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啥都吃的豆芽

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    谷歌语音助手

    谷歌的语音助手自从发布以来发展的飞快,迅速的在语音助手市场上占据了一个很大的位子, 同时和谷歌庞大的Android生态并行生长,逐渐的嵌入到了各种智能设备中.据2019年的数据统计,已经有了超过5亿的设备添加谷歌和苹果的语音助手,而微软的Cortana和亚马逊的Alexa的数据为4亿和1亿. 就目前而言,谷歌与苹果支持智能语音...

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    下一代Google Assistant如何将100G模型压缩到0.5G并实现端测

    2012年,语音识别研究表明,通过深度学习可以显著提高准确性,从而让Google能够较早早的在自家产品中采用深度学习技术,例如Google的语音搜索。这是在深度学习语音识别领域的一场革命的开始:每一年都有新的网络结构被开发出来,从而大大提升了模型的质量以及能力,从深层神经网络(DNNs)到递归神经网络(RNNs),再从...

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    超神经HyperAI

    链接人工智能新场景

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    [Fuchsia Friday] 新的‘Visalia'原型可能会是下一代Google Home

    随着今年6月围绕Pixel 4的大肆宣传,我们更应该关注一下其他有可能出现在Google自己的硬件计划中的产品。代号为“Visalia”的新硬件原型已经出现在Fuchsia OS源代码中,这很有可能演变为另一个Google Home家族里的设备。

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    Facebook 发布嵌在聊天软件里的智能 AI

    在刚刚进行的 Facebook 开发者大会上,小扎克向大家展示了新版 imessage 里的 AI 功能。这个聊天工具里的人工智能随时待命,可以帮我们查天气,收集新闻等等。除了自带功能,这个人工智能的平台还有一系列的开发者 SDK 工具。这意味着第三方可以开发辅助功能。比如说华尔街日报可以通过这个智能聊天机器人为读者提供各种...

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    端侧AI计算在嵌入式场景下的三大趋势

    端侧AI计算在嵌入式场景下的三大趋势:第一、边缘计算,数据从云向端侧迁移,端云结合。云端算力需要解决带宽问题;第二、嵌入式端侧,需要做低时延、实时性的数据处理,进行推理,产生高质量的信息;第三、嵌入式AI产品全面渗透金融、医疗、安防、零售、制造业、以及家庭等行业,在物联网领域的智能终端,如无人机、可...

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    当前AI应用普及化的路上有三大痛点?

    当前AI应用普及化的路上有三大痛点:一是云端部署和运营成本过高:视频处理要求带宽大和时延低、GPU和存储阵列昂贵且功耗高,AI系统趋势是大量AI计算需要向前端本地化迁移,云边端分布计算;二是前端算力弱、方案性能差:当前移动计算芯片跑NN太慢、市场上缺性价比高的边缘AI芯片,OPEN AI LAB提供的高效方式是充分挖掘...

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    谷歌智能音箱的崛起之路与未来3 --- 市场、玩家反馈与未来

    对于各大硬件厂商和开发者来说,最想看到的是未来谷歌的圈子有多大,值不值得参与到它的生态圈当中,以及以Google Assistant为核心的物联网设备是否能发展成类似于Android的生态. 先从大环境说起,据统计2018年底各个国家智能音箱的渗透率最高也就达到了20%左右,美国作为技术的源头布局与产品的发布都较早,渗透率较高....

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