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在人工客服场景下，也可用于监控客服人员的服务态度 合作案例 技术特色 专注对话领域 依托于百度强大的对话系统，深入分析多种对话场景的主要情绪类型及分布，更能准确理解并识别对话中的情绪 整体精度高 基于大数据和深度学习，自动学习词义及词序关系，具备较强的泛化能力，情绪识别精度高 垂类效果好 在多个垂类（金融客服、闲聊对话、导航交互），负向情绪的识别准确率可达90%以上，已接入UNIT 产品定价 免费额度

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度目CM-Mini智能面板机 概述 参数 商务咨询 外观 基础信息 产品名称：度目CM-Mini智能面板机 产品型号：DMCM00010-B 产品特性 主要功能：人脸识别、身份验证、通行管理 使用环境：推荐室内 人脸识别距离：0.3m-1.5m 人脸识别准确率：>99% 人脸识别耗时：< 300ms 系统参数 操作系统: 嵌入式Linux系统 RAM: DDR4L 1GB ROM:

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智能总结引导 针对舆情事件，通过大模型深度学习案例知识，智能给出处置对应措施，并结合全网数据全方位智能化输出舆情报告； 应用场景 监测感知 监测全网舆情 实时监测主题、重点媒体、热榜、视频等网络舆情，快速了解全网舆情态势，提高客户舆情应对能力，及时化解危机 配置操作简便 一句话输入完成监测任务配置，省去大量关键词规则设置环节 研判分析 深度研判态势 实时查询全网舆情事件，支持专题事件的深度分析，包括同类事件对比分析

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应用场景 CNN图像分类 RSA解密加速 基因序列比对 CNN图像分类 FPGA具有低功耗，低延时，高性能的特点，在深度学习计算领域有很广阔的应用前景。FPGA从2013年开始就应用在许多典型的深度学习模型中，如DNN，RNN，CNN，LSTM等，涵盖了语音识别，自然语言处理，推荐算法，图像识别等广泛的应用领域。

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每一个词都是这个词向量空间中的一个点，利用这种方法，实现文本的可计算 应用场景 语义召回 个性化推荐 语义召回 对候选资源进行词向量表示，并构建向量表示基础上的快速索引召回技术，与传统的基于字词倒排索引方法不同，直接从语义相关性角度上给用户召回结果 合作案例 技术特色 海量数据 使用百度大规模网页数据进行模型训练，海量样本数据丰富 深度学习 基于深度学习技术建立词向量表示模型，满足多种业务场景需求

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领先技术应用 词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术，是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一 应用场景 专名挖掘 query改写 专名挖掘 通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词，扩大专有名词的词典，更好的辅助应用 技术特色 词表覆盖广 使用百度大规模网页数据进行模型训练，样本数据丰富且时效性高，收录词汇覆盖度广，召回率高 深度学习训练 基于DNN深度学习大量样本训练模型

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