语音识别
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智能门锁新花样！人脸开门原来这么简单
利用内置红外3D识别技术和创新的A.I。识别，US：E可以白天或晚上识别到访用户。US：E最多可以存储50张脸。人脸识别是最安全的生物认证方式之一。最可靠的是它不会复制。
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安防机器人热门技术解析――传感器
机器人是由计算机控制的复杂机器，它具有类似人的肢体及感官功能；动作程序灵活；有一定程度的智能；在工作时可以不依赖人的操纵。机器人传感器在机器人的控制中起了非常重要的作用，正因为有了传感器，机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。
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安防机器人热门技术解析――人机交互
语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别技术正逐步成为计算机信息处理技术中的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
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安防机器人热门技术解析――计算机视觉
目前市面上的深度视觉产品主要是深度摄像头。按技术分类，深度摄像头可分为以下三类主流技术：结构光、双目视觉和TOF飞行时间法。前两者受环境影响较大，后者成本高量产难还不够清晰。
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人工智能行业发展展望分析 与实体经济融合将加速
近年来我国人工智能在技术、应用等产业各个领域实现快速进步的同时，其发展环境也持续优化，为未来人工智能的大进步、大发展，以及与实体经济的融合进一步夯实基础。
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2018年必看的13个人工智能发展趋势
美国知名研究机构CBInsights近日发布重磅报告《2018年必看的人工智能热门趋势》（TopAITrendsToWatchIn2018），报告对AI行业发展现状进行了深入研究剖析，并给出了2018年AI领域最值得关注的13个前沿发展趋势。
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三大尬点，人工智能2018还能飞得起来吗
2017整整一年，围绕人工智能的巨头投资、创业押注不绝于耳，融资额度不断刷新纪录。但是无论是图像、语言交互，还是算法、机器学习都不足以与实际场景结合，换句话说，落地成为最大的难题。
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人工智能技术发展的三大难题
承认人工智能取得的发展的同时，另一方面必须指出人工智能仍然面临如下问题和不确定性。
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掌握车牌识别核心技术，拥有市场竞争力！–识别厂内定制车牌
在整个远程自助称重系统中，易泊慧号通车牌识别一体机承担了车牌号码识别、语音播报、文字显示等相关工作。当过磅车辆进入识别区域，车牌识别一体机会自动识别车牌号码，并通过内部网络传输到服务器端，车主只需要选择货品并确认重量即可完成过磅。整套系统大大简化了过磅流程，提升了工作效率；同时实现了过磅系统无人化，极大的降低了人员成本，降低了风险。
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未来国内人工智能行业发展的五大趋势
在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。
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服务型机器人如何变成“防疫武器”
尽管与既往的消费型“智能机器”相比，它们只进行了有限的技术改造，但在防疫场景中，却展现了不小的潜力。临危受命的智能服务机器人，究竟有没有未来？作为5G时代的“杀手级应用”之一，它能否在此刻迎来自己的“春天”呢？
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2022年手势识别市场规模及识别技术的应用优势及不足
从地域来看，在预测期内，得益于消费电子产品的需求不断增长，亚太地区将在全球手势识别和非接触识别市场中占据主导地位，且亚太地区在预测期内将保持最高的增长速度。智能手机、笔记本电脑和平板电脑、智能电视等手势识别产品的需求不断增长，推动了该地区手势识别市场的增长。
