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――基于IntelAtom或IntelCore處理器，杰和與數(shù)拓聯(lián)合打造的智能數(shù)字標(biāo)牌解決方案伴隨第二次數(shù)字的推進(jìn)，20萬億美元的零售業(yè)勢必會發(fā)生更大的裂變。技術(shù)正成為社會發(fā)展的重要驅(qū)動，而數(shù)字標(biāo)牌的出現(xiàn)使其所有者可以利用互動營銷方面的進(jìn)步，為用戶提供前所未有的個性化廣告信息，并根據(jù)客戶的需求量身定做。中國電子視像協(xié)會副會長白為民表示：顯示無處不在，數(shù)字標(biāo)牌的應(yīng)用無處不在。特別是其互動性增強(qiáng)，將基于云計算和數(shù)據(jù)共享將彼此之間的互聯(lián)互通以及與智能終端有機(jī)結(jié)合，使越來越多的人受益。英特爾智慧商顯“端到端”解決方案正是做到這點(diǎn)，它為顯示賦能讓生活更方便，促進(jìn)了服務(wù)和消費(fèi)的升級。中國電子視像協(xié)...

數(shù)拓根據(jù)海底撈的門店服務(wù)升級需求將現(xiàn)有終端（廣告機(jī)、電視機(jī)、點(diǎn)餐平板）和應(yīng)用（叫號、廚房監(jiān)控、點(diǎn)餐）納入到數(shù)拓平臺進(jìn)行統(tǒng)一管理，并為海底撈量身定制智能化應(yīng)用（AR迎賓、消費(fèi)者識別推送），將終端店面打造為一個智能服務(wù)餐廳。在管理上，提供總部-分店層級管理模式。數(shù)拓智能數(shù)字餐飲方案經(jīng)典案例之海底撈由此而來，這一個性化的方案在全國250多家門店同步上線，涉及15000多臺不同終端，運(yùn)行中未出現(xiàn)穩(wěn)定性故障，其中智能迎賓平均每日/每店服務(wù)消費(fèi)者100人次以上。為海底撈不僅節(jié)省人力，而且門店服務(wù)的滿意度也得到飛速提升?？萍嫉牧α孔屜M(fèi)需求不斷提升，海底撈個性化服務(wù)以快的速度響應(yīng)了市場需求，也給同行...

行業(yè)、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)三者結(jié)合的價值鏈融合”，對于電信運(yùn)營商“5G時代，將推動運(yùn)營商價值體系重構(gòu)”。通過研究，思特奇從關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景、關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)等多領(lǐng)域構(gòu)建體系，現(xiàn)已形成了思特奇5G支撐全景圖，已具備面向運(yùn)營商、萬物互聯(lián)、行業(yè)客戶等提供5G端到端的系統(tǒng)支撐。在本屆科技節(jié)展示中，思特奇結(jié)合主題演講組織新研發(fā)成果及解決方案進(jìn)行展示，向與會嘉賓介紹了思特奇5G賦能百行百業(yè)端到端運(yùn)營體系以及萬物互聯(lián)的智慧運(yùn)營生態(tài)。5G端到端運(yùn)營體系，以思特奇多年來IT端到端支撐系統(tǒng)部署為基礎(chǔ)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)價值特點(diǎn)，圍繞5G、AI等更新技術(shù)，打造平臺+數(shù)據(jù)+運(yùn)營的綜合部署，依托立體化匯聚能力，改變傳統(tǒng)運(yùn)營管理模式，推動產(chǎn)...

該輸入裝置42、輸出裝置43、存儲器44和處理器41之間通過總線相互連接。存儲器包括但不限于是隨機(jī)存儲記憶體(randomaccessmemory，ram)、只讀存儲器(read至onlymemory，rom)、可擦除可編程只讀存儲器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、或便攜式只讀存儲器(compactdiscread至onlymemory，cd至rom)，該存儲器用于相關(guān)指令及數(shù)據(jù)。輸入裝置用于輸入數(shù)據(jù)和/或信號，以及輸出裝置用于輸出數(shù)據(jù)和/或信號。輸出裝置和輸入裝置可以是的器件，也可以是一個整體的器件。處理器可以包括是一個或多個處理...

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。卷積層用來提取語譜圖的特征，池化層用來進(jìn)一步提取主要特征以及減少參數(shù)，其中每一層池化層之后用dropout隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，防止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過擬合。卷積層和池化層之后，首先使用reshape層將圖像壓縮為可供全連接層輸入的形式，然后全連接層相乘的形式引入權(quán)重的注意力機(jī)制，然后以全連接層實(shí)現(xiàn)分類。其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置如表1所示：參數(shù)值初始學(xué)習(xí)率(dropout)：訓(xùn)練語音識別網(wǎng)絡(luò)模型，將預(yù)測后的語音數(shù)據(jù)作為語音識別網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練學(xué)習(xí)該語音識別網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，并通過詞錯誤率進(jìn)行測評后得到所需要的語音識別網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行識別?？梢岳斫獾氖?，模型建立之后需要通過大量的...

