# 智能语音交互 #
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大语言模型 RAG 论文总结（2023~202404）(2)
大语言模型 RAG 论文总结（2023~202404）
探索AI在移动应用开发中的应用与前景
随着人工智能技术的快速发展，AI在移动应用开发领域扮演着越来越重要的角色。本文将深入探讨AI在安卓和iOS应用开发中的应用场景、技术原理以及未来的发展前景。通过分析当前AI技术在移动应用开发中的运用情况，挖掘潜在的应用空间，以及对未来AI技术在移动应用开发中的发展进行展望。
探索深度学习在语音识别中的实践：基于循环神经网络的模型构建
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构建一个基于AI的语音识别系统：技术深度解析与实战指南
【5月更文挑战第28天】本文深入探讨了构建基于AI的语音识别系统，涵盖基本原理、关键技术及实战指南。关键步骤包括语音信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型和解码器。深度学习在声学和语言模型中发挥关键作用，如RNN、LSTM和Transformer。实战部分涉及数据收集、预处理、模型训练、解码器实现及系统评估。通过本文，读者可了解构建语音识别系统的基本流程和技巧。
真实世界的自然语言处理（一）（1）
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JavaScript 深度学习（二）（2）
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Python 深度学习（二）(2)
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