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人工智能的核心技术是什么？

人工智能的核心技术是它的算法被广泛认可的「算法」专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。基于规则的人工智能 上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。由此可见，这是一个非常繁琐的事情，一旦遇到新的情况，这种系统就需要人工去添加新的规则。所以这些规则的适应性非常差，导致这种系统没有什么可实践性。现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习，由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则，遇到的情况越多学到的越多。那什么是机器学习&深度学习呢？二者有着什么样的关系呢？请期待下期人工智能系列知识分享！

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人工智能正式成为微软的核心战略导向

据外媒报道，微软(Microsoft)发布了年度报告，用大量篇幅的文献和数字阐述了该公司的核心愿景，这种愿景似乎正在发生变化。正如美国全国广播公司财经频道（CNBC）率先报道的，微软第一次将人工智能加入其愿景中，并删除了“移动优先”的相关内容。这与微软最近进军人工智能市场、并退出智能手机市场的举措相吻合。在这种技术范式中，计算分布式程度更高，人工智能促使我们站在用户的角度考虑和行动，用户体验跨越了具有用户数据和信息的设备。” 在刚刚过去的七月,微软公司发布了一系列人工智能公告,包括为视觉障碍者描述世界的全新苹果手机应用程序、微软研究院内部的人工智能”研究和孵化中心”、新的《人工智能伦理设计指南》、以及“人工智能为地球”（AI 我们的战略是为人工智能推动的智能云和智能边缘构建一流的平台、提供生产效率服务。个人和组织使用技术、与技术交互的方式在不断向前发展。

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动态：人工智能的核心技术就是让机器学习

会上，百度研究院副院长张潼在题为《基于大数据的人工智能》的报告演讲中表示,人工智能的核心技术就是让机器学习，还有高性能计算。 ? 百度研究院副院长张潼作题为《基于大数据的人工智能》主旨报告以下为其致辞摘要：为什么我们叫基于大数据的人工智能，比如说我们要做一辆车，比较核心的技术是什么？底盘、设计等等都很重要，但是最核心的是汽车的引擎，另外还需要油，从以上要素看来，大数据指的什么呢？我认为能源是一定需要的，此外，人工智能的核心技术就是让机器学习。现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。

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达沃斯群英纵论人工智能，核心观点汇总

其中，“人工智能”依旧是本届年会上的热点话题，几天以来，来自不同领域的精英纷纷发表了自己对于人工智能的看法。 ▌马云：人工智能应该支持人类，技术应该做一些让“人不会伤害人”的东西 “面对人工智能、大数据，目前不少人将其发展看作是对人类的一种威胁”，针对这种看待技术发展与人类发展矛盾的观点，马云指出，人工智能应该支持人类正在到来的第四次科技革命，核心在于解放人的脑力，将推动人类进入“智能时代”。与前三次科技革命发端于西方发达国家不同，第四次科技革命中国与发达国家站在了同样的起跑线上。 ▌另附李飞飞关于达沃斯论坛上人工智能话题讨论的总结全文：这是我从达沃斯2018世界经济论坛回来后关于人工智能讨论的一些总结。在一场晚宴上，我还和可能是全球的第一位“人工智能部长”畅谈了很久（他来自阿联酋国）。 人工智能对工业转型的重要角色以不容置疑。

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关于AI的7个误解 | 人工智能核心概念对比

新智元编译作者：Robin Bordoli 来源：crowdflower 如果你是一名企业主管（而不是数据科学家或机器学习专家），你可能已经从主流媒体的报道中接触过人工智能。你可能在《经济学人》和《名利场》读过相关文章，或读过有关Tesla 自动驾驶的故事，或史蒂芬·霍金写AI对人类的威胁的文章，甚至还看过有关人工智能和人类智能的讽刺漫画。 AI也应用于解决现存的较小的问题，例如百万美元级别的问题。让我解释一下：任何一个企业的核心需求都是理解客户。从古希腊的agora市集和古罗马的个人买卖广场就是如此。消除这种误解的核心理由是机器和人类具有互补的能力。请看上图。机器的特长是处理结构化计算，他们会在“找出特征矢量”任务上表现良好。这就消灭了机器取代人类的AI神话。真相是，AI是机器强化人类。神话7：AI=ML 主流媒体有关AI的最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。

