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。 AR有四大核心能力： ①环境理解：基于几何理解和语义理解等AI技 术，对物理世界进行感知和认知。 ②数据可视：将虚拟坐标与现实世界坐标对齐，把业务相关的3D模型、视频、 图文信息、表单等内容信息实时、 准确地叠加在真实物体之上。 ③远程协作：与AR眼镜等终端结合，全面采 集和复原端场景，实现“现场”来自：云商店![]()
以知识表示为例，文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构化的，针对一些下游任务，需要将其对齐进行统一的表示。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embeddi来自：百科![]()
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时间：2020-12-09 16:16:12 自然语言/ 语音交互 已然成为人机交互的下一个趋势，本课程理论知识结合案例和实操演练，带你体验自然语言处理技术和构建垂直领域智能对话机器人。 课程简介 本课程主要内容包括：自然语言处理技术原理、实战：构建专属智能问答机器人。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。来自：百科
