1.ASRT:一个中文语音识别系统
2.摄影工作室注册成个体户还是码分公司?
3.äºèç½åå±å²ç90年代
4.字节火山与南京大学提出:可逆神经机器翻译
ASRT:一个中文语音识别系统
ASRT是AI柠檬博主开发的中文语音识别系统,基于深度学习,码分采用CNN和CTC方法训练,码分具有高准确率。码分系统包含声学模型、码分语言模型,码分斗罗大陆源码分享提供基于ASRT的码分语音识别应用软件,支持Windows UWP和.Net平台。码分深度学习在语音识别领域的码分影响深远,ASRT采用深层全卷积神经网络,码分结合VGG网络配置,码分实现端到端训练,码分将语音波形转录为中文拼音,码分再通过最大熵隐含马尔可夫模型转换为文本。码分项目使用Python的码分HTTP协议基础服务器包,提供网络HTTP协议的语音识别API。系统流程包括特征提取、声学模型、CTC解码和语言模型,基于HTTP协议的API接口支持语音识别功能。客户端分为UWP和WPF两种,通过自动控制录音和异步请求实现长时间连续语音识别。未来,ASRT将加入说话人识别系统,ios 扫雷 源码实现AI实际应用中的“认主”行为。项目源码在GitHub上开源。
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从垂直到整合 初探分享类网站的发展趋势
跟着互联网的发展,分享类网站在网民的生活中呈现,并且缓缓盘踞他们网上生活的重心。那么什么是分享类网站呢?笔者以为分享类的网站首先是资源站,占有各种对网民有价值的或文档或或视频或音乐或IT软件等资源;其次分享类网站最明显地特点是互动,与资源上传者互动,与资源分享者互动,或二者兼有之的即时互动;分享类网站的盈利模式主要有两种一是资源贩卖,二是广告联盟提供的广告。
当初海内的分享类网站呈垂直化发展,下面扼要地先容下分享类网站的类型:
1、文档分享站
说起文档分享站,就不能不说起以CTC模式经营的豆丁网了。豆丁容许用户上传包括 .pdf, .doc, .ppt, .txt 在内的数十种格局的文档文件,并以Flash Player的情势在网页中直接展示给读者。简而言之,豆丁就犹如文档版的Youtube。豆丁网实现了上传者与分享者的双向互动,草根性显明。而且豆丁文档操作简略,文档版权等技巧也当先于行业。
2、公式源码 v摄影分享站
国内著名的摄影分享站主要有全景网、POCO与色影无忌,这些摄影分享站特点明显:全景权威专业,是摄影师售卖作品的好平台;POCO生活力息浓重、图文并茂;色影无忌破足于互动交流。国外最著名的分享站是flickr,只有在搜索框里输入春天的要害词,你就可以搜索到五万多张照片,还可以加入flickr的社区进行探讨。有人要说,分享站和百度搜寻有什么差别呢?我想区别应当在双向互动、数字作品版权上吧。
3、设计分享网站
站酷与昵图是设计素材分享网站的典范代表,它们的目的人群明白,专一于设计创作职员。这里是创作人的家园,设计人既可以在这里展现售卖自己的作品,也可购买自己须要的作品,同时还可以与同行交换教训与心得。
4、视频分享站
休息的时候,咱们常常进一些视频分享站,arpspoof源码解析像土豆网、优酷网、酷六网等等。在这些网站上,既可以在线观看也可以将爱好的视频下载到电脑里保留;既可以观看红遍大江南北的影视剧,也可以看到网民上传的各种生活小品类视频;还可以将本人拍摄的视频上传,还能够看到大家的留言,跟大家一起分享生涯中的喜怒哀乐。
5、音乐分享站
一听音乐、聚友网是国内的音乐分享站,为音乐喜好者提供丰盛的音乐资源,包括流行音乐、经典音乐和原创音乐,用户可以上传音乐也可以将自己爱好的音乐下载到电脑上或者手机里。MP3.com是国外的一家音乐分享站,文档网站,同时它也是有名的《长尾实践》中的一个背面案例。长尾理论推翻了传统的二八定律,是互联网行业的典型盈利模式。MP3.com致力于为原创音乐的发表与分享,然而因为其只注重到长尾,而疏忽了能吸引受众眼球的风行音乐,而终极失败。phoenixsuit源码分析这也为分享类网站供给了重蹈覆辙:网站上要有精英类的作品,以精英类作品带动长尾类作品的分享。
6、IT资源分享
IT资源分享站,主要是指软件源码类的程序超市和软件分享社区站。大家都有过在网高低载一些利用软件的阅历吧。将IT资源整合到一起,便利用户下载应用,同时也为网站带来利润,何乐而不为呢?
初探分享类网站的发展趋势
1权威性与平民化并重
请试着设想下,当一个文档分享网站的资源可以和像中国期刊、维普资讯等付费数据库的资源的权威性相媲美,同时又可以给布衣作者、资源领有者提供展示分享平台的时候,源码新闻,这个分享网站就做到了威望性与互动性并举。从不同档次上知足目标受众的需求、雅俗并举,充分调动网民参加的积极性,这将是分享类网站一个主要的发展趋势。
2从垂直走向整合
从上述剖析中我们可以看到,分享类网站现阶段还处于垂直化的发展阶段。但俗话说的好:分久必合,分享类网站的整合营销机会是否到了呢?
