选自 kurzweilai 机器之心编译 参与：Jane W，吴攀 普林斯顿大学计算机科学家发明的技术可以像文本编辑软件对文字和 Adobe Photoshop 对图像一样对人的声音进行编辑。 正在研发中的「VoCo」软件使得添加或者替换语音中的词变得容易，仅仅通过编辑语音的文字转录（transcript）。新词将会自动合成到讲话中 —— 尽管这些词并没有出现在录音中。 该系统使用一个成熟的算法来学习和重建一段特定的声音。这将会使编辑播客和视频中的解说词更加容易，或者在将来，根据联合开发者 Adam Fi
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
选自Google Blog 作者：Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲、李泽南 神经网络文本转语音（TTS）是自然语言处理领域的重要方向，很多谷歌的产品（如 Google Assistant、搜索、地图）都内置了这样的功能。目前的系统已经可以产生接近人声的语音，但仍然显得不够自然。在最近发表的两篇论文中，谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模，以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。 最近，谷歌在基于神经网络的文本转语音（TTS）的研
语音合成（text to speech），简称TTS。将文字转化为语音的一种技术，类似于人类的嘴巴，通过不同的音色说出想表达的内容。将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。
Jmeter是常用的接口测试工具，可以方便地对各种接口进行测试。有时，我们可能需要在一次测试流程中对某个接口进行若干次请求，以达成一定目的。这时，我们无需在脚本中重复添加类似的请求，可以利用Jmeter内置的loop控制器和while控制器来实现。下面，我就来说说这两种控制器的使用方法和在实际测试中的一些应用场景。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 2011 年 10 月，在 iPhone 4S 的发布会，Siri 作为首款语音助手，惊艳亮相，然而 6 年过后，Siri 却依旧不温不火，为此，苹果在最新的 iOS 11 中为 Siri 增加了更多的新功能，而且 Siri 合成的声音也更加自然流畅。 近日，苹果在自家的“Apple Machine Learning Journal”的博客上发表了三篇论文，详细解释了 Siri 声音背后有关深度学习的技术细节。其中，《Deep Learning for
中学的时候参加朗诵比赛，老师教我在文字上“做记号”，把所有的停顿、重音、轻音、语速节奏等全都在文字上标记出来，这样再读就非常简单了。
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第10篇文章。本文介绍了我们在图像描述生成与TTS等技术跨界的前沿研究进展，并邀请大家测试一个趣味Demo。我们还会分享在多媒体内容AI应用上一点思考。 2017年8月，在图像描述生成技术这一计算机视觉与NLP交叉研究领域，腾讯AI Lab凭借自主研发的强化学习算法在微软MS COCO相关的Captions类别挑战赛上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM等参赛公司，体现了在这一前沿领域的技术优势。 [1508222376224_2227_1508222339469.jpg] 微软
例：我们有一个数据表格，里面有一列我们需要根据指定数据进行批量转换。 数据表 替换表 最终的效果 (一) 分析可能需要使用的函数 先把涉及到替换的函数列一下 Table.ReplaceValue， T
选自Microsoft Research Blog 作者：Xiaodong He 机器之心编译 参与：Smith、路雪 不是每个人都会下围棋，但大多数人都会阅读，然而 AI 并不是如此。AI 在围棋等
尽管我们已经长大成人，但内心深处的孩童永远都存在。愿你在繁忙的生活中也能保持对生活中的美好事物的敏感和热爱。愿你永远保持年轻的心态，享受生活中的每一个美好瞬间。六一快乐
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手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
场景描述：利用神经网络将人说话时，相应大脑区域的神经信号进行解码，然后使用循环神经网络将信号合成为语音，可帮助语言障碍患者解决语言沟通问题。
他们做了个名为TEKGEN的AI模型，直接将知识图谱用“人话”再描述一遍，生成语料库，再喂给NLP模型训练。
