人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
这篇文章给大家聊聊关于安卓8.0 人工智能,以及安卓系统人工智能对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站哦。
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首先非常感谢您提出的问题,很荣幸能够做出回答。
简而言之,许多人应该接触过电影中的面部识别技术,这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上,除了面部识别,人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。
随着数字成像智能的不断提高,扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的?人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像,重像素化或低分辨率图像,以及被某些元素覆盖的图像。除了图像,这项技术还可以用来恢复视频。
这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具,而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如,数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶,大大提高驾驶安全性。
此外,人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作,以帮助人类提高生产效率。例如,建筑业有一项常规工作:计算钢筋,这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时,验收直杆一般都是人工清点,一车钢筋大约需要半个小时。
当钢筋进入现场称重时,人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来,从事更有技能的工作。除了节省时间,人工智能还大大提高了建筑行业的效率。
金融服务:人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%,将错误减少50%。
法律职业:人工智能可以成为法官的助手,帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征,包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决,并使用工具来更快、更准确地分析数据,这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件,以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作,让法官能够专注于最重要的文件。
制造业:高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说,机器人手臂越大,其精确度越低。随着软件的发展,电子元件变得越来越小,进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点,工业维护成本降低25%。到2025年,工业机器人市场预计将增长175%,达到338亿美元。
在煤炭领域,人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云,煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用
我是年初才开始学习人工智能的,这块有很多的知识需要学习,学习方式有两种:
1.书本学习买2-4本关于人工智能的书籍,以其中的一本为主线,其他的书为参考进行学习,选择书的时候一定注意侧重点,0基础的学习一定要适合自己看懂的书,也就是看书的时候要能提高兴趣;等入门后,再看有难度的书;
给大家推荐几本书,我觉得入门看比较合适:
2.网络学习这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观,对问题的求解方面来说更加的精准;网页学习适合有一定基础的,而视频学习适合各种层面的需求者;
如果网络视频学习,可以在头条里搜索,或是去腾讯课堂,那里有很多的视频教程,都是很实用的;
人工智能是一门新的学科,它是计算机学科的延伸,所以,如果仅是入门,了解一些我们日常的人工智能,比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
人工智能是我的研究方向之一,我目前也在从事关于智能诊疗方面的落地研究,所以我来回答一下这个问题。
人工智能的概念涉及到的内容太广泛了,至今为止也没有一个比较确切的定义,但是人工智能研究的内容主要集中在六个领域,分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。
我是从研究大数据开始的,然后进入人工智能领域,所以我进入人工智能领域的切入点是机器学习。伴随着大数据的发展,大量的有效数据被采集,这为机器学习提供了重要的基础,从而让机器学习的发展进入到了一个前所未有的阶段。机器学习的关键点就在于数据的收集、整理,然后才是算法的设计与训练,只有大量的数据样本不断的训练才能让系统更加的智能化、合理化。所以大数据是机器学习的一个重要基础。
以我的经验来看,从大数据切入到机器学习进而打开人工智能的大门是比较优雅的方式,目前是大数据时代,所以从大数据开始进入人工智能是比较方便的方式。
我的研究方向是大数据和人工智能,我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会有所收获。
如果你有大数据、人工智能方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
使用人工智能(AI)技术可以带来很多好处,其中之一就是可以帮助我们从不同的角度看待社会问题。尽管业界对AI技术可能出现的滥用有很多讨论,但我们绝对不能忽视AI应用好的一方面。全球有很多复杂的问题,而AI技术提供了一种宝贵的工具,帮助人们提高能力,为一些棘手的问题找到解决方案。以下,就是人工智能造福社会的十大最佳应用。
癌症筛查深度学习算法支撑的AI技术,已经被用于医疗保健领域。特别是AI的影像识别能力,有望在癌症识别和筛查方面发挥作用,其中也包括乳腺癌。
AI技术还被用于预测疾病在整个医疗网络中的发展。西奈山(MountSinai)医院的一个小组,使用基于深度学习的AI算法,预测疾病的发展,实现了94%的准确度,该项目涉及的疾病包括肝癌、直肠癌和前列腺癌。
借助已经发表的癌症研究、临床试验和药物研发工作,已经有大量的数据可供AI技术使用,帮助它们检查并指导医疗保健决策。
拯救蜜蜂你知道「世界蜜蜂计划(TheWorldBeeProject)」正在使用人工智能技术来拯救蜜蜂吗?
