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我有这个意图。 Context: asset Query: When will the @asset fail? Entity @asset has synonyms "unit, equipment, machine" 现在，当我查询“什么时候资产失败？或者什么时候单元失败？” 它的工作原理。但是当我说“什么时候会失败？” 它不起作用。有没有办法让我的实体@asset可选？

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为什么使用keras Conv2D图层时会出现错误？检查时出现错误：

我使用的下一个keras基于架构（article）： model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(150, 150, 3))) ... model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch

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是否可以在此3张照片上进行字符识别：

这是工厂需要的，他们要识别这些托盘上的文字; 到目前为止我对OCR或图像识别一无所知，所以我希望能从经验丰富的人那里得到建议，有没有可能做到这一点？免费或付费的库/服务是好的，更好的离线库，因为在工厂他们可能没有网络访问。在此先感谢！我从这些盘读取的文本： 8VEK87A DWD PPE LGA1215 LGA1217

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我在txt中有两个段落。我有使用Python NLTK

第1 电子商务，通常写为电子商务找到从两个款常用词，是交易中利用计算机网络，如对商品或服务的交易或便利互联网或在线社交网络。电子商务借鉴移动商务，电子资金转账，供应链管理，网络营销，在线交易处理，电子数据交换（EDI），库存管理系统和自动化数据收集系统等技术。第2 现代电子商务通常使用万维网的交易生命周期的至少一部分虽然它也可以使用其他技术，如电子邮件。电子商务的好处包括访问速度，更广泛的商品和

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Clarifai cURL图像识别集成

我想从使用cURL和PHP的Clarifai图像识别中获取标签。他们的网站上有这样的用户指南： https://developer.clarifai.com/guide/#authentication 问题UPDATE 我设法得到有效的性反应，它看起来像这样： { "status": { "code": 10000, "description": "Ok"

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iOS上话筒输入的语音活动检测

我正在开发基于语音的AI的iOS应用;即它意味着从麦克风接收语音输入，将其转换为文本，发送给AI代理，然后通过扬声器输出返回的文本。尽管使用一个按钮来开始和停止录制语音（SpeechKit用于语音识别，AI的API.AI，Amazon的Polly用于输出），但我已经掌握了所有工作。我需要的是让麦克风始终打开，并在用户开始和结束通话时自动开始和停止录制用户的声音。这个应用程序正在开发非传统环境，用

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说话的批处理人工智能（学习），但我有一个问题

当我使用它，它只会说，当我教另一个词，我不能让它说目录中的具体答案，你们有关于如何去解决这个任何意见，我难倒.. @ECHO OFF @mode con cols=55 lines=10 if not exist data.txt echo.>data.txt :begin set /p text="Talk: " for /f "tokens=1,* [email protected]

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如何给自己的数据集keras image_ocr

我知道keras image_ocr模型。它采用图像产生的图像，但是，我面临着一些困难，因为我想给我自己的数据集模型的training.vi 回购链接是：https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/image_ocr.py 我已经创建数组： x和y。我的图像路径及其相应的gt是在一个csv文件中。 x被给定作为图像的尺寸： [nb_

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在机器学习中识别未受过训练的物品的可能性

机器学习模型已经过识别动物和植物名称的训练。如果假设给出一个汽车名称，是否可以说该名称不属于动物或植物类别。如果可能，请提及实现此方案的方法或算法。 E.g.如果给出“狮子”或“椰子树”，模型将预测“动物”或“树木”类别。如果假设给出'奥迪'，是否可以说该给定的物品既不属于'动物'也不属于'植物'。（注意：我听说机器学习模型将尝试适合任何一个类别）。

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Keras回归多个输出

一个问题关于与多个输出keras回归：你能解释一下beteween这个网的区别：两个输入 - >两个输出 input = Input(shape=(2,), name='bla') hidden = Dense(hidden, activation='tanh', name='bla')(input) output = Dense(2, activation='tanh', name='b