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小李:老王,最近我在研究一个项目,叫“融合门户”,你了解吗?
老王:当然了解!它是一个集成了多种应用和服务的统一平台,用户可以在一个界面上完成多个操作。听说你们还加入了AI助手?
小李:没错!我们开发了一个AI助手,可以自动识别用户需求,并推荐相关功能。比如用户输入“查询订单状态”,AI会直接跳转到订单管理页面。
老王:听起来很实用。那这个AI助手是怎么实现的呢?有没有用到机器学习模型?
小李:是的,我们使用了Python和TensorFlow构建了一个简单的NLP模型,用来处理用户的自然语言输入。下面是一段代码示例:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
texts = ["查询订单状态", "查看账户信息", "修改密码"]
labels = [0, 1, 2]
tokenizer = Tokenizer(num_words=100)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded = pad_sequences(sequences)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(100, 16, input_length=5),
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D(),
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(padded, labels, epochs=10)
老王:这段代码很有参考价值!你们有申请软著证书吗?
小李:有的,我们已经成功获得了“融合门户与AI助手集成系统”的软著证书,这是对我们技术成果的认可。
老王:太好了!这种融合技术未来一定会广泛应用,特别是在企业服务领域。
小李:没错,我们也在考虑进一步扩展AI助手的功能,让它更智能、更人性化。