samsung語音輸入的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

當虛擬實境和人工智慧齊步走 ：從現實、科幻、產品、企業到未來的影響

為了解決samsung語音輸入的問題，作者王寒,卿偉龍,王趙翔,藍天 這樣論述：

　　科技大廠爭相投資、技術玩家廢寢忘食，VR/AR到底有什麼樣的魅力？VR不只是頭盔，是結合AI人工智慧、顛覆工作與生活的科技革命。將帶給我們虛擬與現實交融的新未來。從科幻電影到最新技術，從產業現況到未來投資，透過本書，真正看懂VR！ 　　說到虛擬實境（Virtual Reality），多數人都會想到如Oculus Rift、HTC VIVE、Google Cardboard這種頭戴式裝置，但其應用的範圍已日漸普及到生活的各個層面。虛擬實境除了上述的裝置外，像初音未來演唱會、虛擬試衣間、模擬手術、AR眼鏡等，都是應用擴增實境（Augmented Reality）與混合實境

（Mix Reality）的技術，也是當今社會的熱門話題，更是企業未來研發與投資的重點。 　　本書作者為來自美國矽谷和中國的資深VR/AR技術專家，以全球的觀點，分別從科幻、技術、產品、商業、投資等多重角度切入，帶領讀者從全方位領略VR立體世界的多采多姿。本書資料豐富、通俗易懂、圖文並茂，無論您是科技宅、創業家、投資者、技術開發者或只是單純想了解VR，都可以從本書獲得您想要的知識。  

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基於預訓練語言模型之中文虛假評論偵測

為了解決samsung語音輸入的問題，作者翁嘉嫻 這樣論述：

網路的發展改變了人們表達觀點和交換意見的方式，使用者生成內容成為消費者購買決策的重要關鍵之一。面對如此龐大商機，一些不良廠商為了自身商業利益，在網路上操縱評論，撰寫虛假好評促進商品銷量，亦能撰寫虛假負評詆毀競爭對手，稱之為「虛假評論」。虛假評論會誤導消費者購買到和網路資訊不相符的產品或服務，也會破壞商家之間的公平競爭，為了保護消費者權益和廠商利益，需要一種有效的識別方法來自動識別虛假評論。針對虛假評論識別的研究大多都是基於英文文本，中文文本的虛假評論識別研究少之又少，因為先天的語言差異導致應用在英文文本的方法同樣套用在中文文本上的結果不盡理想，本文嘗試以中文評論為研究對象。過去將文本轉為向量

特徵的方法有基於統計的詞袋模型，和靜態特徵的詞向量如Word2Vec、GLoVe等等方法，上述的方法在捕捉文本語義上到達了瓶頸，問題為靜態特徵詞向量不能解讀多義詞。直到2018年由Google開發的BERT預訓練語言模型成功在11項自然語言處理任務中，如情感分類任務(SST-2)、問答任務(SQuAD v1.1)等等上取得突破。BERT預訓練語言模型是一種動態特徵詞向量，能夠有效解決一詞多義的問題。此外，BERT是以「字」為訓練單位，可以避免斷詞不一致的問題，有利於中文文本分析。為了能夠準確地捕捉語意特徵，本研究將使用預訓練語言模型BERT作為基礎建立多個虛假評論識別模型，進而和傳統方法比較識

別效能。本研究以大眾點評網餐廳虛假評論集和三星寫手門虛假口碑資料集作為研究對象，來驗證本研究的虛假評論識別模型的效能。實驗結果顯示，本研究提出的模型在大眾點評網資料集上取得77%的精確率；在三星寫手門資料集上取得92%的精確率，比過去文獻取得的最佳結果高出17個百分點。證明了本研究所提出的以動態特徵為基礎的模型，比靜態特徵向量為基礎的模型更準確地捕捉語義進而提升其識別能力。

虛擬現實：引領未來的人機交互革命

為了解決samsung語音輸入的問題，作者王寒等 這樣論述：

本書重點介紹了VR的發展歷程和概況、基礎技術及進化歷程；圖文並茂地描述了VR產業的主流產品；生動講述了VR舞台上大佬們的故事，如Facebook、三星、索尼、微軟、諾基亞、谷歌、Magic Leap、Autodesk、Epic Games、Unity、蘋果、騰訊、百度、阿里巴巴、小米、樂視及一些VR創業團隊；重點分析和預測了VR在諸多領域的應用案例，如虛擬軍事、虛擬航天、醫療、教育、社交、電子商務、旅游、游戲。此外，本書還對於目前國內VR企業投融資情況進行了整理分析，並提出了深刻的見解，值得想進入VR行業的創業團隊或投資人參考和借鑒。王寒(網名：寒酒仙)科幻迷、虛擬現實和玄幻修真愛好者，多年蘋

