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人工智慧感知融合趨勢-視覺、聽覺與多感官融合技術

Sensor Fusion in AI ：The fusion of vision and speech

2017/12/13
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侯鈞元

顯示器、感測技術與應用智慧感測、辨識技術與應用

#感知 #語音 #語言

簡報大綱

【簡報大綱】

人工智慧語言技術群組發展趨勢
人工智慧語言視覺群組發展趨勢
人工智慧感知融合趨勢與技術
IEKView

簡報內容

人工智慧感知融合趨勢- — NO.1

人工智慧感知技術發展路徑 — NO.2

內容大綱 — NO.3

一、人工智慧語言技術群組發展趨勢 — NO.4

個人語音助理將朝介面機器人方向發展 — NO.5

文字對話機器人將成為B2B與B2C業務入口 — NO.6

語音助理與自然語言處理技術架構 — NO.7

語音助理發展重點技術分析 — NO.8

讓語音助理具備多問多答互動能力之核心技術LSTM神經網路演算法 — NO.9

中文自然語言處理相對困難本土廠商優勢高 — NO.10

多語言機器翻譯是語言處理的最終階段主要挑戰：可識別任意語言 — NO.11

任意語言翻譯技術=發現世界通用語Multilingual Neural Machine Translation System — NO.12

二、人工智慧語言視覺群組發展趨勢 — NO.13

2D智慧影像辨識應用發展現況 — NO.14

3D視覺主要應用於自走式機器3D視覺+3D SLAM — NO.15

3D視覺依情境不同有不同的感測技術各種技術均有優缺點 — NO.16

iPhone X所使用的3D視覺技術使用紅外線結構光 — NO.17

Tesla首起自駕模式死亡車禍分析純影像感測的缺點? — NO.18

自駕車上之多重感知融合(Sensor Fusion) — NO.19

感知融合主要挑戰在各感測器之訊號差異獨立式感測處理器重要性提升 — NO.20

機器視覺走向感知融合=理解週遭事物 — NO.21

三、人工智慧感知融合趨勢與技術 — NO.22

從單一感測走向多重感測人類是複合感知動物 — NO.23

中國科大訊飛從語音辨識走向感知融合技術發展路徑值得參考 — NO.24

運用遷移學習進行視覺與語言之融合新創公司MetalMind初步實現感知融合 — NO.25

遷移學習技術的重要性解決深度學習演算法難以累積技能與知識的缺點 — NO.26

遷移學習技術讓演算法具備知識累加能力同時學習不同目標與任務之演算法 — NO.27

目前國際上的各種遷移學習演算法案例 — NO.28

四、IEKView — NO.29

機器視覺與聽覺將邁向整合感知融合相關技術成為產業焦點 — NO.30

NO.31

本文檔案人工智慧感知融合趨勢-視覺、聽覺與多感官融合技術.pdf108次

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