獲客推AI雷達智能名片如何提高獲客效率？

羊毛卷.:時代在變化，市場也在變化，在這瞬息萬變的市場環境中，如何抓住并把握住商機，已經成為企業最為關注的話題。近年來，互聯網發展的速度很快，現在全民進入了互聯網+的時代。

人工智能名片小程序也日漸火爆，現在不少企業都對這款互聯網高科技產物都非常感興趣，但是也會有企業會擔心，制作小程序的成本費用會不會很高，運營難度會不會很大，操作是不是很繁瑣等等問題。

這些問題，推推火都可以為您解決后顧之憂。

推推火智能獲客SAAS系統，是全球首款智能獲客SAAS系統，產品是一款基于小程序開發的智能獲客SAAS系統，存在的目的是賦能全國中小企業，幫助企業商戶實現創業夢想！

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客戶不加好友也能隨時找到，支持查看已讀未讀信息查看，服務及時響應。3、24小時不間斷追蹤，沉淀客戶流量池。客戶瀏覽什么產品，喜歡什么商品，AI技術實時分析購買需求，隨時鎖定轉化。

BOSS-CRM系統1、數據報表即時更新，業務情況一目了然。自動記錄客戶拜訪、跟進、轉發、商城銷售等情況，管理者能夠在手機端隨時了解。2、一部手機掌控全局，客戶、員工輕松管理。

銷售工作清晰可見，銷售狀態，員工狀態盡在一手掌握。3、智能管理提高人效，無縫接入微信生態。員工能力多維度直觀呈現，銷售排行榜，員工工作情況一目了然，幫助BOSS全面分析銷售人員特長。

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谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創

用戶畫像機器學習用到了哪些算法

很多，主要說下監督學習這塊的算法哈寫作貓。歡迎討論。

svm，支撐向量機，通過找到樣本空間中的一個超平面，實現樣本的分類，也可以作回歸，主要用在文本分類，圖像識別等領域，詳見：；lr，邏輯回歸，本質也是線性回歸，通過擬合擬合樣本的某個曲線，然后使用邏輯函數進行區間縮放，但是一般用來分類，主要用在ctr預估、等；nn，神經網絡，通過找到某種非線性模型擬合數據，主要用在圖像等；nb，樸素貝葉斯，通過找到樣本所屬于的聯合分步，然后通過貝葉斯公式，計算樣本的后驗概率，從而進行分類，主要用來文本分類；dt，決策樹，構建一棵樹，在節點按照某種規則（一般使用信息熵）來進行樣本劃分，實質是在樣本空間進行塊狀的劃分，主要用來分類，也有做回歸，但更多的是作為弱分類器，用在modelembedding中；rf，隨進森林，是由許多決策樹構成的森林，每個森林中訓練的樣本是從整體樣本中抽樣得到，每個節點需要進行劃分的特征也是抽樣得到，這樣子就使得每棵樹都具有獨特領域的知識，從而有更好的泛化能力；gbdt，梯度提升決策樹，實際上也是由多棵樹構成，和rf不同的是，每棵樹訓練樣本是上一棵樹的殘差，這體現了梯度的思想，同時最后的結構是用這所有的樹進行組合或者投票得出，主要用在、相關性等；knn，k最近鄰，應該是最簡單的ml方法了，對于未知標簽的樣本，看與它最近的k個樣本(使用某種距離公式，馬氏距離或者歐式距離)中哪種標簽最多，它就屬于這類；

數據挖掘的數據分析方法有哪些

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。①分類。

分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。

它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

②回歸分析。

回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。③聚類。

聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。

它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。④關聯規則。

關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。

在客戶關系管理中，通過對企業的客戶數據庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

⑤特征。特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。

如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。⑥變化和偏差分析。

偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。

意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。⑦Web頁挖掘。

隨著Internet的迅速發展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，并根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

智能客服系統主要體現在哪些方面智能呢？

人類與機器交流的過程中，機器人對語音的識別，對語義的識別。模糊識別，縮略識別，多渠道接入，不斷完善自己的知識庫，更好的性能提升。

機器人基于神經網絡和大數據自動進行深度學習，能夠提升企業的自動化和智能化，為企業帶來收益，幫助人工客服解決絕大部分的無意義的重復勞動。機器人客服的智能終究是以人類為中心，為人類服務的。

專注解決客戶問題，是機器人客服的責任。春松客服系統是一款開源的智能客服系統，運行流暢，系統穩定，很好用。

大數據、BI、AI，三者之間的關系是什么？

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在于機器學習和數據挖掘，但又略有不同。

AI的機器學習強調算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，算法選擇上也較為簡單，沒有神經網絡和深度學習等復雜AI算法。未來,AI與BI的區別在于BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。

