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采用自然語言理解及深度學習技術，實現非結構/結構化數據的信息抽取、實體關系抽取，形成業務大數據知識圖譜，通過深度推理與人機協同機制對業務進行實時監控與科學決策。

通過引入業務樹的形式，構造行業業務知識層級結構，通過對海量知識發現、分析與管理，實現業務知識的快速檢索，可廣泛應用于微信公眾號/小程序、語音客服等智能客服場景。

接收并分析智能設備發送的會話請求，構建上下文多輪會話場景，依托強大的自然語言處理算法，實現意圖分析、實體抽取、答案生成與提取，為服務機器人、人工智能自助等提供自然人機交互。

使用深度神經網絡、邊緣計算等核心技術，通過將場景中背景和目標分離進而分析并追蹤在攝像機場景內出現的目標，實現復雜大場景應用中低延遲、低誤報一體化視頻內容理解與分析。

基于海量樣本與先進模型訓練的高精度人臉識別算法，誤報率低于百萬分之一，提供人臉屬性識別、關鍵點定位、屬性檢測、活體檢測、人證同一比對、人臉動態識別等能力。

物品識別引擎可以訓練用戶標注好的數據，實現圖像中特定目標的定位及識別，支持自定義目標識別庫、離線識別能力、動態閾值調整等功能。

語音識別引擎是基于語音流的不間斷、免喚醒實時語音識別算法，具備強大的語音聽寫、語音轉寫、語音合成等能力，識別結果響應時間低于10ms，系統運行效率讓信息溝通變得無比順暢。

基于業界領先的深度學習技術，將圖片上的文字內容，智能識別成為可編輯的文本,提供多場景、多語種、高精度的整圖文字檢測和識別服務，可以有效地代替人工錄入信息。

綜合運用了音視頻壓縮、智能路由、數據傳輸等自主安全可控技術，視音頻傳輸與遠程桌面控制相接合，通過后臺即可統一指導解決現場用戶的實際業務需求。