XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语音识别
利用人工智能的航空语音识别系统
在边缘本地运行语音识别模型非常困难（例如，在飞机或其他车辆内，无需连接到云端）。典型的语言处理 AI 系统利用大量服务器基础设施来处理语音，而 Appareo 目前在 iPad 或 iPhone 上运行 ATC Transcription。此外，该模型能够托管在其他硬件平台上，例如 nVidia Jetson Nano 或 Appareo 制造的定制解决方案（见下图）。这使得 ATC Transcription 可以在网络覆盖范围之外运行，安全可靠地执行其功能。
语音 AI 市场趋势和商业机会
Amazon Alexa是全球最大电子商务公司亚马逊于2014年11月推出的智能音箱Echo内嵌的语音识别AI平台。 Alexa 的工作原理是在云端分析用户的声音并执行命令。 2015 年 6 月，亚马逊宣布推出“Alexa Skills”，这是一项开放 API，允许其他公司的服务轻松添加为 Alexa 功能。亚马逊等外部公司可以利用 Alexa Skills 在配备 Alexa 的设备上轻松创建新服务。例如，Domino’s 开发了一项功能，可让您使用语音订购 Domino’s Pizza，而 Uber 推出了一项功能，可让您叫出租车。智能扬声器上的技能发挥的作用与安装在智能手机上的移动应用程序相同。截至 2019 年 9 月，Alexa 技能数量已超过 100,000 个，其中音乐、教育、购物和儿童等各个类别的技能数量巨大。与此同时，亚马逊正致力于扩展 Alexa 平台。如果其他公司的硬件上安装了 Alexa 语音服务 (AVS)，则可以在该设备上使用 Alexa 的语音识别功能。目前，不仅三星电子、LG电子的智能电视，中国企业的各类智能电视、第三方公司的智能音箱、通用、兰博基尼的车载信息娱乐系统等都采用了Alexa平台。
基于人工智能的准教师创客教育案例研究
研究结果显示，解决童话故事中的问题的人工智能技术有语音识别、图像识别、文字识别等。满意度调查结果显示，在“教育目的与内容”、“教育方法与环境”、“教授学习活动”、“教育应用与期望”等所有领域都获得了高分。短期研究为未来教师树立了对人工智能的正面认知，展现了良好的范例。期待人工智能能够结合现有的SW教育和STEAM教育，提供更多高水平的解决问题的项目经验。
您的企业是否已准备好迎接 AI？
您需要完全清楚价值链的不同方面及其与 AI 及其功能的关系。在某些领域，您将能够依赖可以购买的商品解决方案，而在其他领域，AI 可能会为您提供竞争优势，并且您希望对其实施进行详细控制。一个很好的例子是一家正在构建新形式语音识别技术的媒体组织。解决方案的语音转文本部分很可能是一种商品（例如多种口音产品），而用户对请求的识别对于产品的独特卖点 (USP) 至关重要。
本文件是评审团批准的长期工作成果...
我们的工作是在自动说话人识别的背景下。我们认为该领域的研究可以分为两类。第一组包括在自动语音识别背景下开发或验证的技术的实现，例如动态规划、隐马尔可夫模型或神经网络。这些方法隐式地使用了对话者可变性。第二类包括试图从语音信号中提取最能描述说话者的声学和语音参数的研究。这些研究试图明确地利用对话者之间的差异和说话者自身的差异。我们的工作属于后一类。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
医疗保健中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机程序或机器具有类似人类智能的思考或学习能力。这些计算设备使用这种智能来提供语音识别、自然语言处理和识别医疗保健中的疾病等服务。为了有效工作，AI 需要足够的数据来训练系统。任何 AI 系统的效率都取决于这些数据的可用性。本文主要关注人工智能技术的最新进展。本报告确定并描述了人工智能在医疗保健中的重要性。这里简要讨论了人工智能在医疗保健中的应用，例如临床护理、医学研究、药物研究和公共医疗保健。本文的目的是证明人工智能正在应用于生活的各个领域，特别是在医疗保健领域。本报告介绍了人工智能在医疗保健中的作用。关键词：人工智能、神经网络、机器学习、医疗保健、医学、诊断。1 简介 人工智能涉及计算机或任何执行某些通常需要类似人类智能的任务的计算资源。人工智能在自然语言处理、语音识别、图像处理、计算智能和许多其他领域取得了重大进展。计算机科学的所有这些进步通过增强人类在医疗保健领域的决策能力，为人工智能开辟了许多机会。最近的研究和调查表明，人工智能可以执行与经验丰富的临床医生相当的水平的医疗和临床诊断。人工智能可以集成并应用于许多医疗保健应用，包括疾病检测、医疗服务和药物发现。