前言Shader所需要的数学基础和线性代数(矩阵)息息相关,因为在渲染管线中涉及到多个坐标空间之间的变换。不论是矢量还是坐标,在不同的坐标空间中变换时,需要借助矩阵来完成变换。一下是对矩阵基本概念以及一些基本运算的复习(就当复习线性代数了哈哈)一、笛卡尔坐标系在复习矩阵之前,一个非常重要的东西是坐标系的表示。坐标系是点和向量的基础,毕竟是在坐标系中进行各种各样的变换。 一个最基本的坐标系是笛卡尔坐
Humanoid与Generic动画的区别Humanoid: Humanoid是人形动画,不支持非人形动画。并可使用动画重定向功能。 拓展: 动画,是模型的动作。不是视频“动画片”。 模型动画,是美术同事给模型骨骼绑定动作。骨骼驱动着模型进行运动。 动画重定向功能实现的逻辑:Unity自带一套unity骨骼系统。美术给人物模型做的动画也有一套美术骨骼系统。当设置为Humanoid时,Unity自带
我们的实时问答数字系统是集成了最前沿AI技术的创新产品,为客户提供高效、智能的交互体验。​ 完全离线运行 - 无需依赖云端服务,保障数据安全,节省长期运营成本​ 多场景适配 - 灵活应对娱乐、商业、教育、医疗等多样化需求​ 超强性能 - 采用最新GPU硬件,确保流畅的实时交互体验​ 高度拟真 - 自然语音合成与逼真视频生成技术结合​
原创 4月前
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好记性不如烂笔头,之前通过研究VRPN实现了自定义的设备添加,现在需要在UE4里利用采集的人体运动数据进行数字驱动。整个功能实现包括:UE4端VRPN数据接收、数据坐标系转化、动捕骨骼与数字骨骼匹配与驱动三个部分。下边我挨个记录一下,由于篇幅问题,最后一部分动捕骨骼与数字骨骼匹配与驱动我拆出来单独写一篇,本文仅涵盖前两部分内容。1 UE4端VRPN数据接收这一部分我用了同事帮忙写的模块,还没
游戏AI的架构模型 运动层:AI的具体行为,比如移动决策层:决定AI下一时间步该做什么战略层:从集体层面对个体AI进行控制   除此之外,还要结合动画系统,物理引擎,感知系统等,共同组成人工智能   个体AI     Seek 是最常见的AI行为,
    三维GIS数字地球以HTML5+Cesiumjs实时仿真引擎为底层图形引擎,进一步打造万物物联、数字孪生、可视化仿真、一体化数据模型,具备完整的二维矢量数据三维建模方案,同时无缝接入手工建模模型、倾斜摄影模型、点云等多源数据,提供快速自动的城市级建模能力,为智慧城市和大数据等各种应用提供底层支撑。真正做到了GIS和顶尖图形引擎的结合,将GIS的海量数据通过图形引擎在数字
作者:wangwei8638先看实现效果: 利用百度UNIT预置的智能问答技能和微信小程序,实现语音问答机器。这里主要介绍小程序功能开发实现过程,分享主要功能实现的子程序模块,都是干货!想了解UNIT预置技能调用,请参看我之前的帖子:《UNIT搭建机器助理》https://ai.baidu.com/forum/topic/show/953021想了解微信小程序的开发过程,请参看我之前的帖子:《
这里写自定义目录标题基于文本语义的智能问答对话系统关键技术相关工具检索式相关技术介绍生成式相关技术介绍任务型相关技术介绍(重要,在实际生活中很多用到)智能问答技术方案传统匹配方法存在的问题深度学习文本匹配问答系统关键技术 基于文本语义的智能问答FAQ,可以迁移,只需该改变导入的数据。 项目核心技术点∶ 通过深度学习模型判断问题与答案的匹配得分 使用BERT模型特征提取并判断问题相似度 使用检索引
“由于ChatGPT的数据更新目前只截止到2021年9月,并且它也不一定有特定垂直领域的数据。如何将这些领域的最新数据“喂”给ChatGPT,使其成为一名领域专家呢?今天就来从系统设计的角度来聊聊这个话题。 本文讲解了建设一个基于知识库的AI问答机器的设计思想,适用领域:各种垂直领域知识库、AI客服机器的搭建场景。1 建设AI问答机器人面临的难点各个行业都会积累很多垂直领域的商业数据,
基础 1.面向对象和面向过程的区别及其优缺点? 区别: 面向过程就是分析出解决问题的步骤,然后一步一步实现,在使用的时候分步调用即可; 面向对象就是把问题事务分解成各个对象,建立对象的目的不是为了完成一个步骤,而是描述某个事物在整个解决问题步骤中的行为。 面向过程 优点:性能高 缺点:没有面向对象易维护、易复用、易扩展 面向对象 优点:易维护、易复用
在当今数字化时代,人工智能技术得到了迅速发展和广泛应用。其中,ai机器聊天软件已经成为了一种非常流行的人工智能应用。它由计算机程序控制,可以在我们输入文字后进行自然语言处理,并返回相应的响应和回答。无论是娱乐休闲,还是在个人日常生活,它都可以为我们提供便利。那么,你们知道ai机器聊天软件有哪些吗?接下来这篇文章,我将分享三个实用的聊天软件,一起来看看吧!软件一:AI聊天助手推荐指数:★★★★☆
