XiaoMi-AI文件搜索系统
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特拉科人工智能
人工智能元数据丰富 Traco AI 使用机器学习和神经网络提供自动人脸识别搜索和字幕。通过与 Avid Interplay MediaCentral | CloudUX™ 和 Viz One 集成，Traco AI 可充当独特的服务器，与其他云解决方案相比，具有巨大的性能优势。借助 Traco AI，您现在可以自动丰富存档元数据，然后随时随地轻松地从庞大的存档（广播、体育、真人秀内容等）中搜索视频。此外，Traco AI 还会自动添加建议字幕，准确度极高。 应用程序功能： 人脸检测功能 Traco 的“AI Facer”搜索可根据眼睛和鼻子的独特生物特征信息自动识别人脸。然后，它会为检测到的人脸分配一个 ID，以便您可以搜索以该人为主角的视频内容。AI Facer 还允许您搜索同一场景中的人群。 快速搜索功能 得益于我们强大的可扩展节点系统，AI Facer 可以使用五个同时进行的进程，以比实时快 25 倍的速度扫描文件！自动介绍字幕功能 Traco AI 允许您将图形介绍字幕直接添加到直播中。数据库中的任何个人都具有基于其元数据的唯一 ID，因此在任何给定的广播中，Traco AI 都可以自动添加介绍字幕，包括该个人的姓名和头衔。自动 CC 生成功能 Traco AI 结合了语音到文本识别，允许自动生成隐藏式字幕 (CC)。使用 Traco AI，您还可以从识别的文本中提取关键字以改进视频搜索，并且语音元数据可以集成到 Avid MediaCentral、Viz One 等中。
人人享有人工智能.pdf
2 什么是人工智能？ 4 2.1 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3.1 机器学习与数据科学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9
农业中的人工智能：
农业中的人工智能：农业和耕作是世界上最古老和最重要的职业之一。随着世界人口不断增长，土地变得越来越稀缺，人们需要发挥创造力，提高耕作效率，利用更少的土地生产更多的作物，提高耕地的生产率和产量。现在，该行业正在转向人工智能技术，以帮助生产更健康的作物、控制害虫、监测土壤和生长条件、为农民组织数据、帮助减轻工作量，并改善整个食品供应链中与农业相关的各种任务。人工智能的应用：1. 人工智能帮助分析农场数据：农场每天在地面上产生数十万个数据点。借助人工智能，农民现在可以实时分析从农场收集的各种事物，例如天气状况、温度、用水量或土壤条件，以更好地为他们的决策提供信息。例如，人工智能技术通过确定作物选择、最佳杂交种子选择和资源利用率，帮助农民优化规划，以获得更丰收。人工智能还用于创建季节性预测模型，以提高农业准确性和生产力。除了地面数据，农民们还利用空中数据来监控农场。计算机视觉和深度学习算法处理无人机飞过田地时捕获的数据。通过无人机，人工智能摄像头可以捕捉整个农场的图像，并近乎实时地分析图像，以确定问题区域和潜在的改进措施。2. 人工智能解决劳动力挑战：随着从事农业行业的人数减少，大多数农场都面临着劳动力短缺的挑战。传统上，农场需要许多工人（大多是季节性工人）来收割农作物并保持农场的生产力。解决这种工人短缺问题的一个解决方案是人工智能农业机器人。这些机器人增强了人类劳动力队伍，并以各种形式使用。这些机器人可以比人类工人以更高的产量和更快的速度收割农作物，更准确地识别和消除杂草，并通过拥有全天候劳动力来降低农场的成本。通过使用人工智能和认知技术，世界各地的农场能够更高效地运营，使用比以前更少的工人，同时仍能满足世界粮食需求。食品加工是主要的制造业之一。在很大程度上，该行业是一个产量很高、利润率很低的行业。寻找新方法来提高效率，即使是小幅提高，也可能决定工厂是盈利还是亏损。这就是为什么一些最大的食品加工公司正在转向人工智能技术，试图改进该过程的许多方面。人工智能应用相对特定于食品加工和制备，但人工智能还有许多更普遍的用途，它们直接或间接地对行业产生了影响。主要应用包括：1) 对产品和包装进行分类 2) 食品安全合规 3) 提高清洁度 4) 产品开发 5) 营销
零售业中的对话式人工智能 - Just AI
据埃森哲称，2019年俄罗斯聊天机器人市场规模约为15亿卢布。未来三年，市场每年将增长30%，即约4亿至6亿卢布。每年。 60%接受调查的俄罗斯公司已经将聊天机器人投入运行或完成了试点项目，另有7%的公司正在积极考虑实施该技术的可能性。同时，33% 的公司要么不知道机器人的功能，要么不使用它们。在拒绝实施聊天机器人的原因中，受访者提到：对技术能力的认识不足——33%、缺乏可行性——30%、缺乏预算——20%、缺乏相关能力——17%。目前还不能说聊天机器人渠道对于所有消费者来说都无一例外地是可以理解的：国外调查结果显示，56%的消费者仍然更喜欢人工咨询。另一方面，忠实用户的群体正在增长：70％的消费者已经使用过聊天机器人，54％的消费者表示如果可以节省 10 分钟，他们愿意选择虚拟助手而不是与人工交流。
Bicleaner AI
摘要 本文介绍了在开发最新版本的 Bicleaner（名为 Bicleaner AI）期间进行的实验，该工具旨在检测并行语料库中的噪声句子。该工具现在实现了一个新的神经分类器，使用基于预训练的基于 Transformer 的语言模型的最先进的技术，这些模型在二元分类任务上进行了微调。之后，执行并行语料库过滤，丢弃相互翻译概率较低的句子。我们的实验基于使用 Bicleaner AI 过滤的语料库对两种不同场景的神经机器翻译 (NMT) 进行训练，与之前基于极端随机树实现分类器的工具版本相比，翻译质量有显着提高。