我们先来分析下,垂直类分享网站的优劣。垂直类网站最大特色就是细分化,锁定精准受众,传布针对性的内容。但是试想,当一名设计师,他是设计素材宣布与需求者,同时也可能某人物照片的分享购买者、某篇范文在线付费浏览者或是某Flash后果源码购置者。当垂直分享类网站面对此类受众交互性与多样性的需要时,就变得一筹莫展了,整合分享类网站也便跃然纸上了。
当分享类网站的技术成熟后,宽大的网民想在一个大平台上或上传或分享包含文档、、视频、音乐、IT等各类资源的盼望便愈发凸起了。我们盼望有一个专而广,能满意我们各类需求的综合性分享平台
分享类网站从垂直走向整合将是势在必行的趋势。业内第一个吃螃蟹的平台,第一个开端尝试走整合途径的分享平台应该是易扑(Eapoo)网了。易扑(Eapoo)一经推出便倍受各方关注,被誉为创作人资源门户站,目前已经成为了良多资深创作人必上的网站了。易扑(Eapoo)一方面重视作品资源和用户整合,另一方面注重上传者好处保护和上传者与分享者互动模式的翻新,对分享类网站由垂直走向整合做了踊跃有利的摸索。它的目标客户群是创作人,在斟酌到这一特别人群奇特的多样的需求后,决议建设一个综合性的资源门户站。
3对网站目标受众需求的充足发掘与盈利模式的多元化
互联网世界是一个瞬息万变的世界,在资源分享范畴上想自成一家想成绩一番事业,就要充分挖掘目标受众的需求,受众的需求就是我们胜利的砝码。
前文提到分享类的网站的盈利模式重要有同盟广告和资源贩卖。但分享类网站盈利模式浮现出多元化的发展趋势。例如前文所提的易扑(Eapoo)网,这是一个定位为创作者资源分享、交流、售卖的平台,通过收入分成,实现创作者和网站的双赢。它的盈利模式有流量收入,广告收入和资源贩卖收入。但是当易扑(Eapoo)从线上走到线下,与创作者进行深层互动(例如举行各种创作运动),你能猜测到它的发展潜力与盈利范围吗?
简而言之,只要我们心中有3.亿网民,时刻以网民的需求为己任,盈利模式将是多样的,盈利为期不远。
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RFC : A Standard for the Transmission of IP Datagrams on Avian Carriers
RFC : Choosing a Name for Your Computer
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RFC : Gigabit Network Economics and Paradigm Shifts
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RFC : IETF Statements of Boredom (SOBs)
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RFC : The -Days of Technology Before Christmas
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RFC : The Twelve Networking Truths
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RFC : RITA -- The Reliable Internetwork Troubleshooting Agent
RFC : Management of IP numbers by peg-dhcp
RFC : IETF Identification and Security Guidelines
RFC : Hyper Text Coffee Pot Control Protocol (HTCPCP/1.0)
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字节火山与南京大学提出:可逆神经机器翻译
在翻译技术的前沿,一项突破性的研究由字节火山团队与南京大学联手实现——可逆神经机器翻译(Reversible Duplex Transformer,REDER)。传统神经机器翻译被比作单工通信,但REDER借鉴了电话双向通信的灵感,引入双工序列到序列学习,将模型提升到前所未有的双向处理水平。 在研究的背景中,尽管神经网络的seq2seq模型广泛应用,但它们通常受限于单向信息流,例如Transformer。这如同单向通道,限制了模型利用平行数据的双向潜力。REDER的诞生,正是为了解决这一局限,通过双工序学习,挖掘并有效利用双向信号,提高模型的效率和准确性。 REDER的核心在于其双工序列到序列设计,它构建了一个双向神经网络,可以同时处理正向和反向任务,确保了可逆性和循环一致性,特别适合于可逆机器翻译。这种模型的独特之处在于,它能通过反转网络端口实现反向翻译,从而增强双向翻译的深度建模能力。 实验结果显示,REDER在WMT数据集的双向翻译任务中,其性能超越了单向和自回归模型,且参数更精简,效率与精度兼得(参见图9)。关键发现包括:双向学习显著提升了REDER的翻译质量和效率。
REDER的表现接近或超越了最强的非自回归模型,展现了其强大的双向处理能力。
双工学习的引入使得REDER在参数更少的情况下,性能接近使用back-translation辅助的模型,实现了效率与性能的平衡。
通过细致的消融分析,图揭示了知识蒸馏、CTC以及双工学习在REDER中的关键作用,证明了它们对于提升非自回归模型性能的重要性(图)。 REDER的创新性在于,它不仅能翻译,还能逆向重构输出,展示出极高的可逆性,如图所示。这一成果不仅提升了机器翻译的准确性,也开拓了可逆翻译研究的新领域。 总结,REDER的成功标志着在机器翻译领域的一次重大进步,它首次实现了可逆神经机器翻译的实用应用。论文详细阐述了这一创新,可在此PDF上获取,源代码开源在GitHub,这一切成果都源于南京大学和字节火山的深度合作,展示了科研团队的卓越洞察力和创新精神。2024-12-22 21:11
2024-12-22 21:04
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