人工智能AI的魅力,已经在这十大领域广泛应用

随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活,且应用在各个行业领域,AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今,人工智能都在哪些领域有所应用?今天“极客云算”就带大家就来了解下人工智能AI的魅力。

AI人工智能

一、无人驾驶汽车

相信大家都不陌生,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却包含很多,例如:计算机视觉、自动控制技术等,这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。

随着近年来,人工智能浪潮的兴起,无人驾驶再次成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。

但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。

二、人脸识别

这项技术已经走进了大多人家里,人脸识别也称人像识别、面部识别,主要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。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

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。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活习惯带来更多改变。

三、机器翻译

机器翻译其实算是计算语言学的一个分支,它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)。目前,该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。

声纹识别

四、声纹识别

其实,生物的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。

声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。

五、智能客服机器人

智能客服机器人在生活中也越来越常见了,它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。

智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务,它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

智能外呼机器人

六、智能外呼机器人

七、智能音箱

相信大家对智能音箱也不会陌生,属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,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,这类设备相信很多人家里已经拥有。

八、个性化推荐

个性化推荐也是生活中常见的一项应用,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。

个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中,本质上,它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量,依托推荐引擎算法进行指标分类,将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类,经过协同过滤算法,实现精确的个性化推荐。

九、医学图像处理

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。

要知道传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变体,这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术,可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作,进而完成病灶识别与标注,针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画,以及手术环节的三维影像重建。

十、图像搜索

要知道,在早期我们是是无法进行图片搜索的,要知道图像搜索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,因为当时程序技术还无法支持识别图片内容,随着AI的发展,图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,基于AI深度学习的图像搜索,已经逐渐提升了该项技术,用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求,如搜索同款、相似物比对等。