果粉絲和蘋果平台資深開發者。曾任職於三星電子全球采購中心，2009年作為聯合創始人兼CTO參與創辦成都雲創新科技，曾負責移動設備平台上數十款兒童互動娛樂及音樂游戲產品的開發。2013年開始接觸虛擬現實技術，對目前主流的虛擬現實開發3D引擎和交互輸入相關的技術及解決方案有一定的了解，包括Unity3D、虛幻4、Intel Real Serise、Leap Motion、Google ProjedTango等。目前正在申請和人體多感知輸入相關的交互輸入技術專利。2013年創辦賽隆網，是國內比較早的VR/AR興趣社區和專業測評媒體。2015年作為聯合創始人共同創辦賽隆空間科技，旨在打造一個在《太空堡

壘卡拉狄加前傳：卡布里卡》里面才有的虛擬世界。卿偉龍：曾在華為任職10年，擁有5年的數據通信產品研發經驗和5年海外市場拓展經驗。2013年創立深圳市明致物聯技術有限公司，擔任公司總經理兼市場總監，對物聯網和智能硬件有深刻的認識和理解。2015年作為聯合創始人之一創辦賽隆空間科技。王趙翔：Brandeis University計算機專業碩士畢業。曾在世界最大的語音識別公司Nuance Communications實習，現在就職於Amazon美國總部。藍天：Brandeis University本科畢業，美國典型文理學院通識教育，涉獵經濟人文藝術。現攻讀University of Washingt

on的HCI方向研究生，主攻方向是從哲學社會角度研究人機交互的未來。 序 前言 緣起--虛擬現實的涅盤重生 第1章 現實篇：虛擬現實的革命浪潮001 1.1 虛擬現實發展簡史002 什麼是虛擬現實002 虛擬現實的8個重要里程碑002 1.2 虛擬現實與增強現實009 虛擬現實：人機交互的革命009 虛擬現實vs增強現實010 趨勢：虛擬現實與增強現實融合015 1.3 虛擬現實與人工智能018 1.4 虛擬現實時代即將來臨022 巨頭來了：谷歌、微軟、蘋果、Facebook，齊步走022 今非昔比：技術日趨成熟，平台雛形已經成形024 國內的虛擬現實產業布局028 第2章

科幻篇：讓我們共同仰望星空031 2.1 星空的旋律：人類科幻之旅031 科幻發展簡史032 科幻引導人類創新035 2.2 科幻中的虛擬現實035 《星球大戰》中的三維全息投影036 《盜夢空間》中的造夢與盜夢037 《三體》中的V裝具037 《太空堡壘卡拉狄加前傳：卡布里卡》中的Holoband038 《黑客帝國》中的腦機接口039 《鋼鐵俠》中的全息投影和手勢操作040 《阿凡達》中的化身（Avatar）技術041 《安德的游戲》中的模擬戰爭042 《黑鏡》中的記憶存儲裝置043 《刀劍神域》中的死亡游戲043 《玩家一號》中的財富游戲044 2.3 幻想世界中的人類命運045 第3章

技術篇：虛擬現實的根基048 3.1 立體顯示技術：戴上頭盔就是另一個世界048 偏振光分光3D顯示（Polarized 3D）049 圖像分色立體顯示（Anaglyph 3D）051 杜比圖像分色（Dolby 3D）052 分時顯示（Active shutter 3D system）053 HMD頭戴顯示技術054 3.2 多感知自然交互技術：哈利波特中的魔法都在這里056 動作捕捉（Motion Capture）057 3D光感應060 眼動追蹤062 語音交互063 觸覺技術（Haptic Technology）064 嗅覺及其他感覺交互技術066 數據手套和數據衣066 模擬設施068

3.3 3D建模：二次元世界是如何煉成的069 3D計算機建模069 3D攝像機070 360度全景拍攝071 3D掃描073 虛擬現實引擎075 3.4 3D全息投影：天涯咫尺，盡在眼前076 3.5 腦機接口：虛擬和現實，從此再難分開080 第4章 產品篇：那些炫酷的革命性產品084 4.1 引領時代的VR頭戴設備084 Oculus Rift：一款設備改變一個行業084 HTC Vive：后發制人自有秘訣087 Sony PlayStation VR：下一代的游戲主機089 Samsung Gear VR：打造基於手機的虛擬現實體驗090 4.2 另辟蹊徑的AR頭戴設備092 Goog

le Glass：涅盤后期待重生092 Magic Leap：讓Google也心動的技術094 Microsoft HoloLens：微軟准備改變世界095 Meta Glass：讓你直接「觸摸」數據098 4.3 虛擬現實不只是頭盔100 Leap Motion：解放你的雙手100 Virtuix Omni：VR可以站着玩102 諾亦騰：超越動作捕捉105 Sixense STEM：無線運動追蹤利器107 第5章 企業篇：虛擬現實時代誰主沉浮109 5.1 Oculus和Facebook：少年英雄，惺惺相惜109 5.2 Samsung和Oculus：完美主義和實用主義的碰撞120 5.3

