XiaoMi-AI文件搜索系统
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增强了导航和道路安全的智能头盔
摘要 - 流量是在这个快节奏的环境中每天出现的主要问题。控制该流量以准时到达目的地确实具有挑战性。更具挑战性的是由于实时和车辆移动而导致的变化。The number of accidents is rising despite the presence of traffic signals, optimal traffic distribution, and emergency police nearby.对于稀有潜水员来说，这可能是一个一次性问题。对于经营送货卡车并承担出租车责任的常规驾驶员，此问题非常重要。这项工作对用户进行实时导航援助，而没有分散注意力的注意力，同时促进事故避免事故和检测。上面的目标是通过三个API，即Google TTS，Gemini API和Deepgram API以及MQ3，ACCELEREMOMER和陀螺仪等传感器。本文有助于在开车时处理驾驶员和公众的安全。索引术语 - 人工智能（AI），物联网（IoT），机器学习（ML），道路安全。
数组 - WestminsterResearch
a Instituto Tecnológico de Aragón – ITAINNOVA, C/ María de Luna 7-8, 50018 Zaragoza, Spain b Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstraße 5, 64283 Darmstadt, German c Aarhus University, Nordre Ringgade 1, 8000 Aarhus , 丹麦 d Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana – SUPSI, Via Pobiette 11, 6928 Manno, Switzerland e Atos Information Technology GmbH, Otto-Hahn-Ring 6, 81739 慕尼黑, 德国 f 技术转移系统 – TTS, Via Francesco d'Ovidio 3, 20131 Milano , 意大利 g 德国研究中心 Für艺术智能 – DFKI GmbH, Trippstadter Str. 122, 67663 Kaiserslautern, 德国 h 威斯敏斯特大学，并行计算中心，New Cavendish Street, W1W 6UW 伦敦，英国 i Clesgo GmbH, Seyfferstraße 34, 70197 Stuttgart, 德国
恒生银行与香港科技园公司庆祝首批“未来分行生活实验室”成功启动，
恒生银行（恒生）与香港科技园公司（HKSTP）自豪地宣布成功完成首届“未来分行生活实验室”计划（以下简称“计划”）。此次合作旨在利用恒生银行的市场洞察力和运营经验，共同开发恒生分行网络内的数字银行解决方案，促进现实世界的创新。该计划吸引了来自不同创新公司的 50 多份申请。入选的解决方案是一种最先进的数字礼宾系统，由恒生、领先的 IT 服务提供商 NCS 和香港初创公司 Asiabots 共同开发。这项开创性的试点解决方案现已整合到恒生尖沙咀分行，将 Asiabots 的自然语言处理 (NLP) 和文本转语音 (TTS) 技术与 NCS 的专业知识和数字大使技术相结合。该系统可解答客户疑问并支持分行内客户协助，强化了银行对卓越服务的承诺。
基于人工智能的语音助手
数字装置提供了使用辅助技术工具简化日常生活的新机会。Amazon Alexa、Apple Siri、Microsoft Cortana 都是语音助手的例子。语音助手是一种利用人工智能以语音形式输入然后执行相应任务的软件。我们使用各种方法将语音转换为文本 (STT)，然后在处理文本后将其转换为语音 (TTS)。然而，智能个人助理的研究非常广泛。它分为不同的分支，例如与计算机相关的环境、与计算机的个人交互以及信息系统。这个项目使用了各种 python 包。在本文中，我们试图提出一个描述性和详细的评论，为未来的研究提供强有力的支持。我们使用 nlp 而不是模式识别策略来识别基于上下文的文本。它可以在线和离线工作。语音助手使用 Python 编程语言。数据存储在应用程序本身中，它降低了时间和空间的复杂性。
阿斯利康疫苗的这种副作用是什么？
更新时间：4 月 9 日阿斯利康疫苗的副作用是什么？有证据表明阿斯利康疫苗可能与一种极为罕见的血液凝固综合征（血栓形成伴有血小板减少症，简称 TTS）存在联系。澳大利亚免疫技术咨询小组 (ATAGI) 的建议是，对于尚未接种第一剂阿斯利康疫苗的 50 岁以下成年人，优先使用 Comirnaty COVID-19 疫苗（辉瑞疫苗），而不是阿斯利康 COVID-19 疫苗。阿斯利康疫苗安全吗？是的。接种阿斯利康 COVID-19 疫苗的个人效益与风险平衡因年龄而异。这种平衡基于多种因素，包括随着年龄的增长 COVID-19 并发症的风险增加，以及随着年龄的增长这种非常罕见但严重的不良事件的风险可能降低。ATAGI 建议，50 岁及以上的人接种阿斯利康疫苗仍然是安全的。我已经接种了第一剂阿斯利康疫苗，现在该怎么办？如果您接种了第一剂疫苗并且没有出现这种副作用或其他严重不良反应，您应该按计划接种第二剂。如果我担心副作用怎么办？如果您最近接种了第一剂疫苗并且出现了任何让您担心的副作用，您可以预约看医生。与血液凝固相关的副作用有哪些？患有 TTS 的人在接种阿斯利康疫苗后 4 至 20 天内会出现症状。症状包括新发持续性头痛，疼痛无法缓解，颅内压升高（包括急性剧烈头痛、呕吐、精神错乱）、局灶性神经功能障碍和/或癫痫发作。腹腔静脉系统血栓形成可能表现为腹痛我已经预约接种第一剂阿斯利康 COVID-19 疫苗，我该怎么办？如果您是 50 岁以下的成年人，则只有在您个人情况下接种疫苗的好处明显大于风险时，才应接种第一剂阿斯利康 COVID-19 疫苗。您可能希望与您的医生讨论您的个人利益与风险平衡。一般来说，如果您尚未接种第一剂阿斯利康 COVID-19 疫苗，那么 50 岁以下的成年人最好接种辉瑞 COVID-19 疫苗。有关如何接种辉瑞 COVID-19 疫苗的信息将在