分享一个python初学者的问答机器开发过程 近期开发了一套基于自然语言处理的问答机器,之前没有做过python,主要做asp.net,写这篇目的是给想要开发这类智能客服系统的朋友提供一个思路,项目已经上线,但在开发和设计过程中仍然有很多问题没有得到解决,也期望和大家一同讨论学习。最终的上线效果: 开发过程大概3阶段,第一阶段 完成基础一问
概述:这是类似于知乎的问答系统,只能在群内使用,可以用于解答群员问题,管理群聊信息。要在群内使用该插件,需要在 EMG 内安装 Chart_Command 插件,以允许在 QQ 聊天环境内接收指令。MiraiWiki 版本 2.0.1项目地址 文章目录一、用户指令:1. 任何情况下都能够使用的指令2. 在一定上下文中能够使用的指令3. 部分指令的使用方法3.1 提问题3.2 写回答3.3 将问题标
转载 2023-08-01 14:39:15
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对于客服机器来说,它是将单一、重复、常见的问题,通过知识库、意图识别、多轮对话等AI技术,替代人工解决大部分咨询问题,实现自助服务,帮助企业升级客服体验,提高服务效率,降低人力成本。 智能客服机器的场景应用有哪些 智能客服机器的场景应用有哪些:智能客服机器是做什么用的? 1.话术配置:开放对话管理引擎自主配置,修改机器人话术和知识库 2.真人语音:真人语音引擎,可按照客服需求定制甜美型、专
在当今科技日新月异的时代,人工智能(Artificial Intelligence,简称ai)的快速发展不断给我们的生活带来了新的改变。ai已经渗透到了各个领域,其中之一便是聊天机器。聊天机器可以帮助我们解决问题、提供信息,甚至成为我们的伙伴。在这篇文章中,我们将介绍ai聊天机器合集有哪些,让大家找到适合自己的聊天机器。软件一:AI聊天助手AI聊天助手为我们提供了多方面的聊天和交互体验。这
问答机器现在很多场合都有使用,比如:网页智能客服、公众号智能回复、Taobao的售后客服,QQ聊天机器等等。有了这些客户机器就能帮我们回答很多预置的一些问题,帮助用户解决常见问题,还可以进行自主训练,得到一个适合自己使用的机器。机器也可以关联很多其他的技能,玩小游戏,查询天气、查询节假日、查询很多其他的信息,非常方便。
原创 精选 2022-03-20 11:03:25
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ERIC(https://github.com/SnakeHacker/QA-Snake)是一个采用Python编写的基于多搜索引擎和AIML技术的问答机器,英文名的意思是多才多艺的(这也是我想赋予他的)。目前支持的功能有:闲聊,通用问答等。本文主要讲述我在写Eric的过程中对于问答系统的一些思考与想法,在文末会介绍Eric的使用和展示。 最初接到导师给的研究题目(自动问答)是在2017年4月上
# 如何实现一个 Python 问答机器 在这个快速发展的技术时代,问答机器(Chatbot)越来越受到关注。通过问答机器,我们可以实现与用户的自然语言交互。本文将手把手教你如何使用 Python 创建一个基本的问答机器。我们将通过一系列的步骤来实现这一目标,并逐步解释每一部分的代码。 ## 流程概述 在开始之前,我们先看一下整个开发流程。以下是实现问答机器的各个步骤: | 步骤
原创 2024-09-22 04:15:54
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NLP问答机器是一种自然语言处理技术应用,它能够通过分析用户输入的问题,基于算法和已有数据给出相关答案。这样的机器人在智能客服、信息获取、教育辅导等领域中具有广泛应用。随着技术进步,NLP问答机器的性能和应用场景不断扩展,成为研究与实践的热点话题。 ## 背景定位 在当前信息爆炸的时代,NLP问答机器逐渐成为处理大量信息的重要工具。根据定义,NLP问答机器是通过自然语言处理技术理解用户
一、AIMLAIML,全名为Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言),是一种创建自然语言软件代理的XML语言,是由Richard Wallace和世界各地的自由软件社区在1995年至2002年发明的。#语料库 <aiml version="1.0.1" encoding="UTF-8"> <category>
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