很多朋友对于办公人工智能和办公室人工智能不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
求推荐方便办公的智能录音笔，哪个品牌的AI录音笔好用呢？
讯飞智能录音笔可以方便办公的，采用七大场景模式智能拾音，外加自主研发的A.I.降噪算法，可以实现远距离拾音并将环境噪音去除，让目标声源录得更清晰。录音时，还可以根据自己的需要自定义标签标注重点，录音完成后，可以将录音转写成文字。这个挺方便办公的，用这个之后，办公效率能提高不少，你可以去旗舰店看一下。
有什么软件堪称办公神器，让你每天的工作轻松不累？
展示下什么叫真正的超级效率神器：
1.TAGLYST:1000个文件生成excel格式的清单10秒钟,标签管理、智能统计分析
2.XYPLORER:同时打开N个文件夹，超级搜索、实时预览、逻辑清晰
简单来说就是，你可以像使用浏览器一样管理自己的文件夹，通过标签的形式处理文件。不必在多个文件夹之间来回切换。
3.essentialpimpro：个人知识库和日程管理
个人知识库，如何才能有层次？这就是解决方案。
3.moo：超级视频压缩，1G压缩到25M,方便微信传输
1.3G转换为26M的效果，在手机上看完全没问题：完美解决微信不能传大文件问题。
主要是方便一次传输一整集的内容。可以设置任意大小的转换要求，100M/200M/50/5M都没有问题。
4.超级转换网站：（为遵守平台规定，此处链接已删除。抱歉）。
你说你还有什么要求。
5.PDF编辑：迅捷PDF（胜在超低的终生会员价格）>福昕pdf>adobepdf
最大的优点是便宜：终生会员价格不足100元，秒杀Adobe公司的软件和福昕编辑器。
7.超级截图软件：傲软截屏>Snipaste>FastStoneCapture
各种截屏功能一应俱全，自带白板、摄像头、编辑器、截屏即时编辑、贴屏、标注、编号、箭头、调色、文字、异形、滚动、自由。
可完成贴屏功能。
再比较一下：Snipaste
界面不够酷炫、美观。缺少编号功能，没有白板功能。没有屏幕录像功能。不能异形截图等。
再比较一下：FastStoneCapture
别和我说什么最好的截屏神器，实战才是硬道理。
8.最便宜的PPT模板网站：为遵守头条规定，此处地址删除。请自行搜索。
一站在手，再来让我发朋友圈，送几千个模板的，看都不用看。这里终生会员只要39，便宜到不敢相信。
质量过硬、品质保证。
超级好用的ppt、word、excel、音效、图表模板网站，终生会员价格不足50元。
真香好不好？
此处不再提供链接，因要遵守平台规定。需要的朋友，请自行搜索。实在抱歉，我也没有办法。
9.转换软件：迅捷PDF
10.文字语音互转、录音转文字、视频转文字：终生会员价格不足50，省去后续烦恼，终生升级
11.图片文字识别：迅捷OCR
实战测试效果如何：
识别后的效果，极大节省手动编辑时间，提升效率。
12.一键清除N个文件的烦人广告标签：MP3tag
什么都可以编辑。
方便实现编辑MP3的封面、标签、批量命名等等操作，提高生产效率。
13.批量文件重命名：添加序号、批量替换、添加前缀后缀、批量添加日期、文字，你能想到的批量重命名功能，一次实现。totalcommand。
1万个文件的重命名，10秒完成。
超级效率工具，不是浪得虚名。
13.搜索软件：别说什么everything，看过这个再说。
14.格式转换：格式工厂
15.办公辅助：方方格子
功能太多，就不一一列举了。除了这些功能，还可以自定义，自行编辑。以往需要通过函数、公式才能实现的操作，可以通过这个工具一次实现点击操作。
我是拉轰，以上的软件、网站只是我的解决方案中很小的一部分，如果你需要提升工作效率，建议关注我的账号@拉轰读书。
提升效率：
主要有文本格式自动排版、日程酷炫管理、个人资料库搭建、图片文字识别、PPT模板、文档模板、excel模板、视频模板、音频资源、电子书、PDF编辑、截图、录像、以及视频、音频编辑、录音、录音文字互转、下载、网盘、表格编辑设计等等。
分享软件工具不是我的主业，我能帮助你的不是提升效率，而是让你的孩子考更高的分数、考上更好的学校，希望能够有所启发。
最后，如果你需要超级便宜的PPT模板网站地址，就是终生会员不足50元，确切地说只有39元的网站地址，就是那个包含了PPT模板、word模板、excel模板、音频资源的网站，我也没有办法。建议自行搜索。（为遵守头条规范，所以此处不再提供地址）。----实在抱歉。
建议关注，更多软件持续分享。
最后的最后，剧透下，更多精品软件：好用的大容量网盘、可自动生成字幕的视频编辑、纪录片超高清下载、蓝光电影网站、超级个性印章制作、超好用录屏软件等等，效率提升，关注@拉轰读书：记得看视频合集哦。
因为遵守平台规定，所以不提供网站地址，实在抱歉，我真的没有办法。
办公自动化属于人工智能吗
自动化专业跟人工智能关系不大。
自动化专业是以数学与自动控制理论为主要理论基础，以电子技术、计算机信息技术、传感器与检测技术等为主要技术手段，利用各种自动化装置分析与设计各类控制系统，为人类生产生活服务的一门专业。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能到底有多厉害？
1.什么是人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。
算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。
计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。
语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。
自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。
规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。
3.人工智能应用场景
3.1.语音处理
?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。
–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。
–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。
–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。
–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。
?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。
3.2.计算机视觉
?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。
–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。
–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。
–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。
?应用：
–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。
–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。
–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。
?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。
3.3.自然语言处理
?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。
–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。
–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。
–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。
?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。
4.AI、机器学习、深度学习的关系
4.1.人工智能四要素
1）数据
如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。
2）算法
主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。
3）算力
人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。
另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。
4）场景
人工智能经典的应用场景包括：
用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2.三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。
机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。
深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的办公人工智能和办公室人工智能问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
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