扩写。当下AI技术、大模型技术（深度理解语言思路 ）、语言识别技术（发音语调 转文字之类技术）更加成熟

现在的AI技术，尤其是大模型技术，如深度学习和自然语言处理，以及语音识别技术，已经变得更加成熟。这些技术使得机器能够更好地理解人类的语言思路，并将语音转化为文字。AI的发展带来了许多新的应用领域和机会，使我们的生活变得更加方便和智能化。我们可以看到，AI技术正不断取得突破，为我们的社会带来积极的变革。

相关问题

帮我扩写：计算机技术中的计算机视觉技术扮演了非 常重要的角色 短视频的飞速发展带来的海量的数据，带动着人工智能的发展，人工智能的发展也使得计算机视觉技术成为了人们关注的焦点

计算机视觉技术在短视频产业中扮演了至关重要的角色。随着短视频的广泛传播和使用，海量的数据被不断地产生和收集，并带动着人工智能的快速发展。计算机视觉技术作为人工智能的重要组成部分，不仅可以对短视频进行自动分析、识别和处理，还可以提供更高效的搜索、推荐等服务，为用户带来更好的体验。因此，计算机视觉技术的发展也成为了短视频产业和人们关注的重点。

从技术角度分析，本文开发的系统主要涉及前后端技术、Python语言、数据库技术。前端主要实现系统的界面开发，Python 语言和后端技术共同完成系统框架的搭建以及智能导诊算法的实现，数据库技术主要用于存储和调用医生和患者的信息。本系统在集成开发环境 Pycharm 平台上进行开发，在数据存储方面，本系统主要使用了MySQL数据库和Redis。扩写

一些关键技术点包括：

1. 自然语言处理（NLP）技术：使用 Python 中的 NLP 库，如 NLTK、spaCy、gensim 等，对用户输入的自然语言进行分词、词性标注、实体识别、句法分析等处理，以便更好地理解用户意图。

2. 智能推荐技术：通过使用机器学习算法，对用户输入的病症、症状等信息进行分析，并根据医学知识库和历史数据，推荐最可能的疾病诊断结果。

3. Web框架技术：使用 Python 中的常见 Web 框架，如 Flask、Django 等，提供后端接口服务，并进行前后端交互。

4. 人机交互技术：通过使用 HTML、CSS、JavaScript 等前端技术，设计人性化的交互界面，提高用户体验。

5. 数据可视化技术：使用 Python 中的可视化库，如 matplotlib、seaborn 等，将数据可视化，以便医生更好地了解患者病情。

6. 安全技术：保护用户数据和隐私，采用一些安全技术，如 SSL/TLS 加密、防火墙、数据备份等。

7. 云计算技术：使用云计算服务，如阿里云、腾讯云等，提高系统的可扩展性、可靠性和性能。