人工智能技术的英语artificialintelligencetechnology常见释义：英[ɑtflnteldnsteknldi]美[ɑrtflnteldnsteknɑldi]例句：虽然现在针对选择题和判断正误题的自动评分系统已经非常普遍，但利用人工智能技术对短文进行评分尚未得到教育工作者的广泛认可，而且批评声也很多。
IntroducingCADandartificialintelligencetechnologyintomodularfixturedesigncanimproveproductionefficiency,lightenworkingintensity,reducemanufacturinglead-timeandmarketingtime.听上去够酷的了，不过该公司已经开始研发包含摄像头和人工智能技术的升级版鞋子，不仅可以探测到障碍物，还可以检测出是何种障碍物。
Thatsoundsimpressiveenough,butthecompanyisalreadyworkingonamuchmoreadvancedversionthatincorporatescamerasandartificialintelligencetonotonlydetectobstaclesbutalsotheirnature.Java语言特点及其对人工智能技术的影响和促进CharacteristicsofJavaLanguageandtheActionofInfluenceandPromotionofitforAITechnology。
人工智能简称什么人工智能简称AI人工智能（ArtificialIntelligence）是计算机科学的一个重要领域，旨在使机器具备模拟和表现人类智能的能力。
它涉及到模拟和实现人类认知、学习、推理、判断、交流和问题解决等方面的功能。
在现代社会中，人工智能正扮演着越来越重要的角色。
而人工智能的简称，广泛地被称为AI。
AI，即ArtificialIntelligence的缩写，它是英文artificial（人工）和intelligence（智能）两个单词的首字母缩写。
这个简称因其简短、易记、具有时代感而被广泛使用，几乎成为了人工智能领域的代名词。
AI这个缩写的使用可追溯到上世纪50年代，也就是人工智能领域的起源时期。
当时，科学家们开始研究如何模拟人类智能，为此命名了这一领域，并在公开场合使用AI作为缩写。
从此以后，AI逐渐成为人工智能的简称，并广泛流传至今。
AI的简称不仅仅是对人工智能这个领域的简便描述，也具有象征意义。
首先，AI给人以现代、科技、前沿的感觉，与人工智能的概念相吻合。
其次，AI作为一个简短的缩写，易于在技术写作、讲座、会议等场合快速地出现和引用。
此外，AI还成为了各类科幻作品中的常见元素，进一步提升了它的知名度和独特性。
随着现代科技的飞速发展，AI的应用范围也在不断扩大。
人们已经可以看到AI在机器学习、自然语言处理、图像识别、智能助理等各个领域的应用。
AI不仅对人们的日常生活产生了深远影响，也推动了社会经济的进步和创新。
而AI这个简称，则在这个过程中不断得到强化和巩固。
总结起来，人工智能的简称AI成为了人们对于这个领域的代名词，它简短、易记，具有现代科技的感觉，准确地概括了人工智能的精髓。
随着人工智能的广泛应用，AI的影响力不断扩大，将继续成为各行各业不可或缺的关键术语。
人工智能英语缩写及应用人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机系统完成类似于人类智能的任务的领域。
以下是AI的英语缩写及其应用：1.AI-ArtificialIntelligence：人工智能，是指通过模拟、延伸人类智能的方式赋予计算机系统学习、理解、推理、规划、感知等能力的科学和工程。
2.ML-MachineLearning：机器学习，是AI的一个分支，致力于开发能够自动学习和改进的算法。
3.DL-DeepLearning：深度学习，是机器学习的一种特殊形式，使用神经网络进行复杂的模式识别和决策任务。
4.NLP-NaturalLanguageProcessing：自然语言处理，是一种使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。
5.CV-ComputerVision：计算机视觉，是一种使计算机系统能够理解和解释图像和视频的技术。
6.ASR-AutomaticSpeechRecognition：自动语音识别，是一种使计算机能够识别和理解语音的技术。
7.IoT-InternetofThings：物联网，是通过互联网连接各种设备，使它们能够收集和交换数据的概念。
8.AIoT-ArtificialIntelligenceofThings：物联网中的人工智能，是将人工智能技术应用于物联网设备，使其更加智能化。
9.RPA-RoboticProcessAutomation：机器人流程自动化，是使用软件机器人或“机器人”自动执行重复性业务流程的技术。
10.AGI-ArtificialGeneralIntelligence：人工通用智能，是一种具有与人类相似广泛认知能力的理论AI形态。
11.AIaaS-AIasaService：人工智能即服务，是通过云服务提供商提供的云端人工智能服务。
1，AI:AI是人工智能英文单词ArtificialIntelligence的缩写。
2，人工智能:人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