最近有一个需求：移动端需要展示用户在PC端做的笔记，而笔记内容是富文本形式——有图片，有文字，文字可以设置颜色、加粗、倾斜等等。同时，用户点击的时候能够语音朗读所点击的当前整句的内容。
机器翻译依赖于大型平行语料库，即源语和目的语中成对句子的数据集。但是，双语语料是十分有限的，而单语语料更容易获得。传统上，单语语料被用于训练语言模型，大大提高了统计机器翻译的流畅性。
人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
大约一个月前，距离 GPT Store 上线还有两周，一位名为 Kyle Tryon 的国外开发者在个人博客上分享了其基于 ChatGPT Plus 开发的三个 Agent（又称“GPTs”），其中一个 Agent 是关于美国费城旅游出行的个人指南“PhillyGPT”，它能访问当地 SEPTA 公共交通 API，为个人提供费城当地的实时天气、旅游资讯、文艺演出活动、出行路线、公交车站与地标数据、预计抵达时间等等。
AI 科技评论按：目前基于描述的绘图机器人在图像生成质量以及包含多个目标和丰富关系的更复杂场景中生成图像仍然存在较大挑战。来自微软人工智能研究院 、JD 人工智能研究院及纽约州立大学奥尔巴尼分校的众多相关学者正在开发一项新的人工智能技术，相关机器人可以从类似于说明的日常场景描述文本中生成图像，其显著提高了生成图像的质量，相关成果发表在微软官网博客上，AI 科技评论编译如下。
我们先看一句简单的代码： let x = y + 5; 编译器在解析这条语句前，它需要做一项分析工作，它会把上面的语句各个要素进行分类如下： 1：let 2： x , y 3：= 4：+, 5：5 6：; 也就说 编译器把一句代码中的不同元素分成了六组，第一组是由关键字’let’组成的集合；第二组是三个字符串或是字符的集合；第三组由等于号’=’组成；第四组是一个个特殊符号’+’组成的集合；第五组是由数字‘5’组成的集合；第六组是符号’;’独自组成的一个集合；为了区分不同的集合，我们为每一个集合赋予一个不同的
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
一年前，网友在 reddit 上提问道，生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上。GAN 理论的提出者，OpenAI 的科学家，深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138801.html原文链接：https://javaforall.cn
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦知识图谱与自然语言处理&语音技术领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 6.知识图谱与自然语言处理 6.1 自然语言生成 自然语言生成是指在特定的交互目标下，根据给定的输入信息生成人类可读的自
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：LRS 【新智元导读】预训练的经验来说，数据越多，效果越好！Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章，可以从知识图谱中自动生成文本数据，再也不怕语料不够用了！ 大型预训练自然语言处理(NLP)模型，如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM，充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库，对特定任务的标注数据进行微调，获得一个效果特别好的预训练，并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而，自然语言文本本身
爬取网络上的图片是一种常见的需求，它可以帮助我们批量下载大量图片并进行后续处理。本文将介绍如何使用 Python 编写一个简单的爬虫，从指定网页中获取女神图片，并保存到本地。
Java中的输入语句，并不像其他语言一样只是一个命令，而是需要通过对象获取输入内容。
随着大语言模型（Large Language Models）的爆火，例如 ChatGPT，GPT-4，PaLM，LLaMA 等，如何让大语言模型更好的应对有很长的上下文信息（超出其最大处理长度）的场景并利用相关历史信息做复杂的推理，成为一个热点研究话题。现有的主流做法是给大语言模型增加记忆（memory）模块，在需要的时候从记忆模块中提取相关的历史信息帮助大语言模型。
这两天被EMNLP2023国际顶会的消息刷屏了，世界各地的大佬齐聚新加坡，带来了一场NLP盛宴。今年EMNLP2023 的投稿论文数量将近5000篇，长论文接收率为23.3%，短论文接收率为14%，整体接收率为21.3%。
存储引擎，就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。
