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World File Search System白皮书
语音人工智能白皮书
执行摘要 语音 AI 结合了语音理解（语音转文本）和对话式 AI（自然语言理解和生成）功能，帮助公司通过电话或即时通讯等语音渠道为现有或潜在客户提供服务。语音 AI 应用程序可让公司减少客户或潜在客户的等待时间，同时降低为他们提供服务的成本。但是，如果语音机器人无法理解用户意图，则可能会降低客户满意度。有效的语音机器人至少应该足够智能，能够理解它们何时不理解用户意图或何时无法有效地为用户提供服务。这将允许它们将对话转交给人工操作员。我们建议公司确定客户服务领域，以便快速测试语音 AI 解决方案，同时跟踪 NPS 等重要指标。由于该领域的最新进展，您对 2018 年语音技术的评估可能与当前技术大不相同。通过快速测试供应商并采用成功的解决方案，公司可以提高客户满意度，同时降低客户服务成本：这是每个企业的圣杯！本白皮书中包含的文章应该可以帮助您识别业务中的语音 AI 用例、选择语音 AI 解决方案的关键标准，并在充分了解语音 AI 生态系统的基础上开始搜索。
AI网络白皮书
AI Network 的目标是服务数百万个开源项目。因此，AI Network 旨在在最合适的运行时环境中运行不同类型的软件。如果项目涉及深度学习，则可能需要高性能 GPU；如果项目涉及传感器网络，则可能需要数百万台小型计算机。以太坊仅支持一种名为 Solidity 的语言，其运行时环境称为 EVM。AI Network 在异构类型的运行时环境上运行多种语言。我们将这些环境称为安全运行时环境，简称 SRE。AI Network 没有 Solidity 等原生智能合约语言。相反，资源提供者池中的工作人员正在监听区块链事件以参与执行。因此，区块链的职责缩小到传播实时事件和记录执行的生命周期。
白皮书salvacoin
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白皮书 | 为何迁移至 p25 数字 lmr - 摩托罗拉系统
安全性 任务关键型系统是黑客的主要目标，而 P25 数字 LMR 系统可提供多层安全性，保护您的系统、网络、语音通信和设备。数字无线电提供安全的端到端加密通信，因此未经授权的用户无法访问您的对话和数据。如果无线电丢失或被盗，您可以“杀死”该设备，使其变得毫无用处，并确保它不会被用来对付您。您还可以定期远程更改无线电加密密钥，以防止外部人员侵入您的通信。
SMA 白皮书 其他人怎么想以及我们如何...
贡献作者：Alexus G. Greenkewich 准将（DDGO，J39）、Dr. Hriar “Doc” Cabayan (JS J39)，先生。罗伯特·C·琼斯（SOCOM），Cllr。 Scott K. Thomson 博士（国防部副部长办公室（政策））； Spencer B. Meredith III (NDU)、中尉 (Dr.) Gregory S. Seese (JHU-APL)、中尉 (Dr.) Rafael E. Linera (USASOC)； Erinn McQuagge（北格鲁曼）；帕特里夏·德根纳罗 (TRADOC G2)； Randy Munch 博士（TRADOC G2）；黛安·迪尤利斯 (NDU)；詹姆斯·佐丹奴（乔治城）；伊恩·麦卡洛（约翰·霍普金斯饰）女士劳里·麦卡洛（田野）； Jason Spitaletta 博士（JHU-APL）； Nicholas D. Wright 博士（英国伯明翰大学）；玛格丽特·霍尔（UNO）；吉娜·利根（UNO）；克拉拉·布劳恩博士（UNO）；劳拉·斯特克曼（MITRE）；克拉克·麦考利（布林莫尔饰）；索菲亚·莫斯卡伦科（布林莫尔饰）；汤姆·麦考利（罗切斯特大学）；丹·福伊先生（盖洛普）；克里斯·斯图尔特博士（盖洛普）； Linda Durnell 博士（菲尔丁）；加里·黑尔（田野）； Gwyneth Sutherlin（地理服务）；马克·波利亚克（Ipsos 公共事务部）； David C. Ellis（联合特种作战大学）； Katie Ziemer 先生（益普索公共事务部）；霍华德·西姆金 (USASOC G9)；威廉·D·凯斯比尔（洛克希德·马丁公司 ATL）
2008 年国防白皮书
› MediaReport › 文件 PDF 2008年12月31日 — 2008年12月31日 韩国国土部发布的每份国防白皮书 ... 第1节 先进国防资源管理 ………………………… 192.< /div>
人工智能可解释性白皮书
- 从数据中可以了解到虚假相关性，这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度，导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外，这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用，特别是在受监管的行业，例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行（通常是匹配代理指标）与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。