人工智能、机器学习技术的应用 人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术，受到了极为广泛的关注，这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用，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的系统和应用 这些变化导致了很多有趣的应用产生，例如无人机、ADAS辅助驾驶以及可移动的智能机器人，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，我们需要通过不断的试验以及试错，来获得最合适的解决问题的方法。从这个角度讲，深度学习是目前人工智能普及的主要驱动力。 架构:选择正确的工具 应用的需求和限制是驱动带有人工智能算法的最终产品标准的因素。 Jetson AGX Xavier开发套件 数据 & 训练:获取正确的结果 数据是人工智能的真正货币，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的认知。
人工智能的定义： 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能研究的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的复杂工作。 人工智能现阶段应用的领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业：农业中已经用到很多的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，大大提高了农牧业的产量，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的领域2.jpg 人工智能现阶段应用的领域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：利用最先进的物联网技术
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人工智能在金融行业的应用 近年我国人工智能市场发展非常迅猛，而AI在不同的行业中处于不同的发展阶段，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+”主导的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的应用仍具有极大的深度挖掘空间。金融业无疑是尖端科技运用最迅速的行业典范之一。 金融机构基于人工智能与大数据等金融科技的发展，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%的工作效率，缩短客户约40%的平均等待时间。 得趋势者得天下，未来，中国将成为‘AI+金融’成功落地应用的典型代表。
导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的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的一些主要应用场景。 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，以语音合成的自然人声形式，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的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。 在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。 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。
卡斯帕罗夫事后成立了允许参赛者使用人工智能技术的国际象棋联赛。这种人类于人工智能组合的“团队”，造就出了最强大的国际象棋“选手”。 “所以人类与人工智能的关系不是对立的，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的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，可能还有很长很长的路要走，因为功耗是一个很大的问题。人体的能效是非常高的，功率只有四分之一马力，大脑的功耗也很小。 追求效率的工作归于机器，不追求效率的工作归于人类 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的机器人，比如那些并不用编程，只需要观察你是怎么做一件事情的，然后就可以学会的那种机器人 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。未来工人工资的高低也要视他们与人工智能，与机器人合作的情况而定，所以人类与人工智能的关系不是对立的，而是合作关系。
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 社交聊天机器人的发展也带来了关于道德规范的问题，一些机器人从社交网络上学到的想法需要引起注意与警惕。结合人工智能在无人武器中的规模化应用，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的伦理问题呢？ ? image 数字巴别塔：机器翻译 ---- 结合谷歌公开发表的论文，和分享了机器翻译的发展历程与一些最新进展。 这是人工智能的终极问题。 ? image 左右互搏：生成式对抗网络 ---- 生成式对抗网络的原理与机制。 生成式对抗网络的一个重要的潜在应用就是让人工智能在没有明确指导的情况下学习，使算法的学习方式向人类的学习方式转变。那么如何看待生成式对抗网络在通用人工智能研究中的前景呢？ ?
Eva可以从数千个来源收集知识，并在不到0.4秒的时间内提供简单的答案。 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的雷达、摄像头、GPS和云服务中收集数据，以产生操纵车辆的控制信号。 ? Waymo -人工智能应用 先进的深度学习算法可以准确预测车辆附近的物体可能会做什么。 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，如管理你的时间表，控制你的智能家居，预订，等等。 另一方面，机器学习算法用于根据您的兴趣设计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上的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种不同的乐器产生4分钟的音乐作品，并能结合从乡村到莫扎特到披头士的各种风格。
图3：大型综合巡天望远镜 天文 学-人工智能 应用的最好领域 我觉得天文学是人工智能大数据应用的最好领域。 虽然人工智能技术在天体物理领域的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的发现。今天我想给大家举一些人工智能在天体物理中应用的例子。 因此，人工智能帮助我们发现了新的吸收体，也刷新了人类对中性氢含量的认识，从蓝色的部分（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的应用 大尺度结构 第三个例子，是人工智能在大尺度结构上的应用。 最后我来讲一下天文在大家生活中的一些应用吧。
全球面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出，同时保持可持续发展？人工智能是解决方法之一，其展示出巨大的应用潜力。 ? 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的卫星图像数据，分析其与农作物生长之间的关系，从而对农作物的产量做出精准预测。 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的播种、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的个体信息，通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、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的软件进行分析，采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产的情况，并将相应信息自动推送给农户，以得到及时的处理。（来源；赛迪智库）
