8月29日，“ABC SUMMIT 2019百度云智峰會”在北京國家會議中心舉行。在技術(shù)應(yīng)用方面，此次大會增設(shè)了開發(fā)者集市環(huán)節(jié)，集結(jié)了百度開發(fā)者中心邀請來的國內(nèi)知名高校開發(fā)者，為參會人員帶來了百度智能云技術(shù)的應(yīng)用展示。
這是一個關(guān)于創(chuàng)意與科技的集市，不僅有陪你讀書的機(jī)器人、炫酷的無人機(jī)、可愛的AI智能小車，還有充滿創(chuàng)意的“指尖鋼琴”。在這里，開發(fā)者們與趣味攤主們近距離溝通，共同討論一個創(chuàng)意從開始到實現(xiàn)的過程。
看點一：AI智能小車
來自華東師范大學(xué)的同學(xué)將MINDSTORMS EV3 與百度AI、DuerOs能力相連接，通過百度車牌識別、語音識別、語音控制等能力，讓小車隨著你的口令，向左走向右走，當(dāng)你拿出指示牌時，小車也會做出反應(yīng)。
看點二：安檢違禁品識別設(shè)計方案
目前主要的安檢流程均是由人工完成，對于下班高峰期或者節(jié)假日，大量的貨品和行李遠(yuǎn)超人工所能處理的范圍，從而造成人流擁堵，通行效率差等問題，甚至引發(fā)一些踩踏事件。
北京郵電大學(xué)的同學(xué)們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，設(shè)計了這個安檢違禁品識別方案，現(xiàn)場為大家進(jìn)行了講解與展示。
看點三：互動游戲
北京大學(xué)的同學(xué)們抱來了四個智能語音垃圾桶，吸引了現(xiàn)場觀眾的目光。通過語音識別，讓垃圾桶可以“聽懂”人們講話，自動將垃圾進(jìn)行分類。除此之外，北京大學(xué)的同學(xué)們還帶來了兩個互動游戲，交互式機(jī)械手與指尖鋼琴，與現(xiàn)場觀眾們進(jìn)行互動。
看點四：機(jī)器人服務(wù)應(yīng)用
在開發(fā)者集市現(xiàn)場，集美大學(xué)的同學(xué)們帶來了三個類人機(jī)器人，同學(xué)們利用了圖像識別、語音識別技術(shù)，讓機(jī)器人與現(xiàn)場觀眾互動，不僅可以手持特制小書本，朗讀書中內(nèi)容，還現(xiàn)場演示了打高爾夫的過程。
看點五：基于GPU光線追蹤的中微子探測器建模
清華大學(xué)的同學(xué)們帶來的是中微子探測器建模項目。在項目中，為了達(dá)成物理目標(biāo)，需要對探測器的性質(zhì)建模研究，即對探測器中的粒子信號進(jìn)行蒙特卡洛模擬。模擬中最耗時的部分是光子的光學(xué)傳播過程，可占90%以上。在本項目中，他們利用百度智能云GPU服務(wù)器提供的算力，有效地提高了實驗的蒙特卡洛模擬速度。
看點六：視頻轉(zhuǎn)碼
來自中國傳媒大學(xué)南廣學(xué)院的同學(xué)們體驗了百度智能云的視頻處理方案，并將其應(yīng)用到了自己的實際生活中，將過去拍的視頻，成功進(jìn)行轉(zhuǎn)碼后，視頻的畫面質(zhì)量與色彩得到了提升。
看點七：無人機(jī)行業(yè)應(yīng)用
來自金陵科技學(xué)院的學(xué)生和老師們，構(gòu)建了一個基于無人機(jī)的AI + IOT云服務(wù)管理平臺，將每一臺無人機(jī)均看作一個智能的空中機(jī)器人，將AI影像數(shù)據(jù)+IOT傳感器數(shù)據(jù)相互融合，打造一個“低空物聯(lián)網(wǎng)+人工智能”集群的網(wǎng)絡(luò)智能化平臺。
看點八：語音識別平臺與無線邊緣計算網(wǎng)關(guān)平臺
來自深圳大學(xué)的同學(xué)們?yōu)槲覀儙砹苏Z音識別平臺的展示，集成百度自然語音處理技術(shù)，支持多場景智能語音交互，將用戶的語音識別為文字，再通過語音合成為另一種音色的聲音進(jìn)行輸出，平臺通過場景識別優(yōu)化，可應(yīng)用于車載導(dǎo)航，智能家居和社交聊天等行業(yè)。
看點九：智能十字路口
來自河北省沙河市第三中學(xué)的同學(xué)帶來了自己在第十五屆宋慶齡少年兒童發(fā)明比賽中的獲獎作品《智能十字路口》，通過圖像識別和語音識別技術(shù)，制作了 “自動紅綠燈”配合禁止通行起落桿來管理交通。
看點十：中文預(yù)訓(xùn)練語言模型
來自北京郵電大學(xué)的同學(xué)帶來了中文預(yù)訓(xùn)練語言模型項目，筆畫和音素增強(qiáng)的上下文中文語言模型(SPCLMC)能夠顯式地利用中文漢字筆畫表意能力以及多音字在不同上下文的語義和讀音的關(guān)系，更準(zhǔn)確地表征中文文本。在百度智能云服務(wù)器上相比同等尺寸的BERT有著更快的訓(xùn)練收斂速度，能夠更高效地利用訓(xùn)練語料庫。
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