該輸入裝置42、輸出裝置43、存儲器44和處理器41之間通過總線相互連接。存儲器包括但不限于是隨機(jī)存儲記憶體(randomaccessmemory，ram)、只讀存儲器(read至onlymemory，rom)、可擦除可編程只讀存儲器(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、或便攜式只讀存儲器(compactdiscread至onlymemory，cd至rom)，該存儲器用于相關(guān)指令及數(shù)據(jù)。輸入裝置用于輸入數(shù)據(jù)和/或信號，以及輸出裝置用于輸出數(shù)據(jù)和/或信號。輸出裝置和輸入裝置可以是的器件，也可以是一個整體的器件。處理器可以包括是一個或多個處理...

加窗就是為了解決這個問題，使分幀后的信號變得連續(xù)，每一幀就會表現(xiàn)出周期函數(shù)的特征。在語音信號處理中一般加漢明窗。作為一個具體的實(shí)施例，對切分的語音加窗分幀處理；分幀處理中幀長i為1024，幀間重疊率p為25％，獲大幀數(shù)h為447。增加的窗函數(shù)為hamming窗w(n，α)，其的計算公式如下，w(n，α)＝(1-α)-αcos(2πn/(n-1))，0≤n≤n-1。其中，α取值，n為n的取值范圍，表示hamming窗的長度。對語音進(jìn)行快速傅里葉變換得到其頻譜，由于其頻譜為對稱式，所以只取其一半長度?？焖俑道锶~變換的公式為：由于本步驟屬于語音識別中的常用技術(shù)手段，就不進(jìn)行贅述。103：引入...

在本申請說明書和所附權(quán)利要求書中使用的術(shù)語“和/或”是指相關(guān)聯(lián)列出的項(xiàng)中的一個或多個的任何組合以及所有可能組合，并且包括這些組合。如在本說明書和所附權(quán)利要求書中所使用的那樣，術(shù)語“如果”可以依據(jù)上下文被解釋為“當(dāng)...時”或“一旦”或“響應(yīng)于確定”或“響應(yīng)于檢測到”。類似地，短語“如果確定”或“如果檢測到[所描述條件或事件]”可以依據(jù)上下文被解釋為意指“一旦確定”或“響應(yīng)于確定”或“一旦檢測到[所描述條件或事件]”或“響應(yīng)于檢測到[所描述條件或事件]”。參見圖1，是本申請實(shí)施例提供的一種識別方法的示意流程圖，如圖所示該方法可包括：101：采集語音數(shù)據(jù)，將整段語音數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一歸一化處理后...

讓等待觀影的顧客在一起游戲、娛樂，瀏覽和體驗(yàn)。增強(qiáng)影院與用戶的黏性，又為影院打造出更具吸引力廣告平臺和受益來源。在萬達(dá)影院接受這一方案之后，對所有售票中心的屏幕進(jìn)行數(shù)字化改造，不僅可以用來展示電影排期表，還可以聯(lián)屏的形式對新片進(jìn)行預(yù)告，同時定時插播影院內(nèi)銷售的食品飲料，刺激觀影用戶客單價。也通過聯(lián)屏展示電影的預(yù)告，提升了影片在萬達(dá)的上座率。2、海報機(jī)食品安全是個老話題，但隨著相關(guān)問題頻出，、媒體、民眾等各方關(guān)注度在不斷加深，對餐飲企業(yè)來說，尤其是如海底撈這樣具備品牌影響力的大企業(yè)，一旦出現(xiàn)食安問題，對整個企業(yè)的打擊都是致命的。數(shù)拓為海底撈定制了智能化的顧客服務(wù)，如智能迎賓、VIP專屬服...

ProcessMining為客戶提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動方法來發(fā)現(xiàn)并持續(xù)改進(jìn)他們的流程。?在瞬息萬變的數(shù)字時代快速準(zhǔn)確地處理文檔數(shù)據(jù)，從而獲得競爭優(yōu)勢。UiPathDocumentUnderstandingAI幫助用戶提取并解讀從不同文檔中獲得的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)端到端的文檔處理。該工具適用于從結(jié)構(gòu)化到非結(jié)構(gòu)化的各種文檔，可識別手寫或復(fù)選框等不同對象，并且可以處理各種文件格式。?通過為個人任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動化，讓所有員工都能作為平民開發(fā)者參與進(jìn)來。UiPathStudioX是面向業(yè)務(wù)用戶的自動化設(shè)計平臺。在過去的一年中，StudioX與客戶建立了密切的合作關(guān)系，它允許更的主題**快速將工作實(shí)現(xiàn)自動化，而...

