admin 一、人工智能里的语音识别的关键技术是什么？
我们是提供人工智能全套技术解决方案的公司，拥有自主产权的智能语音、机器视觉、大数据分析，智能语音里包括语音识别、语音合成、语音检索，声纹识别、口语评测等，我们也都在做，对于你说的语音识别的关键技术，就是声学模型。而声学模型主要有两种，分别是混合声学模型和端到端的声学模型。混合声学模型通常是隐马尔科夫模型结合混合高斯、深度神经网络、深度循环神经网络以及深度卷积神经网络的一个模型。端到端声学模型目前有两大类，一是连接时序分类—长短时记忆模型，二是注意力模型。
二、人工智能的关键技术核心，是解决？
1 计算机视觉。
计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。
它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。
2 机器学习。
机器学习是指计算机系统无须遵照显示的程序指令，而是依靠数据来提升自身性能的能力。
它的应用也很广泛，主要针对产生庞大数据的活动，比如销售预测，库存管理，石油和天然气勘探，以及公告卫生等。
3 自然语言处理。
它是指计算机能够像人类一样拥有文本的处理能力。
举例来说，就是在许多封电子邮件中，以机器学习为驱动的分类方法，来判别一封邮件是否属于垃圾邮件。
4 机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就形成了机器人，它有能力跟人类一起工作。
例如无人机，以及在车间为人类分担工作的“cobots”等。
5 语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。
语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
三、人工智能包含了哪些关键技术？
人工智能的关键技术有以下：
1、计算机视觉技术
计算机视觉，简称CV（Computer Vision），是一门研究如何使计算机更好的“看”世界的科学。给计算机输入图片，图像等数据，通过各种深度学习等算法的计算，使得计算机可以进行识别、跟踪和测量等功能一般来说，CV技术主要有如下几个步骤：图像获取、预处理、特征提取、检测／分割和高级处理。
2、自然语言处理技术
自然语言处理（Natural Language Processing）技术是一门通过建立计算机模型、理解和处理自然语言的学科。是指用用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理并识别的应用，大致包括机器翻译、自动提取文本摘要、文本分类、语音合成、情感分析等。
3、跨媒体分析推理技术
以前的媒体信息处理模型往往是针对单一的媒体数据进行处理分析，比如图像识别、语音识别，文本识别等等，但是现在越来越多的任务需要跨媒体类别分析，即需要综合处理文本、视频，语音等信息。
4、智适应学习技术
智适应学习技术（Intelligent Adaptive Learning），是教育领域最具突破性的技术。该技术模拟了老师对学生一对一的教学过程，赋予了学习系统个性化教学的能力。在2020年之后，智适应学习技术得到了快速发展，背后的推动里有强大的计算能力和海量的数据，更重要的还有贝叶斯网络算法的应用。
5、群体智能技术
群体智能（Collective Intelligence）也称集体智能，是一种共享的智能，是集结众人的意见进而转化为决策的一种过程，用来对单一个体做出随机性决策的风险。
6、自主无人系统技术
自主无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理，而不需要人工干预的系统，可以应用到无人驾驶、无人机、空间机器人，无人车间等领域。
7、智能芯片技术
一般来说，运用了人工智能技术的芯片就可以称为智能芯片，智能芯片可按技术架构、功能和应用场景等维度分成多种类别。
8、脑机接口技术
脑机接口（Brain-Computer Interface）是在人或动物脑与外部设备间建立的直接连接通道。通过单向脑机接口技术，计算机可以接受脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号；而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
9、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
10、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。
