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人工智能、机器学习技术应用

人工智能、机器学习技术应用   人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术,受到了极为广泛关注,这要归功于很多大型互联网公司对这些技术应用人工智能算法,例如图像或者语音识别,以及自然语言处理,我们大多数人几乎每天都会使用这样系统和应用 这些变化导致了很多有趣应用产生,例如无人机、ADAS辅助驾驶以及可移动智能机器人,而且这仅仅是个开始。   在本文中,我们将在系统设计层面,综合阐述如何考虑在边缘部署人工智能。 因此,我们需要通过不断试验以及试错,来获得最合适解决问题方法。从这个角度讲,深度学习是目前人工智能普及主要驱动力。    架构:选择正确工具   应用需求和限制是驱动带有人工智能算法最终产品标准因素。 Jetson AGX Xavier开发套件   数据 & 训练:获取正确结果   数据是人工智能真正货币,通过收集、处理和分析数据,公司可以对业务流程、人类行为或识别模式获得重要而有意义认知。

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人工智能现阶段应用领域

人工智能定义: 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 该领域研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,人工智能可以对人意识、思维信息过程模拟。人工智能研究一个主要目标是使机器能够完成一些通常需要人类智能才能完成复杂工作。 人工智能现阶段应用领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业:农业中已经用到很多AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。 通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。 人工智能现阶段应用领域2.jpg 人工智能现阶段应用领域3.jpg 2、通信:智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等 3、医疗:利用最先进物联网技术

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    人工智能在金融行业应用

    人工智能在金融行业应用 近年我国人工智能市场发展非常迅猛,而AI在不同行业中处于不同发展阶段,其中金融领域不管是从底层基础设施还是应用成熟度方面都处于领先地位。 目前,“AI+”主导行业智能化提升正处于初级阶段,人工智能在各个行业尤其是金融行业中应用仍具有极大深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速行业典范之一。 金融机构基于人工智能与大数据等金融科技发展,不仅风险控制更加严密,运营成本逐渐降低,信贷损失率得到保障,而且服务流程也变得更加高效、安全。 客户身份识别: 客户身份识别主要是通过人脸识别、虹膜识别、指纹识别等生物识别技术快速提取客户特征进行高效身份验证的人工智能应用。可提高银行柜台人员约30%工作效率,缩短客户约40%平均等待时间。 得趋势者得天下,未来,中国将成为‘AI+金融’成功落地应用典型代表。

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    人工智能十大应用

    导读:人工智能已经逐渐走进我们生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大经济效益,也为我们生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能一些主要应用场景。 06 智能外呼机器人 智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。 07 智能音箱 智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术电子产品类应用与载体,随着智能音箱迅猛发展,其也被视为智能家居未来入口。 在人工智能技术加持下,智能音箱也逐渐以更自然语音交互方式创造出更多家庭场景下应用。 09 医学图像处理 医学图像处理是目前人工智能在医疗领域典型应用,它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核磁共振成像、超声成像等生成医学影像。

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    应用人工智能未来在于各行各业深度应用

    卡斯帕罗夫事后成立了允许参赛者使用人工智能技术国际象棋联赛。这种人类于人工智能组合“团队”,造就出了最强大国际象棋“选手”。 “所以人类与人工智能关系不是对立,而是合作关系。” 其实人工智慧(artificial smartness)要比人工智能(artificial intelligence)可能更适合来形容这种技术,因为现在应用这种技术产品已经比人更聪明。 真正实现将人工智能技术应用于自动可移动机器人,可能还有很长很长路要走,因为功耗是一个很大问题。人体能效是非常高,功率只有四分之一马力,大脑功耗也很小。 追求效率工作归于机器,不追求效率工作归于人类 虽然将人工智能技术应用于自动可移动机器人有困难,我们可以制造其他类型机器人,比如那些并不用编程,只需要观察你是怎么做一件事情,然后就可以学会那种机器人 美国军方也在利用人工智能来装备部队,让人工智能和士兵共同完成任务。未来工人工资高低也要视他们与人工智能,与机器人合作情况而定,所以人类与人工智能关系不是对立,而是合作关系。

