距离苏航的证明发布已有一月余。
一封邀请函从大洋彼岸飘洋过海来到了汉城大学。
“苏航,今天下午有空来办公室一趟,有件事情要和你说说。”
董利教授给苏航发了一条消息。
苏航回了个收到的表情包,然后继续敲代码。
上次已经和祝庆田、岳明两人达成共识。
在苏航的要求下,将会和麒麟联合开发一个倾向于工程领域的操作系统。
将会应用于智能建造领域。
设想是很美好的。
工地上重要岗位人手一台平板。
里面的搭载程序也很简单。
主要是内部通讯、设计图编辑查看、实时位置共享、任务分配、工期安排等方面。
根据工地摄像头对每一个人智能扫描,危险区域自动提醒,任务分配后才能专人进入任务场所。
将会提高施工安全性。
平板、定位装置都将是定制的。
所以系统也将是定制的。
至于苏航的功能,也将会在和麒麟的负责人沟通后视情况写入系统中去。
首先就是小C的自然语言识别、读写。
这里的自然语言主要还是中文。
麒麟系统本身就是倾向于中文环境开发的,很多的内部设置和打印规范都是按照国标来的。
有规范,那小C更容易进行识别。
这一块,苏航做得比较快。
这里的自然语言识别读写也是机器学习的一种。
如果资源足够,苏航大可以像谷歌一样,上亿的数据集砸下去,然后硬生生炼出一个自然语言识别程序。
就像是
如果数据集更加规范有序,进一步让程序能够自动生成文章也不是不行。
但是小C明显不是这样的。
当初小C所有的数据不过是字典词典和一些书籍,对了,还有团团和主流媒体的文章等等。
数据量少,而识别相契合度高,说明小C有着更加先进的算法。
尤其是自然语言有着大量的隐性信息。
汉语尤其如此。
比如,这是什么意思?
根据不同的语气就有不同的解读方式。
所以,对于模糊的汉语识别是非常困难的。
但是,理解诗词韵味对小C而言也许有些困难,但是结合语境理解自然语言的含义却是不在话下。
通过对小C的代码分析,苏航大概摸索清楚了小C的“逻辑”。
数据的价值不仅取决于量,还取决于质。
就像有些人可以见微知著,数据量虽少,但是却能够通过分析发挥更大的作用。
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