四、人工智能十大关键技术？
自从去年AlphaGo战胜韩国围棋棋王，人工智能（AI）与深度学习瞬间成为全球科技产业的重要关键字，并且被视为未来趋势的一大亮点。富邦证券指出，其实AI的发展已超过60年，近年来是在“算法技术、硬件的运算与储存能力及物联网带来的大数据”三大条件配合下，开始进入各种商业模式发展，而不再只是好莱坞电影里的虚幻角色。
富邦证券预言，AI的发展将是影响人类最深远的新世代科技，其程度将更甚互联网，也是未5～10年无论个人或企业最重要的投资课题，就AI的商机发展进程“现在才正要开始”，十分值得投资人密切关注。
大数据、算法、运算系统是三大关键
人工智能是先获取现实世界的大数据，仰赖强大运算能力，再运用机器学习的各项演算技术，借以萃取出复杂的规则，让计算机展现出拟似人类智慧的行为，达到改进或解决人类问题得目标，所以必须从数据、演算、各种处理模块，再结合各种行业专长与生活习惯，进入各种商业应用。
因此可以确认的是-“没有大量的数据数据，只有智能算法并不能成就所谓的AI；没有高效运算系统，也无法执行庞大数据的AI演算，因此，AI世界的完整建构，必须由大数据、算法、运算系统三者所建构，缺一不可”。
根据专业机构预估，2016～2030年，AI将带给全球GDP（国内生产总值）约14％的成长，贡献规模达15.7兆美元，超过目前中国和印度的GDP总和，成为全球最大的商机来源之一，其中，又以中国与北美受惠的幅度最大，因为AI带来的价值主要是“劳动生产力的改善”与“消费者需求增加”。
富邦证指出，智能手机自2007年苹果iPhone问世后，短短10年已创造每年超过4，000亿美元的市场规模，AI影响的生活层面更胜智能手机，可以推测“AI将是继智能手机后的下一个庞大市场商机，它正在重新定义商业模式和经济型态，人们的生活也将随之发生变化。”
预估至2025年复合成长率高达45％
根据研调机构IDC的预测，2017年全球AI产值（含软件、硬件与服务）将达125亿美元，而到2020年将以54％的年复合成长率来到460亿美元。富邦证券更预估，2020～2025年间AI的应用市场规模，将以38％的年复合成长率达到2，300亿美元水平，合计2017～2025年期间年复合增长率更达到45％。
富邦证指出，虽然现阶段AI算法理论模型、关键运算系统，以及各项技术处理模块，集中在美国、中国为主导的科技巨头范畴，但实际上AI不仅以深度学习即可涵盖，还需要许多技术辅助，并与相关软硬件业者合作，才能打造完整的AI架构与生态体系，预期将有更多商机会出现在各种应用场景，例如交通运输、工业制造、零售销售、家居生活、医疗照护，以及金融财务等各大产业。
五、人工智能六大关键技术？
人工智能已经逐渐发展成一门庞大的技术体系 ，六大关键技术指的是：
机器学习、深度学习、人机交互、自然语言、机器视觉、人工神经网络。
六、mrpll的关键技术是什么？
关于 MRPII的关键技术有三个∶相关需求、时间分割和能力平衡。
先说相关需求。
企业里能够直接销售的产品叫"独立需求"，而完成独立需求所需的物料叫做"相关需求"。相关需求服务于独立需求，所以独立需求计划决定了相关需求计划，二者的计划模式可以不一样。相关需求技术解决了物料统一按"订货点"模式管理导致库存过多的浪费现象。确定相关需求与独立需求关系的文件叫 BOM，或者叫产品结构。
关于时间分割
把连续的时间分割成一些时间单元，如小时、日，这个技术就是时间分割。这个看似简单的技术，可以把 MRP 中物料的需求时间精确到小时和天，从而区分了物料需求和供给的优先级。相关需求技术可以用来精确计算物料需求数量，而时间分割技术可以把这些物料精确地安排在合理时间单元的时间轴上；二者的有机结合可以极大程度地合理使用物料，做到不多不少、不早不晚。
关于能力平衡。
这个技术用来保证生产计划的完成。生产计划有层次之分，MRPII引入了不同的能力平衡模式与之一一对应，确保不同层级的生产计划配备相应的资源，或者说每一层级的生产计划的制定，都是基于已有的资源和将要建设的资源的基础之上的。这样，通过层层计划，层层能力平衡，生产计划具备了现实的可执行性。。
七、edi关键技术是什么？
标准化是实现EDI的关键。EDI是为了实现商业文件、单证的互通和自动处理，这不同于人机对话方式的交互式处理，而是计算机之间的自动应答和自动处理。因此文件结构、格式、语法规则等方面的标准化是实现EDI的关键。
八、育苗关键技术是什么？
育苗关键技术是:1，整好地，平，细。
2，催芽，芽露白85%以上播种。
3，播种均匀，复土薄厚适宜。
4，加强田间管理，做好病虫害防治。
