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1、让人们路途中的交通更加快捷人们约有15%的交流时间花费在路上，约有17%的燃料消耗在等待红灯的过程中。道路上的传感器、交通视频摄像头以及道路的中央分隔带都将影响着汽车与驾驶员的“谈话”方式。
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2、tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的HTTP服务器。拥有一个简单的HTTP服务器，允许开发人员为他们的物联网设备创建漂亮而现代的用户界面。
3、首先，物联网会让生活起居变得更便捷。物联网使“智慧保姆”成为可能，它可以帮我们完成繁琐的家务，包括采购、洗衣、清洁等等，还可以通过联网监控保护居家安全。
1、如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。
2、并且在不同程度上二者相互交叉。 如果原始文本是数据，那么 文本挖掘就是信息 ， NLP就是知识 ，也就是语法和语义的关系。
3、当然需要。既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。
4、他们之间的关系如下：机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一 样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。
5、数据挖掘是基础，机器学习是过程，自然语言处理是实现手段。这三者都属于认知智能的细分技术，之间存在交集。通过认知智能公司小i机器人的产品逻辑就能够理解这三者的关系。
6、自然语言处理是理解给定文本的含义与结构的流程。文本挖掘或文本分析是通过模式识别提起文本数据中隐藏的信息的流程。自然语言处理被用来理解给定文本数据的含义（语义），而文本挖掘被用来理解给定文本数据的结构（句法）。
1、语音识别是指将声音内容转换成文字的技术。它是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。
2、vivo自行开发设计的vivoice语音助手，用户只需要向它发出语音命令，经过设置学习，用户只需说出唤醒词就可以唤醒Jovi助手。它就可以为您播放音乐、打开应用、安排提醒事项和会议等。
3、“唤醒”和“识别”是有很大的不同的。”监听“状态时，我们是不知道用户会从哪个地方来”唤醒“语音产品的。
4、自动语音识别功能ASR(Automatic Speech Recognition)即语音识别技术，是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的文字信息，从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。
5、手机发展到现在，作为智能机，我觉得有一块功能还是没有被开发出来。那就是语音操作手机。一般平常用的都是麦克风收集的语音信息，经过软件来识别。它最大的弊端就是后台一直在运行的一个巨大的软件，耗电，浪费资源。
