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时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低时来自：百科![]()
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针对不容使用场景，电话机器人还衍生出了包括防疫机器人、催收机器人、满意度调查机器人、HR招聘机器人、回放机器人、营销机器人等。 在报装场景中，使用电话机器人，通过 语音识别 及地址库对比，机器人能够一定程度上改善人工记录信息不全及误记等情况。 另外，坐席助手在帮助客服人员工作时，能够通过来自：云商店![]()
来实现机器人的开发、执行和运维。设计平台提供了多种组件和开发语言，用户可以通过灵活的拖拉拽方式进行流程自动化机器人的设计。执行平台负责执行设计好的机器人的调度，并记录和回放完整的执行过程。控制平台集中管理和监控机器人的执行，包括无人值守机器人集群管理、任务分发、监控分析等功能。来自：专题![]()
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