九、人脸识别的关键技术是什么？
人脸识别的整个领域都是我喜欢阅读的内容。自己实施面部识别系统会让您听起来像是托尼·斯塔克，您可以将它们用于各种不同的项目，例如自动锁门，或为您的办公室构建监控系统，仅举几例。
在本教程中，我们将使用一些现有的库在 Go 中构建我们自己的、非常简单的基于人脸识别的系统。我们将从对静止图像进行简单的人脸识别开始，看看它是如何工作的，然后我们将对此进行扩展，以研究本迷你系列第 2 部分中视频源的实时人脸识别。
Kagami/go-face 包
作为本教程的基础，我们将使用包含 dlib 机器学习工具包的kagami/go-face包！
注意 - Kagami 实际上写了关于他是如何编写这个包的。这绝对是一个有趣的阅读，你可以在这里找到它：https : //hackernoon.com/face-recognition-with-go-676a555b8a7e
dlib 工具包
Dlib 工具包是用 C++ 构建的，在人脸和对象识别/检测方面都令人难以置信。根据其文档，它在 Wild 基准测试中检测标记人脸的准确率约为 99.4%，这令人难以置信，这也是许多其他第三方库将其用作基础的原因。
注意 -我在之前的教程中介绍了 Dlib 工具包的 Python 库 - face_recognition。如果您想查看本教程的 Python 等价物，请看这里： Python 中的人脸识别简介
设置
我不会撒谎，启动并运行它比你的标准 Go 包更痛苦。您需要在您的机器上安装pkg-config和dlib。如果您在 MacOS 上运行，那么这是命令：
$ brew install pkg-config dlib
$ sed -i '' 's/^Libs: .*/& -lblas -llapack/' /usr/local/lib/pkgconfig/dlib-1.pc
入门
我们首先需要下载kagami/go-face可以使用以下go get命令完成的包：
$ go get -u github.com/Kagami/go-face
go-face-recognition在 GOPATH 目录中创建一个名为的新目录。在这个目录中创建一个名为 的新文件main.go，这是我们所有源代码将驻留的地方。
完成此操作后，您需要从TutorialEdge/go-face-recognition-tutorial 存储库中的image/目录中获取文件。最简单的方法是将 repo 克隆到另一个目录中，然后将图像目录复制到您当前的工作目录中：
$ git clone https://github.com/TutorialEdge/go-face-recognition-tutorial.git
一旦成功克隆，我们就有了.dat启动人脸识别程序所需的两个文件。您还应该看到其他.jpg文件的列表，其中包含一些漫威复仇者的面孔。
package main
import (
"fmt"
"github.com/Kagami/go-face"
)
const dataDir = "testdata"
func main() {
fmt.Println("Facial Recognition System v0.01")
rec, err := face.NewRecognizer(dataDir)
if err != nil {
fmt.Println("Cannot initialize recognizer")
}
defer rec.Close()
fmt.Println("Recognizer Initialized")
}
好的，所以如果我们此时尝试运行我们的程序，我们应该在程序的输出中看到Facial Recognition System v0.01和Recognizer Initialized。我们已经成功地设置了我们需要的一切，以便进行一些很酷的高级面部识别！
计算图片中的人脸
我们对这个包的第一个真正的测试将是测试我们是否可以准确地计算一张照片中的人脸数量。出于本教程的目的，我将使用这张照片：
正如你所看到的，没有什么特别的，只有托尼斯塔克孤独的脸。
因此，我们现在需要扩展我们现有的程序，以便能够分析该图像，然后计算该图像中的人脸数量：
package main
import (
"fmt"
"log"
"path/filepath"
"github.com/Kagami/go-face"
)
const dataDir = "testdata"
func main() {
fmt.Println("Facial Recognition System v0.01")
