智能问答系统新闻后续_人工智能ai在线使用(2024年11月追踪报道)
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ISoIRS 2025:新研亮相 智能机器人与系统国际研讨会议(ISoIRS 2025)现已正式上线!本次会议的论文将收录在会议在线论文集中,并在见刊后提交至EI Compendex和Scopus等主流数据库进行检索。以下是部分拟题示例,供大家参考: 基于深度学习的线上自动问答系统研究 财务机器人运动控制研究 机器人辅助路径规划与算法实现 基于RBF的财务服务跟踪控制 基于GA模糊自适应的控制研究 基于深度学习的性能提升研究 基于Transformer模型的电网机器人及系统研究 基于知识图谱和相似度判别算法设计 基于DAG配电站云机器人的指令并行策略 基于双机协同作业机器人的指令并行方法 基于深度学习的无人机目标识别研究 基于视觉机器人的目标检测方法研究 这些论文将在会议后提交至数据库,供全球学术界参考和引用。快来关注和参与这次智能机器人领域的盛会吧!
#小程序开发定制#母婴微信小程序是一款专为新手妈妈和宝宝打造的服务平台,旨在提供一站式的母婴资讯和便捷的购物体验。 1. 母婴资讯:我们汇集了丰富的母婴知识,覆盖孕期、产后护理、育儿知识等各个方面。小程序将定期更新最新的科学育儿知识,让妈妈们能够获得专业的指导。 2. 智能问答:小程序配有智能问答系统,可以回答妈妈们的各种问题。只需输入您的问题,即可得到详细解答和建议。无需担心找不到专业的医生和顾问。 3. 便捷购物:小程序提供丰富的母婴商品,包括奶粉、尿片、洗护用品等。您可以随时随地浏览和购买,快捷又方便。 通过我们的微信小程序,您将在照顾宝宝的过程中得到更多的科学指导和支持。快来我们的小程序,获取更多有趣的资讯和优惠活动吧!点赞支持本账号,让更多的新手妈妈受益于我们的服务!
如何用MaxKB快速搭建企业知识库? 今年,随着AI技术的火热,越来越多的企业开始探索AI在企业内部的落地应用。知识库是其中最具实用价值的AI产品之一,可以帮助企业实现数据私有化部署,降低成本并提高效率。知识库还能通过训练成为企业的“老员工”,在员工培训中发挥巨大作用,同时还能无缝嵌入官网,成为企业的客户小助手。最重要的是,即使是IT小白也能轻松部署使用。 MaxKB介绍 MaxKB是一款基于LLM和RAG的知识库问答系统。它专注于知识库应用场景,旨在为企业智能化进程注入新动力,帮助企业实现“提质增效”的目标。 知识库管理:MaxKB能够自动化完成知识采集、入库和构建全流程,省去企业大量时间和精力。 场景化智能搜索:通过解析用户输入的问题并匹配检索知识库,用户可以快速找到所需答案。 回复准确性:MaxKB采用了成熟的LLM+RAG技术,最大限度地降低大模型幻觉对知识搜索准确性的干扰,提高企业对业务数据的分类与召回能力。 安全性:MaxKB支持本地部署和调用本地大模型,有效管控企业使用知识库时越级访问的风险,以及公有模型在数据传输方面可能存在的安全隐患。 核心优势 开箱即用:支持直接上传文档和自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),提供良好的智能问答交互体验。 模型中立:支持对接各种大语言模型,包括本地私有大模型(如Llama3/Qwen2等)、国内公共大模型(如通义千问、腾讯混元、字节豆包、智谱A、Kimi等),以及国外公共大模型(如OpenAl、AzureOpenAl、Gemini等)。 灵活编排:内置强大的工作流引擎和函数库,支持编排AI工作流,有效满足复杂业务场景下的应用需求。 无缝嵌入:支持零编码快速嵌入至第三方业务系统,让已有系统快速拥有智能问答能力,提升用户满意度(目前支持以应用的形式嵌入企微、钉钉、公主号、飞书)。 性价比 𐊍axKB的性价比非常高,开源版免费,专业版2万一套,永久授权。无论是小型企业还是大型企业,都能找到适合自己的版本。 总之,借助MaxKB,企业用户可以快速上线业务AI助手,将生成式AI能力应用于业务数据管理、内部资料查询、线上客户服务等领域,优化业务服务流程并切实提升用户体验。
