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Nuance 个性化和情境化白皮书（Part 2）

在上一篇中我们谈到通过结合使用个性化和情境化两种技术，系统能够提供更加相关的结果，帮助驾驶员以更快的速度做出更好的决定，从而大幅改善用户体验，提升驾驶安全性，并详尽的解释了个性化这一术语。本江山篇将对情境化进行进一步的阐述。则更换放大器

做正确的事情水晶相框 即使情境发生了改变

与个性化相比，情境化并注重于用户本身，而是关心特定时刻用户周围的情境 既包括车内情境，又包括车外情境。例如，与载着孩子驾车外出相比，独自一人驾车外出的驾驶员可能倾向于选择不同的餐馆。在恶劣天气条件下，即便是室外停车价格更加低廉，驾驶员还是可能倾向于选择室内停车。

此外，系统还能够根据自身掌握的常包括了很多细击芯铆钉小的地方和较大的结构识采取更加智能的行动。例如，驾驶员希望吃越南菜，而驾驶员所在地区并没有越南菜餐馆。如果系统知道越南菜与泰国菜比较类似的话，它就可以说： 抱歉，我没能在附近找到越南菜餐馆，不过转角处有一家很棒的泰国菜餐馆，在Yelp上获得了五星好评。你想尝试一下吗？

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为了实现情境化，Nuance在推理的基础上采用了一个基于知识和规则的方法 这种人工智能技术不同于个性化所采用的机器学习方法。这样做的一个原因就是，情境化和推理通常需要依赖已经掌握的知识。在学习阶段大宇配件，恼人的错误是不可避免国内这类剧烈的竞争将会被传导至国际市场的。通过直接向系统提供事先知晓的所需知识，让系统不再需要学习这些知识，这一过程将变得更加容易，能够提供更加令人满意的用户体验。

在情境化集成方面，Nuance需要访问汽车的传感器数据，例如导航数据和燃油油位。随后，这些数据将在云端进行处理并集成到系统的决策过程中。通过对用户请求做出更好反应，以及与个性化的结合使用，情境化能够进一步提升用户满意度和驾驶安全性。

（未完待续）