《揭秘AI语音助手：从“听”到“说”的智能之旅》
在数字化时代，AI语音助手如Siri、Alexa、小爱同学等成为生活中的得力伙伴。它们通过自动语音识别（ASR）将语音转换为文本，利用自然语言处理（NLP）理解语义并生成回应，再通过文本到语音转换（TTS）输出自然语音。ASR捕捉、预处理和分析语音信号；NLP解析文本、理解意图；TTS合成流畅语音。这三项技术协同工作，使语音助手能听懂、理解并回应用户，为人机交互带来便利与创新。
springboot+redis互联网医院智能导诊系统源码，基于医疗大模型、知识图谱、人机交互方式实现
智能导诊系统基于医疗大模型、知识图谱与人机交互技术，解决患者“知症不知病”“挂错号”等问题。通过多模态交互（语音、文字、图片等）收集病情信息，结合医学知识图谱和深度推理，实现精准的科室推荐和分级诊疗引导。系统支持基于规则模板和数据模型两种开发原理：前者依赖人工设定症状-科室规则，后者通过机器学习或深度学习分析问诊数据。其特点包括快速病情收集、智能病症关联推理、最佳就医推荐、分级导流以及与院内平台联动，提升患者就诊效率和服务体验。技术架构采用 SpringBoot+Redis+MyBatis Plus+MySQL+RocketMQ，确保高效稳定运行。
人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域
本文围绕“以人为中心AI（HCAI）”理念，提出人-人工智能交互（人智交互）这一跨学科领域及框架。文章定义了人智交互的基本理论、关键问题与方法，并探讨其开发流程和团队协作模式，强调该领域的研究意义。文中分析了智能时代人机交互的新特征，提出“人智组队”的新型人机关系，指出智能系统可作为“辅助工具+合作队友”存在。同时，文章通过对比AI学科与人因科学的优势与不足，阐明跨学科合作的必要性，为未来人智交互研究提供方向。本章旨在为后续内容构建基于HCAI理念的研究与应用框架。
OCR文字识别技术总结（二）
总结： 以上第一部分介绍我国OCR发展历程，从过程中可以发现，我国的光学字符识别研究相对国外起步较晚，但是发展十分迅速。从早期简单的单体识别发展到多种字体混合排列的多体识别，从中文印刷材料的识别发展到中英文混排印刷材料的双语言识别， 目前各个系统都可以支持简、繁体汉字的识别，同时支持中， 英，韩等多国文字的识别系统，对于简单版面可以进行效的定量分析，同时汉字识别率已经可以达到98%以上，以下第二部分将从不同字体展开对OCR技术描述。