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1.人工智能那么火,AI的应用嘲都有哪些?记得之前有个考上清华的学姐回校分享,她就在华尔街做计算机量化交易,在很早以前已经是几万月薪了。随着人工智能技术的快速发展,AI在量化交易领域的应用也愈加广泛。通过大量的股票交易数据,结合AI模型的算力,可以有效地挖掘出稳定的高胜率交易模型。 国外文艺复兴、Citadel等机构,以及国内九坤和幻方等机构,都在量化交易领https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10180822893
2.人工智能跨领域应用探索:机遇与挑战并存机器人自然语言处理人工智在教育领域,AI的应用同样具有深远的影响。AI可以通过个性化学习方案,提高学生的学习效果。通过分析学生的学习数据,AI能够识别学习中的薄弱环节,并提供针对性的学习资源。例如,AI可以为每个学生制定个性化的学习计划,帮助他们在自己的节奏下学习。,www.quweizhibo.net, https://www.163.com/dy/article/JJAQ3NKH055670JB.html
3.数据挖掘在人工智能行业的应用:实现更强大的AI系统人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能系统可以被设计成能够理解人类语言、识别图像、自主决策、学习等。数据挖掘(Data Mining)是一种应用于大数据环境中的计算机科学技术,它旨在从大量数据中发现有用的模式、规律和知识。数据挖掘在人工智能领域具有重要意义,因为它可以帮https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135790867
4.AI技术在审计领域的应用导读:一、AI技术介绍:智能与分析的完美结合在当今数字化时代,AI技术正以惊人的速度深入各个领域,并为企业带来了前所未有的机遇。AI,即人工智能,是模拟人类智能的一种技术,能够模拟人类 本文目录一览 1、PYTHON在审计领域的应用 2、AI技术领域的应用有哪些 http://chatgpt.kuyin.cn/article/3703571.html
5.人工智能有哪些领域随着科技的进步,人工智能越来越受到人们的关注和重视,已经在许多领域中得到了应用。这篇文章将介绍人工智能的一些主要应用领域。 1.机器学习 机器学习是人工智能的一个重要分支,它涵盖了许多算法和方法,旨在让计算机系统能够从数据中学习,并从中提取有用的信息。这种技术在许多领域都有应用,包括数据挖掘、自然语言处理https://m.elecfans.com/article/2211333.html
6.AI应用有哪些?盘点10个常见的AI应用领域计算机视觉(Computer Vision):使计算机能够“看”和解释图像和视频数据的技术。 强化学习(Reinforcement Learning):一种让机器通过与环境的互动来学习最佳行为模式的方法。 2.AI应用领域有哪些? 人工智能AI应用领域非常广泛,涵盖了多个行业和日常生活的方方面面。根据提供的搜索结果,以下是一些主要的AI应用领域: https://boardmix.cn/article/what-are-the-application-fields-of-ai/
7.人工智能心得体会9篇目前,许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决,技术上的突破,还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中,我们只有重视逻辑学,努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容,拓宽其研究领域,才能更好地促进人工智能学科的发展。 人工智能心得体会 2 李开复号称最会说话的计算机男神,曾经是微软谷歌的副掌门,现在是https://www.unjs.com/fanwenwang/xdth/20221130181133_6041555.html
8.AI在汽车领域的应用前景怎么样,未来的走向会趋向于哪些方面?人工智能发展六十年,几起几落,如今迎来又一次热潮,深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破,使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能,无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前,人工智能在汽车自动驾驶https://www.yoojia.com/ask/17-12345366147925513845.html
9.人工智能目前的应用,人工智能目前的应用领域人工智能人工智能技术的应用领域将会继续扩大,并且涉及到更多领域的应用和创新。 例如,在教育、文化娱乐、航天、能源等领域也可以对人工智能技术进行应用。 ai人工智能应用有哪些? 01 自然语言生成(Natural Language Generation) 自然语言生成是人工智能的分支,研究如何将数据转化为文本,用于客户服务、报告生成以及市场概述。 http://www.zytxia.com/rgzn/4c1e9641333502c6.html
10.人工智能的应用领域八个方面人工智能(Artificial Intelligence, AI)的应用领域极为广泛,以下是八个主要的应用方面: 1. 机器学习(Machine Learning) 定义:机器学习是人工智能的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习和识别模式,以便做出决策和预测。 应用领域:包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。机器学习算法能够自动优化和改进,无需明确编程http://www.dns110.com/docs/?p=24771
11.大数据与人工智能(精选十篇)大数据发展的萌芽期, 是20世纪90年代至21世纪初, 此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期, 随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟, 已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用, 如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期, 是2003—2006年, 此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期, 非结构https://www.360wenmi.com/f/cnkey1c0jp9s.html
12.AI大模型正改变着推荐系统的未来Alibaba - 在电商平台上为用户推荐商品 Tencent - 在微信、QQ等应用中使用推荐算法 Twitter - 推荐相关主题、用户和趋势 上面是 AI 帮我们回答的 具体来说推荐系统的应用领域主要有如下几类: 电商网站:购物,购书等,如淘宝,京东,亚马逊等 视频内容:Netflix,优酷,抖音,快手,爱奇艺等 https://36kr.com/p/2805108795192961
13.开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)√ 目前,隐私计算领域的商业模式主要有三种:硬件销售、软件销售、平台分润。其中平台分润模式有三种:数据源侧分润、数据应用场景分润、类数据代理模式。但是,在未来,随着隐私计算技术与区块链技术进一步结合、以及开源的发展,可能出现更多的商业模式。 √ 在隐私计算领域发展初期,各厂商商业模式比较相似,并无明显差异。但https://www.01caijing.com/article/286018.htm
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15.阿里通义AI大模型有哪些优势和能力?能够赋能企业哪些嘲通义Ai大模型在工业制造领域的具体应用案例是什么? 通义Ai大模型在工业制造领域的具体应用案例可以从多个角度进行探讨。首先,人工智能技术在机械设计制造行业中的应用已经非常广泛,它不仅提高了生产效率,还改善了产品质量和设计精度。例如,在电子制造领域,通过使用历史数据和循环神经网络来管理物流预测和库存准备,显著提高https://www.shopex.cn/news/archives/18211.html
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17.AI在出行嘲的应用实践:路线规划ETA动态事件挖掘…所以,我们把规划的量,通过一个流量往时间域的转换,引入到路况预测模型,效果取得明显提升,尤其是在突发拥堵的时候,高德的这个研究成果被KDD2020收录,并且已经在业务场景中得到了应用,有兴趣的同学可以详细查看我们的论文。 行中-用文本数据挖掘动态交通事件 https://www.cnblogs.com/amap_tech/p/14486325.html
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20.数据分析的ai工具有哪些帆软数字化转型知识库数据分析的ai工具有哪些 数据分析的AI工具有很多,其中主要包括:FineReport、FineVis、Tableau、Power BI、QlikView、RapidMiner、KNIME、SAS、IBM Watson Analytics、Google Data Studio、Alteryx、Domo、TIBCO Spotfire、Looker、Microsoft Azure Machine Learning。其中,FineReport和FineVis是帆软旗下的产品,专注于数据报表和https://www.fanruan.com/blog/article/109388/
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22.纠音级语音评测NLP助力打造的知识图谱,详解作业帮AI如何落地记者:首先请宋老师介绍一下自己,目前在做哪些方面的工作,关注的领域有哪些? 宋旸:我最早从事算法研发工作是从搜索开始的,从Spider到互联网的数据挖掘,到站点的价值分析,再到推荐算法,这部分经历主要是在百度期间进行的。到作业帮之后,主要开展的业务首先是题库建设相关。 https://www.donews.com/news/detail/4/3233321.html