《CSS权威指南》第三版是前端开发者不可或缺的经典教程之一，由知名技术作家Eric A. Meyer撰写，详尽地阐述了CSS（层叠样式表）的各个方面。这本书旨在帮助读者掌握CSS的核心概念，深入理解其工作原理，并能有效地应用在实际项目中。下面，我们将根据书中的内容，详细探讨一些关键知识点。 1. **CSS基础知识**：CSS是一种用于描述HTML或XML（包括SVG、MathML等各种XML方言）文档呈现的语言。它允许我们控制网页的布局，包括字体、颜色、大小、位置以及元素间的相互关系。 2. **选择器与声明**：CSS的核心是选择器和声明。选择器定位HTML元素，而声明定义元素的样式。例如，`p {color: red;}`就是一个简单的选择器声明，它将所有段落元素的文字颜色设置为红色。 3. **选择器类型**：包括类型选择器（如`div`）、ID选择器（如`#myID`）、类选择器（如`.myClass`）、属性选择器（如`[href]`）、伪类（如`:hover`）和伪元素（如`::before`）等。更复杂的选择器组合可以实现更精确的样式控制。 4. **盒模型**：CSS的盒模型是理解元素尺寸和布局的基础。每个HTML元素都被视为一个矩形盒子，包括内容区、内边距、边框和外边距。通过调整这些部分的值，可以改变元素的视觉效果和空间占用。 5. **布局模式**：CSS提供了多种布局方式，如正常流、浮动（`float`）、定位（`position`）和Flexbox（弹性盒布局）、Grid（网格布局）。这些布局模式适应不同的设计需求，如多列布局、响应式设计等。 6. **响应式设计**：随着移动设备的普及，响应式设计成为现代网页开发的必备技能。CSS3引入了媒体查询（`media queries`），可以根据设备特征如屏幕尺寸、方向等调整样式，实现跨设备的适配。 7. **CSS3新特性**：CSS3不仅扩展了选择器的语法，还引入了许多新功能，如渐变（gradients）、阴影（shadows）、过渡（transitions）、动画（animations）、多列布局（multi-column layout）、圆角（border-radius）和透明度（opacity）等，极大地丰富了网页的表现力。 8. **CSS预处理器**：如Sass、Less和Stylus等预处理器，它们扩展了CSS的语法，支持变量、嵌套规则、函数和混合（mixins），提高了代码的可维护性和可复用性。 9. **CSS性能优化**：有效的CSS编写和组织对于页面加载速度至关重要。避免使用通配符选择器、减少重绘和回流、合理组织样式文件、利用浏览器缓存等策略，都能提升网站性能。 10. **CSS最佳实践**：遵循一定的编码规范和原则，如避免使用内联样式，保持选择器简洁，分离结构和表现，使用命名约定等，有助于创建更清晰、更易于维护的代码。 《CSS权威指南》第三版全面覆盖了这些知识，并通过丰富的示例和详细的解释，帮助读者成为CSS的专家。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益匪浅。通过深入学习和实践，你将能够构建出优雅、高效且具有高度可定制性的网页设计。

华北工控嵌入式工业主板EMB-3680说明书pdf,华北工控嵌入式工业主板EMB-3680说明书：EMB-3680是一款超低功耗3寸工业主板， 采用AMD LX700(可选LX800/LX900） + CS5536芯片组，CPU频率是433MHz(500MHz/600MHz)。支持1条DDR333MHZ/400MHZ SO-DIMM内存插槽，容量最大为1GB。AMD LX700内建图形控制器，支持VGA/TFT/LVDS显示输出，提供1个Mini-IDE连接器，集成AC'97声卡，支持4个USB2.0，4个COM口和2个10/100Mbit/s自适应以太网络接口，提供1个PC104插槽，可以提升外围的扩充弹性。

