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年8月创立。以“让每度电创造更多美好”为使命，专注于研发新一代的深度节能与物联智控前沿产品与技术，为工业与建筑节能行业赋能，实现机电能源系统的深度节能，并助力企业数智化转型，降低中国碳排放2%。深度智控自主研发的深度AI节能系统（DeepSYS）基于全新一代”机理框架+AI“的高
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深度学习应用
本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。
虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用场景、方案架构、方案优势以及约束与限制四个部分，以帮助相关人员更好地了解该虚拟数字人的特点和性能。
应用场景
本节提供解决方案实践的应用场景介绍，结合当前业务痛点，介绍通过本方案实现的业务效果，即达到哪些目标。
应用场景包括如下：
- 政企场景：当前，政府机关的信息资料和开放数据存储量巨大且不断增长，但是由于绝大部分是文本性质，因此难以准确、快速地进行转化和使用。虚拟数字人方案可助力政府机关实现无缝对接和转化信息资料及开放数据，从而解决信息资料的无效率问题，降低政府机关的信息处理成本。同时，该方案也能够帮助政府更快捷地获得高质量的大数据分析结果，为政策制定、公共事业的实施提供有力的支持。
- 银行场景：当前，传统的银行业务流程复杂，且客户服务体验良莠不齐，尤其在客户沟通上，普遍存在“繁琐烦躁”的问题。虚拟数字人方案可协助银行实现人机融合、真实交互，以提升客户服务体验，并可以根据客户特征动态定制相关服务，更好地满足客户需求，有效解决客户群中普遍存在的“繁琐烦躁”问题。
- 保险场景：保险行业历来以复杂多变的业务流程著称，加之保险业务规则各界不同，从而导致保险服务效率低下。虚拟数字人方案可为保险行业提供全流程的AI解决方案，从而提升业务效率，显著降低操作成本，持续改善保险行业服务水平。
样例：大连税务数字人公务员
大连税务办税难问题日益突出。
- 复杂的税务业务需要有专门的人员进行解读和指导，以便纳税人能正确的了解并处理相关的税务程序。但是由于传统上纳税人需要到税务所或者有关部门去办理，耗时耗力，同时政府及相关机构的服务效率也不高，往往使纳税人在不必要的浪费中浪费大量的时间。
- 纳税人常常要多次跑路办理一些税务手续，飞奔跋涉之间面临着逐宫回路、来回奔波的艰难考验，而这种费时费力的情况虽然可以减少税务工作的复杂性，却使纳税人感到疲惫不堪，不仅影响了生活节奏，也明显耗费了纳税人的时间和精力
- 现如今，税务等待时间比以前更长，纳税人无论是在线申报还是现场办理，都要等待各有关方面审核和处理的时间，这样就使满意度大大降低，让纳税人处处遭遇着种种不便，使得纳税人们的心情也随之变得越来越低落。
本章节介绍如何通过数字人对大连税务版税系统系统进行数字化改造，打造大连税务数字人公务员，实现快速高效的税务办理，政务服务的案例。
方案架构
样例：大连税务数字人公务员
本文着重介绍大连数字人发布的原理及实践案例。
- 智能客服的全新升级：
大连税务虚拟数字人系统是一种人工智能技术应用，它采用深度学习算法、自然语言处理技术、智能语音技术以及计算机视觉技术等，将虚拟形象与人工智能技术很好地结合，从而创建出一种可以与人进行面对面互动沟通的虚拟客服系统。通过深度融合语义理解、智能语音、计算机视觉三方面的AI技术，虚拟数字人系统可以模拟人类的面部表情、语言表达和行为动作，与人类进行真实的沟通交流，使用户感受到与真人对话的亲切感和舒适度。其中，语义理解技术可以帮助系统理解用户的意图和需求，分析和解决用户问题；智能语音技术可以使系统的 语音合成 和识别更加自然流畅，提高用户的交互体验；计算机视觉技术可以帮助系统感知用户的面部表情、身体动作和手势等，实现更加真实的交互体验。AI虚拟数字人系统的应用领域非常广泛，比如智能客服、智能导购、智能教育等。与传统的机器人或者客服系统相比，虚拟数字人系统具有更高的人性化和情感化表现，更加接近真人的交互方式，能够更好地满足人类的需求和期望。
相比传统的文本客服机器人、语音客服机器人，AI虚拟数字人系统可以提供更加真实的人性化交互，不仅可以通过文字和语音与用户进行互动，还能够通过视频呈现更加真实的沟通场景。通过视觉和声音的双重体验，用户可以获得更加直观、真实的服务体验，从而增强了用户对品牌的认知和信任度。另外，AI虚拟数字人系统还可以通过技术的升级，实现语音合成和语音识别技术的准确度提升，使得系统的回答更加准确、流畅。同时，系统可以根据用户的实时反馈和需求进行智能分析和处理，从而更好地满足用户的个性化需求。在企业运营层面，AI虚拟数字人系统也带来了很多的优势。首先，虚拟数字人系统可以实现24小时不间断的服务，从而解决了人力资源的短缺问题；其次，虚拟数字人系统可以根据不同的场景和需求进行智能分配，从而实现更加高效的资源利用。最后，虚拟数字人系统可以记录用户的需求和反馈，从而为企业提供更加有效的数据支持，帮助企业优化服务和提高客户满意度。
