同行者查询服务

美国签证同行者状态查询问题

这个情况是很正常的！
原因，check虽然几率很小但遇到了还是得等，原则上只要没有rejected都是No status的，所以放心肯定能签下来。PS:我的签证就是no status.
这个不一定，按理说应该她的会快，但由于你被check了排的两个不同的队就不一定了。
如果你觉得有可能影响你的出行，直接打你签证使馆的电话和他们沟通就可以！
希望可以帮到你！

同行者密接打不开

您好，亲，让您久等了，现在为您解答。同行密接人员自查查不了您可以通过以下方法查询一下：同行自查点不出来，可以试试以下这3种方式，总有一种能点开1、可通过微信搜索“国家政务服务平台”，进入小程序点击“同行密接人员自查”进行查询，2、通过“国家政务服务平台”官网查询。3，支付宝同行密接人员自查服务具体步骤如下：第一步：搜索“同行自查”；第二步：点击“同行自查服务”，进入“同行密接人员自查”页面；第三步：输入“姓名”和“身份证号”，点击“查询”；第四步：进行“人脸识别验证”，按要求完成提示，即可查询到自己是否曾与确诊或疑似病例人员乘坐同一辆交通工具。

如何查询到别人替自己买的火车票？

用他的帐号和密码登陆12306官网查询，其他暂时没有什么办法。

中国铁路客户服务中心（12306网）是铁路服务客户的重要窗口，将集成全路客货运输信息，为社会和铁路客户提供客货运输业务和公共信息查询服务。

客户通过登录本网站，可以查询旅客列车时刻表、票价、列车正晚点、车票余票、售票代售点、货物运价、车辆技术参数以及有关客货运规章。

铁路货运大客户可以通过本网站办理业务。

从2014年12月1日起，铁路互联网售票预售期由20天逐步延长至60天。

2015年3月，12306的动态验证码改为为随机的图片。2015年11月10日，12306网站新用户注册，需要进行手机双向验证。

自2016年12月1日起，铁路客票系统启用部分新功能，旅客期待已久的网上购票“选座功能”已经实现了。

2017年10月12日，C、D、G字头的动车组列车选座功能正式上线。

12306网络售票系统经优化调整，能将多人同一订单购票的旅客安排在相邻的座位或铺位，还能凭身份证号识别60岁以上老年旅客，为其优先安排下铺。

为了乘坐火车时能让一家人在一起，很多旅客在网上订票时可能都经历过这样的周折：网购火车票后，若几位乘车人不在一起，就放弃订单从新选择，取消订单三次后账户被暂时锁死，再用家人的身份证号重新注册新账户继续刷票，直到满意为止。但是，这两类“优先安排”必须在车票有富余的车次才能实现，也就是说，当车票剩余较多时，系统会遵循此原则，但在类似春运等客流高峰时，购票者还是很难实现“同行者邻座”或“老年人优先下铺”等期望。

从2012年开始，动车上的座位开始借鉴飞机的座位编排方式，采用数字和字母组合统一编号。此后，网络曾经热议动车和高铁应像飞机一样实现自主选座。12306售票系统中所有动车、高铁其实已具备选座功能，之所以迟迟未向旅客开放，主要因为全国铁路各类车辆种类复杂，不同列车车厢数量、座位布局有很大差异，而提前20天就预售的火车票，很难保证在临近开行时运营列车不出现车型调整。对此，有乘客建议，铁路部门可以选择一部分车次固定的车型让乘客网上选座，也可在预售车票之后，采取类似飞机提前一天选定座位的做法，让有需求的旅客自主选座。

2014年12月17日，猎豹浏览器官方微博发布信息称，当日11时许，12306更新了验证码库，造成大部分抢票软件自动提交订单和离线抢票等功能无法使用。早在2014年1月份，12306曾将动态验证码，换成增加了底纹或干扰线的新版静态验证码。

2015年1月，12306网站75%的余票查询系统已经迁移至阿里云计算平台上。

坐火车把东西借给上铺的同行者忘记要了怎么办才好

您可以尝试一下铁路12306网站其中的一项失物查找服务项目：

记住您上铺的车厢号，铺位号，在表中将信息填全，填准。
具体那些不明买的问题可拨打12306人工客服电话咨询。

求安卓车载同行者语音助手的语音包和形象

近年来，以语音为代表的车内交互方式被认为是未来智能汽车、智能座舱的主流交互形态。与传统按键、触摸等交互方式相比，车载语音具有明显的安全优势。在驾驶过程中，全程用语音操控能够确保驾驶员视线始终停留在前方路面，极大地降低了事故的发生率。

在新车市场上，车载语音交互成了不少厂商宣传新车型的卖点之一。但是从用户端的体验来看，则显得褒贬不一。

初次接触车载语音的新手都会被它的人性化、智能化所吸引，而老司机则淡定得多，在当前阶段，他们显然对车载语音有更多的期待。

提升体验需建立在用户需求基础之上

“我们要做的是精准把握每一类用户群体的外在和潜在需求，针对不同用户群体做深度定制，这是提升体验的关键。”深圳市同行者科技合伙人/副总裁陈求先对《高工智能汽车》说道。