《ChatGPT在做什么...以及为什么它有效》 这本书由斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）撰写，探讨了ChatGPT的工作原理及其为何能成功运作。沃尔夫勒姆是计算科学领域的权威，他的公司Wolfram Media出版了这本书。书中深入浅出地解释了自然语言处理技术，特别是ChatGPT背后的机制。 我们要理解的是，ChatGPT的工作方式其实相当直观——一次只添加一个词。这个过程涉及到了概率计算，即模型如何根据上下文选择最合适的词汇。那么，这些概率是如何产生的呢？这需要我们理解模型的概念，特别是对于人类任务而言，如聊天机器人，需要模拟人类的思维和表达方式。 神经网络是实现这一目标的关键工具。机器学习，尤其是深度学习，通过训练神经网络来优化其性能。在训练过程中，神经网络不断调整权重，以最大化预测准确度。然而，训练大型神经网络并非易事，它涉及到一系列技术和策略，如反向传播、批处理等。 有人可能会认为，只要网络足够大，就能处理任何任务。这在某种程度上是正确的，但关键在于如何有效地表示和理解输入信息。这就是嵌入（Embeddings）的作用，它们将单词或短语转化为高维空间中的向量，使得计算机可以理解语言的语义关系。 ChatGPT的训练过程包括基础训练和更高级别的优化。基础训练主要是通过大量数据让模型学习语言模式，而高级阶段则可能涉及对话流的建模，使得回答更加连贯和自然。 然而，真正让ChatGPT能够有效工作的，是它的意义空间和语义动态法则。这涉及到了语言的语法结构和计算语言的力量。ChatGPT不仅理解单个词汇，还能理解词汇之间的关系，形成语义语法，从而生成符合逻辑的回复。 沃尔夫勒姆还提出了将Wolfram|Alpha与ChatGPT结合的想法。Wolfram|Alpha是一个强大的计算知识引擎，它可以为ChatGPT提供准确、结构化的信息，从而提升聊天机器人的能力。通过几个示例，我们可以看到这种结合如何使ChatGPT的回答更具深度和实用性。 书中的内容涵盖了从早期的计算理论到现代人工智能的最新进展，旨在揭示ChatGPT背后复杂而精妙的科学和哲学问题。这不仅是一本关于技术的书，也是对人类语言和理解本质的探索，对于想要深入了解自然语言处理和人工智能的人来说，是一份宝贵的资源。

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传感器分类及常见传感器的应用pdf,传感器有许多分类方法，但常用的分类方法有两种，一种是按被测物理量来分；另一种是按传感器的工作原理来分。按被测物理量划分的传感器， 常见的有：温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器、流量传感器、液位传感器、力传感器、加速度传感器、转矩 传感器等。

### 专业知识点：《Professional CMake》概览与核心概念 #### 一、CMake简介与背景 - **定义**：CMake是一款跨平台的自动构建系统，它使用一种简单的域特定语言（DSL）来描述软件编译流程，能够自动生成特定构建系统的构建文件。 - **历史**：CMake由Kitware开发，首次发布于2000年，并且随着版本更新不断优化和完善。CMake被广泛应用于C++项目中，但也支持其他多种编程语言。 - **特点**： - 跨平台性：能够在Windows、macOS、Linux等操作系统上运行。 - 灵活性：支持多种构建工具，如Unix Makefiles、Ninja、MSVC等。 - 社区活跃：拥有庞大的用户群和活跃的开发者社区。 #### 二、书籍概述 - **书名**：《Professional CMake》 - **作者**：Craig Scott - **出版日期**：2018-2023年 - **ISBN**：978-1-925904-22-2 - **版本**：第14版 #### 三、书籍结构与内容概览 - **前言**：介绍CMake的基本概念和发展历程，以及本书的目的和读者对象。 - **致谢**：感谢为本书做出贡献的人们。 - **第一部分：基础篇**： - **第一章：简介**：解释CMake的核心概念，包括为什么选择CMake、其主要特性和优势。 - **第二章：设置项目**： - **2.1 在源代码目录构建**（In-source Builds）：在项目源代码所在目录直接进行构建的过程。这种方法简单，但可能会导致源代码污染。 - **2.2 外部源代码目录构建**（Out-of-source Builds）：在项目源代码之外的目录进行构建，可以保持源代码的清洁度，是推荐的做法。 - **后续章节**：预计会详细介绍CMake的各种高级功能和实际应用场景，例如多配置构建、并行构建、依赖管理等。 #### 四、CMake核心概念解析 1. **CMakeLists.txt 文件**：这是CMake项目中最核心的文件之一，用于描述项目的构建规则。 - **基本语法**：使用命令关键字来组织构建逻辑，如`add_executable()`、`add_library()`等。 - **变量与缓存**：CMake支持变量和缓存变量的定义与使用，其中缓存变量可以在构建过程中通过命令行或GUI工具修改。 - **条件语句**：支持使用`if()`、`foreach()`等控制结构来实现复杂的构建逻辑。 2. **项目配置**： - **最小化版本**：通过`cmake_minimum_required(VERSION X.Y)`指定最低版本要求。 - **项目声明**：使用`project()`命令初始化一个项目，可以设置项目名称、版本号等信息。 3. **目标创建**： - **可执行文件**：使用`add_executable()`创建可执行文件。 - **静态库/动态库**：使用`add_library()`创建静态库或共享库。 - **目标属性**：可以通过`target_XXX()`系列函数来设置或查询目标的属性。 4. **依赖管理**： - **目标依赖**：通过`target_link_libraries()`指定目标间的依赖关系。 - **外部依赖**：使用Find模块或者自定义脚本来查找和处理外部库。 5. **安装与部署**： - **安装指令**：通过`install()`命令定义安装规则。 - **打包工具**：利用CPack工具将项目打包成各种格式的安装包。 #### 五、实践建议与技巧 - **最佳实践**：推荐采用外部源代码目录构建方式，避免源代码污染；合理使用CMake的变量和缓存机制，提高构建灵活性。 - **调试技巧**：使用`message()`命令打印调试信息；结合CMake GUI等工具进行可视化调试。 - **性能优化**：通过设置`CMAKE_BUILD_TYPE`缓存变量来选择不同的构建类型，例如Debug、Release等；利用并行构建选项加速构建过程。 #### 六、结语 《Professional CMake》是一本深入浅出地介绍CMake的实用指南，适合不同水平的读者阅读。通过本书的学习，读者不仅可以掌握CMake的基础用法，还能了解如何利用CMake解决复杂构建问题的方法和技巧。对于想要提高构建效率、优化项目管理流程的开发者来说，《Professional CMake》是一本不可或缺的专业资料。

旋变解码芯片AD2S1210是一款高度集成的旋转变压器到数字转换器，能够在工业和汽车应用中提供精确的角位置和速度反馈。该芯片设计用于与旋转变压器（旋变）配合使用，旋变是一种电感式传感器，广泛应用于角度测量、位置和速度检测等场合。 AD2S1210的主要特点包括： 1. 自带正弦电压发生器：芯片内部集成了一个可编程的正弦波振荡器，为旋变提供所需的正弦波激励信号，大大简化了外部电路设计，降低了整体方案的复杂性。 2. 封装小、应用简单：AD2S1210采用了小型封装形式，使得产品能够轻松集成到各种紧凑型设备中，并且由于其简单的应用设计，能够快速部署到系统中，缩短开发周期。 3. 多种输出格式：该芯片支持多种输出格式，包括并行和串行接口，能够将旋变的位置信息转换为数字量，并提供10位至16位的可选分辨率，满足不同应用场景的精度要求。 4. 高分辨率与精确度：AD2S1210具有10至16位的旋变解码能力，其最大跟踪速率为3125rps（在10位分辨率下），并能提供±2.5弧分的精度，确保了高速运动中角度测量的准确性。 5. 系统故障检测：内置的系统故障检测功能能够及时发现旋变信号丢失、输入信号超范围、失配或位置跟踪丢失等问题，并允许用户设置可编程故障检测阈值，以实现对特定应用的优化。 6. 差分输入：芯片支持3.15Vp-p±27%的差分输入电压，为旋变提供足够的信号强度和抗干扰能力。 7. 兼容DSP和SPI接口：AD2S1210兼容常见的数字信号处理器（DSP）和串行外设接口（SPI）标准，方便与各种控制器或处理器直接连接。 