Advertisement

人工智能自动问答系统的方案设计.pptx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本演示文稿深入探讨了人工智能在自动问答系统中的应用,详细介绍了设计方案、关键技术及实现方法,并讨论了未来的发展趋势。 释放数据决策力:人工智能自动问答系统解决方案 本段落档共33页。 第一部分 介绍大数据与人工智能的概览。 第二部分 探讨知识图谱技术的发展状况。 第三部分 提供自动化问答系统的详细方案设计,以实现更高效的数据分析和利用。 **国内外的大数据+AI战略** 2016年初,AlphaGo在围棋领域取得重大突破。同年十月,美国政府发布《国家人工智能研究与发展策略规划》。在国内方面,中国政府于2016年5月发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,并在次年的3月份首次将“人工智能”写入了国务院工作报告中。 **大数据与AI的发展历程** 国外:自2005年起Hadoop项目开始研究分布式系统基础架构。到2012年,美国政府已发布《大数据研究和发展倡议》。 国内:贵州省于2014年初制定了首个关于“加快大数据产业发展应用”的政策意见;在同年十一月的十三五规划建议中,中共中央提出实施国家大数据战略,并将该战略写入了次年的“十三五”规划纲要草案。 **人工智能的新成就** 国外方面,AlphaGo击败围棋世界冠军、特斯拉Autopilot系统成功救助血栓病人等。 国内则有百度大脑孵化出无人驾驶和智能搜索技术;科大讯飞实现了即时语音翻译等功能的应用。 此外还列举了一些国内外利用大数据与AI在农业增产、节能建筑设计以及智慧城市构建上的具体案例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .pptx
    优质
    本演示文稿深入探讨了人工智能在自动问答系统中的应用,详细介绍了设计方案、关键技术及实现方法,并讨论了未来的发展趋势。 释放数据决策力:人工智能自动问答系统解决方案 本段落档共33页。 第一部分 介绍大数据与人工智能的概览。 第二部分 探讨知识图谱技术的发展状况。 第三部分 提供自动化问答系统的详细方案设计,以实现更高效的数据分析和利用。 **国内外的大数据+AI战略** 2016年初,AlphaGo在围棋领域取得重大突破。同年十月,美国政府发布《国家人工智能研究与发展策略规划》。在国内方面,中国政府于2016年5月发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,并在次年的3月份首次将“人工智能”写入了国务院工作报告中。 **大数据与AI的发展历程** 国外:自2005年起Hadoop项目开始研究分布式系统基础架构。到2012年,美国政府已发布《大数据研究和发展倡议》。 国内:贵州省于2014年初制定了首个关于“加快大数据产业发展应用”的政策意见;在同年十一月的十三五规划建议中,中共中央提出实施国家大数据战略,并将该战略写入了次年的“十三五”规划纲要草案。 **人工智能的新成就** 国外方面,AlphaGo击败围棋世界冠军、特斯拉Autopilot系统成功救助血栓病人等。 国内则有百度大脑孵化出无人驾驶和智能搜索技术;科大讯飞实现了即时语音翻译等功能的应用。 此外还列举了一些国内外利用大数据与AI在农业增产、节能建筑设计以及智慧城市构建上的具体案例。
  • 基于运维解决.pptx
    优质
    本PPT探讨了利用人工智能技术提升IT运维效率和质量的创新方案,涵盖自动化监控、故障预测及智能决策支持等多个方面。 基于AI的智能运维解决方案旨在利用人工智能技术提升IT系统的运行效率与稳定性。通过预测性维护、自动化故障处理以及优化资源配置等功能,该方案能够显著减少人工干预的需求,并提高问题解决的速度与准确性。此外,它还支持实时监控和数据分析能力,帮助企业更好地理解系统性能瓶颈并采取相应措施加以改善。 此智能运维解决方案结合了机器学习算法及大数据技术,在确保业务连续性的同时降低了运营成本。通过实施这一策略,企业可以更加专注于核心竞争力的培养而非日常的技术维护工作上。
