宝马bm555线路检测(中国)有限公司

采用自然语言理解及深度学习技术，实现非结构/结构化数据的信息抽取、实体关系抽取，形成业务大数据知识图谱，通过深度推理与人机协同机制对业务进行实时监控与科学决策。

通过引入业务树的形式，构造行业业务知识层级结构，通过对海量知识发现、分析与管理，实现业务知识的快速检索，可广泛应用于微信公众号/小程序、语音客服等智能客服场景。

接收并分析智能设备发送的会话请求，构建上下文多轮会话场景，依托强大的自然语言处理算法，实现意图分析、实体抽取、答案生成与提取，为服务机器人、人工智能自助等提供自然人机交互。

使用深度神经网络、边缘计算等核心技术，通过将场景中背景和目标分离进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标，实现复杂大场景应用中低延迟、低误报一体化视频内容理解与分析。

基于海量样本与先进模型训练的高精度人脸识别算法，误报率低于百万分之一，提供人脸属性识别、关键点定位、属性检测、活体检测、人证同一比对、人脸动态识别等能力。

物品识别引擎可以训练用户标注好的数据，实现图像中特定目标的定位及识别，支持自定义目标识别库、离线识别能力、动态阈值调整等功能。

语音识别引擎是基于语音流的不间断、免唤醒实时语音识别算法，具备强大的语音听写、语音转写、语音合成等能力，识别结果响应时间低于10ms，系统运行效率让信息沟通变得无比顺畅。

基于业界领先的深度学习技术，将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本,提供多场景、多语种、高精度的整图文字检测和识别服务，可以有效地代替人工录入信息。

综合运用了音视频压缩、智能路由、数据传输等自主安全可控技术，视音频传输与远程桌面控制相接合，通过后台即可统一指导解决现场用户的实际业务需求。