全球的蜜蜂数量正在下降,这对我们的星球和我们的粮食供应来说是个坏消息。
通过与甲骨文(Oracle)的合作,世界蜜蜂计划希望,学习如何通过蜂巢上的物联网传感器、麦克风和摄像头收集数据,从而帮助蜜蜂生存和繁衍。然后将这些数据上传到云中,并通过AI进行分析,以识别出其中的趋势或者模式,以指导早期干预工作,帮助蜜蜂生存。最终,AI技术让我们可以更轻松地在全球范围内共享实时信息,并采取行动拯救蜜蜂。
残疾人专用工具人工智能造福人类的另一种用途是,帮助残障人士克服残障带来的问题。
华为使用人工智能和增强现实技术创建了StorySign,这是一个免费的移动应用程序,可以将文本转化成手语,帮助失聪儿童学习阅读;华为还创建了Track.Ai,这是一款易于使用、价格并不昂贵的设备,可以识别儿童的视觉障碍,因而可以在疾病导致失明之前就开始治疗。
华为还开发了另一款AI应用程序FacingEmotions,可以将情绪转化成简短的声音,这款应用程序可以评估在其他人脸上“看到”的情绪,帮助盲人“看到”正在和他们交谈的人的情绪,该应用程序使用了手机上的后置摄像头来评估鼻子、嘴巴、眉毛和眼睛,然后由人工智能技术分析这些面部特征的表情以及它们传达的情感——鄙视、愤怒、恐惧、厌恶、悲伤、幸福或惊喜。
气候变化有了AI技术,我们还可以解决世界最大的问题之一——环境问题。气候变化是一个巨大的问题,但是人工智能和机器学习领域的一些思想领袖们相信,技术可以解决这个问题。
机器学习可以改善气候信息学——机器学习算法大约支撑了30种政府间气候变化专门委员会(IntergovernmentalPanelonClimateChange)使用的气候变化模型。人工智能还可以帮助教育和预测气候变化对不同地区的影响。蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的研究人员正在使用GAN(生成对抗网络),来模拟强风暴和海平面上升造成的破坏。
野生动物保护利用人工智能技术保护地球的另一种方式是在动物保护方面,这种技术,让资金不足的动物保护主义者有机会以低成本的方式分析数据。
夏威夷大学考艾岛濒危海鸟恢复项目(UniversityofHawaii’sKauaiEndangeredSeabirdRecoveryProject)使用人工智能技术,分析了600个小时的音频,以检测鸟类和电线之间的碰撞次数。
在另一个项目中,为了利用人工智能技术阻止濒临灭绝物种的减少,南加州大学社会人工智能中心(UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety)使用无人飞行器,来寻找偷猎者并定位动物。无人机收集到的数据会被发送回来,然后由机器学习工具进行分析,这些工具使用博弈论来帮助预测偷猎者和动物的活动。
WildMe和微软还在使用人工智能技术,对人们上传到互联网上的照片进行自动识别,记录和跟踪鲸鲨等濒临灭绝的动物的情况。
战胜世界饥饿问题终结世界饥饿危机最可行的工具之一,就是人工智能技术。它可以分析数百万个数据点,帮助确定理想的农作物、培育种子、最大化电流输出并且精准控制除草剂的施用。
在这些方面,有很多应用程序已经投入使用了,但是我们想在这里强调的是营养早期预警系统(NEWS),该系统使用机器学习和大数据,来识别出由于作物歉收、食品价格上涨和干旱等原因而风险上升的地区。
减少不平等与贫困尽管一直存在着这样的争议——人类的偏见可能会通过存在偏见的算法或者训练数据集进入人工智能,但是人工智能技术实际上是可以帮助减少不平等现象的。
芝加哥大学数据科学和公共政策中心(TheCenterforDataScienceandPublicPolicyoftheUniversityofChicago)的Aequitas项目和IBM的AIFairness360,都是可以跟踪和纠正偏差的开源工具包。智能文本编辑器Textio能够使职位描述更具包容性,该工具帮助一家出版商将女性员工的招聘比例从之前的10%提高到了57%。伦敦大学帝国学院(ImperialCollegeofLondon)正在训练人工智能,根据街道图像识别城市生活条件中的不平等现象,以期最终使用这些信息来改善现状。与之类似,斯坦福大学在使用人工智能技术分析卫星图像,以预测贫困地区,进而影响经济援助。
利用人工智能/机器学习消除贫困的另一种做法,是IBM的科学造福社会(ScienceforSocialGood)工作开发的SimplerVoice,它可以帮助文盲克服不识字的困难。
排查“假新闻”人工智能是将“虚假新闻”推向大众的推手。
但是谷歌、微软和草根“虚假新闻挑战”(FakeNewsChallenge)正在使用人工智能技术(机器学习和自然语言处理)自动评估文章的真实性。由于必须要监控的帖子、Facebook动态的数量数以万亿级,所以无法手工完成监控,公司还会使用人工智能技术来查找可能标志着虚假新闻的词语和模式。
其他依赖人工智能技术分析内容的工具还包括Spike、Snopes、Hoaxy等。
评估医学影像总体而言,人工智能技术正在通过多种方式改善医疗保健系统。
总部位于德国的SiemensHealthineers是一家领先的医疗技术公司,该公司将人工智能技术集成到很多技术之中。其中一项技术是AI-RadCompanion.4,这是一个放射科助理,可以支持医学成像阅读和测量的常规任务。人工智能增强了医学成像检查,可以帮助那些劳累过度的放射科医生,减轻一点他们的工作量。
另一项创新是AI-PathwayCompanion5。该工具结合了来自病理学、影像学、实验室和遗传学的洞察力,可以根据数据,为每一位患者提供状态预测和下一步的治疗建议。
确定升级优先次序在南加州大学社会人工智能中心(UniversityofSouthernCaliforniaCenterforArtificialIntelligenceinSociety),他们部署了人工智能技术,以明确如何在地震时维持洛杉矶的供水。
由于该市公共事业基础设施老化,该项目在供水管网中确定需要修缮提升的区域,优先将为重要的基础设施(例如为医院、疏散中心、消防队和警察中心等地供水的基础设施)供水的管道升级成抗震管道。人工智能可以通过模拟大量不同的场景,找到最佳解决方案,因而非常适合用来解决这个问题。
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