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通义听悟和讯飞听见,语音转文字选哪家? 机器快转 如果你需要快速将语音转换为文字,通义听悟是个不错的选择!之前一直是讯飞的用户,但机器快转的时长卡用完后就没再充值了。今年尝试了通义听悟,发现免费功能真的很实用!无论是普通话还是英文,转换效果都很好,小问题也可以通过听录音进行修正。 实时记录 需要实时记录语音?通义听悟更胜一筹!虽然讯飞也有这个功能,但通义听悟最高可免费使用6小时,对我来说完全够用。在访谈过程中,我同时打开了电脑和手机录音,确保万无一失。 个人体验 使用通义听悟后,除了免费之外,还发现它能够帮我提取关键词、提炼章节、总结发言和回顾问答。这样能够快速回顾要点,定位到自己想要的部分,非常方便实用。
AI问答系统揭秘:六步打造 在当今的科技世界中,AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手,它们是如何回答各种问题的呢?让我们一探究竟,了解AI智能问答系统的六个关键步骤 1⃣ 接收问题 首先,系统需要接收用户的问题。这可以通过文本(如聊天框)或语音(如语音助手)输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本,从而实现多模态处理,让问题输入更加灵活! 2⃣ 问题理解 接下来,系统利用自然语言处理(NLP)技术来解析问题并理解其意图。这包括: 𘥅提取:识别关键词和用户意图 𘤸下文理解:在多轮对话中保持对话连贯,处理歧义问题,必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索 在理解用户问题后,系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括: 生成查询:根据关键词生成查询表达式 搜索模型和排序:通过向量空间模型、语言模型等技术,排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案 系统有两种主要方式来生成答案: ᦊ𝥏式回答:直接从文档中提取信息 ᧔成式回答:利用自然语言生成(NLG)技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯,并支持个性化回答! 5⃣ 答案优化 生成初步答案后,系统会进行优化,让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括: 稯检查:确保语言流畅、无歧义 礿ᦁ﨡奅 和简化:根据用户需求,补充、简化信息 祤模态呈现:使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈 最后,用户对答案的反馈帮助系统不断优化!这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价,并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈,让服务更贴心~ 总结 从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈,智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。
计算机视觉与人工智能全栈辅导服务 我们提供全面的计算机视觉和人工智能辅导服务,涵盖多个领域和专业知识。以下是我们擅长的几个方面: 数据处理与分析 我们擅长数据处理、数据分析、算法优化和数据结构的设计。通过深度学习和机器学习,我们能够处理复杂的数据集,并提供有效的解决方案。 人工智能与机器学习 我们具备人工智能、机器学习、回归、分类、预测和自然语言处理等方面的专业知识。能够进行文本分析、情感分析和多模态处理,包括计算机视觉和感知机。 图像与视觉处理 𘊠 我们在图像处理和计算机视觉方面有着丰富的经验。能够进行目标检测、图像分割、视频处理和人脸识别等任务。我们还可以进行图像特征提取与匹配,以及视觉表征学习。 自然语言处理 我们熟悉自然语言处理的各种技术,包括关键词提取、情感分析、文本分类和问答系统等。通过RNN、CNN/LSTM和BERT等网络模型,我们能够进行文本分析和处理。 深度学习与模型训练 我们擅长深度学习和模型训练,包括使用PyTorch和TensorFlow等框架。能够进行模型评估、优化和泛化,以及小样本学习和零样本学习。 其他技术与应用 我们还具备SVM、XGBoost、随机森林和集成学习等算法的知识。能够进行代码复现、模型训练和各种应用开发,如文本分类、图像识别、回归预测和决策树分类等。 我们的服务包括深度学习指导、计算机视觉指导、目标检测、语义分割、算法性能提升和优化等。无论是留学申请还是实际项目,我们都能提供专业的帮助和支持。
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3个方法让孩子寒假阅读更高效! 大家好!我是彭彭,专注于儿童通识阅读写作领域已经有十年了。这个寒假,我带着孩子们只读了一套书,12本,总共完成了52万字的阅读量。很多人可能会问,怎么做到的?其实,我只用了三个方法,就把这52万字从厚读薄,再从薄读厚。 方法一:思维导图法 首先,读完一本书后,我会让孩子们画一张思维导图。通过目录梳理全书结构,搭建思维导图的架构,然后细读文本,提取关键信息,摘取关键词整理成枝叶。这样,整本书的内容就一目了然了。孩子们可以用电脑或iPad制作自己的思维导图,制作过程中会不断地跳读和精读,找到能填在思维导图上的关键词和短句。 方法二:分组阅读挑战赛 其次,我经常会和孩子们一起进行阅读挑战赛。把同龄的孩子聚集在一起,分组对图书内容进行理解PK。同伴之间的竞争让他们不甘人后,激发了他们的求知欲。每个孩子都有好胜心,激发他们的胜负欲,他们读书会更专注,更能把注意力集中到书上。阅读的题目设计都是我们自己原创的,主要是内容理解的问答题和启发式引起讨论的开放题,一方面检测孩子对内容理解是否到位,另一方面也是为了促进思维和思想的碰撞,观点的表达。 方法三:脱稿演讲 䊦后,比赛结束后,孩子们基本对书中的内容非常熟悉了。我会让他们根据书中的内容进行演讲复述,以表达再次检验理解、内化和输出。很长一段时间里,孩子们没读完一本书后,都会梳理全书内容和自己的感悟,然后写演讲稿。这次我们不再写稿,而是根据思维导图复述自己想要介绍的内容,现场发散思维,结合主题、联系曾经读过的书、看过的视频、动手做过的实验来进行主题演讲。 这些方法不仅能让孩子们高效阅读,还能让他们在阅读的乐趣中找到成就感。希望这些方法对大家有所帮助!