数字声誉管理与危机应对决策支持智能问答系统开通 在百度文心一言和抖音豆包AIGC通用人工智能模型环境下,用网络舆情知识库和数千份危机事件分析报告为素材进行训练并推出的数字声誉风险决策支持问答系统,该智能决策问答系统还将继续完善,对如何高效应对网络舆情及如何应对品牌危机有兴趣的朋友可以试试。 另外,博雅数字声誉管理与危机应对决策支持系统将很快推出。 1.文心一言 数字声誉网页链接 声誉风险治理网页链接 网络舆情网页链接 危机公关网页链接 2.豆包 数字声誉网页链接 声誉风险治理网页链接 网络舆情网页链接 危机公关网页链接 「数字声誉」「博雅数字声誉管理与危机应对决策支持平台」「数字危机公关」
医疗知识问答系统:技术实现与项目概述 引言: 在数字化时代,医疗知识的获取和应用变得至关重要。今天,我想和大家分享一个创新项目——医疗知识问答系统。这个系统不仅提升了医疗信息的可访问性,还通过先进的技术实现了智能化的问答服务。 项目概述: 这个项目从零开始,构建了一个以疾病为中心的医疗知识图谱。它包含了庞大的实体规模,达到了4.4万个实体,以及30万个实体关系,为医疗知识的深度挖掘提供了基础。 技术解析: 数据来源与结构化:项目以垂直网站为数据来源,通过xpath解析对网页结构化数据进行采集,构建了医疗知识图谱。 知识Schema设计:基于采集的结构化数据,设计了知识schema,为知识图谱的构建提供了框架。 Neo4j图数据库:选择了Neo4j作为存储解决方案,利用其强大的图数据库特性,存储和管理医疗知识图谱。 Cypher查询语句:通过Cypher查询语句,实现了知识问答的搜索功能,类似于SQL在关系数据库中的作用。 实现步骤: 数据采集:从垂直医疗网站采集结构化数据。 数据解析:使用xpath技术解析采集的数据。 知识图谱构建:基于解析后的数据,构建医疗知识图谱。 知识Schema设计:设计知识schema,为图谱提供结构。 存储与查询:使用Neo4j存储知识图谱,并利用Cypher语句实现问答服务。 结语: 这个医疗知识问答系统项目,不仅展示了如何利用现代技术解决实际问题,还为医疗领域的知识管理和智能化服务提供了新的思路。希望这个项目能激发更多人对医疗信息化的兴趣和探索。
[微笑]AI的作用主要体现在以下几个方面: 数据分析:AI能够通过机器学习和深度学习算法,快速处理和分析大量数据,挖掘数据背后的规律和趋势,为企业决策提供支持。这在金融、医疗、教育、物流等领域尤为重要。 自然语言处理:AI使计算机能够理解和生成自然语言,应用于语音助手、机器翻译、文本摘要、智能问答等领域。这极大地便利了人机交互,提升了工作效率。 计算机视觉:AI通过计算机视觉技术,能够识别和解析图像、视频等视觉信息,广泛应用于安防监控、无人驾驶、医疗诊断等领域。 机器学习:作为AI的基础,机器学习使计算机能够从数据中自动学习并优化模型,这在推荐系统、智能问答、语音识别等领域取得了显著成果。 模式识别:通过对输入数据进行分类或回归,AI能够实现未知数据的预测,这在图像识别、语音识别、文本分类等领域发挥了重要作用。 优化决策:AI通过分析历史数据,建立数学模型,为决策者提供更优解或建议,这在物流、生产、金融等领域具有重要意义。 智能控制:AI在自动化领域的应用,通过实时采集系统状态,对系统进行智能调控,实现自动化运行。这在无人驾驶、智能家居等领域取得了突破性进展。 具体应用场景包括: 智能家居:通过语音识别、图像识别等技术,实现家庭设备的智能化管理和控制,提升生活品质。 无人驾驶:通过计算机视觉和传感器融合技术,自动驾驶汽车能够在复杂的道路环境中自主行驶,提升交通安全。 智能医疗:通过大数据分析和深度学习技术,AI能够辅助医生进行精准诊断和治疗,提升医疗水平。 自动化办公:通过智能语音助手和智能日程管理,AI能够理解使用者需求,提供高效便捷的服务。 客户服务:通过自然语言处理和情感分析技术,AI能够提供智能客服和智能问答服务,准确理解客户需求,提供及时准确的应对方案。 #动态连更挑战#
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