2018年4月9日上午，在北京北辰洲際酒店鳳凰廳舉辦2018年英特爾視覺零售行業(yè)研討會。會議上，英特爾重磅推出了基于IntelAtom或IntelCore處理器，杰和與數拓聯(lián)合打造的智能數字標牌解決方案?，F(xiàn)場，杰和相關負責人從系統(tǒng)架構、技術創(chuàng)新、產品介紹、產品應用、客戶案例等方面具體闡述了智慧商顯“端到端”解決方案，該方案不但為顯示賦能讓生活更方便，而且促進了服務和消費的升級。產品架構，實現(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，這一解決方案實現(xiàn)了云端到顯示終端的連接。杰和負責人具體介紹到，與傳統(tǒng)廣告機信發(fā)系統(tǒng)架構相比，數拓智慧型數字零售管控系統(tǒng)架構可以實現(xiàn)雙向實時交互。隨著新零售方案的普及，在智能標牌方案中，顯示必將承載更多的交互功能，基于這個需求，對環(huán)境數據的采集和與線下業(yè)務的對接將成為行業(yè)的新突破點。這一解決方案搭載了豐富交互的開放平臺，實現(xiàn)了實時交互，快速顯示。技術創(chuàng)新，用技術帶來行業(yè)新聚變如今的數字標牌行業(yè)，正融合著各大行業(yè)的深度智慧化變革，技術的升級迭代讓這個本不平凡的行業(yè)變得更加讓人振奮。新技術的迭代更是帶來了行業(yè)新聚變。構建了端到端流程這種比較好實踐業(yè)務模式可以為企業(yè)帶來更高的財務回報。江蘇端到端通信

    網絡優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。卷積層用來提取語譜圖的特征，池化層用來進一步提取主要特征以及減少參數，其中每一層池化層之后用dropout隨機丟棄部分神經元，防止網絡訓練過擬合。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重的注意力機制，然后以全連接層實現(xiàn)分類。其他網絡參數設置如表1所示：參數值初始學習率(dropout)：訓練語音識別網絡模型，將預測后的語音數據作為語音識別網絡模型的輸入，訓練學習該語音識別網絡模型的參數，并通過詞錯誤率進行測評后得到所需要的語音識別網絡模型進行識別。可以理解的是，模型建立之后需要通過大量的數據訓練來不斷的修真數據參數，以使得模型更加符合所適用的對象，以便于在實際的使用中能夠準確地將語音數據輸出成文字數據。作為一個具體的實施例，訓練語音識別網絡模型時，將預測后的語音數據作為語音識別網絡模型的輸入，訓練學習該語音識別網絡模型的參數，并通過wer(詞錯誤率，worderrorrate)評測，為了使識別出來的詞序列和標準的詞序列之間保持一致，需要進行替換、刪除或者插入某些詞，這些插入、替換或刪除的詞的總個數。江蘇端到端通信通過端到端模式，將技術與業(yè)務的整合，讓重復無序的業(yè)務整合在一起，流程更清晰明了，業(yè)務更加順暢。

    在本申請說明書和所附權利要求書中使用的術語“和/或”是指相關聯(lián)列出的項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利要求書中所使用的那樣，術語“如果”可以依據上下文被解釋為“當...時”或“一旦”或“響應于確定”或“響應于檢測到”。類似地，短語“如果確定”或“如果檢測到[所描述條件或事件]”可以依據上下文被解釋為意指“一旦確定”或“響應于確定”或“一旦檢測到[所描述條件或事件]”或“響應于檢測到[所描述條件或事件]”。參見圖1，是本申請實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：采集語音數據，將整段語音數據進行統(tǒng)一歸一化處理后依據數據庫標簽進行切分?？梢岳斫獾氖?，整段語音是根據所收集到的語音數據中的語音間隔時間來決定的，通過對話中的停頓來實現(xiàn)語音的斷句，將一段連續(xù)的話作為整段語音，在收集到該語音之后，在整個語音端上執(zhí)行數據的歸一化，歸于的區(qū)間是以0點作為對稱中心，本實施例中，歸一化的范圍采用[-1，1]，歸一化前后語音數值為零處所表達的物理意義不變，均是無聲段。切分時，根據數據庫標簽對統(tǒng)一歸一化處理的語音進行切分。

