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式推理

参考链接: 中的推理 式推理,即利用式知识表示法所进行的推理,而由此统称为统。    文章目录  基本结构综合数据库规则库控制统   推理方式正向推理算法过程优点缺点    逆向推理算法过程优点缺点 基本结构  式的基本结构包括:  控制统(control system)规则库( 它包含了将问题从初始状态转换成目标状态所需要的所有变换规则,所以规则库是统进行问题求解的基础。  控制统  控制统(control system),也称为推理机,用来控制整个统的运行,决定问题求解过程的推理线路。  优点  不必寻找使用那些与假设目标无的信息知识,推理过程的目标明确,也有利于向用户提供解释。

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媒体中的

前言 机器学习技术的进步,使得制造商广播公司够开发实现更加应用,以加速整个品的命周期。 本文将分成视频,决定创意,简化编辑优化存档四个方面介绍在媒体中的应用,重点是成视频。 成视频 视频摘要 好莱坞开始使用来简化预告片的成方式。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动过程中使用技术的方向前进。” 国内的媒体也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个媒体平台“媒体大脑”由新华社正式发布上线。 依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行联,对语义进行检索重排,以新闻稿件。 同时,还将基于文字稿件采集的多媒体素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一列过程,最终成一条富媒体新闻。

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    的最终走向是“伙伴”?

    的概念对于我们来说并不陌一直被大众媒体探索利用。电影已经向我们展示了一个由具有AI功的机器机器支配的世界,而这些电影往往最终描绘出一个支持AI的社会的消极影响。 数字助理是保持的最重要的品之一。亚马逊的Alexa、苹果的Siri特斯拉的Autopilot是常见的一些流行的虚拟助理。 48.png 虽然他们中的大多数声称是支持的,但只有少数通过将其专有算法扩展到语言成来实现会话。这些机器大部分都是“笨笨的聊天机器”,只会回答少数几个疑问,并提供预设的问题答案。 然而,如果被看作是一种具而不是替代品,企业将够实现巨大的业增长。 AI实际上可以通过收集重要信息来帮助员,对其进行筛选,并通过在许多其他方面执行性检查来提高力。 50.png 终极伙伴 与此同时,世界各地的许多专业士正在考虑(AI + HI)之间的终极合作伙伴,AI这样的具正在成为积极的合作伙伴,而不仅仅是被动地扩展自己的自我。

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    在线特征统中的调度

    前言 在上篇博客《在线特征统中的数据存取技术》中,我们围绕着在线特征统存储与读取这两方面话题,针对具体场景介绍了一些通用技术,此外特征统还有另一个重要话题:特征调度。 回到业务需求,我们的目的是通过特征统来简化开发作量,而非完全取代特征开发;因此我们选择一部分常见的实时特征类型,实现自动化导入。 特征调度技术 在调度演进过程中,会不断遇到各种统问题,如可靠性、一致性、性等等。在这一章节我们把特征调度中一些常见的技术手段,以及常见问题的解决方案汇总起来呈现给大家。 之后的特征计算更新依赖实时框架,这样可以节省统开销。 提升可靠性。可以利用离线计算导入校正实时更新可的误差,提升数据可靠性。 离线实时特征整体架构 上图为离线实时特征的整体架构。离线与实时的数据融合,需要一个更强大的调度器,它负责协调离线任务与实时任务的,高效、可靠的完成数据导入作。

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    物联网是什么?