GPT的7大功能,让你惊叹不已! 语言翻译功能 GPT可以将用户输入的文本翻译成多种语言,包括但不限于英语、法语、德语、日语、韩语等。 文本生成功能 GPT可以根据用户输入的关键词或主题,生成相关的文章、段落、句子等文本内容。 Chat功能 GPT可以与用户进行自然语言交互,回答用户的问题或提供相关信息。㯸 语言模型功能 GPT可以根据用户输入的文本,预测下一个可能的单词或短语,从而实现自动补全、语言纠错等功能。 ﭨ耦 感分析功能 GPT可以对用户输入的文本进行情感分析,判断其情感倾向,包括但不限于积极、消极、中性等。❤️ 语言分类功能 GPT可以对用户输入的文本进行分类,判断其所属的类别,包括但不限于新闻、体育、娱乐、科技等。𐊊 语言摘要功能 GPT可以对用户输入的长篇文本进行摘要,提取其中的关键信息,生成简洁的摘要内容。 语言问答功能 GPT可以根据用户提出的问题,自动搜索相关的答案,并进行回答。
传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 传统RAG的核心链路: 索引(向量嵌入):通过Embedding模型将文档转换为向量编码,并存储在数据库中。 检索(相似查询):使用Embedding模型对查询进行向量编码,通过相似性查询(ANN)找到最相似的文档。 生成(文档上下文):将检索结果作为上下文,与问题一起提交给大模型进行处理。 砒AG的架构: Document Indexing Phase:预处理文档并转换为向量。 Query Phase:从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model:将文本块转换为向量。 Similarity Search:通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval:从数据库中检索相关文档。 Context Database:将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 广义RAG问答链路: Document Indexing Phase:预处理文档并转换为向量。 Query Phase:从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model:将文本块转换为向量。 Similarity Search:通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval:从数据库中检索相关文档。 Context Database:将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 렒AG存在的问题: 知识库内容缺失:现有文档可能无法回答用户问题,系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档:相似度不足导致相关文档被截断。 上下文整合丢失:检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。 有用信息未识别:LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。 提示词格式问题:提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。 准确性不足:LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 Graph RAG的核心链路: 索引(三元组抽取):通过LLM服务实现文档的三元组提取,并写入图数据库。 检索(子图召回):通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化,并基于关键词实现子图遍历,搜索N跳以内的局部子图。 生成(子图上下文):将局部子图数据格式化为文本,作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 ᠒AG与Graph RAG的成本对比: Graph RAG通过引入知识图谱技术,提供了更高质量的上下文,但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引(三元组抽取)、检索(子图召回)和生成(子图上下文),这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。