存储引擎，就是如何存储数据、如何更新数据、如何查询数据、如何为存储的数据建立索引等一系列技术的实现方法。可以通过 show engines; 语句查看mysql支持的存储引擎。 mysql 常用存储引擎：
包 1.作用： （1）包允许将类组合成较小的单元（类似文件夹），易于找到和使用相应的类文件 （2）防止命名冲突： java中只有在不同包中的类才能重名 （3）包允许在更广的范围内保护类，数据和方法，可以在包内定义类 根据规则，包外的代码有可能不能访问该类 2.语法： package 包名； 解析： （1）package是关键字 （2）包的声明必须是java源文件中的第一条非注释性语句，而且一个源文件只能有一个包声明语句 3.编码规范： （1）jav
智能客服机器人用于解决重复性客服问题，降低客服人员工作量和劳动强度，并且能够通过与客户的交互式多轮对话自动积累客服知识。
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
存储过程是一段预先编写好的 SQL 代码，可以保存在数据库中以供反复使用。它允许将一系列 SQL 语句组合成一个逻辑单元，并为其分配一个名称，以便在需要时调用执行。存储过程可以接受参数，使其更加灵活和通用。
php，基础，流程控制，函数，字符串，数组，web交互，mysql数据库，PHP数据库编程，cookie与session，日期和时间，图形图形处理，文件和目录处理，面向对象，pdo数据库抽象层，smarty模板。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效果最优的深度注意力匹配神经网络DAM，并开源了基于PaddlePaddle的模型实现。本文对该模型的相关原理和应用加以介绍。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近哥伦比亚大学的研究人员发现用多语言的subword组合出的新词，在DALL-E 2系统中仍然能生成预期图像，或可绕过审查系统！ 2022年什么最值钱？prompt！ 基于文本的图像生成（text-guided image generation）模型，如DALL-E 2大火后，网友们也是乐此不疲地生成各种搞怪图像。 但想要让模型生成清晰、可用的目标图像，必须得掌握正确的「咒语」才行，也就是prompt须得精心设计之后才能用，甚至还有人架设网站卖
维基百科作为一个开放协同式的百科网站，是全世界最受欢迎的十大网站之一。目前，维基百科已经累积了超过上百万个词条。
还记得去年圣诞吗，黑镜出了一个特别篇——《黑镜：潘达斯奈基》，尽管黑镜系列被Netflix买下后已走下神坛，但也不能否认他们在技术上的创新。
在一个安静而又普通的午后，我坐在电脑前，思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望，是一个来自虚拟世界的幻想，一个关于“重生”的故事。
我们平时写的代码，都是文本信息的代码，是源代码（源文件）。我们需要通过翻译环境把它翻译为可执行程序（.exe）（2进制指令），只有二进制指令，计算机才能够读懂和执行。有了可执行程序，通过执行环境（运行环境）运行之后才能产生我们想要的结果。
化学反应可以被归为不同的类别，但在大规模的情况下，确定一个特定的反应属于什么类别并不是一件小事。一项新的研究展示了利用自然语言处理(NLP)的方法对化学反应进行数据驱动的自动分类。
不知道这个能不能放在首页，不行的话我会测下来的。 另外这个算不算是一种架构呢？ 欢迎大家多多批评指教！ 说在前面： 1、 配置文件并不是 web.config文件，显然要往配置文件里放很多的东西，we
第 15 章 面向对象程序设计 标签： C++Primer 学习记录 继承 派生 虚函数 ---- 第 15 章 面向对象程序设计 15.1 OOP：概述 15.2 定义基类和派生类 15.3 虚函数 15.4 抽象基类 15.5 访问控制与继承 15.6 继承中的类作用域 15.7 构造函数与拷贝控制 15.8 容器与继承 15.9 文本查询程序再探 ---- 15.1 OOP：概述 面向对象程序设计的核心思想是数据抽象、继承和动态绑定。 数据抽象，可以将类的接口与实现分离。 继承，定义相似的类型并对
相信各位高手都会有自己习惯或者独特的写项目的方式，不知道是否可以拿出来和大家分享一下。 我先说一下我的，就当作是一块大砖头吧。 1、需求调研、分析 2、功能节点设计 3、数据库设计 4、使用“管理程序”建立数据库、表。 5、使用“管理程序”添加字段（包括表）的描述信息。 6、使用“管理程序”设置分页控件需要的属性和添加修改删除等使用的表名 。 7、使用“管理程序”设置显示、查询、表单、导出到Excel等使用的字段。 8、其他的不能套用“控件”的功能。 1、需求调研、分析
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