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    人工智能-应用场景

    语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务; 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等步骤; 语音识别过程包括预处理、特征提取、声学模型,语言模型和字典解码等步骤; 深度学习和迁移学习等技术都已经被应用在语音处理之中 社交聊天机器人发展也带来了关于道德规范问题,一些机器人从社交网络上学到想法需要引起注意与警惕。结合人工智能在无人武器中规模化应用,对人工智能进行法律约束似乎已经迫在眉睫。 那么应该如何看待与应对人工智能带来伦理问题呢? ? image 数字巴别塔:机器翻译 ---- 结合谷歌公开发表论文,和分享了机器翻译发展历程与一些最新进展。 这是人工智能终极问题。 ? image 左右互搏:生成式对抗网络 ---- 生成式对抗网络原理与机制。 生成式对抗网络一个重要潜在应用就是让人工智能在没有明确指导情况下学习,使算法学习方式向人类学习方式转变。那么如何看待生成式对抗网络在通用人工智能研究中前景呢? ?

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    人工智能行业应用

    Eva可以从数千个来源收集知识,并在不到0.4秒时间内提供简单答案。 人工智能应用-人工智能在银行业 利用人工智能来防止欺诈并不是一个新概念。 该人工智能系统从车辆雷达、摄像头、GPS和云服务中收集数据,以产生操纵车辆控制信号。 ? Waymo -人工智能应用 先进深度学习算法可以准确预测车辆附近物体可能会做什么。 谷歌助理-人工智能应用- Edureka 该设备使用自然语言处理和机器学习算法来处理人类语言和执行任务,如管理你时间表,控制你智能家居,预订,等等。 另一方面,机器学习算法用于根据您兴趣设计feed。 ? 人脸识别-人工智能应用- 另一个例子是Twitter的人工智能,它被用来识别Twitter上仇恨言论和恐怖主义语言。 MuseNet -人工智能应用 MuseNet是一种深度神经网络,能够用10种不同乐器产生4分钟音乐作品,并能结合从乡村到莫扎特到披头士各种风格。

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    人工智能在天体物理中应用

    图3:大型综合巡天望远镜 天文 学-人工智能 应用最好领域 我觉得天文学是人工智能大数据应用最好领域。 虽然人工智能技术在天体物理领域应用还处于起步阶段,但人工智能已经开始真正参与人类对自然界新规律发现。今天我想给大家举一些人工智能在天体物理中应用例子。 因此,人工智能帮助我们发现了新吸收体,也刷新了人类对中性氢含量认识,从蓝色部分(利用人工智能之前)更新到了红色部分(利用人工智能之后)。 ? 图6:深度学习在识别星系际介质吸收上应用 大尺度结构 第三个例子,是人工智能在大尺度结构上应用。 最后我来讲一下天文在大家生活中一些应用吧。

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    应用人工智能应用在农业三个案例

    全球面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限情况下增加农业产出,同时保持可持续发展?人工智能是解决方法之一,其展示出巨大应用潜力。 ? 在产量预测领域,美国Descartes Labs公司通过人工智能和深度学习技术,利用大量与农业相关卫星图像数据,分析其与农作物生长之间关系,从而对农作物产量做出精准预测。 二、耕作、播种、采摘等智能机器人 将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合,可广泛应用于农业中播种、耕作、采摘等场景,极大提升农业生产效率,同时降低农药和化肥消耗。 三、禽畜智能穿戴产品 智能穿戴产品主要应用在畜牧业,其可以实时搜集所养殖畜禽个体信息,通过机器学习技术识别畜禽健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等,从而及时获得相应处置。 这些数据信息会通过配套软件进行分析,采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产情况,并将相应信息自动推送给农户,以得到及时处理。(来源;赛迪智库)

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    【深度】Kubernetes在京东人工智能平台应用