    將整段語音數據進行統(tǒng)一歸一化處理后依據數據庫標簽進行切分；對所切分的語音進行分幀加窗處理后利用快速傅里葉變換獲取頻譜；引入注意力機制，將注意力機制與卷積神經網絡結合，構建完整的語音識別網絡模型；訓練語音識別網絡模型，將預測后的語音數據作為語音識別網絡模型的輸入，訓練學習該語音識別網絡模型的參數，并通過詞錯誤率進行測評后得到所需要的語音識別網絡模型進行識別。進一步地，所述將整段語音數據進行統(tǒng)一歸一化處理后依據數據庫標簽進行切分包括：將整段語音的范圍歸一化至以0點為對稱中心的閾值范圍，其中歸一化前后的整段語音在數值為零處所表達的物理意義均是無聲段。進一步地，所述引入注意力機制，將注意力機制與卷積神經網絡結合包括：將注意力機制引入卷積神經網絡中，注意力機制通過兩個全連接層a和b相乘實現(xiàn)，其中全連接層b作為注意力權重，其權重是a的權重經過softmax回歸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值。進一步地，所述語音識別網絡模型采用cnn+ctc模型，采用vgg16基本模型架構，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現(xiàn)注意力機制，損失函數采用ctc損失函數，網絡優(yōu)化器采用adam優(yōu)化器。業(yè)務流程的優(yōu)化管理是端到端的重中之重，業(yè)務流程的自動化對于企業(yè)實現(xiàn)端到端管理有著重要作用。

    ――中國電子視像協(xié)會副會長白為民中國電子視像協(xié)會副會長白為民數字標牌未來市場可期英特爾依靠技術和生態(tài)促進消費升級PQMedia的研究表明，在2021年的時候將有7000萬臺顯示器，2400萬臺媒體播放器，2017到2021年復增長率預計26%。也就是在未來幾年的時間當中，全球的顯示器數量增長，數字標牌行業(yè)屬于爆發(fā)式的增長。這意味著數字標牌已經成為全球增速第二的廣告媒介，數字標牌的需求量將十分龐大。2017年是數字標牌創(chuàng)新的一年，2018年將有更大的發(fā)展。大屏幕投影顯示設備分會秘書長趙漢鼎曾表示，數字標牌未來發(fā)展趨勢是個性化和交互性的增加，從整個行業(yè)來看，英特爾推出的智慧商顯“端到端”解決方案正是迎合了這一趨勢?，F(xiàn)如今，隨著大數據、云計算、人工智能等的快速發(fā)展，而這解決方案也將促進顯示在各行各業(yè)的應用和提高其市場需求。大屏幕投影顯示設備分會秘書長趙漢鼎鑒于此，數字標牌需要一個單獨、集中、且實時互動的平臺來不斷提高終端用戶的體驗以及洞察顧客的行為?；贗ntelAtom或IntelCore處理器打造的智能數字標牌解決方案對此，基于IntelAtom或IntelCore處理器，杰和開發(fā)了云終端與數拓打造了智能數字標牌解決方案。軟件的端到端設計逐步影響使用它的組織，慢慢地企業(yè)的管理思維也都走向了端到端。江蘇cem端到端集成

端到端流程的目的，是隱藏中間不需要客戶及用戶的業(yè)務環(huán)節(jié)，只需要終端用戶在提出問題后快速對其反饋答案。江蘇端到端通信

    UiPath推出業(yè)界端到端超自動化平臺，推進人手一個機器人愿景，正式推出UiPath自動化云，實現(xiàn)快速自動化且便于擴展。2020年5月14日――秉承“人手一個機器人”的愿景，企業(yè)機器人流程自動化（RPA）軟件領導企業(yè)UiPath日前宣布推出業(yè)界端到端超自動化平臺。該平臺曾于2019年10月召開的“UiPathForwardIII”大會上亮相。新功能提供對自動化生命周期各個階段的支持，而新的部署方案則幫助企業(yè)從UiPathAutomationCloud自動化云中直接管理機器人。通過讓員工參與自動化流程并在與機器人的日常協(xié)作中獲益，UiPath正在將自動化帶給大眾。UiPath超自動化平臺是企業(yè)快速且有效地擴展自動化的關鍵。它通過充分利用流程發(fā)現(xiàn)工具與員工眾包決定自動化內容，解決了端到端自動化生命周期問題。通過AI功能（例如文檔理解）實現(xiàn)更復雜的自動化，使用復雜分析工具評估自動化對業(yè)務帶來的影響。事實證明，這種普遍采用的“自動化優(yōu)先”方法價值可觀且具有變革性。從RPA開發(fā)人員、測試人員到平民開發(fā)者和業(yè)務終端用戶，它允許任何人相互協(xié)作，并將自動化置于日常工作的位置。作為世界上大的專業(yè)服務公司之一，某公司多年來十分認可“人手一個機器人”理念，并通過UiPath訓練了55，000余名員工。江蘇端到端通信

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