HTC和Valve：跨越太平洋的牽手125 5.4 Sony：游戲主機世界霸主不改初衷130 5.5 Microsoft：老驥伏櫪，志在千里134 5.6 Google：虛擬現實也可以開放138 5.7 Magic Leap：不神秘，毋寧死144 5.8 Autodesk、Epic Games和Unity：虛擬世界的建築師150 5.9 Nokia：木馬屠城之后亦有春天155 5.10 蘋果：永遠等待完美的那一刻158 5.11 多感知交互技術先鋒：科技時代的魔法師們162 5.12 中國互聯網巨頭布局VR：下一個30年還是我們的167 5.13 身在神州心懷天下：國內VR創業團隊的逆襲夢想1

72 5.14 Meta：小公司的大夢想176 第6章 產業篇：下一個浪潮之巔181 6.1 虛擬軍事：談笑間灰飛煙滅181 6.2 虛擬航天：群星在你的指尖纏繞186 6.3 虛擬醫療：實習生也能成名醫190 6.4 虛擬教育：終將消失的校園194 6.5 虛擬社交： 下一代社交平台即將誕生198 6.6 虛擬購物：升級版的電子商務204 6.7 虛擬旅游：天高海闊任你游210 6.8 虛擬游戲：手游之后是否是VR的天下218 第7章 未來篇224 7.1 一切的開始：人機交互的歷史與虛擬現實技術現狀224 7.2 技術極點的來臨：當虛擬和現實的界限變得模糊227 7.3 發展展望：數字化人

類的誕生230 第8章 投資篇：虛擬現實金礦等待挖掘234 8.1 資本市場熱潮涌動235 8.2 產業布局與升級加速238 8.3 廣泛的投資空間244 8.4 新興領域的機會與挑戰253

基於網站爬蟲之智慧客服設計與實作

為了解決samsung語音輸入的問題，作者楊健鑫 這樣論述：

智慧客服在近一兩年有逐漸普遍化的趨勢，公司行號、銀行、政府機關等都相繼展出自己的智慧客服系統。加上IPv6正逐漸普及當中，5G也在未來的十年內可望商轉，屆時網路將會有巨量的資訊流通而成為全世界最大的百科全書，如果可以將這本百科全書作為智慧客服的知識庫，就可以使智慧客服的能力得到更大的發揮。因此藉由網頁爬蟲將各個領域的網站整理成Dialogue Tree來建構各個領域的知識庫為本研究的另一個重點。 現在的智慧客服大都面向目標知識領域，例如：售後服務、金融問答、疾病查詢等，這樣針對不同的目標領域就要特別再訓練。本論文將Seq2seq應用在智慧客服上，加入了Attention Model、雙

向LSTM等受到好評的技術，旨在建立一個通用化的智慧客服，希望可以藉由讓電腦直接學習該語言的文法，而不是針對特定領域的知識庫進行學習，使所有使用該語言的句子不分領域都可以被電腦理解，使得智慧客服可以更容易的走入人們的生活中。本研究使用了Seq2Seq模型，我們改善了RNN / LSTM輸入與輸出必須保持相同長度的問題，並且將Attention Model應用到Seq2Seq，藉由增加與改良Context Vector解決了句子隨著長度增加導致準確率下降的問題，最後加入了Bi-directional LSTM，提高句子在一字多義狀態下的準確率。 本研究的實驗共分為四組，第一組實驗的目地為證

明在自然語言處理方面，本研究所使用的神經網路模型（Seq2Seq + Attention Model + Bi-directional LSTM）優於其他神經網路模型（LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model），使用開源中文語料庫從中抽取5000筆問題作為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做為測試資料，若輸出為符合預期的Intent與Entities則判定為正確結果，然後計算正確率，依照LSTM、Seq2Seq、Seq2Seq + Attention Model、Seq2Seq + Attention Model + Bi-dire

ctional LSTM排序，正確率分別為63.4%、69.2%、76.1、82.1。第二組實驗分別對RasaNLU與本研究針對目標領域的知識做問答，目的為驗證神經網路模型在目標領域的準確度是否優於傳統基於統計的機器學習方法，使用5000筆自來水公司的資料 [26] 作為訓練資料，1000筆與訓練資料相異且與水相關的問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為86.4%、87.1%；第三組實驗分別對RasaNLU與本研究針對非目標領域的知識做問答，目的為證實神經網路模型在跨領域的通用性是否優於傳統基於統計的機器學習方法，擷取5000筆包含大陸微博、貼吧、豆瓣等知名社群網站與台灣的PTT等8

個公開來源聊天資料庫 [25] 中的問句做為訓練資料，並從同一個語料庫抽出與訓練資料相異的1000筆問句做測試，RasaNLU與本研究的正確率分別為46.3%、83.2%；最後一組實驗將本研究與市面上的小愛同學、Google Assistant、Siri、Samsung bixby做比較。 藉由上面的第一組實驗可以得知，Seq2Seq與Attention Model、Bi-directional LSTM的組合相較其他神經網路的確有較佳的準確率。而第二組與第三組實驗，本研究在目標知識領域上與傳統機器學習準確率相似，但在通用領域上準確率有較大的提升，並且無論在目標知識領域還是通用領域，本研

究在後續的擴充性都較佳。第四組實驗與市面上的語音助理比較後可知雖然本研究對於答案模糊的問題無法做出準確的回答，但在專業領域上擁有較佳的準確度。