8. 电源电压：芯片的工作电源电压为5V，逻辑接口电压范围为2.3V至5V，能够适应多种电源环境。 9. 温度范围：AD2S1210能够在−40°C至+125°C的温度范围内正常工作，保证了其在极端温度条件下的可靠性。 在应用方面，AD2S1210旋变解码芯片广泛适用于以下领域： 1. 直流和交流伺服电机控制：用于高性能电机控制系统的角度和速度反馈，提升系统的控制精度。 2. 编码器仿真：通过模拟增量式编码器的A-quad-B格式，提供方向输出。 3. 电动助力转向（EPS）系统：在汽车EPS系统中，准确测量转向角度，确保助力转向的准确性和响应速度。 4. 电动汽车：在电动汽车中用于电机控制、电池管理系统以及其它需要精确角度测量的场合。 5. 集成的启动发电机/交流发电机：用于检测和控制发电系统。 6. 汽车运动检测与控制：在汽车电子稳定程序（ESP）、防抱死制动系统（ABS）等汽车安全领域中，提供精确的运动检测与控制。 芯片的工作原理主要基于TypeII伺服环路，该环路能够连续跟踪旋变输入信号并将其转换为数字量，输出绝对位置与速度信息。通过配置寄存器，用户可以设定芯片的工作模式和参数，如激励频率、故障检测阈值等，以适应不同的使用场景。 AD2S1210旋变解码芯片以其高度集成、高精度和高可靠性，在工业控制、汽车电子等领域中扮演着重要的角色。

### 海光DCU-DTK 23.04.1 hipprof使用手册知识点解析 #### 一、hipprof简介 hipprof是一款由海光DCU-DTK开发的专业性能分析工具，主要应用于HIP应用程序的性能分析。该工具通过提供丰富的可视化功能帮助开发者深入理解其程序在运行时的行为与性能表现，进而指导程序优化。hipprof的核心功能包括但不限于单进程、多进程乃至多节点的HIP API跟踪、ROCTX跟踪、MPI日志解析、PMC硬件计数器性能数据的统计输出等。 #### 二、hipprof指令详解 ##### 2.1 hipprof参数 hipprof支持多种参数配置，用户可以根据实际需求选择不同的参数来定制化性能分析过程。例如： - `-t` 或 `--trace`: 用于指定跟踪类型，如HIP API跟踪、ROCTX跟踪等。 - `-o` 或 `--output`: 设置输出文件名或路径。 - `-p` 或 `--pmc`: 配置PMC（Performance Counter）的使用，用于收集硬件计数器的数据。 - `-v` 或 `--verbose`: 提供详细输出模式，便于调试和故障排查。 - `-h` 或 `--help`: 显示帮助信息，列出所有可用的命令行选项及其用途。 ##### 2.2 tracing指令 tracing指令用于启动追踪功能，可以追踪单进程或多进程中的HIP API调用情况。通过tracing指令，用户可以获得关于HIP API调用的详细信息，如调用时间戳、执行时长等。这对于识别性能瓶颈、优化代码逻辑非常有用。 - **单进程HIP接口跟踪**：通过设置合适的tracing参数，可以实现对单个进程内的HIP API调用进行精细化跟踪。 - **多进程HIP接口跟踪**：针对多进程场景下的HIP API调用，hipprof同样提供了强大的跟踪能力，有助于分析进程间交互带来的性能影响。 ##### 2.3 pmc指令 PMC（Performance Monitor Counters）性能监控计数器是一种硬件级别的性能监测工具，能够捕捉到软件层面难以检测的细节。通过pmc指令，用户可以配置特定的PMC计数器，从而获取更深层次的性能数据。 - **PMC性能分析**：利用PMC计数器收集的数据，hipprof能够生成详尽的性能报告，包括但不限于CPU利用率、缓存命中率等关键指标。 #### 三、hipprof功能演示 ##### 3.1 单进程HIP接口跟踪可视化 对于单进程的HIP API跟踪，hipprof提供了直观的可视化界面，方便用户快速定位问题所在。通过对API调用的时间序列分析，可以帮助开发者发现耗时较长的操作，并进一步优化。 ##### 3.2 多进程HIP接口跟踪可视化 当涉及多进程通信时，hipprof能够同时追踪各个进程中的HIP API调用情况，并将结果以可视化的方式展现出来。这有助于理解进程间的依赖关系及潜在的并发问题。 ##### 3.3 显存使用曲线跟踪可视化 随着版本更新，DTK-22.10.1增加了对显存使用情况的跟踪和可视化输出功能。这对于分析GPU内存管理尤为重要，能够帮助开发者识别内存泄漏或者无效分配等问题。 ##### 3.4 MPI多节点多进程HIP接口跟踪可视化 在分布式计算环境中，hipprof支持对跨节点的多进程进行HIP API跟踪。通过这一功能，可以深入了解不同节点之间数据交换的过程，为优化并行算法提供依据。 ##### 3.5 hiptx接口跟踪可视化 hipprof还支持对hiptx接口进行跟踪，并以图表形式展示出来。这对于理解同步操作及其对性能的影响非常有帮助。 ##### 3.6 PMC性能分析 PMC性能分析是通过配置PMC计数器来收集性能数据的过程。hipprof支持PMC计数器的数据统计输出，并且在DTK-23.04版本中增加了Performance Counter输出格式选项，使得用户可以根据自身需求选择最合适的输出格式，从而更好地分析性能瓶颈。 ### 版本更新要点 - **DTK-23.04**: 修改Performance Counter（PMC）输出方式，增加Performance Counter输出格式选项，使用户能够更加灵活地处理和分析PMC数据。 - **DTK-22.10.1**: 新增显存使用情况的跟踪和可视化输出功能，有助于开发者更好地管理GPU资源。 - **DTK-22.10**: 为了应对跟踪数据过多导致的可视化展示问题，hipprof在该版本中引入了数据自动分割机制，将大量跟踪数据分割成多个文件进行分组可视化展示。 hipprof是一款功能强大且易于使用的性能分析工具，不仅适用于HIP应用程序的性能优化，还能为研究人员提供深入理解GPU编程行为的宝贵资料。通过对上述知识点的学习与实践，用户可以充分利用hipprof的各项功能，提高开发效率，提升软件质量。

SAE J3101：2020 硬件保护安全性 untuk 地面车辆完整英文电子版（80页） 这份技术报告由 SAE 技术标准委员会发布，旨在推进技术和工程科学的发展。该报告的使用完全是自愿的，用户对其适用性和适用性的评估是他们自己的责任。 SAE 每五年至少对每份技术报告进行审查，可以对其进行修订、重新确认、稳定或取消。 SAE 欢迎您的书面评论和建议。 本报告的主要内容是关于硬件保护安全性在地面车辆中的应用。随着汽车电子系统的发展，安全性变得越来越重要。汽车电脑系统需要通过设备身份验证、密封、证明、数据完整性和可用性来确保可靠性。这些系统必须能够抵御各种攻击，而软件安全机制无法满足这些需求。 因此，本报告提供了一个关于硬件保护安全性在汽车应用中的综合视图，包括硬件根信任、硬件安全原语、设备身份验证、密封、证明、数据完整性和可用性等安全机制。此外，本报告还提供了使用这些安全机制的最佳实践。 在汽车电子系统中，硬件保护安全性扮演着非常重要的角色。汽车电脑系统需要在各种攻击中保持可靠性，这些攻击包括恶意软件攻击、未经授权的访问、数据篡改等。为了满足这些需求，本报告提出了硬件保护安全性的解决方案，包括硬件根信任、硬件安全原语、设备身份验证、密封、证明、数据完整性和可用性等。 本报告的主要特点是提供了一个关于硬件保护安全性在汽车应用中的综合视图，包括安全机制、安全原语、安全协议等。此外，本报告还提供了使用这些安全机制的最佳实践，以确保汽车电脑系统的可靠性和安全性。 本报告为汽车电子系统的安全性提供了一个非常重要的指南，帮助汽车制造商和相关企业更好地理解和实施硬件保护安全性，以确保汽车电脑系统的可靠性和安全性。 知识点： 1. 硬件保护安全性在汽车电子系统中的应用 2.汽车电脑系统的安全性需求 3. 硬件根信任和硬件安全原语 4. 设备身份验证、密封、证明、数据完整性和可用性 5. 硬件保护安全性的解决方案 6.汽车电脑系统的安全机制和安全协议 7. 硬件保护安全性的最佳实践 8.汽车电脑系统的可靠性和安全性 相关概念： 1. 硬件保护安全性 2. 软件安全机制 3.汽车电脑系统 4. 设备身份验证 5. 密封 6. 证明 7. 数据完整性 8. 可用性 9. 硬件根信任 10. 硬件安全原语

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。