使用 PYTHON AI 为餐厅进行语音订餐
摘要：本项目基于人工智能应用程序开发，使用语音识别或 TTS 转换器提供个人助理。该程序包括以下功能和服务：和。在本文中，我们介绍了一种语音命令系统作为 PVA 的实现，通过此，我们提出了一种使用人工智能集成酒店管理系统的应用程序。酒店流程的数字化管理包括餐厅的各种流程，例如订单、更新菜单、账单生成、从您当前位置定位餐厅、天气或交通状况、播放音乐呼叫服务、警报、事件处理程序、位置服务、查看天气、谷歌搜索引擎。客户关系管理系统。该项目确保服务的质量和速度。实施该系统提供了一种经济高效的机制，为顾客提供更好的用餐环境。我们正在使用 android 应用程序实现该系统。该应用程序减少了手动流程以及手动流程中的错误，还使用语音辅助提供了自动订购系统。
临床医生警报#71 – 所有临床医生
• 急性重大疾病，例如大型手术或因重病住院 • 疫苗接种者在接种疫苗过程中对自己或他人构成风险（例如由于严重的神经发育状况） • 感染 SARS-CoV-2 的人可以推迟接种疫苗，直到他们从急性疾病中完全康复（这可能在 SARS-CoV-2 感染发作后长达六个月）。 • 对于 mRNA 疫苗：过去 3 个月内患有炎症性心脏疾病，例如心肌炎、心包炎、心内膜炎；急性风湿热或急性风湿性心脏病（即伴有活动性心肌炎症）；或急性失代偿性心力衰竭。 ATAGI 概述了更多信息，《mRNA COVID-19 疫苗接种后心肌炎和心包炎指南》 • 接种 COVID-19 疫苗后出现严重不良事件*的个人。严重不良事件的例子包括血栓形成伴血小板减少综合征 (TTS)、免疫性血小板减少性紫癜 (ITP)、格林-巴利综合征 (GBS) 或过敏反应。• 如果发生以下情况，免疫接种后不良事件 (AEFI) 即被视为严重事件：
GSA_公平行动计划_EO13985_2022
执行摘要美国总务管理局 (GSA) 的使命是向政府和美国人民提供房地产、采购和技术服务方面的最佳客户体验和价值。GSA 利用联邦政府的购买力，为联邦采购商提供来自商业供应商的经济高效、高质量的产品和服务。GSA 有两个主要采购服务部门，负责管理供联邦客户使用的大规模采购项目：联邦采购服务部 (FAS) 和公共建筑服务部 (PBS)。技术转型服务部 (TTS) 隶属于 FAS。除了 FAS 和 PBS，客户体验办公室 (OCE)、政府范围政策办公室 (OGP) 和小型和弱势企业利用办公室 (OSDBU) 都在影响跨部门最佳实践以推动有意义和持久的积极变革方面发挥着不可或缺的作用。 GSA 为联邦机构客户和客户提供关键任务服务和产品，这使该机构具有独特的优势，可以在整个政府范围内发挥乘数效应，促进公平并为服务不足的社区消除障碍。
卷积神经网络的语言识别
摘要。语音识别是计算机与人类之间的一种交流方式，是计算语言学或自然语言处理的一个分支，有着悠久的历史。自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS)、语音转文本、连续语音识别 (CSR) 和交互式语音响应系统是解决该领域问题的不同方法。性能的提高部分归因于深度神经网络 (DNN) 对语音特征中复杂相关性进行建模的能力。在本文中，与使用循环神经网络 (RNN) 处理语音等序列数据的传统模型不同，随着深度网络中不同架构的出现以及传统神经网络 (CNN) 在图像处理和特征提取中的良好性能，CNN 在其他领域的应用得到了发展。结果表明，可以通过 CNN 提取波斯语的韵律特征，对短文本进行语音分段和标记。通过使用 128 和 200 个滤波器作为 CNN 和特殊架构，检测率的误差为 19.46，并且比 RNN 更节省时间。此外，CNN 简化了学习过程。实验结果表明，CNN 网络可以成为各种语言语音识别的良好特征提取器。
![arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\09167acb54f1a276e1d04e10d2db512eb682cbbc.webp)
arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日
基于声学和语言提示的语言模型（LM）方法，例如Vall-e，在零击音频产生的领域取得了显着的进步。但是，iS iSTing方法仍然存在一些局限性：1）由于音频和音素令牌之间有限的对齐约束，导致输出综合语音的重复，换位和遗漏； 2）使用自动化语言模型对综合语音进行细粒度控制的挑战； 3）由于基于AR的编码的性质，尤其是在贪婪策略下，无限的沉默产生。为了减轻这些问题，我们提出了Ella-V 1，这是一个简单但有效的基于LM的零击文本对语音（TTS）框架，可以在音素级别对合成音频进行细性的控制。ELLA-V的钥匙是声学和音素令牌的序列序列，在该序列中，音素令牌出现在相应的声音令牌之前。表现出的发现表明，我们的模型在准确性方面执行了VALL-E，并使用基于贪婪和采样的解码策略提供了更稳定的结果。Ella-V的代码将是开源的，以清理2。音频样本可在https://ereboas.github.io/ellav/上找到。