摘要:人们对人工智能的需求和认知随着科学技术的进步逐渐深入,这使得相关人员在各种需求影响下加大了对人工智能技术的研发力度,使现阶段的人工智能技术体系越来越完整。当前随着人工智能技术的的应用与普及,对电信营业厅基本满足了人们日常通信的主要方式,越来越多人对电信营业厅的人工智能技术的需要也开始提升,电信营业厅中也逐渐开始运用人工智能技术,针对此,在电信营业厅中关于人工智能技术的实践进行了分析,文章叙述了人工智能技术的基础上,分析了在电信营业厅中人工智能技术的应用。
人工智能技术作为一种前沿性技术,人工智能技术自被研发后,其凭借良好的技术优势,在各行各业中的普及速度十分快速,而人们在人工智能技术的优势提供下,对人工智能技术的依赖性与需求也不断提升,这使得人工智能技术逐渐成为了未来各行各业的主要发展趋势。
一、人工智能技术的简介
关于人工智能的概念,是由美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授进行提出的,其对人工智能的概念进行具体确定,即人工智能是一种关于知识的综合性学科,其是如何进行知识表达与知识获取的一种科学技术,然后在人工智能机器的载体支持下,使得机器能够具有一定拟人的表达能力与思维方式。人工智能技术概念在被提出来后,各个国家都纷纷开始对于人工智能技术的研究,并且获得了一定的发展成果。从人工智能技术的技术优势而言,人工智能技术融合了计算机学、心理学、语言学、控制学、生物学等多个学科,其在实际进行运用时,具有较高的智能化程度,这使得人工智能技术的应用范围十分广泛。
二、人工智能的核心技术
(一)数据挖掘与学习
在大数据的时代下,大量的数据需要进行深度数据挖掘时,仅靠传统数据处理方式进行数据关系分析,是具有一定的模糊性的。然而若采用人工智能技术进行数据挖掘,其可以通过人工智能技术的分支,即机器学习,在利用计算机模拟的操作下,实现对数据仿人类化的数据学习与分析,以在机器神经网络的技术优势支持下,实现对数据的关联性海量搜索。
(二)知识和数据的智能处理
在对知识进行处理时,应用率比较高的技术为专家系统,其是将一般的知识思维方式,转入到运用专门的知识,进行专门问题的求解,以将人工智能技术从理论研究的阶段,转向于实际应用。具体而言,专家系统作为一种具有专门知识的计算机智能程序系统,专家系统可以根据特定领域的专家提供经验与知识,在人工智能技术的支持下,对各种专家才能进行解决的问题,进行复杂问题的模拟与解决。
(三)人机交互
人机交互运用到的技术主要分为两种,即机器人学与模式识别技术,其中机器人学是模拟人行为,是现阶段智能化技术应用最为先进的技术,而模式识别主要是利用计算机的技术优势,代替人类进行相关感知,其研究对象为计算机模式识别系统,这两种技术的相互配合与操作,可以使人工智能技术的应用优势充分发挥。
三、人工智能技术在电信营业厅中的应用
(一)自然语言技术
自然语言处理技术在电信营业厅中的作用十分突出,其能够在计算机的操作下,降低对人类语言识别的难度,从而快速获取人类的语言信息,为服务用户提供全面、准确的用户服务。自然语言技术在进行电信营业厅应用时,其功能主要包含信息抽取、机器翻译、提取信息摘要、人机信息资源共享与搜索相关问题等。具体而言,电信营业厅作为电信用户的服务场所,电信营业厅因服务功能限制,可能会在为用户进行服务提供时,存有服务效率低或因用户表达不准确,而出现服务错误的情况。
(二)智能营业厅
智能营业厅是一种新的电信营业厅概念,其是利用人工智能技术的优势,采用一站式的服务方式,在各种技术的支持下,对电信营业厅的硬件设备及系统进行集成化整合,以使得电信营业厅能够实现服务的智能化、互动化与多样化。相对于传统电信营业厅,电信实现智能营业厅,服务内容得到了有效扩展,可以切实于改进传统营业厅服务响应慢、服务提供不精确、用户需求信息获取不全面等情况,进而使得电信营业厅能够更好的为用户提供相应服务,不断强化电信营业厅的服务水平。
四、结语
综上所述,在趋向于智能化的发展趋势下,电信营业厅在这种趋势影响下,其依靠传统方式进行管理的模式,已经愈发呈现出较多不足之处,这使得电信营业厅在人工智能技术改进方面,具有较大的发展空间。为此,电信营业厅若想有效运用人工智能技术,强化电信营业厅的技术水平与服务水平,需要根据电信营业厅未来发展战略的需求与实际情况,合理化引入人工智能技术,以使得人工智能技术的优势能够充分发挥,更好的促使电信营业厅进行深入化发展。
参考文献:
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在扩频通信系统中,四相相移键控(Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK)信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2],应用越来越广。为了提高其抗干扰性,I、Q支路分别调制扩频码,如果载波多普勒动态范围大,不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下,锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获,再通过锁相环进行跟踪捕获,可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