那么AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基于AI的BI平臺，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和準確。

對于結構化的數據，BI系統可應用機器學習算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。

還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為準確。

對于非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在IT信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。

學習大數據分析要用到哪些知識？

每一個大數據的愛好者應該心目中都有一個數據分析師的夢吧，我們都知道數據分析師是一個非常神秘的職位，看著一堆數據就能洞悉全局，很神奇吧，今天來給大家送福利了，想提高你的數據分析能力嗎，看下文吧。

1.Excel是否精鉆？

除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel里面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。

2.你需要更懂數據庫常用的數據庫如MySQL，SqlServer、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對于數據庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。

在對于大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網絡流量、提高數據庫的安全性是非常有必要的。

3.掌握數據整理、可視化和報表制作數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。

數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據并定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。

如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過權限的分配讓不同的人看到權限范圍內的報表。

4.多學幾項技能大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據采集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。

現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背后的動機。把握了整體方向后，數據分析的過程也就更容易。

大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

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技術模型控制、適應傳統管理工作需求新一代電子政務系統在得出了業務資源及關系模型和業務資源權限控制模型后，再結合機關單位辦公實際，梳理傳統管理工作需求，把機關單位的傳統管理工作、規章制度通過技術模型的形式固定了。

還有像傳統的規章制度中對文件傳閱控制、處理規定等，新一代電子政務系統就通過查詢授權功能在技術上實現。

提煉標準模型在創新的業務核心模型基礎上，新一代電子政務系統建設為了保障業務核心模型的有效實現和規劃，再提煉了業務標準模型。

統一數據庫結構設計新一代電子政務系統通過數據標準規范，統一了各子系統的數據結構標準，從數據底層實現了標準統一，為各子系統之間的數據共享和數據整合提供了統一結構基礎。

統一系統和基礎信息資源分類新一代電子政務系統通過統一各業務及應用子系統之間的系統和基礎信息資源分類，實現了信息資源支撐的統一，從而為各子系統之間的數據關聯相互交換提供了統一數據基礎。

業務數據標準化保障了業務模型在數據層次的統一，確保了業務模型數據標準。

統一主界面布局與統一應用層次在業務數據標準統一基礎上，為了確保業務核心模型在電子技術實現后的規范和方便應用，新一代電子政務系統又創新實現了系統布局和展示層的標準,還可以為應用層次劃分標準，從而方便用戶對系統的規范使用。

制定設計模型創新了業務核心模型，提煉了業務標準后，新一代電子政務系統針對各種辦公業務資源，從業務工作的實際出發，結合實踐經驗，又創新制定了基于業務核心模型基礎上的業務設計模型，業務設計模型的創新又在于歸納可復用各業務功能模塊上面。

新一代電子政務系統中，業務設計模型的創新在于提煉可復用各業務功能模塊。以往的電子政務建設，模塊不清晰，系統建設雜亂無章，很多建設工作重復，這不僅僅耗費了大量資金，而且不利于系統的長遠發展和推廣應用。

新一代電子政務系統從建設的實踐中，從功能模塊層提煉出了可復用的各業務功能模塊，以方便系統的繼續發展和建設，局部見圖2。

人工智能時代，你應該過一個有科技含量的情人節

如你所知，或許是基因的本能驅使，縱觀文明史，人類（尤其男性）總偏向于在“求偶”技巧上調動最大的主觀能動性。

從進化心理學上剖析，就像賈雷德·戴蒙德在《第三種黑猩猩》中所論述的那樣：甚至包括詩歌在內，人類創造的“技術元素”多少都與潛意識里的求偶機制相關。

翻譯成通俗版本就是：人們總喜歡在“求偶”技巧上使出更多“花招”。這一結論在情人節顯得頗為應景。

而你得承認，無論是討得異性歡心，還是完成自我價值的確認，在即將來臨的人工智能時代，若要營造更多驚喜，釋放更多的多巴胺，這種“花招”都需要更多的技術性。

于是在情人節這天，也就不難理解技術型公司的巧妙借勢。

譬如百度就利用人臉識別和機器翻譯等人工智能技術，上線了一場名為“情人節用臉撩，開啟桃花運”活動：點擊“拍照”自拍／上傳一張照片或者語音搜索“開啟桃花運”就可以進入活動頁面。

無論自拍還是上傳照片，人臉識別技術都會綜合評估出你的“撩妹/撩漢指數”，并智能生成情人節個性化專屬寶典；除此之外，輸入指定姓名或文字，系統還會迅速吟出專屬情詩一首，對于那些樸訥誠篤的單身狗們，這算是技術在解決個人問題上的一種另類福祉。