    “目前Kubernetes是容器圈里“当红炸子鸡”,京东人工智能平台——登月中也大量应用了Kubernetes。在京东资深架构师范振看来,登月平台设计出发点就是Kubernetes调度一切。” 在京东,分布式机器学习平台已经应用于包括电商,金融等多个应用场景。 “我们将在9月16日,北京,国家会议中心举办京东技术开放日——人工智能平台系统架构与数据处理专场中,专题分享Kubernetes在京东人工智能平台应用。” 人工智能集中式爆发,机器学习训练过程对于快速迭代高要求,让能够轻量级接入,并且可以对用户提供秒级响应Kubernetes发挥了巨大优势。 范振认为,未来Kubernetes也可能会成为云管理平台统治者,也还会有更多应用在Kubernetes上原生运行起来。

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    人工智能在视频应用领域探索

    人工智能热度很高,但泡沫也很大。人工智能在视频领域应用已经走入寻常人生活,人脸识别,视频自动抠像技术已经比较成熟。除此之外,人工智能还能为视频应用带来哪些变化呢? 鲍金龙撰文,描述了人工智能在视频应用实践探索,涉及编解码器、超分辨率等。如果你在某一领域有深入探索与洞察,欢迎联contribute@livevideostack.com。 (一)人工智能对视频应用渗透 传统视频应用流程: 前面我们说过,目前的人工智能还处于工具阶段,也就是说还没有人工智能开发出来任何超越时代编码方法、传输协议、解码、交互技术存在。 而编解码技术,则属于人类专家技术团队才能解决问题,目前的人工智能还很难介入。 近年来网络直播应用兴起,出现了跟以往广播电视编解码不太一样需求。 这就需要开发一种适用于高清晰度直播应用面向场景智能编码技术。

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    人工智能和驱动在机器中应用

    这种人工智能就是行业中所说“弱人工智能”。 ? “如果你在你手机图片里搜索“日落”,人工视觉会找到有关日落照片。” 弱人工智能人工智能所能从事任务有限,例如苹果系统中 Siri。 但是,另外一种系统,AGI(通用人工智能)是弱人工智能向强人工智能过渡桥梁。虽然 AGI 并未能拥有强人工智能感知能力,但是它比弱人工智能更强大。 不出所料,人工智能潜在军事应用引起了美国政府注意,从60年代起国防部一直在对此项研究进行投资。前景很是乐观,但是被资助研究项目大部分都没有方向。 应用于股票市场,数据挖掘,物流以及内科诊断学领域这些系统都取得了巨大成功。 在过去十年里,在神经网络和深度学习方面取得进步带来了人工智能领域复兴。 当前,大部分研究主要专注于弱人工智能实际应用和AGI潜能。弱人工智能已经在我们身边得以应用,如果在AGI领域将要取得重大突破,那么对人工智能热情就会再一次高涨起来。

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    Facebook 应用机器学习团队专访:人工智能在 Facebook 中应用

    Facebook 曾邀请 Joaquin Quinonero Candela 来领导其网站应用机器学习团队(Applied Machine Learning group),试图利用人工智能掀起一场革命 但是,Candela 应用机器学习团队(AML)当下正遭受了他方指控,原因是 Facebook 实际产品中不仅包含自身人工智能研究团队研究成果,还包含其它前沿机构研究成果。 实际上,Facebook 人工智能研究团队负责人 LeCun 一直在争取以建立起将人工智能应用到产品中辅助团队——使机器学习方法在公司内得以广泛传播。 Candela 将人工智能应用划分为四个领域:视觉领域、语言领域、演讲领域和摄像效应领域。他表示,这四个领域都是为了“内容理解引擎”而服务。 尽管我不是个工程师,更谈不上人工智能专家,但是也可以十分容易地点击负样本来“训练直升飞机图片分类器”,就像是行家一样。 ? 我认为在这些领域里创建应用程序将会快上100倍。

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    Facebook 应用机器学习团队专访:人工智能在 Facebook 中应用

