【摘 要】
:
<正>图灵奖得主、深度学习之父辛顿(Geoff Hinton)说:“深度学习的下一个大的进展应当是让神经网络真正理解文档的内容。”机器学习著名学者乔丹(Michael Jordan)说:“如果给我10亿美元,我会用这10亿美元建造一个NASA1级别的自然语言研究项目。”图灵奖得主杨乐昆(Yann LeCun)说:“深度学习的下一个前沿课题是自然语言理解。”微软全球执行副总裁沈向洋说:“下一个十年,
论文部分内容阅读
<正>图灵奖得主、深度学习之父辛顿(Geoff Hinton)说:“深度学习的下一个大的进展应当是让神经网络真正理解文档的内容。”机器学习著名学者乔丹(Michael Jordan)说:“如果给我10亿美元,我会用这10亿美元建造一个NASA1级别的自然语言研究项目。”图灵奖得主杨乐昆(Yann LeCun)说:“深度学习的下一个前沿课题是自然语言理解。”微软全球执行副总裁沈向洋说:“下一个十年,懂语言者得天下。”微软创始人比尔·盖茨(Bill Gates)2019年6月在华盛顿经济俱乐部午餐会接受采访时说:“我将创建一家人工智能公司,目标是让计算机学会阅读,能够吸收和理解全世界所有的书面知识。”
其他文献
目前,大容量线束网络正被广泛应用于各型飞机机载设备中,其线路通断故障对于飞机飞行安全至关重要,因此对其线路通断进行测试将显得尤为必要。针对大容量线束网络的特点,为满足线路测试可靠性和时效性要求,基于自动测试理论和多代理技术,提出一种新型大容量线束网络高效可靠的测试方法,并从测试要求、测试思路和测试效果评估等方面对测试方法进行了概述。
劳动竞赛是竞技的舞台,也是展示、交流、切磋的平台,更是促进岗位建功立业的契机。进入新时代,工会组织要想充分发挥劳动竞赛提升职业技能的巨大推动作用,就需要结合时代特征不断创新竞赛内容、形式和载体。传媒业劳动竞赛应该面向青年、吸引青年、塑造青年,引导青年在媒体融合的征途上发扬工匠精神勇当尖兵。本文结合大众报业集团(大众日报社)劳动竞赛实践案例,研究探讨传媒业劳动竞赛激发青年员工融合创新实践的实现路径、
传统英汉翻译系统的输出结果同词汇实际应用语境含义差异较大,翻译精准度较低,为此,设计了基于人机交互的自动化英汉翻译系统。根据人机交互设计理念,通过设计翻译数据源采集硬件、分析处理硬件及数据接口硬件三部分,完成系统硬件平台设计;在平台基础上,利用人机交互算法提取英汉语义特征;利用翻译场景参量映射方法提取英汉语境特征;通过关联矩阵匹配相同词汇的语义特征和语境特征,提取人机交互翻译特征;构建人机交互翻译
背景:晚期糖基化终末产物(AGEs)是机体代谢物与还原糖在糖基化反应下产生的复杂化合物。在机体衰老或血糖升高的过程中,AGEs在体内不断合成并积累,进而导致一些慢性退行性疾病的发生。研究显示,AGEs会加重糖尿病性牙周炎、种植体周围炎等口腔疾病的发展,破坏牙周局部组织的免疫调节平衡,最终导致严重骨吸收的发生。而巨噬细胞作为固有免疫的重要组成部分,可极化为经典M1型或替代M2型以响应局部微环境的变化
针对传统系统在英语机器翻译中的功能和性能难以满足交互性需求的问题,本研究设计了一种基于人机交互增强算法的英语机器翻译系统。在设计系统总体架构的基础上,通过设计服务器和翻译器完成对硬件结构的设计。在软件设计中,利用增强算法分析了人机交互中输入英语语句的语义特征,根据分析结果设计解码算法,并构建英语机器翻译模型。系统测试结果表明:该系统中,会话模块和对话模块的功能都满足交互性设计的要求,其能够有效提高
机器视觉已在煤矿带式输送机分拣机器人目标检测与识别方面具有一定的理论基础,但目前煤矿带式输送机分拣机器人目标识别主要针对煤矸石识别,对造成输送带穿透、撕裂等的异物目标识别的研究较少,且在目标异物精确定位方面的研究也较少。针对上述问题,设计了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机分拣机器人异物识别与定位系统,可对输送带上存在的不同类型和不同形状的异物进行识别与定位。采用双目视觉实时获取输送带上异物图像信息
基于广东省消费者关于茶饮品牌-IP联名产品的需求与偏好调查数据,以SOR模型理论为基础构建新式茶饮品牌-IP联名结构方程模型,研究新式茶饮品牌-IP联名的影响因素,得到消费者对品牌-IP联名的认知情况和联名营销手段是影响消费者意愿的关键因素。调查发现:拓宽营销渠道、创新产品等方式可提高消费者满意度,进而推动消费者的购买和分享行为。结合调查结果,为新式茶饮品牌-IP联名发展提出可行性建议。