“目前Kubernetes是容器圈里的“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，登月平台的设计出发点就是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，国家会议中心举办的京东技术开放日——人工智能平台的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的应用。” 人工智能的集中式爆发，机器学习的训练过程对于快速迭代的高要求，让能够轻量级接入，并且可以对用户提供秒级响应的Kubernetes发挥了巨大的优势。 范振认为，未来Kubernetes也可能会成为云管理平台的统治者，也还会有更多的应用在Kubernetes上原生运行起来。
人工智能热度很高，但泡沫也很大。人工智能在视频领域的应用已经走入寻常人的生活，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中的实践探索，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的渗透 传统视频应用的流程： 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的任何的超越时代的编码方法、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的问题，目前的人工智能还很难介入。 近年来网络直播应用的兴起，出现了跟以往广播电视编解码不太一样的需求。 这就需要开发一种适用于高清晰度直播应用的面向场景的智能编码技术。
前言：3月24号，由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “人工智能技术在推荐中的应用“ 的PPT，如有疑问，欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
这种人工智能就是行业中所说的“弱人工智能”。 ? “如果你在你的手机图片里搜索“日落”，人工视觉会找到有关日落的照片。” 弱人工智能 弱人工智能所能从事的任务有限，例如苹果系统中的 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的桥梁。虽然 AGI 并未能拥有强人工智能的感知能力，但是它比弱人工智能更强大。 不出所料，人工智能潜在的军事应用引起了美国政府的注意，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，但是被资助的的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的这些系统都取得了巨大的成功。 在过去的十年里，在神经网络和深度学习方面取得的进步带来了人工智能领域的复兴。 当前，大部分研究主要专注于弱人工智能的实际应用和AGI的潜能。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，那么对人工智能的热情就会再一次高涨起来。
Facebook 曾邀请 Joaquin Quinonero Candela 来领导其网站的应用机器学习团队（Applied Machine Learning group），试图利用人工智能掀起一场革命 但是，Candela 的应用机器学习团队（AML）当下正遭受了他方的指控，原因是 Facebook 的实际产品中不仅包含自身人工智能研究团队的研究成果，还包含其它前沿机构的研究成果。 实际上，Facebook 人工智能研究团队的负责人 LeCun 一直在争取以建立起将人工智能应用到产品中的辅助团队——使机器学习的方法在公司内得以广泛的传播。 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”而服务的。 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“训练直升飞机的图片分类器”，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。
但是，Candela 的应用机器学习团队（AML）当下正遭受了他方的指控，原因是 Facebook 的实际产品中不仅包含自身人工智能研究团队的研究成果，还包含其它前沿机构的研究成果。 实际上，Facebook 人工智能研究团队的负责人 LeCun 一直在争取以建立起将人工智能应用到产品中的辅助团队——使机器学习的方法在公司内得以广泛的传播。 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”而服务的。 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“训练直升飞机的图片分类器”，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。 “我们花费如此长的时间不是为了创建出智能的应用程序，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的影响。
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的广泛应用与就业的关系呢？ 再回到人工智能AI的应用与失业问题上，1961年，在新泽西工厂的流水线上，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的相关岗位 稍后又得到欧洲的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的广泛应用与就业”这个话题，不要说凡人的看法不一致，就是国内外的专家学者的论点论据也大相庭径。
作者介绍 张重阳，微信小程序 商业技术负责人。2014 年加入微信，先后负责用户画像建设，lookalike 人群定向，微信斑马系统，小程序广告系统，小程序商业...
作者：张东霞，来源：LSGO软件技术团队 2020年5月15日，在中国电科院双创中心主办的能源互联网双创讲坛上，《中国电机工程学报》副主编张东霞作了题为“人工智能在电力系统的应用”的报告，以下为该报告的
本文介绍如何利用人工智能（AI）最新的进展重塑临床试验设计的关键步骤，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潜在入口点的临床试验设计方面，并解释了特定的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的应用。 相反，数据科学家和医学科学家应该共同定义可实现的用例，在这些用例中，将易于理解的AI工具应用于临床试验设计的特定子任务，有望最大程度地改善整体试验性能。 AI技术具有现实的实用性；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的效率从衰落转变为增长一样，人工智能并不是神奇的灵丹妙药，它不会使临床试验的成功率在一夜之间飙升。
那么，金融科技是如何改变金融业的呢?这个行业的未来趋势是什么? 2.聊天机器人 基于自然语言处理(NLP)和智能知识系统(IKBS)的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的应用，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基金的趋势 对于在AI金融服务中的应用，AI financial advisor可以通过客户“1 porch”的数据，获取客户实时、场景化的投资需求，构建多维行为特征。 人工智能在对冲基金业的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，同时一些纯粹的AI对冲基金则利用深度学习，基于非常少的基金经理的输入，根据预测独立做出决策。 定量分析从自上而下的方法转变为自下而上的方法，让人工智能基金经理自己学习、适应和预测。
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