本文目录一览：
- 1、软件开发将来能干什么工作
- 2、2024年鸿蒙系统的最大缺点分析鸿蒙系统在未来两年的发展方向及挑战
- 3、asr语音识别技术有哪些挑战和难点?
- 4、如何看待人工智能带来的风险和挑战呢?
- 5、聊聊实时数据传输服务中遇到的挑战
软件开发将来能干什么工作
软件开发工程师：毕业生可以成为软件开发工程师，参与软件项目的设计、编码、测试和维护。这可能涉及到前端、后端或全栈开发，以及移动应用或网站的开发。移动应用开发：专注于开发移动应用程序，涉及iOS、Android或跨平台开发。这包括设计用户界面、实现功能、进行性能优化等。
从事软件工程或开发工作，负责设计、编写、测试和维护应用程序和系统。可以选择专注于特定领域，如Web开发、移动应用开发、嵌入式系统等。系统分析师 负责分析和评估组织的信息技术需求，提出解决方案并设计系统架构。与业务团队协作，确保系统满足用户需求。
软件后台开发工程师 软件开发工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。 软件开发工程师的技术要求主要是编程语言例如C语言/C++/JAVA等、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等），需要去写项目中的后台代码。
培训讲师，可以利用自身技术储备对新手进行培训 除此之外，营销销售、咨询服务、运维、运营推广及传媒等行业也都有开发者愿意从事。
2024年鸿蒙系统的最大缺点分析鸿蒙系统在未来两年的发展方向及挑战
鸿蒙系统有望在未来两年实现更好的发展，成为一款备受用户青睐的操作系统。 鸿蒙系统在2023年的最大缺点包括开发者生态不成熟、应用生态匮乏、设备兼容性有待提升、生态合作伙伴不足、安全性问题待解决等。然而，这些问题并不是无法克服的难题，随着时间的推移和技术的进步，相信鸿蒙系统会逐渐克服这些挑战，实现更好的发展。
鸿蒙系统即将迎来重大变革，HarmonyOS NEXT 正式宣布，将在2024年第一季度面向所有开发者开放。这意味着更新后的鸿蒙将彻底摆脱AOSP代码的束缚，仅支持鸿蒙内核和应用，将冗余代码减少40%，显著提升系统的流畅度、能效与纯净安全特性。
探讨鸿蒙系统流畅性的原因，无需过多的技术细节。首先，华为已经明确表示，从2024年起，鸿蒙系统将不再支持安卓应用，要求开发者为鸿蒙系统专门开发。这一举措使得软件优化成为可能，比如微信等应用的鸿蒙版，其体积显著缩小，只需9MB，相较于安卓版的78MB，轻量化显著，对手机内存的需求大大降低。
asr语音识别技术有哪些挑战和难点?
专业词识别是语音识别面临的另一个挑战。语音识别模型基于概率机制，对于日常用语的识别概率较高，而对于人名、地名、公司名称等专业词汇，识别准确率往往较低。这些词汇的稀有性和非日常性，使得模型难以有效识别。提高这些词汇的识别准确率，是提升语音识别模型整体性能的关键。
ASR技术的识别过程包括语音信号的采集、预处理、特征提取、模型匹配等几个关键步骤。采集是指收集用户的语音信息；预处理是对采集到的语音进行降噪、标准化等处理；特征提取是识别语音中的关键信息；模型匹配则是将提取的特征与预训练的模型进行比对，最终识别出对应的文字或指令。
虽然ASR技术取得了很大的进展，但它仍然面临着一些挑战。首先是语音识别准确度的提升，尤其是在嘈杂环境或口音较重的情况下。其次是数据隐私问题，ASR技术需要收集大量的语音数据，如何保护用户数据安全是一个重要的问题。
总结而言，ASR技术通过深度学习方法处理语音数据，将音频转换为文本，并通过各种算法和架构解决对齐、重复字符等挑战，实现高效、准确的语音识别。
总的来说，ASR技术是人工智能领域的重要分支，它的出现极大地推动了语音识别技术的发展和应用。随着技术的不断进步和应用的深入，ASR将在更多领域得到应用，并带来更加智能化、便捷化的体验。同时，ASR技术的发展也面临着一些挑战，如识别准确性、识别速度等问题需要不断的研究和改进。
ASR，即自动语音识别技术，是当今人工智能领域的一项重要技术，它能够将人的语音转换成文本，实现人机之间的无缝交互。ASR技术的核心在于其强大的语音转写能力。通过先进的深度学习算法，ASR系统能够准确捕捉语音中的每一个音节、词汇和语调，进而将其转换成准确的文字信息。
如何看待人工智能带来的风险和挑战呢?
1、失业风险：随着人工智能技术的不断发展，一些传统的工作将被自动化和机器取代，可能导致很多人失去工作机会，增加失业率和社会不稳定性。 隐私和安全风险：人工智能技术需要收集和处理大量的数据，这涉及到个人隐私和安全问题。如果这些数据被不当使用或泄露，将对个人和社会造成很大的损害。
2、就业问题：人工智能技术的广泛应用和发展会导致许多传统岗位被自动化取代，从而导致大量人员失业。 隐私问题：人工智能技术需要收集和分析大量个人信息，这可能会导致个人隐私泄漏和滥用。 安全风险：人工智能技术的应用和发展也可能会带来新的安全风险，例如黑客攻击、人工智能系统出现意外行为等。
3、**就业冲击**：随着人工智能取代某些工作岗位，失业率可能上升。这要求劳动力市场和教育体系适应新的技术需求。 **隐私侵犯**：人工智能系统为处理海量数据，可能过度收集个人信息，引发隐私泄露问题。加强对个人数据的保护至关重要。
4、就业挑战：人工智能可能会替代某些工作岗位，导致就业市场变化，进而引发社会问题。 隐私担忧：人工智能的应用可能会触及个人隐私和数据安全，若未经妥善管理和保护，可能对个人和社会产生负面影响。
聊聊实时数据传输服务中遇到的挑战
磨刀不误砍柴工，打好基础再开工即时通信看似简单，实则需考虑多个因素。网络框架、协议编码、长连接承载能力、请求处理能力、传输协议支持、应用层协议兼容性、服务端升级、数据安全等，都是设计的关键。云上曲率实时数据传输服务采用自主研发的高性能网络通信框架FPNN，实现高效率、高稳定性的数据传输。
在技术层面，实时数据传输服务所面临的关键挑战包括但不限于网络框架与协议编码、长连接承载能力与请求处理能力、传输层与应用层协议的支持、服务端升级与客户端接口兼容、数据安全等多个方面。针对这些挑战，云上曲率实时数据传输服务通过自主研发的高性能网络通信框架FPNN，实现了在性能上的领先地位。
数据实时的调用、加工、算法推荐和预测等；而传输抽象出来的支撑体系是底层的数据存储架构(当然非同机房的传输还要考虑到网络环境等。单纯的小数据量调用等一般不会涉及到这些，但数据量级大、高并发且对SLA要求非常严格的时候，就是对数据传输能力的考验)。
端智能技术在近年来取得了迅速的发展，凭借其独特的优势，已深入到日常生活的多个领域。相较于云数据中心，端智能在诸如实时性、隐私保护和响应速度等方面具有显著优势，因此在AI和音视频技术领域展现了极高的重要性和想象空间。然而，端智能也面临着巨大的技术挑战。