拋去娛樂精神不談，將直覺上頗為高冷的人工智能用于單身狗求偶的“小把戲”，倒不失為一次教育市場，提升用戶認知的有效路徑，用學者沈向洋的話說：“人工智能在改變計算機科學研究原有次序的同時，也正在讓研究與產品之間的界限變得愈加模糊。

人工智能真正有用的創新不會出自研究院實驗室的象牙塔，會來自集跨界綜合創新之大成，是大規模生產任務與算法，系統和體驗各方面研究成果的深度技術結合。

”而在我看來，在人工智能與人類愛情的協作關系上，無論現在還是未來，都有太多故事可講。人臉識別：未來的身份認證不妨先從這次活動講起。

事實上，為了在歡愉節日中博您一笑，所謂“撩妹/撩漢指數”身后是人臉識別技術的強大支持——直覺便知，識別面孔并非易事：首先，若以某“局外人”視角，人類臉部結構存在極大的相似性，人類自身之所以覺得輕松，受益于祖先社交需求而帶來的基因演化，屬于卡尼曼筆下無需調動理性的“快系統”；此外，人類表情存在易變性，真實世界，每個人都擁有遠比表情包更豐富的表情……且在不同觀察視角視覺反差很大，并受光照和遮蓋物等客觀因素影響。

而作為圖像識別的分支，人臉識別技術試圖解決上述問題。后者集成了機器學習，模型理論，專家系統，視頻圖像等多種技術。

譬如百度人臉識別就提供了包括人臉檢測，人臉識別，關鍵點定位，屬性識別和活體檢測等一整套技術方案。

具體來看，識別系統能將每個人的臉部圖像進行多輪處理，如輪廓定位態校正，全局粗定位，局部精細定位，跟蹤人臉72個關鍵點的特征（臉型，眉毛，眼睛，鼻子等輪廓信息稱之為關鍵點），最后組合成一個面部表情網，以識別每個人的表情和相貌特征。

就像機器在其他領域的躍進，人臉識別的精準性（百度人臉識別系統在全球權威的人臉驗證LFW數據集上錯誤率僅有0.23%）得益于在海量數據加持下的深度學習：當它“看”了上億次的人類臉龐，自然會對你的“撩妹/撩漢指數”擁有一定發言權（此處可腦補它偷笑的神情……）。

當然，娛樂之于人臉識別只不過是一次討巧的普及過程，事實上，百度已將這項技術用于更實用的市場。

譬如讓金融企業在關鍵交易中用人臉識別來“刷臉”支付，控制風險；甚至用于自家的自動駕駛汽車上，汽車可自行對人臉檢測，以有效做出避讓和減速等操作。

而在可預見的未來，人臉識別將成為人類分身數字世界和虛擬空間的身份認證。畢竟，當萬物互聯時代來臨，數據安全問題牽一發而動全身，每個人都在企盼一種與機器更安全的交互方式。

在告知機器“我是誰”這件事上，人類經歷了各種密碼，數字證書，硬件KEY（譬如U盾）等多種方式，有理由相信，身份識別的下一幕將由人臉等生物特征識別完成。

為你寫詩相比于“自拍測桃花運”，對單身狗們而言，頁面下方“為你寫情詩”功能無疑更加實用：輸入Ta的名字，系統立刻文思泉涌，作出一首藏頭詩，從擬人到對偶，從五律到七絕皆可完成。

人類試圖用機器作詩的冀望由來已久。

從最原始的“詞語沙拉法”，到基于模板和模式，基于遺傳算法，再到基于摘要生成和基于統計機器翻譯，為了讓機器創作的“詩歌”更像詩歌，人類可謂用心良苦——如今，受益于深度學習，機器寫詩水準突飛猛進，甚至以假亂真。

其實無論是藏頭詩抑或任何query寫詩，都是基于計算機海量存儲，神經網絡機器翻譯，自然語言處理等技術的支持，對用戶表達深度分析和聯想，預先規劃每一行詩歌的主題，強化詩歌與主題的相關性。

拆解來看，通過數據優勢，百度首先獲取到海量古體詩歌（包括網上的模仿作品），再利用大規模GPU集群構建一個深度神經網絡機器翻譯系統，通過對數據的深度學習，系統自動學會對仗，押韻，比興等技巧。

