基于时序卷积网络的词级语言模型研究与应用

提出一种卷积神经网络——时序卷积神经网络。将该网络应用于语言模型,时序卷积神经网络的基本结构由输入层、扩大卷积层、因果卷积层、Relu层、Dropout层、输出层组成,将扩大卷积应用在语言模型中。实验结果表明,将语言模型的复杂度降到83.21,误差降到3.87,该网络同RNN比较复杂度下降14%、误差下降0.69,该网络同LSTM比较复杂度下降13%、误差下降0.4,综合复杂度、误差两个指标,时序卷积网络优于其它基准模型。

基于TD-LTE的容量规划研究

主要研究TD-LTE系统中容量规划,采用理论分析方式,对TD-LTE的容量特性,影响TD-LTE容量性能的主要因素进行介绍,重点对容量评估指标进行研究分析。

彩铃内置推广链接方案研究

主要实现在视频彩铃播放过程中插入广告链接,如果用户点击推广链接,则通过富媒体消息将推广链接内容推送给用户,并在其通话结束后自动推送推广链接地址及界面,用户进行观看或点击操作。

ChatGPT应用前景的简析

目前,ChatGPT能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等一些任务,但执行过程中仍存在一定的误差性。随着ChatGPT对知识的深入研究,以及其训练规模、认知程度的提升,完全可以代替现有的搜索引擎,解决搜不准、搜不全的问题。随着ChatGPT自主学习能力的增强,其势必会在思想意识领域有所突破,必将突破图灵测试系统的限制,从而产生自我意识。如果对ChatGPT内容不能有效地监管,势必会使使用者产生错误的思想或想法。一旦发现ChatGPT出现问题,应给予快速的纠正或对ChatGPT进行快速重构。