    虽然物联网的历史大相径庭,但是二者在其发展的过程中的地位都一样,目的都是为了促进科技发展,共享活。不久后,物联网技术也终将结为一体,我们也将进入AIOT时代。 物联网(The Internet of Things)简称IOT,其概念最早是在1999年由美国的麻省理学院Auto–ID实验室明确提出的,是一个由相互联的计算设备、机械数字机器、物体、动物或组成的统 比如,利用计算机视觉,分析医疗成像、提高疾病的预测、诊断治疗,以及一些程序或安防统使用的脸识别……除此之外,在我们活中有许多地方都可以找到的影子。 因此,物联网的精确价值是由其分析步骤决定的——而这,就是技术发挥键作用的地方。 不过,作为同为颠覆性技术的两种新兴物,与其去探究到底是物联网还是占据主导地位,不如说两者是相互融合,相互联的“共同体”。

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    2017与内容最全面的总结

    今年双11,阿里的AI鲁班统完成了4亿张海报的制作,内容的高效震惊了很多。 除了阿里的鲁班,实际上近来在文章、图片、影视、游戏等内容领域,已经陆续有了AI在应用于内容。 Chapter 1:技术业背景及概念界定 技术进步业内需求,是推动AI开始在内容领域应用的两个主要动力。 机器成内容的研究很早就在持续进行,随着技术的应用,开始取得突破性进展。 AI+音频内容 AI已经够自动作出一些乐曲,可用于其它内容的背景音乐或节奏,已经有多家公司凭借AI,切入了乐曲作曲领域,推出了相服务。 阶段早:大部分都还是研究项目,商业项目也刚开始应用,相公司都还在天使轮Pre-A轮阶段 领域窄:内容涉及众多领域,业上下游多个环节,目前的案例项目多集中在一些常见内容领域。 在于协作的过程中,机器可会完成大部分机械重复作,完成小部分创造性作。 AI否应用,是机器换还是机协作,与内容适用度技术成熟度两个键因素相

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    民日报:中村升级

    在活动现场,《中业培育行动计划(2017–2020年)》发布,提出未来三年中村在领域业规模超过500亿元,对相业带动规模将超过5000亿元,初步形成具有国际竞争力技术主导权的业集群 《行动计划》结合中业发展的特点业基础,将业概括为芯片及传感器,操作基础软件,计算机视觉、语音识别、自然语言处理、物特征识别、新型机交互、自主决策控制等核心算法 中村发展业的基础优势明显,目前已经形成国内最大、最有实力的创新集群。 中村拥有全国一半以上的骨干研究单位一批知名专家、团队;拥有企业约250家,专利申请数量累计达7800余件,企业专利申请数均位列全国第一;全国42.9%的创业公司也来自中村 在深度学习、专用芯片、计算机视觉、语音识别自然语言处理、无驾驶、机器业各个环节均聚集了一批全国乃至全球领军企业,初步形成国际领先的态体。(王昊男|民日报 )

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    赠书 | 变“障”?于因果的新科学

    驾驶技术的巨大发展离不开深度学习算法,而在贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)的眼里,深度学习,恰恰是“不”的体现,因为其研究对象是相而非因果,处于因果之梯的最底层 的发展在很多方面都得益于珀尔早期的研究,他却在最新著作《为什么:于因果的新科学》中推翻了自己,珀尔认为当前的机器学习其实处于因果之梯的最低层级,只可被动地接受观测结果,考虑的是 机器是不会自己弄明白手里拿着一瓶威士忌的行对鸣笛做出不同反应的,处于因果之梯最底层的任何运作统都不可避免地缺乏这种灵活性适应性。 类的每一次进步与发展,都离不开反事实推理,想象力帮助存、适应并最终掌控了整个世界。因果论提供了一套反事实推理的具,若被应用于领域,有望实现真正的强。 回想起来,其实我的日常活与“”这个词并没有多少紧密联,但我也曾在得知AlphaGo战胜李世石那个瞬间,了一股莫名又强烈的敬畏感。

