XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对话框
基础架构对话框的最终报告
确定了有关深入讨论的问题，在对话阶段进行了密集的专业交流，这是八个特定于主题的工作组的一部分，总共坐了30个小时。这是由八个工作组的大量负责或在BMDV中受到技术影响的工作单位，并伴随着。在结果论文中以共识，Dissen和针对BMDV的测试愿望的形式记录了八个工作组的结果，该愿望是由所代表的协会所承担的。完成工作组后，全体会议中的结果相互呈现，并以此为基础，作为持久的在线恢复，投票或在所有八个工作组的详细结果中，所有协会的定位都参与基础架构对话。这样，在基础设施对话的整体过程中，八个工作组的结果得到了整合。
改善对话框清晰而不牺牲质量
当前的算法方法通过盲目切割频率和压缩动态范围来破坏声音质量。SkyWorks AI可以在整个过程中保留两个信号，并且可以使系统设计人员在处理方面具有很大的灵活性，甚至允许将某些控件传递给最终用户。SkyWorks AI对话框提高对话框的清晰度，例如音栏，耳机，电视和其他播放设备。
通过人类机器人对话框共同改善自然语言命令的解析和看法
在这项工作中，我们提出了使用人类机器人对话框来提高移动机器人代理的语言理解的方法。代理人解析了自然语言的潜在语义含义，并使用机器人传感器来创建红色和重型等感知概念的多模式模型。代理可用于显示导航路线，向人交付对象，并将对象从一个位置转移到另一个位置。我们使用对话框clarientation问题既可以理解命令并生成其他解析培训数据。代理人采用机会性积极学习来选择有关单词如何与对象相关的问题，从而提高其对感知概念的理解。我们在亚马逊机械土耳其人上评估了该代理。在对话中引起的数据培训后，代理减少了对话问题的数量，同时获得了更高的可用性评级。此外，我们在机器人平台上演示了代理，在完成现实世界任务时，它在频率上学习了新的感知概念。