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主要研究自然語言處理研究領域的算法和應用實踐。涉及語義解析、意圖識別、FAQ 問答、多輪對話、知識圖譜等關鍵技術，研究內容包括分詞、向量表示、分類等文本預處理技術，以及將自然語言處理核心算法應用落實到智能客服、NLP 引擎、航天空管交互等實際場景中，團隊研發的 AI 產品已經跟國內企業、研究所開展了長期合作并動態跟蹤，獲得了廣泛的一致好評。 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升業績、降低風險等。 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

湍流-噪聲-振動耦合與控制研究所作為人工智能控制湍流的先驅，結合機器學習方法，開創性地提出并研發具備“思維、創新”能力的人工智能控制湍流平臺，并用于湍流射流控制，研究發現文獻中從未報道過的湍流結構，其混合速率遠超傳統方法，主要成果即將在流體力學頂級期刊Journal of fluid mechanics上發表。鑒于該項成果在工程應用的重要前景，獲國家自然科學基金“湍流結構的生成演化及作用機理”重大研究計劃重點支持項目，亦作

（一）項目背景 針對現實場景中，存在需要對服務行業錄音文件內容進行詳細分析， 但是面對海量錄音文件無法僅通過人力資源去逐一分析的弊端，本項目旨 在通過實際應用場景結合計算機和人工智能技術開發一個人工智能 NLP 引 擎，用以解決海量錄音文件經過 ASR 轉文本后，對錄音內容進一步按需分 析，最終得到較為完整的分析結果，以便于企業進一步采取商業策略。 （二）項目簡介 人工智能 NLP 引擎項目是基于多語種分詞、多語種情緒識別、詞句關 系分析、意圖識別、文本聚類等自然語言處理技術實現對海量錄音文本的 知識挖掘，識別重要信息。為錄音服務行業下游業務的分析人員提供分析 思路，以便得到多維度、多形式分析結果，將發現轉換為可落地的業務決策，這些數據驅動的業務決策，包括客戶體驗、座席行為、產品改進、風 險監測等多個方面，幫助企業改善用戶體驗、降低成本、提升效率、提升 業績、降低風險等。 （三）關鍵技術 1.多語種分詞。分詞指的是將一個字序列切分成一個一個單獨的詞，是 將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。文本在入庫時 調用接口進行了分詞，分詞可用于模型的匹配和熱詞的統計。 2.詞句關系分析。根據詞句關系接口識別的中心詞，然后用中心詞進行 詞頻的統計，對于目標樣本，統計出高頻中心詞用來概括目標樣本中主要 描述的對話內容。 3.意圖識別。識別出客戶語句的意圖，以便進行相應的功能操作、信息 推薦等。 4.多語種情緒識別。情緒識別是對包含主觀信息的文本進行情感傾向性 判斷，正向或者負向（如果能提供訓練數據集，可以識別更多種類的情緒）。為客戶之聲下游任務的口碑分析、話題監控、輿情分析等應用提供幫助。目前支持中文、粵語的情緒識別。根據情緒標識，用情緒進行搜索和統計 分析。 5.文本聚類。文本聚類將一大段文本中心詞和中心詞的關聯詞、近義詞 生成一個圖，用于可視化文本的內容。 6.自定義分詞、意圖。對分詞分詞、意圖種類進行增刪、擴展、微調等。

匯萃人工智能實訓平臺采用了先進的模塊化設計理念，創新性的將 python 編程、機器學習理論和方法、深度學習框架與工具等實驗課程與機器人引導、機器視覺實訓、人臉識別、語音識別等實踐課程融合到一個平臺，既有理論知識的學習，更有實踐操作的體驗。 平臺集中展現了當前人工智能技術的主要應用場景，為培養人工智能領域人才的專業技能和素養，構建解決科研和實際工程問題的專業思維、專業方法和專業嗅覺提供了創新性的學習工具。同時，通過調整模塊配置，平臺還可做為智能制造領域專業訓練平臺，培養學生具備應對未來制造業及其它領域應用中對各種高速定位、測量、識別及檢測等的專業技能要求。 // 輸入電源：AC220V±10％ 50Hz// 工作環境：溫度：-10 ～ 50℃，濕度≤ 90% 無水珠凝結// 外形尺寸：1500mm×900mm×700mm( 長 × 寬 × 高 )// 平臺重量：220kg//額定功率：≤ 3.5KW//安全保護：急停按鈕，漏電保護 , 光柵保護，接地保護 “一臺多用，專業培養、靈活搭載、高效低價”， 這正是匯萃人工智能實訓平臺的最大特點。

產品詳細介紹產品簡介MV-EM系列工業相機為維視推出的小尺寸以太網工業相機，該系列相機覆蓋30萬~1400萬像素，采用更加穩定和通用的千兆以太網絡進行傳輸，相機設計小巧，功耗低，具有圖像質量清晰、穩定等特點，配套多種主流語言開發包及例程，同時支持第三方圖像處理軟件直接調用，支持外觸發輸入控制采集及信號輸出，具有極高的性價比，廣泛應用于制造業品質控制、高精度測量、智能交通系統、醫學和生命科學影像、教育和科研等領域，是您機器視覺圖像獲取及設備集成的理想之選。EM千兆網工業相機產品特點● 體積小巧，適應更為嚴苛的安裝條件● 采用千兆以太網接口，理論支持100米傳輸距離● 采用大型數據包形式傳輸，減少對中斷的處理，性能更加穩定● 采用高品質感光器件，較低的功耗及優良的算法，使得圖像清晰、低噪聲、色彩還原度好● 支持1路外觸發輸入，可從IO卡/PLC等設備獲取控制信號，提高圖像獲取同步性● 支持1路信號輸出，可隨曝光時間或自定義輸出，如控制頻閃燈● CMOS相機支持AOI/ROI進行局部曝光，并提高采集幀率● 支持斷網續傳功能，在網絡斷開重新連接時，可自動繼續工作● 機身自帶緩存，支持交疊外觸發，幀率更高，丟包率更低● 隨機附贈VB/VB.NET/VC/C#/QT/OpenCV例程并提供源代碼方便用戶參考及二次開發● 兼容Halcon、Labview、VisionPro、Matlab等第三方圖像處理軟件● 全面支持Windows XP、Win7、Win8、Win10操作系統性能參數CCD相機型號 最高分辨率 光學尺寸 最大幀率 數據位數 曝光方式 功耗MV-EM030M 640×480 1/3"69.7fps 8/12幀曝光<2WMV-EM120M/C 1280×960 1/3" 40fps 8/12 幀曝光 1.9WMV-EM200M 1600×1200 1/1.8" 20fps* 8/14 幀曝光 1.9WMV-EM200C 1600×1200 1/1.8" 40fps 8/14 幀曝光 2.5WMV-EM510M/C 2456×2058 2/3" 15fps 8/14 幀曝光 2.5W*MV-EM200M可定制40fps*輸出顏色：M為黑色 ,C為彩色CMOS相機型號 最高分辨率 光學尺寸 最大幀率 數據位數 曝光方式 功耗MV-EM040M/C 640x480 1/6" 120fps 8/12 幀曝光 1.7WMV-EM130M/C 1280×960 1/3" 60fps 8/12 幀曝光 1.7WMV-EM500M/C 2592×1944 1/2.5" 15fps 8/12 行曝光 1.7WMV-EM1400C 4608×3288 1/2.3" 7fps 8/12 行曝光 1.7W 感光區間波形圖MV-EM30M

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