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google語音搜尋發生錯誤的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦VirginiaEubanks寫的 懲罰貧窮:大數據橫行的自動化時代,隱藏在演算法之下的不平等歧視 和BrianW.Kernighan的 普林斯頓最熱門的電腦通識課:數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Google - 維基百科,自由的百科全書也說明:這個新名字來源於一個數學大數googol(數字1後有100個0,即自然數10 100 )單字錯誤的拼寫方式,象徵著為人們提供搜尋海量優質資訊的決心。 Google搜尋引擎在史丹佛大學的 ...

這兩本書分別來自寶鼎 和商業周刊所出版 。

國立臺灣師範大學 資訊工程研究所 陳柏琳所指導 邱炫盛的 利用主題與位置相關語言模型於中文連續語音辨識 (2006),提出google語音搜尋發生錯誤關鍵因素是什麼,來自於語音辨識、語言模型、語言模型調適、主題相關語言模型、位置相關語言模型。

最後網站語音助理Google Assistant 如何使用?|大型液晶E65-720 ...則補充:按下遙控器上Google Assistant 圖示,螢幕下方顯示聽取中,對著遙控器麥克風( 遙控器頂部收音孔) 說出關鍵字,即可使用語音搜尋以及語音控制。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了google語音搜尋發生錯誤,大家也想知道這些:

懲罰貧窮:大數據橫行的自動化時代,隱藏在演算法之下的不平等歧視

為了解決google語音搜尋發生錯誤的問題,作者VirginiaEubanks 這樣論述:

2019年莉莉安・史密斯圖書獎(Lillian Smith Book Award)、 2018年麥加農中心圖書獎(McGannon Center Book Prize)獲獎作品   本書揭露高科技工具影響人權與經濟公平。 看似客觀中立的機器運算, 可能在學習人類提供的資料後, 再複製社會偏見與歧視,形成「自動不平等」!     ▴美國印第安納州在三年內駁回100萬人的醫療照護、糧食券和現金救濟申請,只因為資格自動審查機制把不完整的申請錯誤統統歸結為申請者未能配合。繁瑣的行政程序和不合理的期望使人們無法獲得應得的利益,只有少數幸運兒得以獲得公共資源。     

▴▴洛杉磯由於住房有限,當局採用一種演算法,計算成千上萬名無家可歸者的「相對弱勢」,並按照優先排序提供這些人住房服務與資源。然而,這套系統會跟警察系統共享貧窮人口和工人階級的個資,造成窮人與犯罪分子輕易被歸納為同一個分類,否決了他們的基本權利,損害了他們的人性與自主權。     ▴▴▴賓州阿格勒尼郡的風險預測模型以統計數據來預測哪些家庭會虐童、哪些人是問題父母,但數據庫的資料來源卻集中在仰賴公共資源的低收入家庭。光是在2016年,模型預測的1萬5139筆虐童報告中,就有3633筆不正確;在此同時,數千個貧困家庭與少數族群的生活早已無端遭受侵入及監視。     進入數位時代以來,

金融、就業、政治、衛生和公共服務、治安管理等領域的決策都經歷了革命性的變化。如今是由自動化系統而不是由真人來掌控哪些社區受到監管,哪些家庭獲得需要的資源,或是哪些人該接受詐欺調查。雖然人人生活在這種新的資料制度下,但侵入性及懲罰性最強的制度,卻完全針對窮人所設計。     政治學家維吉妮亞・尤班克斯在本書中,有系統地探究了資料探勘、政策演算法、預測性風險模型對美國窮人與勞工階級的影響。書中充滿了令人揪心、瞠目結舌的故事,例如印第安納州一名婦人因為癌症末期住院治療,錯過了重新認證補助資格的預約,被取消福利救濟;賓州的某個單親媽媽每天都擔心失去女兒的撫養權,只因她符合某種統計形象。  

  美國一直以來使用最尖端的科學與技術來遏制、調查和懲戒窮人。「數位追蹤」與「自動化決策系統」就像以前的郡立濟貧院以及科學慈善運動,讓中產階級看不到貧困,讓國家抽離了道德規範,做出非人道的選擇:誰能獲得溫飽、誰得挨餓受凍;誰有住房、誰依舊無家可歸;政府應該拆散哪些家庭。在這過程中,它們更削弱了民主,背叛了人們最珍視的民族價值觀。     也許,貧窮並非我們都需要馬上面臨的課題,但在演算法的使用之下,所有人都將無可避免地受到資源分配的影響。這本研究深入、慷慨激昂的好書來得正是時候!   本書特色     1. 綜觀書市,大部分類似的書籍都僅探討演算法對於社會的影響,很