我參加過幾次百度在現場進行的類似“圖靈測試”的活動：同一主題，兩首詩分別出自機器與某位大家，對于大多數人，明辨二者頗為艱難。

嗯，也正因如此，我個人建議，當你把用機器寫的藏頭詩贈予Ta時，最好還是如實招來……因為對大多數人來說，“為你寫詩”確實是“不可能的事”。

人工智能：中國的機會事實上，無論“測桃花運”還是“為你寫詩”，本質上都是人工智能更宏大未來的兩個相對微小的腳注。

如你所知，不久之前，《紐約時報》在采訪大量美國政府官員和硅谷精英后得出結論：中國的AI將與美國齊頭并進。

其實在業內，這并非是一個多么令人錯愕的判斷，幾乎達成的共識是——中國確實擁有孕育人工智能溫潤的社會土壤。

譬如李開復就認為：首先，中國每年畢業上百萬的工程師，沒有任何其他國家能做到這一點——要知道，在全世界人工智能的論文作者中，43%是中國人；“其次，中國社會可以快速訓練勤奮的年輕人，一名特別優秀的數學和計算機專業應屆畢業生經過6個月培訓，就可以進入人工智能行業，成為合格的人工智能工程師。

”另一方面，就像中國“互聯網+”的市場紅利正是“得益于”傳統基礎產業的贏弱，人工智能亦如此。

中國有很多傳統企業需要通過人工智能完成產品升級，“如果有AI技術和大數據技術想賣給美國銀行，可能它們已經打磨的很好了，但是在中國的很多銀行，卻能夠非常快速的產生價值，幫助他們賺幾千萬上億的營收，他們當然愿意花錢來買這樣的服務。

”更重要的是，在中國，數據的獲取相對容易，羅振宇就曾在跨年演講中感嘆到：“全世界沒有任何一個國家的人民像我們中國人一樣樂于向互聯網貢獻數據。

”——而這一輪人工智能的主戰場正在切換到大數據上，在深度神經網絡的幫助下，人們發現，機器可以用對數據的廣度解決人類認知的深度。

而根據收益遞增原則，以數據為血液的人工智能產品，越多人使用它，它就越聰明，從而就有更多人使用。這正是百度這種科技巨頭在未來的最大機會。

事實上，在語音技術，自然語言，用戶畫像，機器學習，增強現實，自動駕駛等諸多方面，百度都有著廣泛且深度的布局。

通過多年深耕，這家巨頭已建成超大規模神經網絡，擁有萬億級參數，千億樣本，千億特征訓練，從底層數據和算法架構等方面均已成為人工智能領跑者。

在更樂觀的期許中，所有從業者都希望錯失前兩次工業革命的中國，能夠在正在來臨的人工智能革命中彎道超車。未來的“愛情”最后，在情人節這一天，讓我們說回詩歌和愛情本身。

如前所述，至少從結果來看，機器作詩已難辨真偽，但倘若“誅心”，必須承認，“數據規律”和“理解詩意”是兩個意思。

作家劉慈欣甚至為此寫過一篇名為《詩云》的科幻小說：一個熱愛藝術的超級文明為了寫出比李白更動人心魄的詩歌，將窮舉法推至極致，不惜摧毀太陽系，排列所有漢字組合，最后卻悲傷地宣布：超過李白的詩歌已經誕生，但我找不出來。

嗯，現階段的共識是：機器還無法理解人類細膩的感情。雖然詩歌形式可以簡化為算法與數據，但“愛情”似乎不能。但是，未來呢？

要知道，《未來簡史》就為人們描述了一個一切皆算法（當然包括“愛情”）的世界，到那時，依托于更大的數據關聯，如百度這樣的人工智能巨頭，又將怎樣改變你的愛情？就拿擇偶舉例。

在中世紀，牧師與父輩有權決定你的伴侶；在人文主義充當主流的現代社會，擇偶權力擁有者是“你的內心”，但在《未來簡史》作者尤瓦爾·赫拉利看來：就在本世紀，“數據主義（Dataism）”極有可能替代“自由主義”成為人類信奉的“新宗教”，在數據主義的大綱里，當采集到海量數據（尤其是人類生物數據），加之日趨強大的計算能力，外部力量將比“你的內心”更了解你——換句話說，人工智能在擇偶對象選擇上將變得更有發言權。

而合理的想象是，在未來，彈出的就不是“撩妹/撩漢指數”，而是系統推薦的真實的單身對象——機器會篤定地說：信不信由你，Ta就是茫茫人海中最適合你的伴侶。那么，你喜歡這樣的未來么？

那個時候，“愛情”又將被如何定義？李北辰/文（知名科技自媒體，致力于用文字優雅的文章，為您提供談資與見識）

AI（人工智能）和BI（商業智能）各有哪些優缺點？ 5

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在于機器學習和數據挖掘，但又略有不同。

AI的機器學習強調算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，算法選擇上也較為簡單，沒有神經網絡和深度學習等復雜AI算法。未來,AI與BI的區別在于BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。

那么AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基于AI的BI平臺，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和準確。

對于結構化的數據，BI系統可應用機器學習算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。

還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為準確。

對于非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在IT信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工神经网络图像识别,人脸识别神经网络模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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