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掌握BOSE耳机的核心技术

BOSE耳机的核心技术是Acoustic Noise Cancelling®技术。这种技术可以通过调节音频信号,使嘈杂的环境音被消除。这种技术是BOSE公司多年研究的成果,可以让您在嘈杂的环境中享受更好的音乐体验。

噪音消除技术

BOSE耳机还采用了TriPort®技术。这种技术可以通过优化耳机内部的声学结构,使得音质更加清晰、自然。这种技术可以让您感受到如同现场演唱一般的音乐效果。

音质优化技术

舒适的佩戴体验

BOSE耳机不仅具有出色的音质,还采用了舒适的设计,让您长时间佩戴也不会感到不适。耳机采用了柔软的耳罩和轻盈的材料,可以让您的耳朵感到舒适。

舒适佩戴设计

此外,BOSE耳机还采用了耳朵形状的设计,可以更好地与您的耳朵贴合。这种设计可以有效地隔绝噪音,让您更加享受音乐。

BOSS耳机的广泛应用

BOSE耳机不仅适用于个人娱乐,还可以广泛应用于商务办公、旅行等场合。在商务办公场合,BOSE耳机可以有效地隔绝嘈杂的环境噪音,让您更加专注于工作。

商务旅行

在旅行中,BOSE耳机可以有效地隔绝飞机发动机的噪音,让您更加享受舒适的旅行。

结论

总之,BOSE耳机是一款出色的耳机产品,具有出色的音质、舒适的佩戴体验以及广泛的应用场合,是您享受音乐、专注工作以及舒适旅行的最佳选择。

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2022年(nian)4月(yue)7日(ri),自(zi)然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu)国际顶級(ji)學(xue)術(shu)会議(yi)NAACL 2022(The North American Chapter of the Association for Computational Linguistics)公(gong)布(bu)论文入选名單(dan),由(you)华为云语音(yin)语義(yi)創(chuang)新Lab多(duo)名研究(jiu)者(zhe)撰(zhuan)寫(xie)的(de)信(xin)息(xi)抽(chou)取(qu)论文《Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition》被(bei)NAACL 2022 Findings接(jie)收(shou),這(zhe)代(dai)表(biao)著(zhu)(zhe)中文命名实体识别的最(zui)優(you)結(jie)果(guo) (SOTA) 被進(jin)壹(yi)步(bu)刷新,更(geng)準(zhun)確(que)有(you)效(xiao)地(di)实体识别將(jiang)推(tui)動(dong)下(xia)遊(you)自然语言处理任(ren)務(wu)的进一步发展(zhan)。

NAACL由国际計(ji)算(suan)语言学学会(ACL)主(zhu)辦(ban),與(yu)ACL、EMNLP並(bing)稱(cheng)NLP领域的三(san)大(da)顶会,是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)的重(zhong)要(yao)研究陣(zhen)地。NAACL的錄(lu)用(yong)十(shi)分(fen)嚴(yan)格(ge),根(gen)據(ju)往(wang)年評(ping)选结果,只(zhi)有不(bu)到(dao)30%的论文被接收。

作(zuo)为自然语言处理中最經(jing)典(dian)、最基(ji)礎(chu)的任务,命名实体识别一直(zhi)受(shou)到廣(guang)泛(fan)的關(guan)註(zhu)与研究。近(jin)年來(lai),中文命名实体识别任务上(shang)取得(de)了(le)明(ming)顯(xian)进展,很(hen)多新的方(fang)法(fa)和(he)框(kuang)架(jia)被陸(lu)續(xu)提(ti)出(chu),但(dan)往往忽(hu)略(lve)了实体詞(ci)的內(nei)部(bu)組(zu)成(cheng)。

對(dui)於(yu)中文命名实体而(er)言,很多類(lei)别的实体都(dou)具(ju)有很強(qiang)的命名規(gui)律(lv)性(xing)。比(bi)如(ru)說(shuo),以(yi)“公司(si)”或(huo)者“銀(yin)行(xing)”结尾(wei)的实体词,通(tong)常(chang)屬(shu)于组織(zhi)機(ji)構(gou)这一实体类别。因(yin)此(ci),在(zai)《Delving Deep into Regularity: A Simple but Effective Method for Chinese Named Entity Recognition》中,华为云语音语义创新Lab的研究者提出用簡(jian)单有效、规律性引(yin)導(dao)的识别網(wang)絡(luo)来探(tan)究中文实体词中的规律性。

圖(tu)1 规律性引导的识别网络

如图1,华为云研究者首(shou)先(xian)利(li)用注意(yi)力(li)机制(zhi)显著地提取每(mei)個(ge)文本(ben)段(duan)的规律性,进而将这種(zhong)表征(zheng)文本内部的规律性的特(te)征和通過(guo)Biaffine Attention提取的文本段特征结合(he)起(qi)来,进行後(hou)续的实体识别。为了避(bi)免(mian)由于过度(du)关注实体内部规律性导致(zhi)的实体邊(bian)界(jie)识别偏(pian)差(cha),研究者們(men)另(ling)外(wai)設(she)计了一个与规則(ze)無(wu)关的模(mo)塊(kuai)来幫(bang)助(zhu)模型(xing)更准确地识别实体的边界。

图2 中文數(shu)据集(ji)上的实驗(yan)结果

华为云研究者提出的规律性引导的识别网络,如图2,在MSRA, Ontonotes4.0, 和Ontonotes5.0三个大规模中文实体识别数据集上都取得了SOTA的结果。同(tong)時(shi),本文提出的方法不依(yi)賴(lai)于外部词典信息,并且(qie)F1值(zhi)超(chao)过了目(mu)前(qian)所(suo)有使(shi)用词典信息的方法的结果。这充(chong)分说明通过研究实体词的内部规律性,研究者们提出了一个非(fei)常有效的网络结构。

不止(zhi)在信息抽取方面(mian),华为云语音语义创新Lab秉(bing)承(cheng)開(kai)放(fang)创新、勇(yong)于探索(suo)、持(chi)续突(tu)破(po)关鍵(jian)技(ji)术的精(jing)神(shen),面向(xiang)行業(ye)客(ke)戶(hu)提供(gong)领先的语音语义AI能力,结合大量(liang)行业知(zhi)识,推出知识计算等(deng)行业解(jie)決(jue)方案(an),打(da)造(zao)业界一流(liu)的知识计算競(jing)爭(zheng)力。截(jie)至(zhi)目前,已(yi)在政(zheng)务、金(jin)融(rong)、石(shi)油(you)等多个行业进行了落(luo)地和实踐(jian),帮助客户实現(xian)AI落地与智能升(sheng)级。

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发布于:湖北武汉江夏区