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本文首先介紹了自然語言處理（NLP）和自然語言生成（NLG）這兩種基礎技術，然后分別對語音識別的基本原理，工作原理，工作流程進行了解釋，最后簡單地預測了智能語音助手地未來發(fā)展趨勢。

Adobe、Autodesk、Blender、Foundry、Luxion等公司在SIGGRAPH期間推出RTX賦能的全新應用。

隨著業(yè)務的發(fā)展，越來越多的智能化數據需求被提出，這些智能化需求涉及到模型訓練、數據標注、特征工程、模型部署、性能監(jiān)控等，需要使用機器學習、深度學習等算法支持。數據中臺的主要目標還是服務數據，對于智能化和模型并不能很好地支持，因此 AI 中臺應運而生。

人工智能仍然是一個新興且快速發(fā)展的領域。神經網絡的應用場景快速增加，例如目標識別、語音和聲音分析、5G通信等。保持一種適應性的解決方案，滿足未來趨勢是確保芯片設計成功唯一途徑。

如果說“一個人的法庭”還屬于審判流程的數字化、在線化的1.0階段。那么，阿里的最新研究成果標志著智能司法2.0階段到來。AI不再只是停留在完成庭審記錄和證據鏈條的數字化工作，而是進入到真實訴訟環(huán)節(jié)，開始具備自主判案能力，真正成為一名“助理法官”。

目前，掃地機器人已經成為很多一二線城市家中必備的產品，而平時工作、生活比較忙碌的人群成為掃地機器人的消費主力軍。另外，不僅是頭部城市，三四線城市也出現了巨大的消費潛力。

這是繼 2018 年《Multi-granularity hierarchical attention fusion networks for reading comprehension and question answering》（ACL 2018）在單文檔閱讀理解（斯坦福 SQuAD 挑戰(zhàn)賽）取得的成果后，阿里巴巴研究團隊在機器閱讀理解領域的又一次突破。

聯(lián)發(fā)科技全球首發(fā)面向旗艦級智能電視芯片S900， 該系列芯片支持8K視頻解碼和高速邊緣AI運算。聯(lián)發(fā)科技S900高度集成高性能的CPU、GPU和專屬AI處理器APU （AI Processor Unit），借由AI在語音人機接口和影像畫質上的實作，大幅優(yōu)化用戶使用體驗，強勢提升智能電視廠商在旗艦產品上的市場競爭力。

由于機器人的結構、用途和用戶要求的不同，機器人的技術參數也不同。