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通过模拟人类大脑学习机制,重新构造神经元,建立认知逻辑机制,从而实现构建类人学习神经网络,以此让机器可以从视觉和语音两个维度认知世界。

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自然语言处理


词法分析:基于大数据和用户行为的分词后,对词性进行标注、命名实体识别,消除歧义。识别文本中具有特定意义的实体,主要包括:人名、地名、职位名、产品名词等。 文本分类:对文章按照内容类型(体育、教育、财经、社会、军事等等)进行自动分类,为文章聚类、文本内容分析等应用提供基础支持。 

文本纠错:识别文本中有错误的片段,进行错误提示并给出正确的建议文本内容。 

获取摘要:实现文本内容精简提炼,从长篇的文章中自动提取关键句和关键段落,构成摘要内容,进而生成指定长度的新闻摘要。 

情感分析:对文本信息进行“情感”上的正向、负向及中性进行评价。



图像识别分析 


在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法,利用神经网络系统,通过提取图像的特征,映射到神经网络进行图像识别分类。 



自主学习决策


从多个尺度建模生物脑多脑区协同的自主决策网络结构和工作机制。

技术优势

TECHNICAL ADVANTAGES

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