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- 文本图像中包含两层信息：视觉纹理信息和语言信息。由于单纯根据视觉纹理信息进行文字识别缺少了对上下文的字符语义信息的挖掘，时常会导致错误的文本识别结果（之后会详细说明）。因此如何获得鲁棒的语言信息来提升识别性能成为了最近场景文本识别任务中比较受欢迎的思路。 文本图像中包含两层信息：视觉纹理信息和语言信息。由于单纯根据视觉纹理信息进行文字识别缺少了对上下文的字符语义信息的挖掘，时常会导致错误的文本识别结果（之后会详细说明）。因此如何获得鲁棒的语言信息来提升识别性能成为了最近场景文本识别任务中比较受欢迎的思路。
- 从 1950 年图灵测试的提出到现在，对话系统已经走过了将近 70 年的时间，在这期间对话系统技术得到了快速的发展。方法也从当初的规则演变成如今的深度学习方法，对话系统的鲁棒性和准确性都得到了大幅提升。2020 年，自然语言处理顶级会议 ACL 被接收论文中，对话系统相关工作论文数量达到历史之最，这也进一步验证了对话系统最近几年得到了非常大的关注。本文将围绕对话机器人相关技术及其在行业中应用... 从 1950 年图灵测试的提出到现在，对话系统已经走过了将近 70 年的时间，在这期间对话系统技术得到了快速的发展。方法也从当初的规则演变成如今的深度学习方法，对话系统的鲁棒性和准确性都得到了大幅提升。2020 年，自然语言处理顶级会议 ACL 被接收论文中，对话系统相关工作论文数量达到历史之最，这也进一步验证了对话系统最近几年得到了非常大的关注。本文将围绕对话机器人相关技术及其在行业中应用...
- 传统的AI应用开发和部署意味着高成本和高门槛,借助HiLens Studio,AI应用开发和部署仅需要三步。 传统的AI应用开发和部署意味着高成本和高门槛,借助HiLens Studio,AI应用开发和部署仅需要三步。
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- 从上一篇简化的贝叶斯公式出发，将语音识别的问题转化为求概率的问题。引入隐马尔可夫链模型用于解决输入输出序列不定长的建模。并推导使用GMM或DNN来表示概率，从而建立声学模型。之后介绍了n元法和RNN用于语言模型的表示。最后介绍了加权有限状态转换机WSFT用于找出最优概率。 从上一篇简化的贝叶斯公式出发，将语音识别的问题转化为求概率的问题。引入隐马尔可夫链模型用于解决输入输出序列不定长的建模。并推导使用GMM或DNN来表示概率，从而建立声学模型。之后介绍了n元法和RNN用于语言模型的表示。最后介绍了加权有限状态转换机WSFT用于找出最优概率。
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- 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，Hadoop社区引入了统一的资源管理框架YARN。YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。在原生的YA... 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，Hadoop社区引入了统一的资源管理框架YARN。YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。在原生的YA...
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