    但是,Candela 应用机器学习团队(AML)当下正遭受了他方指控,原因是 Facebook 实际产品中不仅包含自身人工智能研究团队研究成果,还包含其它前沿机构研究成果。 实际上,Facebook 人工智能研究团队负责人 LeCun 一直在争取以建立起将人工智能应用到产品中辅助团队——使机器学习方法在公司内得以广泛传播。 Candela 将人工智能应用划分为四个领域:视觉领域、语言领域、演讲领域和摄像效应领域。他表示,这四个领域都是为了“内容理解引擎”而服务。 尽管我不是个工程师,更谈不上人工智能专家,但是也可以十分容易地点击负样本来“训练直升飞机图片分类器”,就像是行家一样。 ? 我认为在这些领域里创建应用程序将会快上100倍。 “我们花费如此长时间不是为了创建出智能应用程序,而是创建出更快速地应用程序,”Mehanna 说道,“你可以想象一下,这会对医学、安全以及物流产生巨大影响。

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    人工智能AI广泛应用与就业改变

    而另一个声音也会在耳边响起:“自动化减人、机器人换人、人工智能AI裁人,人都减了、换了、裁了,那我们又应该如何就业呢?” 到底应该怎么看人工智能AI广泛应用与就业关系呢? 再回到人工智能AI应用与失业问题上,1961年,在新泽西工厂流水线上,通用汽车上线了世界上第一台机器人,他们赫然发现,这台机器人不仅又快又准,还不用休假,更不会闹罢工,简直好用到了极点。 如2019~2021年中国人社部发布4批56个技能人员新职业就有工业机器人系统操作员、工业机器人系统运维员、服务机器人应用技术员、无人机驾驶员、无人机装调检修工、人工智能训练师、人工智能工程技术人员等新相关岗位 稍后又得到欧洲CE认证和批准,这标志着该Cardio DL软件将被允许应用于临床。 7 结束语 关于“人工智能AI广泛应用与就业”这个话题,不要说凡人看法不一致,就是国内外专家学者论点论据也大相庭径。

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    CellPress | 人工智能在临床试验中应用

    本文介绍如何利用人工智能(AI)最新进展重塑临床试验设计关键步骤,以提高临床试验成功率。 ---- ? 在以下各节中,重点介绍了具有直接AI潜在入口点临床试验设计方面,并解释了特定AI技术及其应用将如何改善临床试验性能。 ? 图2. 人工智能在临床试验设计中应用。 相反,数据科学家和医学科学家应该共同定义可实现用例,在这些用例中,将易于理解AI工具应用于临床试验设计特定子任务,有望最大程度地改善整体试验性能。 AI技术具有现实实用性;但是,特别是在可解释性方面,这些技术必须成熟,以使其能够更广泛地应用于医疗保健和生命科学应用中。 就像仅改变临床试验设计并不会将药物研发周期效率从衰落转变为增长一样,人工智能并不是神奇灵丹妙药,它不会使临床试验成功率在一夜之间飙升。

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    机器学习与人工智能在金融行业应用

    那么,金融科技是如何改变金融业呢?这个行业未来趋势是什么? 2.聊天机器人 基于自然语言处理(NLP)和智能知识系统(IKBS)聊天机器人已经在许多金融服务机构得到了应用。 该信用评估体系在中国小额贷款行业有着广泛应用,如亿贷(NYSE:YRD)、PPDai(NYSE: PPDF)、中国快速金融(NYSE: XRF)等。 4.AI财务顾问及AI基金趋势 对于在AI金融服务中应用,AI financial advisor可以通过客户“1 porch”数据,获取客户实时、场景化投资需求,构建多维行为特征。 人工智能在对冲基金业应用还处于早期阶段。一些对冲基金经理在交易过程中使用人工智能,同时一些纯粹AI对冲基金则利用深度学习,基于非常少基金经理输入,根据预测独立做出决策。 定量分析从自上而下方法转变为自下而上方法,让人工智能基金经理自己学习、适应和预测。

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