未来智能家居中的人工智能技术发展趋势
智能家居已经成为当今科技领域的热门话题，而人工智能技术在智能家居中的应用更是成为了未来的关键发展方向。本文将探讨未来智能家居中人工智能技术的发展趋势，包括语音识别、智能推荐、情感交互等方面的创新应用，展望未来智能家居的美好前景。
探索未来：安卓与iOS的人工智能竞赛
在当今数字化时代，安卓和iOS作为两大主流移动操作系统，已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。随着人工智能技术的飞速发展，安卓与iOS之间的竞争日益激烈。本文将深入探讨安卓与iOS在人工智能领域的发展现状和未来趋势，分析两者之间的差异和竞争优势，为读者带来全新的视角和思考。
利用Python进行自然语言处理（NLP）
【4月更文挑战第9天】本文探讨了如何使用Python进行自然语言处理（NLP），包括文本预处理、语言模型构建和情感分析等任务。Python凭借强大的库支持在NLP领域广泛应用。文本预处理涉及转小写、去除标点和停用词，可使用NLTK库实现。语言模型如n-gram用于计算句子概率，而情感分析则可借助TextBlob判断文本情感倾向。此外，spaCy库可用于命名实体识别，识别文本中的特定实体。Python为NLP提供了高效、灵活的解决方案。
人工智能，应该如何测试？（五）ASR 效果测试介绍
ASR是自动语音识别技术，将语音转化为文本，涉及多学科知识。数据收集是关键，包括特定人/非特定人、词汇量大小、发音方式、方言和情感等多种类别，高质量数据成本高。ASR流程包括数据收集、标注、输入算法得到文本输出并评估。常用评估指标有字错率（WER）、字正确率及插入/删除/替换率。数据标注需严格遵循规范，工作量大，而Levenshtein库可用于自动化效果评测。在AI领域，大部分时间投入在数据处理上。
探索高效的大型语言模型：DiJiang的创新之路
【4月更文挑战第4天】华为诺亚方舟实验室提出DiJiang方法，通过频域核化技术优化Transformer模型，降低大型语言模型的计算复杂度和训练成本。使用DCT消除softmax操作，实现线性复杂度的注意力计算。实验显示DiJiang在保持性能的同时，训练成本降低约10倍，推理速度提升，但模型泛化和长序列处理能力还需验证。