3，产生式系统:产生式系统是Post于1943年提出的一种计算形式体系里所使用的术语，主要是使用类似于文法的规则，对符号串作替换运算。
到了60年代产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，并用它来建立人类认识的模型。
到现在产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构，例如目前大多数的专家系统都采用产生式系统的结构来建造。
产生式系统由综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）三部分组成，称为产生式系统的三要素。
4，产生式系统的三要素:产生式系统的三要素是综合数据库、一组产生式规则（规则集）和一个控制系统（控制策略）。
5，产生式规则:产生式规则是知识表示的一种形式，其形式如下：IF<前件>THEN<后件>其中规则的<前件>表达的是该条规则所要满足的条件，规则的<后件>表示的是该规则所得出的结论，或者动作。
规则表达的可以是与待求解的问题有关的客观规律方面的知识，也可以是对求解问题有帮助的策略方面的知识。
棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
7，传教士和野人问题（M-C问题）:传教士和野人问题描述为：有N个传教士和N个野人来到河边准备渡河，河岸有一条船，每次至多可供k人乘渡。
人工智能作文题目英文翻译Title:TheImpactofArtificialIntelligenceonSociety。
ai英文听译AI英文听译是一种人工智能技术，可以将英文语音转换为文本，并且将文本翻译成中文。
以下是几个常见的AI英文听译工具：1.GoogleTranslate：GoogleTranslate是一款免费的在线翻译工具，支持多种语言之间的翻译，包括英文到中文。
它可以将英文语音转换为文本，然后将文本翻译成中文。
2.MicrosoftTranslator：MicrosoftTranslator是一款多语言翻译工具，可以将英文语音转换为文本，然后将文本翻译成中文。
它还支持实时语音翻译和视频会议翻译。
3.iSpeechTranslator：iSpeechTranslator是一款基于人工智能技术的语音翻译工具，可以将英文语音转换为文本，然后将文本翻译成中文。
它还支持多种语言之间的翻译。
这些工具都可以帮助您快速将英文语音转换为中文文本，但是请注意，这些工具可能无法完全准确地翻译所有内容，因为语言存在歧义和复杂性。
人工智能专业词汇1.机器学习(MachineLearning):通过让计算机从数据中学习和改善性能的技术。
2.深度学习(DeepLearning):一种通过构建多层神经网络来模拟人脑神经元结构和处理方式的机器学习方法。
3.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP):用于理解和处理人类语言的技术。
4.机器视觉(ComputerVision):计算机处理和解释图像和视频的能力。
5.数据挖掘(DataMining):从大量数据中发现未知的模式、关系和趋势的过程。
6.强化学习(ReinforcementLearning):通过试错和反馈的方式让机器自主学习和改善性能的方法。
7.神经网络(NeuralNetwork):由多个人工神经元组成的计算模型，用于模拟人脑神经网络的工作方式。
8.感知(Perception):机器通过传感器和处理算法获取并理解环境的能力。
9.自主决策(AutonomousDecisionMaking):让机器通过学习和分析情况来做出决策的能力。
10.数据预处理(DataPreprocessing):对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程，以提高机器学习算法的性能。
11.模型评估(ModelEvaluation):使用测试数据来评估机器学习模型的性能和准确度。
12.聚类(Clustering):将数据根据相似性进行分组的过程，用于发现数据集中的隐藏模式。
13.分类(Classification):将数据分为预定义类别的过程，用于预测未知数据的分类。
14.回归(Regression):建立模型来预测连续变量的过程，用于分析变量之间的关系。
15.优化算法(OptimizationAlgorithms):用于优化模型参数和损失函数的算法，以提高模型性能。
它涉及到许多领域，如机器学习（MachineLearning）、自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）、计算机视觉（ComputerVision）等等。
在这些领域中，有许多专业术语。
下面我们来了解一些人工智能英语专业词汇。
机器学习（MachineLearning）是人工智能领域中的一个重要分支。
它指的是利用统计学方法使计算机自动学习并不断改进的能力。
这种能力可以应用于各种领域，如推荐系统（RecommendationSystem）、图像识别（ImageRecognition）、自然语言处理等。
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）指的是计算机与人类语言的交互。
它包括语音识别（SpeechRecognition）、自动翻译（MachineTranslation）、情感分析（SentimentAnalysis）等。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和处理人类语言，从而更好地服务于人类。
