自然语言理解 地址识别 《人工智能应用基础》 （1）任务描述 通过本任务的学习，掌握如何通过给定的文本，检测文本中地址的信息。 （2）任务目的 ① 了解文本中涉及地址的分词方法。 ② 掌握利用给定的文本，检测各项文本地址信息的方法和流程。 （3）任务要求 ①利用给定文本，完成地址识别的Python实现。 （4）任务实施 结合百度智能云接口所需要的API key, Secret key,实现地址识别和分析。 任务准备：事先完成aip等第三方库的安装。 《人工智能应用基础》 ##导入urllib、urllib3和json库 import urllib.request import urllib3 import json ###第一步：获取access_token # client_id 为官网获取的AK， client_secret 为官网获取的SK host = '/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=pd152AVsnYc6Nbfk5Yuh9XTh&client_secret=ZTn7ASCKAGgPFEFm

神经网络与深度学习 卷积神经网络 目 录 CONTENTS 《人工智能应用基础》 01 卷积神经网络基础 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 全称：Convolutional Neural Network，CNN 一种前馈神经网络 基于生物学上感受野(Receptive Field) 的机制 一个神经元的感受野是指特定区域 特点 《人工智能应用基础》 局部连接 权重共享 优势 易于优化 降低复杂度 避免过拟合 适用于图片处理 良好的鲁棒性 运算效率高 《人工智能应用基础》 02 卷积 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。 每个时刻t产生一个信号xt，信息的衰减率为wk ，在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍 假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4 信号yt 为当前时刻和以前时刻延迟信息的叠加 公式1： 《人工智能应用基础》 一维卷积 滤波器：[ −1, 0, 1 ] [1 0 -1] 《人工智能应用基础》 [1 0 -1] 窄卷积： 信号两端不补0 宽卷积： 信号两端补0 一维卷积——零填充 《人工智能应用基

自然语言理解 情感倾向分析 《人工智能应用基础》 （1）任务描述 通过本任务的学习，掌握如何通过给定的文本，检测文本中各项内容的情感倾向性。 （2）任务目的 ① 了解文本的分词方法。 ② 掌握利用给定的文本，检测各项文本内容情感倾向性的方法和流程。 （3）任务要求 ①利用给定文本，完成文本情感倾向性的Python实现。 （4）任务实施 结合百度智能云接口所需要的API key, Secret key,实现文本情感倾向性的分析。 任务准备：事先完成aip等第三方库的安装。 《人工智能应用基础》 ##导入第三方库aip from aip import AipNlp ##设置APP_ID、API_KEY、SECRET_KEY """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' ##新建一个AipNlp。 client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) ##设置待检索的文字。 text = "苹果是一家伟大的公司"

自然语言理解语音识别《人工智能应用基础》项目概述《人工智能应用基础》（1）任务描述 通过本任务的学习，掌握如何通过给定的语音，检测语音中文字信息。（2）任务目的 ① 了解语音中的特征提取方法。 ② 掌握利用给定的音频，检测语音中文字的方法和流程。（3）任务要求 ① 利用给定音频文件，完成音频中文本识别的Python实现。（4）任务实施 结合百度智能云接口所需要的API key, Secret key,实现语音识别。 任务准备：事先完成aip等第三方库的安装。实现《人工智能应用基础》##导入百度语音识别库from aip import AipSpeech#申请百度语音识别，获取百度用户的ID、key和访问的密钥。APP_ID = '22817935'API_KEY = 'yh7RUGQm9RVxuZSbSGQI9wSE'SECRET_KEY = 'SHdxFzn9GdhlcMmQGHuCTKVYHib6311E'##发起请求client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)# 读取音频文件def get_file_content(filePat

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为了全景展现大数据与人工智能技术在此次疫情防控中的应用情况，编者搜集分析了200多个案例，梳理了社会各界利用大数据及数据智能技术参与疫情防控的时间方向，分析了数据驱动的疫情防控关键换件，探讨了勉励的问题和挑战。