北祥資訊電子報
Vol.29-2020-December

全方位數位內容管理平台IBM FileNet Content Manager

IBM FileNet Content Manager是一種用於收集、管理與全面性的內容服務解決方案,可以在雲端或本地環境中進行部署,協助使用者創造數位轉型趨勢下創新的商務應用服務並管理所有數位化內容。IBM FileNet Content Manager可以自動地從非結構化文件內容中進行分析,藉由開放式的架構以及優異的整合性能,提高企業營運生產力、創造價值最大化。

IBM FileNet Content Manager的產品特色:

  • 節省時間並增進商務應用創新
    藉由低代碼應用程式開發工具及GraphQL API建構創新的智能業務應用服務,進行數位文件管理、智能訊息處理等完整的內容組合服務,從而快速整合數百種散落各處的微服務。
  • 提升管理能見度並優化生產力
    藉由專為快速專案開發與部署而設計的現代AI工具,使用創新的上下文分析引擎從非結構化文件、影片等數位內容中進行文件自動分類和內容分析,為使用者提供更多的建議與營運管控,提升營運管理能見度並最大化生產力。
  • 解決方案部署與內容控制
    透過IBM FileNet Content Manager靈活的容器化管理平台,進行簡化並加速解決方案的部署與管理,同時利用現代化雲原生解決方案在雲端上迅速開發應用服務,提供更安全、一致且智能化的方式管理所有儲存庫中的數位內容與共享文件。

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語音文字最佳轉換利器IBM Watson Speech to Text / Text to Speech

IBM Watson Speech to Text (STT) 將人類聲音轉換為手寫文字,為使用者消除口語對話與文字之間的轉換隔閡,其中包括內建聲控的系統、會議記錄、電話會議及口述電子郵件等,都能透過人工智慧將文法及語言結構的相關資訊與合成聲音訊號進行結合。

IBM Watson Speech to Text的產品特色:

  • 強大的即時語音識別
    IBM Watson Speech to Text擁有即時自動進行7種語言轉換為聲音的功能,提供快速識別與轉錄一致內容,即使該內容來源的音訊品質較低,或跨越多種音訊格式與程式設計介面(HTTP REST、Websocket、非同步 HTTP),它都能夠完整的紀錄與識別。
  • 高精確性的語音引擎
    IBM Speech to Text協助自訂模型以提高語言及內容的正確性,例如產品名稱、機密主題或個人姓名,以高精確度與信賴度識別音訊中的講者或轉錄麥克風音訊,並即時找出指定關鍵字,提供強大的分析性能。

IBM Watson Text to Speech (TTS) 可以將書面文字轉換為自然發音的語音,以便為應用程式提供語音合成功能。透過IBM Watson Text to Speech,使用者可以使用任何書面文件及語言進行語音交換以改善客戶體驗和參與度,並依照不同類型的使用者量身訂做,提供音頻選項自動化以提高轉換效率。

IBM Watson Text to Speech的產品特色:

  • 強大的跨語音合成
    IBM Watson Text to Speech的神經語音合成技術將書面文件轉換為語音,且支援跨語言與類型的語音,例如男性語音和女性語音,並可偵測不同的用語。
  • 創建自定義語音
    IBM Watson Text to Speech除了能夠讓系統「說話」之外,透過轉換錄音的方式,還可以建立適合符合使用者獨特音調的聲音,從而開發針對不同產業的互動式產品、自動化客服中心互動、免動手操作的溝通指示等。

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AI小學堂 – 今天教您「機器學習程式語言Julia」

人工智慧時代來臨,面對市場需求的變化以及未來的無限商機,北祥資訊將與您一起學習,讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第24堂課,我們為您介紹:機器學習程式語言Julia。

Julia是一種簡單、快速的開放原始碼程式語言,最初是為高性能科學計算與數據分析而設計,擁有可隨時使用成熟高性能程式碼的功能,例如線性代數(linear algebra)和快速傅立葉變換 (Fourier transform) 等數學運算函數。此外,Julia也具備針對平行計算與分散式運算的特殊設計,提供強大的效率與競爭力,讓Julia這個語言逐漸成為數據科學和通用科學計算中首屈一指的機器學習程式語言。以下我們彙整了三項Julia語言優異的特性:

  • 速度與編譯效率
    Julia相較於其他機器學習程式語言,它的主要優勢是速度。它的性能要比用於技術運算的其他動態語言好上幾個量級,也比其他同性質的應用程式語言快上10到100倍,其速度優勢的主要原因歸功於它是一種編譯語言及專為平行運算而設計的核心架構。
  • 優異的平行運算能力
    Julia成功地將靜態程式語言的高性能與動態程式語言的靈活性相結合,為每個層級的平行運算提供了內建的程式代碼及函數集,諸如:指令層級平行機制 (Instruction-level parallelism)、多執行緒 (multithreading) 以及分散式計算等。此外,Julia也提供訊息傳遞介面,允許在記憶體中以多個平行的程序進行運算處理。
  • 使用Julia實現GPU加速
    Julia語言可以為圖形處理器 (GPU) 提供新的動態演算方法,以Julia撰寫的程式法運行於 GPU可以擁有高度通用且靈活的性能,藉此可以提升數據分割與組合的效率,並優化平行演算法的執行效能。

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