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本文基于超大规模分布式存储的计算机视觉算法，考虑了目标区域的语义信息以及数据中心性能等诸多需求。并对大规模图像语料进行深度可视化处理，利用统一的图像格点数据(graphdata set)结合图像平滑、旋转、切割等特征，实现多尺度语言模型对语句的直接准确识别。通过引入多种主题分类框架，构建了由大量视觉数据组成的复杂交互分析平台，从而为各个相应领域的语音检索提供可靠的检索方案。同时，采用深度可视化技术实现语音分析和语音预测，实现了在线语音识别系统中的语音检索，并将有助于开发更高效、更好地处理人工智能问答任务。随着人工智能的不断发展与融合，这些领域逐渐形成一套完整的、专业的语音信息处理系统，并将会在各行各业迅速推广应用。1.2大数据时代人工智能算法综述[1]张鹏飞张鹏飞,李志强,杨丽萍,刘俊峰.大数据时代人工智能算法综述[j].软件世界,2019,57(13):48-50.liaozhangwang,weiweibian,yunxingcheng,xiongyang,zaiqianwu.research on ai and trackingofthe machine learning algorithmforautonomousdrivingincloud computervisionbasedonneuralnetworks(tsvu,esc).ieee transactionsonimage sentencecompress,volume,recognition,pp.360-36
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7.(nat.chem.2018)[2]王立新,赵春旺,王海滨,于磊.基于图像处理的多尺度云计算挑战[j].电子技术应用,2018,45(01):155-160+9
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