人工呼吸俗称什么

人工呼吸也被人们俗称为“生命之吻”。这一称呼背后其实也是有故事的。这源于摄影师RoccoMorabito所拍的1967年经典作品「TheKissofLife」(生命之吻)，展示的是一位名叫JDThompson的电力工人，正为同事RandallG.Champion以口对口人工呼吸方式急救，因为他误触了低压电缆而失去意识！这幅照片表面有点浪漫，实际是一个令人感动的瞬间，亦是心肺复苏法的经典影像，也在1968年获得普立兹现场新闻摄影奖。

当时伤者Champion触电后休克，幸好有安全绳防止下堕，而拯救者Thompson迅速捉住他，并且进行人工呼吸，即使现场无法施行胸外按压，却透过持续不断把气吹入伤者肺中，直至他恢复轻微脉象，就与他一同松开安全带回到地面，与其他工人继续CPR，等到医护人员赶到作进一步治疗，最终伤者完全康复。

ai称呼人是什么

人工智能称呼人通常有两种方式。1.一种是直接称呼“你/您”，这种对话方式更加亲切、自然。2.另一种是称呼对方的名字，这种方式比较正式，适用于正式场合和商务交流等情况。无论使用哪种方式，都可以通过控制语气和用词来传达不同的情感和目的。

智能别称

是指对智能设备或系统的称呼。智能设备是指拥有较高的智能化程度，能够识别、学习和处理信息的设备。智能系统是一种通过集成和利用各种传感器、算法和数据分析技术提供智能化服务的系统。智能别称可根据具体的应用领域或功能来命名，比如人工智能、智能机器人、智能家居等。智能别称的作用是方便人们理解和记忆智能设备或系统的功能和特点，同时也有助于建立品牌形象和市场推广。

各种人工智能名称

由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

A

Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

C

Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

D

Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

F

Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。

G

GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

H

Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

K

Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

L

Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

M

Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

N

Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

R

Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

S

Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。

Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

U

Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。

补充：TF

TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。

人工智能大数据统称

人工智能（ArtificialIntelligence）和大数据（BigData）是两个独立但密切相关的领域。它们并没有一个统一的称呼来表示二者的结合，但可以使用"人工智能与大数据"或者"人工智能与大数据分析"来表示它们的联合应用。

"人工智能与大数据"指的是将人工智能技术与大数据处理和分析相结合的应用场景。人工智能通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术，能够从大数据中提取、识别和分析有用的信息，并用于数据预测、决策支持和智能推荐等方面。

在人工智能和大数据的结合中，大数据为人工智能提供了大量的训练数据，使得人工智能模型能够更好地进行学习和训练；而人工智能技术则能够对大数据进行高效的分析和利用，发现其中隐藏的模式和规律。

这种结合不仅提供了更准确、更智能的数据分析和决策能力，也促进了人工智能和大数据领域的相互发展和进步。