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百分点智能对话技术探索实践

智能对话系统因其巨大的潜力和商业价值受到越来越多研究者和从业者的关注,对话的主要种类包括闲聊型、知识型、任务型、阅读理解型等,目前已经广泛应用在智能客服、智能音箱、智能车载等众多场景。近年来,智能对话还出现了新的应用场景,例如可以将自然语言转换为各种程序性语言,如SQL,从数据库中找到相应的答案,让用户和数据库的交互变得更加直接和方便。本文将围绕智能问答中的问题语义等价模型、知识图谱问答模型、NL2SQL模型等进行展开介绍,同时会介绍百分点智能问答实践案例。

  • 2022-01-16
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基于LSTM的多变量多步预测模型

综合业务背景和预测结果来说:co的预测出现了负数这是不正确的,可能跟模型中数据量有关系,毕竟我们数据集一共只有几百条的数据记录,这点数据量对于深度学习模型来说实在是少得可怜,我们今天的工作主要就是完整地去实践LSTM多变量多步序列预测模型,手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。

  • 2022-01-16
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基于LSTM及Seq2seq模型的业务预测算法研究

在无线网络的规建维优中,业务预测起着关键的作用,如在规划工作中需要对该区域进行业务预测,以确定规划相应的资源来满足该区域未来的业务需求;对于优化工作,会对小区业务进行预测,进而可以对小区的容量优化进行提前预警,达到防患于未然。本文通过收集某小区七个月内小时粒度的业务数据,引入LSTM算法和Seq2Seq算法,预测未来72 h、168 h及336 h的下行PRB平均利用率及空口总业务量上,并对预测结果分析,提出目前所存在的问题及未来规划,指出在未来数据充足的情况下可利用更多数据特征进行大区域多尺度多粒度的业务数据预测并指导网络资源调度及规划设计等。

  • 2022-01-16
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5G物理层关键技术与5G技术革新下投资机会探讨

工信部和发改委发布《扩大和升级信息消费三年行动计划(2018-2020年)》,报告提出到2020年,信息消费规模达到6万亿元,年均增长11%以上。信息技术在消费领域的带动作用显著增强,拉动相关领域产出达到15万亿元。到2020年98%行政村实现光纤通达和4G网络覆盖,加快补齐发展短板,释放网络提速降费红利。同时推进光纤宽带和4G网络深度覆盖,加快5G标准研究、技术试验,推进5G规模组网建设及应用示范工程;确保启动5G商用等等。

  • 2022-01-15
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隐私数据在隐私AI框架中的安全流动

隐私AI系统存在的目的就是赋能AI,使得各种AI场景下对用户隐私数据的使用都是安全的。那么,这样的系统就需要提供充分的保障,从理论到工程实现的每一个阶段都应该是经得起推敲、抵抗得住各种攻击的。不能简单地认为只需要各方先在本地自己的数据上计算出一个模型,然后将模型结果交换一下计算下其模型参数的平均值,就不会泄露各方的隐私数据了。

  • 2022-01-15
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智能网联汽车信息安全综述

智能网联汽车是将网络世界与物理世界结合在一起,为用户带来更加优质的使用体验。在打通物理世界与网络世界的同时,也面临着网络世界中信息安全的风险,甚至因网络世界的安全问题直接影响到物理世界的安全。随着汽车“四化”的提升,信息安全的相关研究成为了汽车领域的重要议题与研究热点。从智能网联汽车信息安全问题、信息安全逻辑架构、测试评价技术、未来研究方向四个方面梳理智能汽车信息安全的研究与应用现状,提出针对当下环境的研究方向建议,为提高我国汽车信息安全水平提供建议和参考。

  • 2022-01-17
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《智慧城市边缘计算白皮书》

国内首份《智慧城市边缘计算白皮书》(简称《白皮书》)于2020年12月29日在深圳发布。该《白皮书》是由深圳市智慧城市科技发展集团有限公司(简称“深智城”)与南方电网深圳供电局有限公司(简称“深 圳供电局”)联合发布。作为国内首份边缘计算在智慧城市建设领域的白皮书,它填补了边缘计算在智慧城市建设领域的行业规范空白,为构建边缘计算产业生态提供了重要的 参考。

  • 2022-01-14
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中国生物医疗产业面临的贸易管制困境与应对初探

随着新冠疫情给全世界带来的影响,各国对生物医疗的重视提高到前所未有之水平,纷纷在生物技术的研发、人才、创新等方面加大投入。中美战略竞争日益加剧,美国为保住其在各项产业的顶尖优势,相继出台了诸多遏制中国的法案,生物医疗产业作为重要的新兴技术与关键技术密集的领域受到了极大的关注。我们也观察到越来越多的企业,包括但不限于生物技术、化学、装备制造等行业中的企业受到了美国贸易管制相关的处罚,不排除美国基于竞合态势,对中国生物医疗领域相关企业将采取进一步的打压。

  • 2022-01-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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