智能语音的概念早已出现，随着人工智能、深度学习等技术的发展，语音交互的价值日益凸显，成为业内人眼中的“新入口”，有机会连接全新的产业生态。车载环境作为最典型的场景，语音带来的智能化体验能否满足用户的需求，充满未知和想象。

作为国内车联网智能语音整体解决方案服务商，深圳市同行者科技有限公司(以下简称“同行者”)成立于2014年，为企业提供车联网系统级语音解决方案，专注场景化、人性化的车载智能语音交互，实现人-车-生活的互联互通。

同行者核心团队系腾讯背景，拥有完整的人机对话技术，包含语音识别、语音合成、自然语言理解、声纹识别、离线操控等，以及基于用户画像的智能推荐算法技术等。

同行者如何看待车载语音的智能化？

陈求先给出的答案是立足于用户需求，以丰富的用户数据为基础，否则空谈智能化是没有任何意义的。通过数据洞察用户的真实需求，才能去做垂直领域的定制化解决方案。

智能语音打造车联网服务集群

近年来，随着核心技术的产业环境的推进，关于车载智能语音的竞争，已经从单纯的“炫技”转为资源整合能力和车联网服务的竞争。

同行者车载智能语音集成了免唤醒、随意说、可抢断、多轮对话、智能语义理解等黑科技，大幅提升交互效率的同时，也使得人车交互更加自然、智能和人性化。

但是，这些仍然不能满足用户的实际需求。随着基础能力的提升，服务的整合能力将成为关键能力。

陈求先认为，在车联网时代，有了智能语音之后，还应该把服务连接起来。“语音交互是手段，不是目的，交互的目的是高效地获取服务。”

尽管众多的开发者也意识到了这个问题——语音只是工具，核心是其连接的服务，但是车载语音市场玩家云集，竞争激烈，如何把车载语音与服务以最优组合呈现给用户？

行业的现状是，传统语音公司以技术驱动，产品能力较弱，难以将前沿技术与产品融合，产品被用户诟病；互联网巨头之间生态相对封闭，难以互联互通，但是用户在车上对互联网资源的需求却是全方位的……唯有以产品驱动，才能得到最优解。

凭借在车载智能语音交互领域的专注度，同行者聚合了海量互联网资源，包含导航、音频娱乐、通讯社交、生活周边等车载服务，结合车载场景，做了深度的定制开发，使之更符合车载场景的使用习惯。

比如提前预约停车位，以前用户都是在行驶到目的地后才开始找停车位，这个时候往往是一位难求。汽车网联化后，用户可以通过语音在出发前或者开车过程中就提前预约车位，简单便捷。

再比如，用户在车上订了咖啡，等人到公司的时候，咖啡也已经送到公司。甚至，当用户快到家的时候，就可以在车里声控打开家里的空调。通过智能语音，去整合、接入相应平台的能力和服务，用语音交互的形式去呈现，最终服务车主用户。

除了已有的导航、娱乐、通讯社交等服务外，同行者还集成了众多个性化的车联网服务，包括票务查询、违章提醒、智能售后等，打造车联网服务集群，让车主感受到人-车-生活的互联互通。

大数据+AI算法驱动产品创新

用过今日头条或者抖音的人应该会有这种体验，应用会不断推送内容给你，刚好还是你经常看的那些内容。这背后依靠的就是大数据和AI推荐算法，车载语音也不例外。

同行者目前拥有1900多万车主用户，累积了海量的用户数据。仅2018年，同行者用户累积的里程就达到195亿多公里，语料数达到32亿多条。

陈求先表示，通过对用户大数据进行分析，可洞察车主行为，描绘出用户画像，在数据层面上精准、主动感知用户真实的需求，为产品创新和进化指引方向。

随着汽车网联化、智能化进程不断加速，用户的需求也在不断延伸，更多潜在需求逐渐被挖掘出来。

比如当车辆刚启动时，用户就能获悉出行的路况信息，紧接着，就有会“你想听”的音乐和电台内容推送过来。它甚至还能根据用户所处场景的不同而主动进行个性化的内容和服务推荐，比如，堵车的时候，会推送轻松的娱乐内容来缓解用户的烦躁情绪。

大数据+基于用户画像的智能推荐算法技术，将使得车载服务更加精准和人性化。

在汽车封闭空间内，用户的诉求通常都非常明确，比如导航去某个地方、播放一首歌曲等。在这样的场景下，当用户发出听音乐的指令请求后，大数据会快速匹配到用户常听的歌曲类型，直接推荐给用户。而不是通过多轮交互去一步步确认用户的需求，询问用户要听什么歌、听谁的歌。“它可以直接帮助用户把事情办成”。

随着数据维度的不断丰富，用户画像的完整度和清晰度将会越来越高，未来可为用户提供的精细化和精准化服务将会更多。

陈求先表示，大数据+AI算法，可以让每一辆汽车都具有独一无二的属性，让每一辆汽车更智能。

根据工信部去年发布的《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，到2020年，车联网用户渗透率达到30%以上，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上。

随着车联网的不断发展，当汽车不再只是代步工具，一个除了家和公司之外全新的移动智能生活空间将会诞生。这个空间需要什么样的服务，需要整个产业链对用户需求的准确把握和深入理解，唯有如此，才能挖掘出其中蕴藏着的巨大商业价值。