人工智能领域选题?人工智能领域
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2024-06-10
信息工程专业比较热门的技术领域有以下几个:
1.芯片设计:涉及计算机硬件、集成电路设计等,如华为、寒武纪、汇顶等公司。
2.摄像头技术:涉及光学、图像处理、人工智能等领域,如小米、OPPO等公司。
3.基带技术:涉及无线通信、移动通信等技术,如闻泰通讯、华勤等公司。
4.音频/声学技术:涉及音响设备、汽车音响、智能音响等领域,如哈曼、恒玄科技等公司。
5.WIFI/蓝牙技术:涉及无线通信、物联网等技术,如Realme、博通集成等公司。
6.人工智能:涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,如谷歌、百度等公司。
1.芯片设计:随着科技的不断发展,芯片在电子产品中的重要性日益凸显,从智能手机、电脑到物联网设备,都对芯片有高度需求。因此,芯片设计成为信息工程领域的热门方向。
2.摄像头技术:随着智能手机、短视频、人工智能等行业的兴起,摄像头技术在信息工程领域具有广泛应用,涉及光学镜头、图像处理、计算机视觉等技术。
3.基带技术:随着通信技术的快速发展,基带技术在信息工程领域具有广泛应用,涉及无线电波、电路与系统等关键技术。
4.音频/声学技术:在消费电子、汽车、智能家居等领域,音频/声学技术具有重要应用价值,涉及音响设备、音频处理、智能音响等技术。
5.WIFI/蓝牙技术:随着物联网、智能家居等行业的兴起,WIFI/蓝牙技术在信息工程领域具有广泛应用,涉及无线通信、网络协议等技术。
6.人工智能:近年来,人工智能技术在全球范围内备受关注,涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等领域,具有广泛的应用前景。信息工程专业的毕业生在人工智能领域具有很高的竞争力。
1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等
2、人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
4、机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
5、生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。
6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。
8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作
9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。
10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像
11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
1、科大讯飞:专门研究语音合成和识别领域,并且在这个领域最具代表性,并且超过了80%的国内服务机器人使用;
2、蓝盾股份:首家利用人工智能技术在网关中辨别威胁的公司,通过云机器学习模型训练和“智能核”AI引擎构建的网关设备联动模式;
3、大华股份:在深度学习的基础上,公司对视频中的人、车、物进行检测,提取各种属性,其性能指标达到世界一流水平;
4、神州信息:公司拥有自己的人工智能技术以及商品,并用于智能网络、互联网平台等业务;
5、赢时胜:在上海怀若智能科技公司拥有40%股权,主要从事人工智能。
1.人工智能技术能够提高会计工作的准确性。会计工作相对比较特殊,在工作的全程始终对信息及数据资料的准确性有着严格要求,当下我们依然存在的会计信息和数据资料准确性低的问题,追根溯源,还是因为人工自身导致的。
而人工智能技术的介入,使得人工最小程度的参与到会计工作中,这些人为操作的弊端很大程度上得到了规避,从而,财务信息数据资料的准确性能够得到提高。
另外,会计工作需要和众多繁琐的数据打交道,所以在我们生活中不难发现,许多会计工作者心思缜密,非常注意细节,这便是因为稍不留神,手中的各种数据可能就会出现意想不到的错误。而人工智能技术的出现,能够使会计工作的准确性大大增加,它通过对原始数据的筛选、计算、加工、整合等,迅速而有效地生成结果,并会依序提交给下一步,在整个过程中,很大程度上避免了人工计算、整理中可能会出现的错误。
即使人工智能在会计工作中出现了错误,系统也会自动标注出来供以参考,并会停止在当前界面不再继续提交,这样,数据的真实性和完整性都能得到最大限度的保障,为接下来的工作打好基础。
2、人工智能技术的介入能够提高会计工作效率。
传统工作模式下的会计人员以货币为主要计量单位,根据《会计法》《预算法》《统计法》核对记账凭证、财务账簿、财务报表,从事经济核算和监督,也即利用记账、算账、报账等一系列程序来反映企业或单位的财务状况或者经营管理成果。
在这种模式下的会计工作,偶尔会因为工作中出现的记错、算错、报错而影响到工作效率,使各种人力成本和物力成本大大增加。人工智能技术的出现与应用,能够在一定时间内将所有的信息和数据账目等资料按照既定程序进行高效的整合,最大限度地使机械且繁杂的会计工作效率得到提高,也能够减小企业或单位的人力、物力成本。
此外,人工智能技术涉入到会计工作中也能最大限度地使本来可能出现的记、算、报等错误在计算机程序下变得准确,从而避免了在各个会计岗位上因沟通不畅等带来的时效低下的影响。更甚者,它也能够将所处理的文档进行科学的分析与处理,促使本要经过一系列处理的会计工作成果更加高效便捷地提供给财务人员以及公司管理层。
所以,人工智能技术在会计工作中的应用,极大地提高了会计工作的效率。
3、人工智能技术在会计工作中的应用能够提升企业竞争力。
人工智能技术在会计中的应用,使企业在财务方面的人力、物力成本都大大缩小。在传统模式下,越是大型的企业,对会计人员的数量需求越大,而人工智能技术出现后,企业对会计工作人员的需求也会有所减少。先不说人工智能技术如此风靡,势必也会运用到其他部门,即使只运用在了财务部门,相应的成本就已经得到了缩减,企业利润很大可能会因此得到提升,由此企业实力会得以提高。
另外,人工智能技术的应用也在倒逼公司所有员工不断尝试新事物,在整个公司氛围中无形中就能形成良好的创新文化氛围。在时代快速变化发展的今天,没有创新文化氛围的公司是不能站在行业顶端的,如果所有的员工都有创新的意识,那么这个公司将拥有一个充满战斗力与创造力的队伍,在这个队伍参与下,价值的实现势必比其他公司要高,企业的发展也就不言而喻了。