  • 运维平台建综合解决.pptx
    优质
    本PPT介绍了一套全面的人工智能技术方案,旨在构建高效、自动化的智能运维平台。通过集成机器学习和大数据分析等先进技术,该方案能够显著提升系统的稳定性和效率,并简化维护流程,为企业提供智能化的IT基础设施管理策略。 人工智能+智能运维平台建设综合解决方案全文共48页。 1. 从人工到人工智能 2. 用人工智能点亮您的IT数据 3. 迈出AIOps的第一步 目录 第一部分:从人工到人工智能 当前运维和业务团队面临的困境: - 不是没有数据,而是数据太多; - 不是不想分析,而是无从下手。 人少、事多、责任大。 过去:运维十到几十台设备 目前/未来:运维设备数量增长10倍至100倍。 IT 运维现状: 基础架构:云化;应用: 微服务化; 双态数据中心:传统架构+互联网架构 全新架构 - 系统复杂,包括网络、主机、OS、存储、中间件及各类业务应用。 数据多样化(日志、指标等)且运维对象与数据激增。 挑战: - 无法统一管理,快速查询 - 分析难 - 对比难 - 故障根源定位难 - 成本高效率低 从人工到人工智能:通过智能算法和机器学习技术挖掘海量数据的业务价值。实现主动响应的预防预测性管理和降低系统低效对业务的影响。 AIOps定义及核心能力: Gartner将基于AI的IT运维(AIOps)定义为一种新的IT运营管理类别,它结合了服务管理、性能监测与自动化,并由大数据和机器学习技术支撑。 - AIOps的核心能力包括数据存储、分析、获取以及高效访问 - 技术栈涵盖可视化、算法等 OneAPM智能运维平台解决方案: 通过实时多维数据分析、大规模事务处理等功能,提供故障发现、规避及修复的智能化服务。 总结:AIOps将成为未来5至10年内ITOM(信息技术运营管理)领域的主流技术。
  • 供水慧水务).pptx
    优质
    本PPT介绍了智能供水系统的建设方案,旨在通过智慧水务技术提升水资源管理效率与服务水平。 供水管理一体化涵盖了传统供水之外的众多细分行业及专业领域,在管理层面上,供水信息化承担了更多业务精细化管理的任务与责任,包括大量面向社会公众的服务管理和民生服务的信息技术应用。由于涉及到更为细致化的服务管理需求,部分供水信息化工作需要向智能化、人性化和便民化方向发展,并且要与社会化服务平台对接,充分利用这些平台的资源来构建智慧型供水服务体系。
  • 厂力控建.pptx
    优质
    本演示文稿深入探讨了智能工厂中的力控系统构建策略,旨在优化生产流程、提升制造效率和产品质量。通过集成先进技术和自动化解决方案,为企业提供全面而具体的实施路径,助力实现智能制造目标。 力控智能工厂建设方案是针对现代化制造业的一种创新性解决方案,旨在通过融合先进的信息技术与制造技术提高企业的生产效率、质量和竞争力。该方案的核心在于构建一个智能、集成化的生产环境,以适应工业4.0和中国制造2025的战略需求。 智能工厂的主要特征包括: 1. **集成化**:建立企业信息集成平台,并以MES(制造执行系统)为中心连接ERP(企业资源规划)、CRM(客户关系管理)、APS(高级计划与排程)等系统,形成一个完整的信息化网络,确保信息流的高效畅通。 2. **数字化**:借助全厂覆盖的网络平台实时采集生产数据,实现生产环境和信息系统之间的无缝对接,增强管理层对生产现场的监控能力。 3. **自动化**:采用DCS(分布式控制系统)与SCADA(监督控制及数据采集系统),以提高整个工艺过程中的监控与控制水平。 4. **决策科学化**:运用大数据技术集中存储并分析来自各应用系统的数据,帮助管理层进行问题发现、原因分析以及风险预警。 5. **模型化**:基于工厂模型构建业务和工艺流程的模拟方案,为生产活动提供有效的参考依据。 6. **可视化**:通过三维可视化技术整合生产工艺信息及视频监控等资源,以直观的方式展示给操作人员与管理层使用。 