1. 计算机图形学（CG）与深度学习
定义：计算机图形学是研究如何使用计算机生成和处理图像的一门学科。 关键技术： 几何建模：创建3D模型，包括角色建模、场景建模等。 渲染：通过光照、材质、纹理等参数生成逼真的图像。 动画：使3D模型动起来，包括关键帧动画、骨骼动画等。 物理模拟：模拟真实世界的物理现象，如布料模拟、流体模拟等。
定义：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，能够自动从大量数据中学习特征表示。 关键技术： 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别、分类、分割等任务。 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像、视频等。 变分自编码器（VAE）：用于生成新的数据样本，常用于图像生成。
3D模型生成：使用GAN生成逼真的3D人脸模型。 表情动画：通过深度学习模型驱动3D模型的表情变化。 动作捕捉：使用深度学习模型进行动作捕捉和重建，生成流畅的动作序列。
2. 人工智能（AI）与机器学习
定义：人工智能是指使计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务的技术。 关键技术： 监督学习：通过标注数据训练模型，使其能够对新数据进行预测。 无监督学习：在没有标注数据的情况下，让模型自行发现数据中的模式。 强化学习：通过奖励机制让模型学会完成特定任务。
定义：机器学习是AI的一个子领域，专注于开发算法，使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能。 关键技术： 回归：预测连续值，如房价预测。 分类：将数据分为不同的类别，如垃圾邮件检测。 聚类：将数据分成不同的组，如用户细分。
行为预测：通过分析用户的交互数据，预测用户的行为模式。 个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐相关的内容或产品。 情感分析：通过分析文本数据，判断用户的情感倾向。
3. 语音识别与合成
定义：将人的语音转换为文字的技术。 关键技术： 声学模型：识别语音信号中的音素。 语言模型：理解句子的语法和语义。 端到端模型：直接将语音信号映射到文本。
定义：将文字转换为语音的技术。 关键技术： 波形拼接：将预先录制的声音片段拼接成完整的句子。 统计参数合成：通过统计模型生成语音。 深度学习合成：使用深度神经网络生成高质量的语音。
语音助手：通过语音识别和合成技术，实现与用户的自然对话。 语音导航：提供实时的语音导航服务。 语音翻译：实现实时的语音翻译功能。
4. 自然语言处理（NLP）与星火大模型
定义：自然语言处理是使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。 关键技术： 词嵌入：将词语转换为向量表示。 序列标注：给文本中的每个词打上标签，如命名实体识别。 文本分类：将文本分为不同的类别。 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。
定义：星火大模型是由科大讯飞开发的大规模预训练模型，具备强大的自然语言处理能力。 关键技术： 大规模预训练：在大规模语料库上进行预训练，学习语言的通用表示。 微调：针对具体任务进行微调，提高模型在特定任务上的表现。 多模态处理：支持文本、语音等多种数据类型的处理。
智能写作：辅助用户撰写文章、报告等。 对话系统：构建能够与用户进行自然对话的聊天机器人。 知识问答：回答用户提出的各种问题，提供准确的信息。 情感分析：分析文本中的情感倾向，帮助企业了解用户反馈。
