BaiduのAIは、合宿の二日間に参加し、私は簡単な記録について何かを学びました
知識マップ
知識のマッピングは、マシンは、知識、知識の応用を蓄積する能力を持っているようにすることです。
知識の現在大量に、その人工マークは、あなたがデータ駆動型を使用することができ、自動的に一般的な知識・マップを構築するためのボトムアップの方法を満たすことができません。
業界知識マップは、上記の方法を用いて構築することができない、我々はまた、人間とコンピュータの専門家を構築する必要があります。
第二に、声
ニアフィールドの識別は（1メートル）の製造業者は、しばしば、98.7％で請求項を向上させることができるが、必要ではない、非常に正確でした。
必要な遠方界支援機器、10メートルを制限します。
サウンドライブラリーを構築するための深い学習の方法によってTTSコスト。
声紋は、ドリフト、老いも若きもポイントより信頼性が存在します。
英語能力試験現在利用可能なマシンの差別
三、NLP
意味表現：ベクター、CBOW単純かつ効果的な方法は、周囲の言葉で表されます。
知識獲得におけるBaiduのユニークな章
章は言った：知識のマルチモーダル統合は理解することは、例えば、何時コンテンツで、ビデオは自動的にラベルが何であるかを語ったビデオのタグ付けは、