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    + 金融添双翼

    2017年,小蚂答客户满意率比客服还高出了3个百分点。 技术还让信贷过程变得越来越“聪明”。几年前,马金瑜回青海创业,经营高原蜂蜜藏族手艺品等特,还在网上开了一家微店。 业内普遍认为,一般的统只根据设计者确定好的程序去运转,是一个相对静态的模型。而是一类像类一样思考、学习决策的统。 据蚂蚁金服相负责介绍,客服眼下已是各大服务平台的标配,没有引入技术的客服更接近于一个搜索引擎,将用户输入的键词与数据库的相答案匹配。 国际协会主席、微众银行独立董事杨强说,的引入使得银行服务发本质的变化,更场景化、高频化个性化。 《理财市场专题分析》指出,各个巨头将打破单一的态循环,将更多的渠道品纳入自己的开发平台之上,以便获取更多的数据,多维度地理解用户需求,做出相应的匹配,从而完成对数据的整合

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    迎来第三次发展浪潮,全球统逐步完善

    2016年,经历了两起两落迎来了第三次发展浪潮,技术驱动下的从实验室走向了市场,并进入了快速发展阶段。 1950-1969 兴起阶段 以控制论、信息论统论作为理论基础,对开始探索。 1950年,图灵测试、机器学习、遗传算法强化学习被提出。 1970-1979 低谷阶段 被称为经典符号时期,此时与认知心理学、认知科学紧密相连。 1970年,计算机力突破没使机器完成大规模数据训练复杂任务。 1987-1996 低潮阶段 技术成果较少,但是以神经网络、遗传算法为代表的技术得到注。 1987年,苹果IBM的台式机性超过Symbolics等厂商的通用型计算机。 21世纪初期至今 快速发展阶段 大数据、云计算、以及认知技术等的出现发展,推动了深度学习技术在领域普及化,并推动语音识别、图像识别等技术快速发展并迅速业化。

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    在商业中,如何与建立共

    在我们的日常商业实践中,各种在线的设备、云计算边缘计算以及各种API 将带入了实践。 本文就来聊聊,如何在商业中与建立共。 ? ML算法可以识别大脑图像中的癌症影像,还可以设计在线广告的最佳投放位置或,还有一些深度学习统可以预测商业领域的客户流失。 目前,我们只想象,当我们与形成共时,我们的力会提高多少。 选择分析其他医的建议来预测成功的可性。 7、医疗事故医疗保健 医之间的动态共也可改变医疗事故风险的评估方式。 类共的之旅 想要利用ML技术的进步,与机器建立共的企业可以采取这些步骤。 1. 对对你的影响做一个公正的评估。 第一步是评估如何影响你的业务、你的行业价值链。检查是否可以将AI添加到服务中。 会彻底改变你的品,还是会为全新的服务带来新的可性?

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    21天实战列:品经理最佳实践(1)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 的概念定义 2.2.2 、机器学习深度学习的 ? 概念的 2.2.3 的主要特征:自动化+化 ? 两大主要特征 2.2.4 的行业格局 ? 中国市场态图谱 2.2.5 发展简史 ? 发展简史 三、未完待续 下期预告:品经理力的概念定义力模型 作者介绍 张子良 现百度在线大数据品设计师 毕业于烟台大学计算机科学与技术专业,原天云融创数据科技有限公司高级咨询顾问 资深数据品专家,数据仓库模型设计专家,主要擅长自然语言处理机器领域。 本文已获作者授权

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    21天实战列:品经理最佳实践(2)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 适应群: 想要转型做的传统品经理; RD想要转型做AIPM的群; 一切想从事或了解品经理作的 屏蔽群: 希望通过本课程学习编码力的。 二、正文 2.1 章节目标 ? 学习目标 2.2 正文 2.2.1 什么是品? ? 品的定义 2.2.2 什么是品经理? ? 品经理的定义 2.2.3 品经理需要具备哪些力? 品经理的力模型 2.2.4 品经理的力层次如何划分? ? 品经理的力层次模型 三、未完待续 下期主题预告:如何进行品的业务架构? 四、列文章 21天实战列:品经理最佳实践(1) 本文已获作者授权

