应该说它能够代表当前人工智能在教育应用中的较高水平，它将机器智能带入了认知时代。这使得开发者坚信，使用人工智能能够实现规模化的个性化学习。当然这只是从技术含量上考虑学习的先进性。其实，仅仅从技术层面考虑教育的先进性，未免有失偏颇。比如，现在教育界受信息技术界影响，也在大谈“互联网+教育”。说实话，这有盲目跟风的嫌疑。所以教育中采纳技术具有天然的“慢性”特征，因为教育从来都不是单纯根据技术的需求来变革的。
人工智能使人类的学习发生了哪些
浏览 460提问于2018-06-29
2回答
解决问题的过程还在进行中。这个项目是能够学习的，然而，正是我如何做到这一点，让我产生了怀疑。虽然如果您输入Hello<>Greeting，它以Hello的形式以=m=Greeting=m=
浏览 1提问于2015-08-22得票数 3
回答已采纳
在生命的最后几年，霍金频繁发出对人工智能的警告：“人工智能可能毁灭人类。”
对于这位伟人最后的警告，大家是如何看待的？人工智能真的如他预言所说的具有危险性，还是他真的只是多虑了？
浏览 1257提问于2018-03-15
1回答
我有这样的文字：
人工智能( In computer science )中的人工智能(AI)，有时被称为机器智能，是指机器所表现出来的智能，不同于人类和动物所表现出来的自然智能。1就口语而言，“人工智能”一词通常用于描述模仿人类与人类思维相关联的“认知”功能的机器(或计算机)，如“学习”和“解决问题”.2。随着机器能力的提高，被认为需要“智能”的任务往往被从人工智能的定义中删除，这一现象被称为人工智能效应。特斯勒定
浏览 2提问于2020-07-07得票数 2
回答已采纳
10回答
我们都知道当下人工智能已经走向了风口，而大数据是人工智能技术进行深度学习的基石，究竟大数据对人工智能的深度学习有什么影响呢？
浏览 1597提问于2018-03-30
3回答
在确定性(软件)系统中，我们有一组业务需求，这样的系统可以完全定义。这意味着，只要有足够的时间资源和相对较低的复杂性，我们就可以将所有场景和输入映射到预期的输出。这意味着我们可以像我们想要的那样严格，因为系统是确定性的。因此，鉴于人工智能系统是概率性的，你没有真正的输出，只有可以或多或少有用(但永远不会完全正确)的预测，而且模型的输入随着时间的推移而变化，因为整个世界都在变化，用户发送的数据在模型训练的那一刻是不寻常的鉴于机器学习的上述和所有其他方面，
浏览 0提问于2022-06-27得票数 3
概括地说：
在设计安全关键系统时，设计人员必须对一些指标进行评估，以获得系统将按预期工作的信心。这是一种数学证明，它的复杂性很低，足以为人类所用。它与问责制、可靠性、可审计性等有关.另一方面，在这一点上，人工智能是一个似乎运行良好的黑匣子，但大多数情况下，我们做而不是都有一个证明来证明它的正确性(主要是因为盒子中的东西太复杂，无法进行分析)，它更像是一种统计确定性:我们训练了系统，是否可以将人工智能用于安全关键系统</em
浏览 2提问于2017-06-03得票数 5
5回答
我目前正在为一家公司做一些工作，该公司运行一个基于Java的遗留web应用程序(该系统早于JSP，尽管它们现在在构建新页面时使用它们)。当我在这里工作时，我已经添加了一些现代特性/试图稍微清理一下代码库。我在其中添加了一些jQuery，引入了一些输入验证的安全性，清理了一些模块来使用不引人注目的JavaScript原则等等。他们现在正考虑对该系统进行大规
浏览 3提问于2009-02-20得票数 6
回答已采纳
在人工智能编程的范例中，彼得·诺维格( Peter )刚刚引用了一段话：
在过去，eval被认为是Lisp灵活性的关键。在具有词汇作用域的现代Lisps中，例如Common，使用率较低(实际上，在Scheme中根本不存在eval )。相反，程序员需要使用lambda创建一个新函数，然后应用或完成所有函数。有一些考虑到了为什么eval不是一个好主意，比如，但是我更感兴趣的是eval和动态(特殊的？)
浏览 3提问于2014-12-25得票数 1
回答已采纳
我还可以使用哪些其他技术来帮助我在机器人中实现一些真正的智能？我一直在研究HMM，我觉得它们可能会给机器人带来更多的不确定性，并且机器人可能会开始更加自主地做出决定，而不是依赖于预先定义的规则。
浏览 6提问于2010-12-08得票数 2
回答已采纳
7回答
从内部数据中心到云和融合架构，IT运营在过去十年中呈指数级增长，很多IT大公司已经消除了与安装数据中心，服务器相关的大量工作，管理网络，存储等。但是，DevOps还没有真正实现预期，因为工程师仍然必须响应许多有关其基础架构中的问题和事件的警报。
但是，如果我们让人类解决新的，复杂的问题，同时我们让机器解决已知的，重复的和可识别的问题呢？越来越多的云采用（很快，80％的IT预算将致力于云解决方案）以及人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的出现使公司能够使用智能软件自动化来做出决策已知问题
浏览 2041提问于2018-10-12
当我运行一些测试时，我发现缓冲区的大小会显着影响性能。在库中构建自适应内存策略有意义吗？或者更好的做法是将赌注押在这上面，然后让库的用户决定要使用什么？
有没有人做过这样的事情--有多难？它成功了吗？我可以想象一下，在最初的I/O循环中，库在不同的缓冲区大小中轮换...然后，它最终会进行计算，并在未来的轮次中根据结果调整缓冲区大小。但是，多长时间重新检查一次呢？多长时间调整一次？
浏览 0提问于2009-10-31得票数 1
回答已采纳
我的公司有一个设计很差的系统，它在WebSphere中运行几个服务。这些服务目前直接相互通信，导致性能低下。为了解决这个问题，他们在组成系统的所有服务中添加了多个多线程代码区域。现在，公司已经决定是时候迁移到更现代的工具集了，我们将迁移所有这些服务，以便在由Open Shift / Kubernetes管理的Docker容器中运行。在这些领域有一些经验的人可以给我一些好的
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
腾讯云开发者