2024-01-03需要解决的问题。典型远程探测场景下,4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°~0.05°,导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如:利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰(≥1 5波束宽度)[1,2,3],但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB,不满足实际应用需求;盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点,从而实现干扰与目标信号的分离。
2024-01-03显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展,并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等,全方位研究了玻璃断裂机理;文献[2]研究表明,显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷,并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度;文献[9]基于神经网络算法,通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练,对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
2024-01-03随着城市化进程的加速,高层建筑物的数量不断增加,电梯已成为高层建筑中必不可少的交通工具[1]。尽管电梯内的电波传播不受自然气候因素的影响,但是电梯环境封闭、区域结构复杂、室外信号难以穿透等因素导致电梯内网络信号较差,严重影响了人们的通信体验和面临突发事件时的应急通信保障。因此,电梯信号覆盖成为各大运营商关注的重点。
2024-01-03正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制是一种能够面对高速移动通信特性的先进调制技术。OTFS通过将发送数据经预处理和星座调整后映射到时延⁃多普勒(Delay⁃Doppler,DD)域,并经过一系列的二维变换使得同一个发送OTFS帧内的信号捕获到DD域等效信道的稀疏性,都经历了与时间选择无关的慢衰落,从而获得信道时间和频率的全分集增益以及更优越的抗干扰性能[3]。
2024-01-03早期的研究通常采用人工提取特征和传统机器学习方法进行情感识别.Bahari等[7]采用非线性k基于递归图的最近邻分类器(KNN),以识别不同的情感.Wang等 [8]使用基于频域特征的支持向量机(SVM)分类器对不同情感进行分类.然而,传统机器学习技术受到特征设计和特征选择的限制,需要大量的专业知识才能设计出性能更优的分类器.
2024-01-03无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)已广泛应用于许多领域,如森林火灾监测、建筑监控等[1,2,3]。一般来说,无线传感器网络由大量的传感器组成。由于这些传感器由能量受限的电池供电,网络的运行时间通常是有限的,这阻碍了传感器网络的发展[4,5,6]。考虑到每个传感器的电池容量是有限的,在电池耗尽之前补充传感器的能量供应至关重要。
2024-01-02快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理领域应用最广泛的算法,其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展,系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时,不同的应用环境需要使用不同点数的FFT,对于当前的数字信号处理系统来说,也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此,需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
2024-01-02社区是城市的重要组成单元,社区治理水平直接影响城市的治理水平。为了提升社区智慧化管理水平,物联网技术被广泛应用[3,4,5],大量的水压[6,7]、烟感[8]等方面的感知设备在社区部署。大量物联网设备产生了海量的未清洗感知数据[9,10],冗余消息甚至是误报消息夹杂在一起,加重了社区运营管理负担;同时,部署设备的运维与管理也处于空白状态。
2023-10-23随着物联网(IoT)应用的大规模部署,室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备,存在许多的局限性,如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
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