rec, err := face.NewRecognizer(dataDir)
if err != nil {
fmt.Println("Cannot initialize recognizer")
}
defer rec.Close()
fmt.Println("Recognizer Initialized")
// we create the path to our image with filepath.Join
avengersImage := filepath.Join(dataDir, "tony-stark.jpg")
// we then call RecognizeFile passing in the path
// to our file to retrieve the number of faces and any
// potential errors
faces, err := rec.RecognizeFile(avengersImage)
if err != nil {
log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)
}
// we print out the number of faces in our image
fmt.Println("Number of Faces in Image: ", len(faces))
}
当我们运行它时，我们应该看到以下输出：
$ go run main.go
Facial Recognition System v0.01
Recognizer Initialized
Number of Faces in Image: 1
太棒了，我们已经能够分析图像并确定图像包含一个人的脸。让我们尝试一个更复杂的图像，其中包含更多复仇者联盟：
当我们更新第 24 行时：
avengersImage := filepath.Join(dataDir, "avengers-01.jpg")
并重新运行我们的程序，您应该看到我们的程序能够确定这个新图像中有 2 个人。
识别面孔：
太好了，所以我们能够计算图像中的面孔数量，现在如何实际确定这些人是谁？
为此，我们需要一些参考照片。例如，如果我们希望能够从照片中识别出托尼·斯塔克，我们需要标有他名字的示例照片。然后识别软件将能够分析照片中与他相似的面孔并将它们匹配在一起。
因此，让我们avengers-02.jpg将我们的图像作为 Tony Stark 的参考图像，然后看看我们是否可以识别此图像是否包含他的脸：
avengersImage := filepath.Join(dataDir, "avengers-02.jpeg")
faces, err := rec.RecognizeFile(avengersImage)
if err != nil {
log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)
}
fmt.Println("Number of Faces in Image: ", len(faces))
var samples []face.Descriptor
var avengers []int32
for i, f := range faces {
samples = append(samples, f.Descriptor)
// Each face is unique on that image so goes to its own category.
avengers = append(avengers, int32(i))
}
// Name the categories, i.e. people on the image.
labels := []string{
"Dr Strange",
"Tony Stark",
"Bruce Banner",
"Wong",
}
// Pass samples to the recognizer.
rec.SetSamples(samples, avengers)
所以，在上面的代码中，我们已经按照从左到右的顺序遍历了所有的人脸，并用适当的名字标记了它们。然后，我们的识别系统可以使用这些参考样本来尝试对后续文件执行自己的面部识别。
让我们尝试使用我们现有的 Tony Stark 图像测试我们的识别系统，看看它是否能够根据它从avengers-02.jpeg文件生成的面部描述符来识别它：
// Now let's try to classify some not yet known image.