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    21天实战列:品经理最佳实践(3)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 章节目标 2.2 正文 2.2.1 通用品业务架构 ? 通用品业务架构 三大力: 1. 交互力:与机器进行交互交流的力,交互力是手段; 2. 思考力:机器理解表达意图意愿的力,思考力是基础; 3.服务力:计算机够满足的某种需求的力,理解力是目标; 2.2.2 典型品的业务架构 ? 任何评估品的业务价值 三、未完待续 列文章,一天一堂课,跟胖哥一起学。下期主题预告:如何进行品的技术架构? 已获作者授权,禁止二次转载。 列文章: 1天实战列:品经理最佳实践(1) 21天实战列:品经理最佳实践(2)

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    21天实战列:品经理最佳实践(4)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 技术架构 三大层次: 基础层:基础设施,包括硬件设施、软件设施、数据资源; 技术层:技术框架,包括基础框架、算法模型、通用技术; 应用层:统应用,包括应用平台品 DuerOS技术架构 三大层次 力层:小度技术开放平台,包括原、第三方技开发具; 核心层:小度对话核心统,包括语音识别、语音播报、屏幕显示; 应用层:小度设备开放平台,包括开发套件等等 ; 三、未完待续 列文章,一天一堂课,跟胖哥一起学列文章: 21天实战列:品经理最佳实践(1) 21天实战列:品经理最佳实践(2) 21天实战列:品经理最佳实践(3)

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    21天实战列:品经理最佳实践(2)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 适应群: 想要转型做的传统品经理; RD想要转型做AIPM的群; 一切想从事或了解品经理作的 屏蔽群: 希望通过本课程学习编码力的。 二、正文 2.1 章节目标 ? 学习目标 2.2 正文 2.2.1 什么是品? ? 品的定义 2.2.2 什么是品经理? ? 品经理的定义 2.2.3 品经理需要具备哪些力? 品经理的力模型 2.2.4 品经理的力层次如何划分? ? 品经理的力层次模型 三、未完待续 下期主题预告:如何进行品的业务架构?

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    21天实战列:品经理最佳实践(4)

    上期回顾 《21天实战列:品经理最佳实践(3)》 一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题, 每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群: (1)想要转型做的传统品经理; (2)RD想要转型做AIPM的群; (3)一切想从事或了解品经理作的 本文是《品经理最佳实践》列的第二部分 :统架构篇,第二章:的技术架构。 三、下期预告 《的应用架构》 四、未完待续 《品经理最佳实践》全部内容已录制成视频课程,发布在网易云课堂CSDN学院

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    21天实战列:品经理最佳实践(3)

    上一期回顾 《21天实战列:品经理最佳实践(2)》 一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题 ,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来。 适应群: (1)想要转型做的传统品经理; (2)RD想要转型做AIPM的群; (3)一切想从事或了解品经理作的 本文是《品经理最佳实践》列的第二部分 :统架构篇,第一章:的业务架构。 2.3 典型品 ? 2.4 思考延伸 ? 三、下期预告 《如何构建的技术架构》 四、未完待续

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    21天实战列:品经理最佳实践(1)

    一、前言 打算面向想从事品经理职位的,写一个列的专题,对品经理做一个全面的介绍,初步计划写21个专题,每天一篇,算是对自己的一种鞭策,每天的任务定性,定量,希望自己够坚持下来 适应群:1.想要转型做的传统品经理;2.RD想要转型做AIPM的群;3.一切想从事或了解品经理作的; 屏蔽群:希望通过本课程学习编码力的。 二、正文 2.1 章节目标 了解是什么是? 了解核心概念? 了解发展简史? 了解当前的市场格局? 2.2 内容 2.2.1 的概念定义 ? 的概念定义 2.2.2 、机器学习深度学习的 ? 概念的 2.2.3 的主要特征:自动化+化 ? 两大主要特征 2.2.4 的行业格局 ? 中国市场态图谱 2.2.5 发展简史 ? 发展简史 三、未完待续 下期预告:品经理力的概念定义力模型

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