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1. 在低信噪比情况下，传统方法的降噪效果几乎是失效的，其中VAD模块误判的可能性大大增加，尤其在噪声的能量大于语音的能量时，几乎无法将语音谱恢复出来，而这对天然能量就比较低的辅音结构来说是毁灭性的

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在性能消耗上，传统算法是比较小的，数据驱动类算法会相对耗一些，为此，我们设计了小模型使用简单结构 以更好的发挥MNN的优化效果的策略为主，在实用性上，传统算法经验参数多，场景适应性差，而数据驱动类算法，场景适应性是比较好。

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人工智能和物联网的结合可以为组织提供更大的可见性和控制力，即使其拥有大量通过互联网进行通信的设备和传感器。换句话说，人工智能可以将企业通过物联网收集到的数据转化为有价值的见解。这在保护设备和网络免受未经授权的访问和渗透尝试方面尤为重要。

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在容器技术出现之前，DevOps理论已经发展多年。但是如果”开发“与”运维“团队不能用相同的语言进行交流，一致的技术进行协作，那就永远无法打破组织和文化的藩篱。

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这样可以采用一致的方式进行管理和变更K8s应用和云基础设施。
虚拟机管理: K8s通过KubeVirt可以实现对虚拟机和容器的统一调度与管理，可以利用虚拟化弥补容器技术的一些局限性，比如在CI/CD场景中，可以结合Windows虚拟机进行自动化测试。

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"20世纪90年代,经验主义的复兴是一个激动人心的时刻。我们从来没有想到,我们的努力会如此成功。当时,我们想要的只不过是一席之地而已。在当时流行的各项研究之外,我们所想的只是为不同于当时其他研究的工作争取一点空间。”

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深度学习技术正商业化地应用在医疗保健行业、医学图像处理、自然语言处理和提高广告点击率等领域。微软、IBM、雅虎、Twitter、百度、PayPal和Facebook都在运用深度学习来了解用户的偏好,以便能推荐针对性的服务和产品。深度学习无处不在,甚至用在智能手机上来支持语音辅助技术。

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深度学习已经成为迄今为止使用人工智能构建解决现实世界问题的系统的有效方法之一。互联网时代产生的海量数据正越来越多地被应用在深度学习中。

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另外一个例子，如下图右边所示，同样是地址查询，如果我们想在标准地址库中搜索“杭州阿里巴巴”的地址，在仅使用文本召回的时候，几乎没办法找到相似的结果，但是我们如果通过对海量用户的点击行为进行分析，将点击行为加上地址文本信息合并形成高维向量，这样在检索的时候就可以天然的将点击率高的地址召回并排列在前面。