testTonyStark := filepath.Join(dataDir, "tony-stark.jpg")
tonyStark, err := rec.RecognizeSingleFile(testTonyStark)
if err != nil {
log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)
}
if tonyStark == nil {
log.Fatalf("Not a single face on the image")
}
avengerID := rec.Classify(tonyStark.Descriptor)
if avengerID < 0 {
log.Fatalf("Can't classify")
}
fmt.Println(avengerID)
fmt.Println(labels[avengerID])
现在让我们尝试验证这不是侥幸，并尝试查看我们的图像识别系统是否适用于 Strange 博士的图像。
testDrStrange := filepath.Join(dataDir, "dr-strange.jpg")
drStrange, err := rec.RecognizeSingleFile(testDrStrange)
if err != nil {
log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)
}
if drStrange == nil {
log.Fatalf("Not a single face on the image")
}
avengerID = rec.Classify(drStrange.Descriptor)
if avengerID < 0 {
log.Fatalf("Can't classify")
}
最后，让我们使用 Wong 的图像来尝试一下：
testWong := filepath.Join(dataDir, "wong.jpg")
wong, err := rec.RecognizeSingleFile(testWong)
if err != nil {
log.Fatalf("Can't recognize: %v", err)
}
if wong == nil {
log.Fatalf("Not a single face on the image")
}
avengerID = rec.Classify(wong.Descriptor)
if avengerID < 0 {
log.Fatalf("Can't classify")
}
fmt.Println(avengerID)
fmt.Println(labels[avengerID])
当你一起运行这一切时，你应该看到以下输出：
$ go run main.go
Facial Recognition System v0.01
Recognizer Initialized
Number of Faces in Image: 4
1
Tony Stark
0
Dr Strange
3
Wong
太棒了，我们设法建立了一个非常简单的人脸识别系统，使我们能够识别各种不同的复仇者联盟。
挑战：在所有复仇者联盟上建立一些参考文件，并尝试将人脸识别代码片段提取为可重用的功能
完整的源代码：
本教程的完整源代码可以在 Github 中找到： Tutorialedge/go-face-recognition-tutorial
结论
在本教程中，我们成功地构建了一个非常简单的人脸识别系统，可以处理静止图像。这有望成为本系列教程下一部分的基础，我们将在其中了解如何在视频流的实时上下文中执行此操作。
希望你喜欢这个教程，如果你喜欢，请在下面的评论部分告诉我！
十、人工智能软件关键技术
人工智能软件关键技术的发展与应用
人工智能软件关键技术在当今数字化时代的发展中起着举足轻重的作用。随着人工智能技术的不断进步，人们对其应用也变得越来越广泛。本文将就人工智能软件关键技术的发展趋势进行探讨，以及在各个领域中的具体应用展开讨论。
人工智能软件关键技术的发展
在人工智能软件关键技术的发展过程中，机器学习、深度学习、自然语言处理等技术得到了广泛的应用。机器学习作为人工智能的一个重要分支，通过训练数据使计算机系统具有自我学习的能力，从而提高系统的性能和准确性。深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的工作原理，实现对大规模数据的处理和分析。自然语言处理则是人工智能应用中的重要组成部分，通过算法和模型实现对自然语言文本的理解和处理，为机器和人类之间的交流架起桥梁。
除了以上技术外，人工智能软件关键技术还包括计算机视觉、语音识别、智能推荐等多个方向。计算机视觉通过分析图像和视频数据来模拟人类的视觉系统，实现对象识别、图像分割等功能。语音识别则是将语音信号转换为文字或命令的技术，已经广泛应用于智能助手、语音搜索等场景。智能推荐系统则是利用机器学习算法分析用户行为和偏好，为用户推荐个性化的内容和产品，提升用户体验和服务质量。
人工智能软件关键技术在各个领域中的应用
人工智能软件关键技术在各个领域中都有着广泛的应用。在医疗领域，人工智能技术被用于辅助诊断、药物研发、基因分析等方面，提高了医疗服务的效率和准确性。在金融领域，人工智能技术被应用于风险管理、交易分析、智能投顾等方面，为投资者提供更精准的决策支持。在交通领域，人工智能技术被用于智能交通管理、自动驾驶技术等方面，提升了交通运输的安全性和效率。
此外，在教育、零售、农业、制造等领域也都有人工智能软件关键技术的应用。教育领域通过智能教育系统提供个性化的学习路径和辅助教学服务；零售领域通过智能推荐系统为顾客提供个性化的购物建议；农业领域通过农业大数据分析和智能农业装备提升农业生产效率；制造领域通过智能制造系统实现生产线的智能化和自动化。
结语
人工智能软件关键技术的不断发展和应用正在深刻改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现出其强大的应用价值，为社会的发展和进步带来新的动力和机遇。
