AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式，提高服务质量和效率，并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
响应时间指标的探索
本文探讨了响应时间在人机交互中的重要性及发展。从1968年Rober B.Miller首次定义响应时间的多个维度，到1991年Stuart K.Card等人提出的立即响应时间常数，再到1993年Jakob Nielsen将响应时间划分为三个关键阈值，直至2020年Google提出的RAIL模型，强调了以用户为中心的性能衡量标准。这些研究为提升用户体验提供了理论基础和技术指导。
软件缺陷的概念
软件缺陷（Defect），常常又被叫做Bug。所谓软件缺陷，即为计算机软件或程序中存在的某种破坏正常运行能力的问题、错误，或者隐藏的功能缺陷。缺陷的存在会导致软件产品在某种程度上不能满足用户的需要。IEEE729-1983对缺陷有一个标准的定义：从产品内部看，缺陷是软件产品开发或维护过程中存在的错误、毛病等各种问题；从产品外部看，缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。
3D 人体姿态估计简述
3D Human Pose Estimation（以下简称 3D HPE ）的目标是在三维空间中估计人体关键点的位置。3D HPE 的应用非常广泛，包括人机交互、运动分析、康复训练等，它也可以为其他计算机视觉任务（例如行为识别）提供 skeleton 等方面的信息。关于人体的表示一般有两种方式：第一种以骨架的形式表示人体姿态，由一系列的人体关键点和关键点之间的连线构成；另一种是参数化的人体模型（如 SMPL [2]），以 mesh 形式表示人体姿态和体型。