- 低成本的视频生产工具：
大连税务虚拟数字人其创新之处在于可以通过简单的配置和文本输入，自动生成一段具有虚拟主播形象的新闻视频，从而实现快速高效的视频制作。相对于传统的新闻视频制作流程，AI虚拟数字人系统极大地提高了视频制作效率。传统的新闻视频制作流程需要进行化妆、布景、拍摄、剪辑等多个环节，需要耗费大量的时间和人力成本。而AI虚拟数字人系统则可以在不需要人工参与的情况下，自动完成视频制作的整个过程，大大节省了制作成本和时间。AI虚拟数字人系统提供了一套完善的虚拟主播视频生产工具，可以将一段文本通过简单的配置生成一段含有虚拟主播的新闻视频。这一过程主要包括以下几个步骤：首先，用户需要输入一段新闻文本，系统通过自然语言处理技术对文本进行分析和理解，确定新闻内容和情感。接着，系统会根据用户设定的虚拟主播形象，自动生成虚拟主播的形象和动作。系统还会根据音频合成技术生成虚拟主播的声音和语音。最后，系统会将虚拟主播的形象、动作和声音合成到一起，生成一段具有虚拟主播的新闻视频。
大连税务虚拟数字人系统在新闻视频制作中的应用有很多优势。首先，由于是虚拟主播进行播报，制作成本低，同时也减少了因真实主播的限制而导致的时间和地域的限制。其次，由于系统能够自动生成虚拟主播的形象和动作，因此，虚拟主播的形象可以根据新闻内容进行个性化设计，更加符合新闻内容的特点。最后，由于系统是基于人工智能技术的，因此，虚拟主播的语音、表情和肢体动作都能够更好地与新闻内容进行融合，从而提高视频的真实感和可信度。
- 丰富的形象和音色库满足客户需求：
大连税务虚拟数字人系统基于人工智能技术的虚拟客服系统，能够为用户提供高效、便捷的咨询服务，同时也能够减轻企业的客服负担，提高工作效率。该系统采用了先进的语音识别、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术，使得客户可以像与真人进行对话一样与虚拟客服进行交流。
为了更好地满足不同用户的需求，大连税务虚拟数字人系统自带了丰富的形象和音色库，供客户选择。用户可以根据自己的喜好和需求，选择不同类型、不同风格的虚拟客服形象和音色，以满足自己的沟通需求。
大连税务虚拟数字人系统提供了与真人外形完全一致的仿真形象，这种虚拟客服可以让用户感受到更加真实的人机互动体验，同时也能够更好地保持与真人沟通时的信任感。此外，该系统还提供了类型多样的3D角色，这些角色外形千变万化，可以是卡通形象、萌娃形象、机器人形象等等，能够满足不同用户的喜好和需求。
选择不同类型的虚拟客服形象和音色，不仅能够满足不同用户的个性化需求，还能够更好地帮助企业树立品牌形象，为企业的营销和宣传带来更多的机会和效益。此外，由于虚拟客服可以在24小时不间断地为用户提供服务，因此，能够更好地满足用户的服务需求，为企业带来更多的商业价值。
方案优势
- 播报型数字人产品架构
图2 播报型数字人产品架构
- 仿真交互型数字人产品架构
图3 仿真交互型数字人产品架构
- 卡通交互型数字人产品架构
图4 卡通交互型数字人产品架构
部署架构图如下：
图5 部署架构
深度学习应用常见问题
更多常见问题 >>-
深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。
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HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
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本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从物联网平台搭建到智能算法应用，并实现售卖机的智能化运营，是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用的完整项目。
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以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。
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人工智能作为时下热门技术领域之一，备受追捧，“深度学习”“机器学习”“训练”“推理”，各种层出不穷的专业名词令人目不暇接、眼花缭乱。其实它们并不神秘，不信的话，就跟随华为云微认证手写数字识别模型训练来体验深度学习吧！
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深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。
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