计算机视觉（ComputerVision）是指让计算机能够自动理解和分析图像和视频，从而实现各种应用。
这些应用包括人脸识别（FacialRecognition）、自动驾驶（AutonomousDriving）、医学成像（MedicalImaging）等。
深度学习（DeepLearning）是一种机器学习的方法，它使用多层神经网络（NeuralNetworks）来解决复杂的问题。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域中取得了很多成果。
神经网络（NeuralNetworks）是一种基于生物神经元的计算模型。
它是深度学习的核心部分，用于学习和处理复杂的数据。
神经网络可以通过不断地训练来不断地优化自己的性能。
总之，人工智能英语专业词汇是人工智能领域中不可或缺的一部分。
AI中英文对照使用技巧一、词义不明确1.采用术语表达法在AI的英文中文翻译过程中，有的时候会遇到一些专有名词，甚至一些社会文化上的词汇，这种情况下就可以采用术语表达法来解决，即使用专用名词或词汇来解释。
例如：ArtificialIntelligence（AI），人工智能2.直接翻译法另外一种简单的翻译法是，直接将原文翻译成中文，明确词义的情况下可以使用这种方法。
例如：NeuralNetwork（NN），神经网络二、句子结构明确1.尽量保持原文句子结构在AI的英文中文翻译过程中，如果词义及句法结构都比较明确，一般可以尽量保持原文句子结构，将词翻译成中文。
这样做不仅能够保持原文的句子结构，而且能够表达出较为精准的含义。
例如：2.根据实际情况把握句子结构如果词义或句法结构不太明确，可以根据实际情况把握句子结构，将原文翻译成中文，只要词义不太变，句子结构会更加清晰明确。
例如：。
篇二：futuretrendsincomputerscienceisoneoftheartificialintelligence，itistheresearchandartificialsimulationofhumanthoughtandeventuallybeabletomakeahumanliketothinkthesamemachine.forhumanservicesandtohelppeoplesolveproblems.afterall,peoplethoughtitwasunique,therearefeelings,thereareavarietyofcharacter,thiswillbeverydifficulttoachieveinthemachine.infact,todothesameasthehumanthinkingmachine,theonlyoneoftheartificialintelligence,isbynomeansall.throughthestudyofartificialintelligence,canresolveallkindsofscientificproblems,andpromotethedevelopmentofotherscience,theartificialintelligenceisthebest!ibelievethatthescienceofartificialintelligenceiswaitingforhumanitytoexploreitstepbysteptherealconnotation.译文：计算机科学的未来趋势是人工智能之一，它是对人类思维的研究和人工模拟，最终能够使人类喜欢思考的同一台机器。
同时，特别是中小型企业（中小企业），在当前竞争激烈的市场中从政府寻求的是一对一的电子服务。
怎么为企业用户提供他们需要的的信息和服务，而不是一种未分化的海量信息？本文中就为个性化服务发展提出了一个有效的解决方法。
推荐系统是实施个性化的全方位服务的一种有效的方法，近年来在电子商务中得到了广泛的提及。
相应的，本文首先提出了一种混合模糊语义推荐（HFSR）的方法，这种方法结合了基于项目的模糊语义相似度和基于项目的模糊协同过滤（CF）相似的技术。
实验结果表明，HFSR方法可以帮助克服基于推荐的经典CF语义的限制方法，即稀疏性和冷开始新项目问题。
【PT】[J].【AU】AUAmigoni,FrancescoContinanza,Luca【题目】：基于网格的方法解决多智能体系统中招聘问题【刊登杂志】:计算智能【摘要】多智能体系统构成的分布式计算和人工智能之间的交叉口的一个独立的课题。
作为算法的技术和多智能体系统的应用已在过去的二十年中持续发展，达到显著的成熟阶段后，许多方法上的问题已经解决了。
本文中我们的目的是通过考虑选择或招聘的问题来帮助该方法的评估，多代理系统代理的一个子集，从一组可用的代理来满足特定的要求。
这个遇到的问题称之为补充的问题，比如在匹配和任务分配中。
我们提出并研究招聘问题的一个新的正式的方法，基于网格的代数形式主义的方法。
由此产生的正式框架可以支持自动招募算法的发展。
1982，日本推出的第五代电子计算机，期待创造人工智能计算机，但失败了。
然而又过了20年，我们没有研究出任何向人类智能的智能系统，即意义上的“综合性能”。
我们不是试图去创建直接的智能，而是可能会首先尝试创建“意识”，然后“循序渐进”的获得智能。
简单地说，意识是一种机制，用于检测任何可能的或可能不会完全理解事件。
根据事件的复杂度检测、感知系统可以分成很多层次。
虽然低层次的感知系统可能不足够聪明来提供关于观察可理解的知识，他们可能为高层次感知系统进行理解的决策提供重要的信息。