少有如本書一樣聚焦於「貧困」議題;而這個問題並不單單只會發生於窮人身上,因為演算法讓所有的人都有可能遇到類似的困境。這樣的主旨使本書在相關作品中更顯獨特。     2. 本書特別針對公共福利相關的措施來做描述,從事社會福利相關職業、關注當今貧窮社會議題的讀者,或是對科技應用於社會福利制度有興趣的讀者,在閱讀完本書之後,都能對貧困現象的產生與發展有更進一步的瞭解。   權威推薦     呂建德/中正大學社會福利學系教授   巫彥德/人生百味共同創辦人   李明璁/社會學家、作家   李建良/中央研究院法律學研究所特聘研究員×科技部「人工智慧的創新與規範」專案計畫總

主持人   李政德/成功大學數據科學所教授   杜文苓/政治大學創新國際學院院長   林文源/清華大學人文社會AI應用與發展研究中心主任、通識教育中心教授   林佳和/政治大學法學院副教授   阿潑/轉角國際專欄作者   洪敬舒/臺灣勞工陣線協會研究部主任   張國暉/臺灣大學國家發展研究所副教授、風險社會及政策研究中心研究員   張烽益/臺灣勞動與社會政策研究協會執行長   黃益中/公民教師、《思辨》作者   劉揚銘/自由作家   劉靜怡/臺灣大學國家發展研究所專任教授   顏擇雅/作家、出版人   (以上依姓氏筆畫排序)   國外好

評推薦     「這本書十分駭人。不過,讀了以後,你將變得更精明,更有能力去尋求正義。」——娜歐蜜・克萊恩(Naomi Klein)/《震撼主義》(The Shock Doctrine)作者     「尤班克斯在書中精采地記錄了自動化時代『另一半的人如何生活』,並揭露一道新的數位鴻溝:一個使最邊緣化的社群身陷困境的全面監控網路。這本震懾人心、發人深省、充滿人道關懷的好書,揭露了資料導向的政策所造成的反烏托邦,並敦促眾人創造一個更公正的社會。」——阿朗卓・尼爾森(Alondra Nelson)/《DNA的社會生活》(The Social Life of DNA)作者    

 「在這本發人深省的好書中,尤班克斯讓我們看到,現代社會雖有表面的改革,但我們針對弱勢族群所制訂的政策,依然是由古老的濟貧法所主導,而那些法條只會排擠並懲罰社群中最貧困的人。」——弗朗西絲・福克斯・派文(Frances Fox Piven)/《規範窮人》(Regulation the Poor)作者     「這是今年最重要的科技好書。如今每個人都擔心網路對民主的影響,但尤班克斯指出,我們面臨的問題遠比『假新聞』更嚴重——自動化系統鞏固了社會與經濟不平等,破壞私人與公共福利。尤班克斯深入研究歷史與報告,幫大家更瞭解我們面臨的政治與數位力量,以便更有效地反擊。」——阿斯特拉・泰勒(Ast

ra Taylor)/《人民平臺》(The People’s Platform: Taking Back Power and Culture in the Digital Age)作者     「這本書清楚地揭露美國的體制(從執法到醫療、再到社會服務)日益懲罰窮人,尤其是有色人種。如果你擔心美國現代工具的不平等,這是一本必讀的好書。」——桃樂西・羅伯茲(Dorothy Roberts)/《殺死黑人》(Killing the Black Body)與《瓦解的關連》(Shattered Bonds)作者     「這本書是寫給所有人看的,包括社群領袖、學者、律師、接受政府援助的人以

及需要更深入瞭解『靠數位產業致富的國家如何利用技術來創造並維持永久性下層階級』的人。這是為我們這個時代撰寫的書。」——馬基亞・西里爾(Malkia A. Cyril)/媒體正義中心(Center for Media Justice)的執行董事與共同創辦人     「想瞭解資訊科技對美國邊緣化人口的社會影響,這本書是近期最重要的書籍。當我們開始討論人工智慧危害人類的可能性時,尤班克斯的這本書應該列入必讀書單。」——伊森・佐克曼(Ethan Zuckerman)/麻省理工學院公民媒體中心主任     「內容驚人,精采萬分⋯⋯誠如尤班克斯所述,自動化加上不顧道德又講究效率的新技術,不

僅威脅到那些社會視為可有可無的數百萬人,也威脅到民主。如果你想瞭解這個數位夢魘如何深入我們的體制並試圖規範我們的生活及你該如何挑戰它,這是一本必讀的好書。」——亨利・吉羅(Henry Giroux)/《身陷險境的大眾》(The Public in Peril:Trump and the Menace of American Authoritarianism)作者     「這是一個扣人心弦的精采故事,講述不良資料、劣質軟體、無能或腐敗官僚如何把弱勢族群的生活搞得天翻地覆。現在的治理往往隱藏在令人費解的法律與程式碼的背後,每個人都應該讀一讀這本書,以瞭解現代治理的實際運作。」——法蘭克・

