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对学习数据的分析处理和学习方案的推送来看，还是有些智能影子的。当然我感觉现在提到的智能基本也都是以大数据为支撑的。

面对复杂凌乱、千变万化的业务逻辑，大型系统主要面对的技术挑战是处理超大量的用户访问和海量的数据处理；如果没有一套稳定先进的架构支撑,将无法做到高性能、高可用、易伸缩、可扩展、安全等各种技术指标.我们目前采用的是最先进的中台架构,将顺势多年技术沉淀的价值最大化，提供运行更稳定、架构更灵活的技术支撑。随着公司规模和业务的扩大，将会更加体现出中台服务的价值.主要表现在:服务重用：真正体现SOA理念的核心价值，松耦合的服务带来业务的复用.服务进化：随着新业务的不断接入，共享服务也需从仅提供单薄业务功能，不断的自我进化成更健壮更强大的服务，不断适应各种业务线，真正成为企业宝贵的IT资产.数据累积：各个业务的数据都沉淀在同一套中台服务，可以不断累积数据，最终发挥大数据威力快速响应：更快的通过共享服务的组合响应新业务。三大核心技术优势：1、多核记忆驱动彻底解决遗忘问题,实现了“人脑学习，电脑管理，全自动化学习”.2、深度学习框架在底层架构上基于Google的TensorFlow 深度学习框架进行二次开发，可以让开发人员更少的关注底层的问题，而专注于问题的解决和算法的优化上。目前采用了Stanford 大学的 Deep Knowledge Tracing（DKT）模型，对学习序列进行建模.3、专业级语音测评发音准确度测评对于单词音素发音准确度、单词末尾升降调准确度、单词爆破音等多维度进行细致打分。流利度评测针对英语口语场景中的词句连读特点，评测学生在句子和段落表达中的流利程度。完整度评测根据学生英语口语表达中的句子及段落的完整性，高精度评测学生口语表达的完整程度。重音准确度测评针对英语口语场景中语音语调训练的难点问题，对口语中单词重音准确度以及句子中单词重读准确度提供高精度评测，有不明白的可以继续追问或者百度搜索。

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