該方案一方面分析并采取有效的廣告形式，提供個性化解決方案，另一方面利用遠(yuǎn)程控制技術(shù)改進(jìn)消費(fèi)者的體驗(yàn)，提升趣味性、可操作性、交互性以及可管理性?；贗ntelAtom或IntelCore處理器打造的智能數(shù)字標(biāo)牌解決方案這一解決方案從產(chǎn)品系統(tǒng)架構(gòu)到技術(shù)創(chuàng)新再到產(chǎn)品應(yīng)用，無不彰顯了技術(shù)對行業(yè)的變革和驅(qū)動。下面將具體從系統(tǒng)架構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品介紹和客戶案例分析這一解決方案的優(yōu)勢和特點(diǎn)。一、產(chǎn)品系統(tǒng)架構(gòu)――實(shí)現(xiàn)云端到顯示終端的鏈接智慧商顯“端到端”解決方案，顧名思義，這一解決方案實(shí)現(xiàn)了云端到顯示終端的連接。與傳統(tǒng)廣告機(jī)信發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)相比，數(shù)拓智慧型數(shù)字零售管控系統(tǒng)架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)雙向?qū)崟r交互。隨著新零...

本申請涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域：，尤其涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的端到端語音識別方法、系統(tǒng)、裝置及其存儲介質(zhì)。背景技術(shù)：：語音識別是近年來十分活躍的一個研究領(lǐng)域，是一種重要的人機(jī)交互手段。語音識別系統(tǒng)的典型實(shí)現(xiàn)方案為：輸入的模擬語音信號首先要進(jìn)行預(yù)處理，包括預(yù)濾波、采樣和量化、加窗、端點(diǎn)檢測、預(yù)加重等。語音信號經(jīng)預(yù)處理后，接下來很重要的一環(huán)就是特征參數(shù)提取。然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)的算法對特征加以學(xué)習(xí)，比如hmm或者lstm等等。上述工作推動了語音識別的研究，但是，也存在一些值得深入研究的問題，具體如下：(1)帶口音(dialect)語音的識別；(2)從原始語音到語音特征的提...

拆解重組是每個媒體節(jié)點(diǎn)都要做的操作，直到后在senderid對應(yīng)的發(fā)送端收到rtt接收單元報文，該發(fā)送端只應(yīng)包含和自己相關(guān)的信息；在步驟(53)中，終的rtt發(fā)送單元報文的發(fā)送端接收到的是單獨(dú)的rtt接收單元報文，由于路經(jīng)媒體節(jié)點(diǎn)做過拆解，收到的就是和自己關(guān)聯(lián)的信息，故而計算出端到端的rtt值＝發(fā)送端接收到rtt接收單元報文的時間戳-接收單元報文里記錄的本地時間戳sendtimstamp-滯留時長delay。本發(fā)明的有益效果是：適用于多人視頻會議系統(tǒng)，媒體數(shù)據(jù)經(jīng)過一到多個節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)場景的端到端的rtt計算，作為端到端的rtt指標(biāo)，上報給監(jiān)控系統(tǒng)，方便做端到端通話質(zhì)量的統(tǒng)計、展示以及問題調(diào)...

采用無狀態(tài)設(shè)計，滿足切片和網(wǎng)絡(luò)功能的按需編排、快速部署、靈活彈性和高可靠性要求，支持跨DC部署，滿足不同場景需求；承載網(wǎng)子切片：承載網(wǎng)子切片基于管控融合的SDN架構(gòu)，支持動態(tài)、可編程組網(wǎng)。引入FlexE技術(shù)，在滿足更高安全隔離要求的同時還能實(shí)現(xiàn)底層快速轉(zhuǎn)發(fā)，滿足不同類型業(yè)務(wù)對承載網(wǎng)絡(luò)的要求；端到端切片管理：支持端到端層次化編排管理，全流程模型化驅(qū)動，以及閉環(huán)自動化運(yùn)維。支持切片運(yùn)營，支持通過切片商城來實(shí)現(xiàn)NSaaS服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)切片服務(wù)的即定即用，通過切片能力開放平臺，實(shí)現(xiàn)深度化的切片定制和按需部署，實(shí)現(xiàn)切片能力和行業(yè)應(yīng)用的深度集成。中興通訊5G端到端網(wǎng)絡(luò)切片解決方案優(yōu)勢:E2E切...

其權(quán)重是a的權(quán)重經(jīng)過softmax后得到的符合概率分布取值區(qū)間的注意力分配概率分布數(shù)值。在語音識別網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建過程中，本申請中采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架構(gòu)，10層卷積層，5層池化層，5層全連接層，其中三層全連接層用于實(shí)現(xiàn)注意力機(jī)制，損失函數(shù)采用ctc損失函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。上述訓(xùn)練模型單元340用于利用語音數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練內(nèi)容，優(yōu)化模型參數(shù)，將詞錯誤率作為優(yōu)化目標(biāo)訓(xùn)練模型。作為一個具體的實(shí)施例，本單元將預(yù)測后的語音數(shù)據(jù)作為語音識別網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，訓(xùn)練學(xué)習(xí)該語音識別網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，并通過wer(詞錯誤率，worderrorrate)評測，為了使識別出來...