帕斯夸(Frank Pasquale)/《黑盒子社會》(The Blackbox Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information)作者     「尤班克斯的新書講述正在興起的監控國家,這個精采的故事令人震驚。『數位濟貧院』不斷擴大網絡,與其說是為了幫助窮人,不如說是為了管理、約束、懲罰窮人。閱讀這本書,並加入尤班克斯的行列,一起反對這個網絡所造成的不公正吧。」——桑福德・施拉姆(Sanford Schram)/《福利用語》(Words of Welfare)與《懲罰窮人》(Disciplining th

e Poor)作者

利用主題與位置相關語言模型於中文連續語音辨識

為了解決google語音搜尋發生錯誤的問題,作者邱炫盛 這樣論述:

本論文探討語言模型於中文連續語音辨識。首先,詞主題混合模型(Word Topical Mixture Model, WTMM)被提出,用來探索詞與詞之間的關係,在語言模型調適中,此關係可當作是長距離的潛藏語意資訊。在語音辨識過程中,歷史詞序列可被建立成一個複合式詞主題混合模型,並用來預測新的辨識詞。此外,位置相關語言模型(Position-Dependent Language Model)亦被提出,使用詞在文件或語句的位置資訊輔助估測詞發生的可能性,並與N連詞模型及潛藏語意分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)模型所提供的資訊作整合。

最後,針對摘錄式摘要,我們也發展一個機率式句排名架構,其中的語句事前機率透過能夠緊密整合語句資訊的整句最大熵值(Whole Sentence Maximum Entropy, WSME)模型估測。這些資訊從語句中擷取,並可作為語音文件中重要語句的選擇依據。本論文實驗於收集自台灣的中文廣播新聞。語音辨識結果顯示,詞主題混合模型與位置相關語言模型能夠提升大詞彙連續語音辨識系統的效果。此外,語音文件摘要結果也顯示,透過整句最大熵值法整合語句層次資訊能夠提升摘要正確率。

普林斯頓最熱門的電腦通識課:數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決google語音搜尋發生錯誤的問題,作者BrianW.Kernighan 這樣論述:

世界頂尖電腦科學家,帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門,普林斯頓開課了! ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書     本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作,以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克.施密特,Google前CEO   不論你從事什麼工作、教育背景,甚至年齡層,在這個數位世界,我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在,有些明顯可見,例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的,例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。   電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料,政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為,社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己,犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎?   縱然人人都該了解電腦,但普羅大眾恐怕所知不多。   從1999年開始,出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程(COS 109:Computers in Our World),這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的,多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識,還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼,一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。   ★你可以學到重要的基礎知識:   ●硬體:電腦裡頭有什麼,如何運作,是如何建造出來的?它如何儲存及處理資訊?   ●軟體:我們能夠用電腦來運算什麼,運算速度有多快?編程是什麼,我們如何告訴電腦去做什麼?   ●通訊:網際網路與全球資訊網如何運作,其中涉及了什麼風險,尤其是隱私及資安?   ●資料:人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進,我們如何限制在不知情之下提供資料?   ★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢,你也能看得懂、跟得上:   ●無處不在的應用程式(app)   執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統,例如用Word 製作文件,用Excel 管理個人財務,用iPhoto 編輯相片。     ●搜尋引擎是怎麼辦到的?   使用網路爬蟲(web crawler)掃描網頁,把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器,以便能夠快速回應後續的查詢。     ●雲端運算的「雲端」在哪裡?   沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」,雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡,由伺服器執行運算。     ●深度學習(deep learning)的廣泛

應用   深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型,電腦視覺找出特徵上特別成功,例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。     若你跟多數人一樣,其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面,那麼,你應該閱讀本書,讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界,你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色   1.普林斯頓最熱門的電腦課,人人都能讀懂   出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門,採相對平易的比喻方式說明,循序漸進引導,容易消化吸收,   2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖   日新月異的資訊科技改變了你我的生活,也改

變了學習、工作、投資方向,電腦知識至關重要,進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫,無論是一般大眾、職場工作者或應考者,都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。   3.架構完整、資訊最新,適合教學或自學   內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用,更補充許多數位新科技,如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……,包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦   艾力克.施密特(Google前CEO)   葛如鈞(國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授)   哈利.路易士(哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長)   約翰.麥考米克(狄金森學院電腦科學教授)   布萊恩.瑞斯

派斯(柏根縣立高中電腦科學教師)   史帝夫.曼斯菲爾德—戴文(《網路安全》期刊編輯)   「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作,以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克.施密特(Google前CEO)   「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書,那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦,那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞(國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授)   「本書揭開電腦與網路的神秘面紗,人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風,把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利.路易士(哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長)   「柯尼罕作為一名電腦科學家,具有明星級的信譽,但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識,以及電腦科技與我們的生活如何互動,這些知識將很長期地切要。」――史帝夫.曼斯菲爾德—戴文(《網路安全》期刊編輯)   「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽,平順流暢地探討一個又一個主題,不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩.瑞斯派斯(柏根縣立高中電腦科學教師)