人工智能
2690 字
4 张
969 个
无风险
积极
二段式
0 个
机器学习、人工智能、科技
0 处
19 家
2020-11-13 03:01:24
检测维度 | 状态 | 置信度 | 违禁词 |
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暴恐违禁 不合国家法规的暴恐、赌博、毒品等违法内容 | 通过 |
0.691 | 无 |
文本色情 不合网络规范的色情内容 | 通过 |
0.039 | 无 |
政治敏感 涉政敏感、反动等不良信息 | 通过 |
0.027 | 无 |
营销推广 含有推广或售卖意向的内容 | 通过 |
0.391 | 无 |
低俗辱骂 低俗辱骂的垃圾文本内容 | 通过 |
0.411 | 无 |
低质灌水 无实意字符或乱码等特征的灌水类文本 | 通过 |
0.028 | 无 |
软文标题:隆博科技出席MLA研讨会,就机器学习在AMR中的应用价值分享观点(该标题为二段式标题)
内容字数:2690 字的软文是否过于冗长?精简内容(1000字左右)可节约读者时间,降低弃读概率。
包含图片:文章图片不多不少,真好。
情感描述:文章情感描述正面积极,继续保持哦!
内容纠错:无
软文行业:人工智能机器人科技
内容标签: 机器学习(0.980879)人工智能(0.966708)科技(0.925756)场景应用(0.849941)机器人(0.810456)mla(0.766299)
内容核心词:技术机器应用AMR场景
软文摘要:"2020年11月6日至8日,第十八届中国机器学习及其应用研讨会在南京大学隆重召开。隆博科技创始人兼CEO佘元博,受邀参加了本次会议,并发表了主题为《机器学习在自主移动机器人 中的应用价值》的演讲。创始人兼CEO佘元博,是国内最早开展AMR商业化应用的推进者之一,同时也是优秀的机器人与人工智能领域技术专家,从商业应用价值角度,分享了关于机器学习在室内工业AMR领域应用价值的观点。从良到优的跨越,ML让AMR具备更接近人的智能报告中,佘元博指出了机器学习在机器人技术中应用的思路。另外,佘元博强调,我们一定不要误认为机器学习是万能的。"
分词提取:机器学习,MLA,南京大学,移动机器人,AMR,清华大学,北京大学,南方科技大学,企业信息化,Interact Analysis,AGV,人工智能
词性 | 统计 | 词性 | 统计 | 词性 | 统计 | 词性 | 统计 |
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普通名词 | 366 | 方位名词 | 26 | 处所名词 | 10 | 时间名词 | 6 |
人名 | 7 | 地名 | 0 | 机构团体名 | 6 | 作品名 | 0 |
其他专名 | 47 | 普通动词 | 259 | 动副词 | 11 | 名动词 | 90 |
形容词 | 72 | 副形词 | 13 | 名形词 | 2 | 副词 | 57 |
数量词 | 34 | 量词 | 7 | 代词 | 32 | 介词 | 69 |
连词 | 59 | 助词 | 110 | 其他虚词 | 3 | 标点符号 | 207 |
原文句数:45,阅读时间 ≈ 5分22秒,朗读时间 ≈ 13分27秒
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