智能工厂建设的主要内容包括: 1. **总体规划设计**:涵盖整体布局规划以及功能区划分的设计工作。 2. **SCADA和厂务监控系统**:用于实时监测工厂运行状态并高效管理设备及环境因素。 3. **MES制造执行管理系统**:负责生产任务的管理和追踪,确保产品质量达标。 4. **EMS工厂能源管理系统**:对能耗情况进行持续跟踪,并通过优化措施实现节能减排目标。 5. **工业大数据分析与应用系统**:深度挖掘数据潜在价值并支持决策制定及效率改进工作。 此外,智能工厂还涵盖了诸如工业互联网体系、设备采购标准、智能化评价指标等多方面的内容。这些系统的整合和协作使得智能工厂能够提供包括智能调度生产任务在内的多项功能,并促进企业运营模式的转型,进一步提高市场竞争力。 该方案不仅推动了生产方式的变化,而且强调创新速度与智慧互联的重要性,以满足快速变化市场需求的同时提升企业的整体表现水平。
  • 慧城市交通.pptx
    优质
    本PPT介绍了智慧城市的背景下,针对城市交通问题设计的一套智能化解决方案,包括实时数据分析、智能调度系统以及人车路协同技术等内容。 智慧城市设计方案(智能交通)演示文稿涵盖了智慧城市的建设理念,并特别关注了智能交通系统的构建和优化。该方案详细介绍了如何通过先进的技术手段提升城市交通管理效率和服务质量,旨在为市民提供更安全、便捷的出行体验。文档中还探讨了数据采集与分析在改善道路状况及减少拥堵方面的应用,以及智能公共交通系统的发展趋势和技术实现路径。
  • 基于知识图谱
    优质
    本项目研发一种基于知识图谱技术构建的人工智能问答系统,旨在高效准确地理解和回答用户的复杂问题。通过深度学习和自然语言处理技术的应用,该系统能够从大规模语料库中提取并组织成结构化的领域知识,为用户提供精准、个性化的服务体验。 基于知识图谱的问答系统能够利用结构化的数据来提供准确、高效的答案。这种技术通过构建领域内的概念及其关系模型,使得机器可以理解和回答复杂的问题,从而提升了人机交互的质量和效率。
  • Python实现知识图谱__Python, Python
    优质
    本项目基于Python开发,构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术,系统能够理解并回答用户提出的复杂问题,提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python,并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练,因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分,而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。
  • 与机器化技术简介.pptx
    优质
    本PPT介绍了人工智能及机器人自动化技术的基本概念、发展历程、核心技术及其在工业制造、服务领域的应用现状和未来趋势。 人工智能及机器自动化技术的PPT汇报共有26页,主要内容涵盖了深度增强学习的相关内容。
  • 基于汽车知识图谱.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了利用先进的人工智能技术构建和优化汽车领域的知识图谱,旨在提升车辆智能化水平与用户体验。 基于AI的汽车知识图谱解决方案旨在通过人工智能技术构建一个全面、精准且易于查询的知识体系,以支持汽车行业内的各种应用需求。该方案利用先进的自然语言处理技术和机器学习算法来解析海量文本信息,并从中提取关键实体及其关系,从而形成结构化的数据模型。 此外,此解决方案还致力于实现知识的自动化更新与维护机制,在保证时效性的基础上持续优化图谱质量;同时结合可视化技术为用户提供直观易懂的数据展示方式。通过这些特点和优势,基于AI的汽车知识图谱能够帮助相关企业和研究机构更好地理解和应用复杂多变的知识网络结构,从而推动整个行业向前发展。