APP集成了科大讯飞语义理解、语音合成、语音听写功能类。
APP主要包含了智能问答功能和语音控制功能。
智能问答功能主要是实现像Siri一样的功能；
语音控制功能主要是通过设置控制命令来实现不同输入语音发送不同控制命令。
通信手段为蓝牙
APP主要包含了智能问答功能和语音控制功能。
智能问答功能主要是实现像Siri一样的功能；
语音控制功能主要是通过设置控制命令来实现不同输入语音发送不同控制命令。
通信手段为蓝牙
2024/5/17 2:19:34
6.08MB
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第一章：引言第二章：文本特征提取技术第三章：文本检索技术第四章：文本自动分类技术第五章：文本自动聚类技术第六章：话题检测跟踪技术第七章：文本过滤技术第八章：关联分析技术第九章：文档自动摘要技术第十章：信息抽取第十一章：智能问答（QA）技术第十二章：文本情感分析技术第十三章：Ontology第十四章：半结构化文本挖掘方法第十五章：文本挖掘工具与应用
2024/5/12 6:28:58
12.78MB
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大家好，我是数库科技的CTO夏磊，我们是一家创业型企业，成立于2009年，先后获得穆迪和京东金融的投资，在2016年被KPMG评为金融科技50强，非常高兴有机会跟大家分享下我们在行业工作中的一些经验。
今天我主要想从下面几个方面来讲：演讲提纲：我相信今天大家每天都能听到甚至接触到人工智能相关的信息和产品，最近人工智能也被首次写入2017年的全国政府工作报告。
从百度、阿里、腾讯、滴滴、今日头条到Facebook,Microsoft,Google,IBM,Amazon都在将人工智能技术融入数据、产品和服务，通过大数据、机器学习及深度学习为用户提供更好的服务和互动。
在金融领域，人工智能将与传统金融市场
今天我主要想从下面几个方面来讲：演讲提纲：我相信今天大家每天都能听到甚至接触到人工智能相关的信息和产品，最近人工智能也被首次写入2017年的全国政府工作报告。
从百度、阿里、腾讯、滴滴、今日头条到Facebook,Microsoft,Google,IBM,Amazon都在将人工智能技术融入数据、产品和服务，通过大数据、机器学习及深度学习为用户提供更好的服务和互动。
在金融领域，人工智能将与传统金融市场
2024/4/20 17:22:39
751KB
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本项目包含：医学数据json39_tq.json、接口asr_api.py、导入数据2知识图谱creat4KG.py、人机对话ChatRob.py
2024/3/14 21:10:27
520KB
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Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统
2023/12/3 10:24:18
23KB
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利用百度、图灵接口实现人工智能问答，利用flask框架搭建网站，代码中图灵的key要换成你本人的，可以去图灵官网免费申请
2023/2/19 12:01:35
21.52MB
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htmlcssjs实现的仿qq聊天界面，并接入了图灵机器人api可以实现智能问答。
本资源实现的效果见相关博客mui框架开发记录（八），效果图在这篇博客开头就给出来了，大家觉得界面不好看可以自行修改，或者不要下载。
此代码次要是实现问答功能，样式并非重点，我觉得按需修改会更好，请不要在资源评论区不文明留言，谢谢~
本资源实现的效果见相关博客mui框架开发记录（八），效果图在这篇博客开头就给出来了，大家觉得界面不好看可以自行修改，或者不要下载。
此代码次要是实现问答功能，样式并非重点，我觉得按需修改会更好，请不要在资源评论区不文明留言，谢谢~
2023/2/9 13:41:01
83KB
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该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第一部分。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
2022/10/26 20:50:00
209.99MB
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本文来自36kr，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
知识图谱最初是由谷歌提出用来优化搜索引擎的技术，在不断发展中外延也一度扩大。
盘点目前知识图谱的发展，其已经助力了很多抢手的人工智能场景的应用，例如语音助手、聊天机器人、智能问答等。
当前的人工智能其实可以简单划分为感知智能（主要集中在对于图片、视频以及语音的能力的探究）和认知智能（涉及知识推理、因果分析等），知识图谱就是认知智能领域中主要的技术之一。
从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。
通用知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景。
通用知识图谱强
2016/5/8 15:33:01
359KB
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（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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