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人工智能项目实践——基于火力发电厂知识的检索式对话系统.zip

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简介：
本项目致力于开发一种基于火力发电厂专业知识的检索式对话系统，利用人工智能技术为用户提供准确、高效的咨询服务。通过集成和处理大量行业数据，该系统能够智能回答用户关于发电厂运维、故障排查等方面的问题，旨在提高工作效率并减少人为错误。 本项目旨在构建一个基于火力发电厂知识问答库的检索式对话系统。首先，我们将火力发电厂的知识问答数据集（Q.txt 和 A.txt）进行预处理，并整合为格式规范的数据。 接下来，采用词袋模型和TF-IDF模型计算测试问题语料库中每个问题与已整理数据库中的相似度，并以余弦相似度作为衡量标准来寻找最接近的问题集合。最后，将这些相似问题按照相关性排序，并返回它们对应的答案给用户。

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  • 人工智能项目实践——基于火力发电厂知识的检索式对话系统.zip
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    本项目致力于开发一种基于火力发电厂专业知识的检索式对话系统，利用人工智能技术为用户提供准确、高效的咨询服务。通过集成和处理大量行业数据，该系统能够智能回答用户关于发电厂运维、故障排查等方面的问题，旨在提高工作效率并减少人为错误。 本项目旨在构建一个基于火力发电厂知识问答库的检索式对话系统。首先，我们将火力发电厂的知识问答数据集（Q.txt 和 A.txt）进行预处理，并整合为格式规范的数据。 接下来，采用词袋模型和TF-IDF模型计算测试问题语料库中每个问题与已整理数据库中的相似度，并以余弦相似度作为衡量标准来寻找最接近的问题集合。最后，将这些相似问题按照相关性排序，并返回它们对应的答案给用户。
     
  • FAQ-System：面向火力发电厂的知识问答库检索式问答系统
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    FAQ-System是一款专为火力发电厂设计的知识问答平台，采用先进的检索技术提供精准答案，帮助解决电厂运行与维护中的各类问题。 FAQ系统基于火力发电厂知识问答库的检索式问答系统，将火力发电厂的知识问答数据集（Q.txt和A.txt）整合为格式规范的数据。采用词袋模型和TF-IDF模型，并使用余弦相似度作为标准进行问题匹配。对于相似的问题集合中的问题进行排序，并返回对应答案给用户。
     
  • 人工智能项目实践：基于MobileNetV2的人脸口罩检测图像识别
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    本项目采用轻量级深度学习模型MobileNetV2实现人脸及口罩佩戴情况的实时检测，旨在促进公共场所健康与安全。 本段落介绍了一个基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别项目实践。使用 tf.keras 构建训练模型，并利用深度卷积神经网络进行图像识别任务。在 NVIDIA 1070Ti 显卡的支持下，经过 15 轮（epoch）的训练后，模型准确率达到 96%。 所使用的环境包括：Python 3.7、TensorFlow 2.2.0 和 CUDA Version 10.1.243。数据集全部来自于网络公开资源。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
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    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 大厂智能客服对话系统的实践经验总结
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    本文基于作者在大公司从事智能客服系统开发的工作经验，全面总结了构建高效智能客服对话系统的实践过程和策略。 智能客服包括以下功能：咨询问答、任务型多轮对话以及闲聊服务。 在闲聊方面，可以选择使用检索式或生成式的模式进行互动。 对于咨询问答部分： 1. 创建一个包含问题与答案的问答库。 2. 使用文本相似度算法（如QA和文本形似度计算）来匹配用户提问并提供相应的回答。 任务型多轮对话包括以下步骤： 1. 利用意图识别技术，理解用户的交互目的； 2. 通过槽位填充方法收集必要的信息以完成特定的任务。 爱因的DeepBot架构设计中有一个总控模块（DM vs RouteBot），它负责决定将当前对话分配给哪个或哪些技能。这些技能都采用可插拔的设计方式。 该对话系统主要由两个部分组成：自然语言理解(NLU)模块和对话管理(DM)模块。 NLU模块的实现方法主要有两种： 1. 基于规则的方法，通过定义一系列语法规则来解析输入文本； 2. 其他未详细说明的方法。
     
  • 基于Python的人工智能项目实践：构建千万级搜索引擎
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    本项目旨在通过Python语言实现人工智能技术在大规模数据处理中的应用，具体包括建立一个可搜索上千万条记录的高效搜索引擎。 人工智能-项目实践-搜索引擎-基于Python语言开发的千万级别搜索引擎py-elasticsearch-djangoEseachDjango文件夹是整个项目的web前后端部分，采用Django框架，并调用Redis中间件以及ES接口。前端使用特定框架实现。spider文件夹中包含使用Scrapy框架抓取几十个小说数据网站的数据代码。 示例如下：通过Rest接口以PUT方式添加设置信息： ``` PUT jiechao { settings: { index: { number_of_shards: 5, number_of_replicas: 1 } } } ```
     
  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
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    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。
     
  • 基于Keras和TensorFlow的人工智能项目实践：OCR的定位与识别功能开发
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    本书介绍如何使用Keras和TensorFlow框架进行人工智能项目的实践，重点讲解了光学字符识别（OCR）技术中的文字定位与识别功能开发。 使用Keras实现OCR定位与识别的后端为TensorFlow，在Windows 10系统下运行，并采用Titan X显卡进行训练。数据集包含超过300万个中英文数字样本，存在语料不均衡的问题。 实验采用了两种模型： - CRNN：由VGG、双向LSTM和CTC组成。 - DenseNet-OCR：结合DenseNet与CTC的网格结构。 性能对比如下： - CRNN：60ms处理时间，准确率97.2%。 - DenseNet+CTC：8ms处理时间，准确率98.2%，模型大小为18.9MB。