一位分析员基于机器学习、自然语言识别等技术手段提出一个投资点子；另一位团队成员尽可能在一周时间内驳倒这个点子；然后由团队内的评委会决定，该点子是否被应用于投资，以及给它分配多大权重。截至目前
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的交互方式，语音是普遍看好的方向。 特别是，近几年人工智能的快速发展，使得自然语言识别和处理技术得以实现巨大的突破，这为语音交互提供了技术基础。从硬件方面，麦克风阵列解决了诸如噪声抑制、回声抑制、去混
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