苏州伟长班语文英语考察要点全解析 ### 语文部分 文学常识 名著识记:四大名著的关键情节、人物特点、细节把握 对联格式:了解对联的平仄格式 词语积累:歇后语、成语、易错字 文学名家:唐宋八大家、鲁迅、诗派代表 古诗 诗歌赏析:诗句对比赏析、情感理解、炼字赏析、内容把握 诗句默写:易错字、课外名句积累 文言文阅读 字词:重点实词记忆、了解特殊用法、从句义判断词义 句子:重点字词、关键句式把握、重点句子理解 文言文主旨把握:把握关键句 人物形象分析:概括人物言行、多角度分析形象、对比赏析 阅读理解 材料分析:为材料拟写标题、关键信息提取、内容理解 文章主旨理解:分析关键句段、把握主体内容 标题:标题拟写、标题作用分析 文章内容把握:补写上下句、概括文章、提取信息 作文 命题类作文:提炼关键词、语言精练、真情实感、选材恰当、细节描写 英语部分 词性-代词 人称代词、物主代词、反身代词:I-me-my-mine-myself 指示代词:this、that、these、those 不定代词:either、neither... 词性-冠词 定冠词the:五大类定冠词 不定冠词a/an:an/a的选择 零冠词:常见零冠词使用 词性-介词 时间介词:in、on、at、to... 方位介词:in、at、on... 词性-形容词、副词 词类辨析:近义词辨析,形近词辨析 比较级、最高级:形容词-副词转换、比较级变形规则、常见句型 词性-名词 名词的分类:可数名词、不可数名词 可数名词单复数:变形规律 名词所有格:从属问题 名词的形容词化:名词修饰名词 词性-数词 基数词:时间、百分数、倍数 序数词:日期、编号、分数 词性-动词 系动词、及物动词、不及物动词:固定搭配、变形、词义辨析、时态 词性-特殊疑问词 常见特殊疑问词:what、how、how often、whose... 词性-情态动词 can/must/should/need:使用和结构 时态 一般现在时、现在进行时、一般过去式、过去进行时:定义、结构、时间标志、常考题型 句型 简单句:句子成分和五种基本句型结构、感叹句、反义疑问句 复合句:宾语从句(that/特殊疑问词/if/whatever引导的宾语从句);定语从句(关系代词:which/who/that/whom);状语从句(时间连词:when/while/as) 阅读篇 完形填空:环境、叙述、说明、自传 阅读理解:环境、叙述、科学、文学、信息整合 智力篇 知识问答:时政、文学、生活常识、地理、科学 纵横字谜:词汇、简单数学运算 这份清单涵盖了苏州伟长班考察的语文和英语知识要点,希望能帮助同学们更好地备考。
和男生聊天没话题?这些技巧让你轻松应对! 很多女生在加上男生微信后,都不知道该聊什么,常常陷入“一问一答”的尴尬模式。短时间的问答可能让你觉得聊得不错,但其实长时间这样聊,对方会觉得很烦躁。特别是在双方还不熟的情况下,这种聊天方式会不断透支对方的礼貌和耐心。 一开始,出于礼貌,对方可能会对你的一些问题给予回应,但问题多了,对方会觉得跟你聊天很无聊,甚至懒得回复。那么,如何避免这种情况呢? 拓宽话题的小技巧 投其所好:找到共同兴趣 比如,对方是互联网公司的程序员,那你可以聊聊最近火爆的小程序、游戏,甚至可以聊一些程序员的“格子衫”这种广为人知的“笑点”。(注意玩笑的语气,不要太严肃哦~) 根据回复拓展话题 尽量不要一连串问句,三个问句之后就可以延伸话题、深入话题了!比如: 甲:“我有个朋友前天被骗了。” 乙:“被骗了?” 甲:“对,因为他轻信了骗子发来的中奖短信” 乙:“什么短信?” 甲:“短信内容是...” 关键词法:引导对方继续说 懒人式聊天法:重复句尾关键词 聊天中,提取出对方话语结尾的关键词,然后用感兴趣的疑问语态重复一次,就能引导对方继续说下去了。 比如: 甲:“我有个朋友前天被骗了。” 乙:“被骗了?” 甲:“对,因为他轻信了骗子发来的中奖短信” 乙:“什么短信?” 甲:“短信内容是...” 核心关键词延续:抓住关键词来延续话题 比如,对方说:“我今天被主管骂了,心情好糟。”(这句话关键字就有:主管、被骂、心情很糟,那么就可以从这个方向来延伸话题) “那你平时跟主管关系如何?”(关键词:主管) “对阿,我觉得在公司被骂,心情一整天都会很不好。”(关键词:被骂) “我懂,我心情很糟的时候都会特别想吃东西,你也会这样吗?”(关键词:心情) 结语 运用关键词聊天法,你会发现,在整个聊天过程中,你没有去准备什么话题,而聊天本身就会给你带来无数的话题!这样的聊天双方都不会觉得尴尬和有压力,你也不用绞尽脑汁去想我该去聊什么。 希望这些小技巧能帮到你,让你在和男生聊天时更加轻松愉快!좜耀
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