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人工智能时代的知识：核心概念与基本内容

课程再设计中心框架（CCR框架）认为，课程设计的关键在于鉴别和聚焦学科内和跨学科的核心概念。一、核心概念任何一条信息都可以作为理解其他信息的工具。因此，在设计课程时，我们如何运用“知识就是工具”这一理念呢？关键在于鉴别和明确聚焦学科内和跨学科的核心概念，这些概念是最有力的工具。比如，一项严密的研究探索了生理学的核心概念（Michael & Mcfarland，2011），它综合了教学人员的回答，以确定该领域的核心概念。 /媒体等）；③人类功能的增强（人工智能、机器人学、基因编辑等）。下面（不详尽地）列举了应当整合进课程的现代内容。 1.技术和工程这包括计算机科学，尤其是编码、机器人学与人工智能；生物工程，尤其是基因组编辑和合成生物学；高级制造，包括CAD和3D打印。

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人工智能学习产品的三个核心要素

智能技术如何从学习产品找到合适的切入场景？用户会为什么样的学习产品来付费？结合这段时间的工作、阅读和思考，现在试着总结一下个人对这些问题的一些思考。以下是我的思考框架：一款优秀的学习产品，是内容、产品和技术三者的紧密结合、彼此赋能。一、这三个要素指的是什么？ 1. 这里说的“产品”指的是，能解决用户某个实际需求的一整套解决方案。二、它们各自是什么角色及三者之间的关系 1. 内容是起点和基础。从这里出发，将教学理念和文本内容设计成其他的产品的形式，即内容的产品化。分别是app 产品逻辑、内容产品逻辑、服务的逻辑。 3. 智能技术会贯穿大产品流程中的所有环节，它的目标是更高的效率和更好的体验。大数据分析技术会将用于优化每个环节。 NO 44 产品篇：大产品逻辑（课程逻辑）、小产品逻辑（流程、游戏化机制和数值体系）、服务的逻辑 NO 45 内容篇：内容和教学的结构化（量化/可计算）、核心教学法和教学理念、在线标准课程批量化制作 NO

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为什么说自然语言处理是人工智能的核心

——阿兰·图灵机器能跟我们人类交流吗，能像我们人类一样理解文本吗，这是大家对人工智能最初的幻想。如今，它已成为人工智能的核心领域——自然语言处理（简称：NLP）。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、人工智能于一体的科学，解决的是“让机器可以理解自然语言”——这一到目前为止都还只是人类独有的特权，因此，被誉为人工智能皇冠上的明珠。如今，这门学科受到了国家政府、各大企业的普遍关注。国务院《新一代人工智能发展规划》，明确指出建立新一代人工智能关键共性技术体系，自然语言处理技术作为八大共性技术之一，被重点强调和扶持。到目前，小冰已经累积了上亿用户，平均聊天的回数23轮，平时聊天时长大概是25分钟左右。自然语言处理技术更广泛使用，可见下面的案例：机器翻译去年秋天，谷歌翻译推出了一个全新升级的人工智能翻译引擎。图四知名招聘网站岗位图作为人工智能的一大热门研究领域，如何从基础开始入门，并学习到最新的技术呢？

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人工智能创业，你需要知道的 6 大核心问题

迅雷创始人、松禾远望基金创始合伙人@程浩老师结合自身经验，并从行业角度深度分析了人工智能创新时需要面对的六大核心问题，给智能时代下的产品经理带来了不同角度的思维方式。今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新，包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战。 [image.jpg] 为此我从投资人的视角，给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲，要想在大浪中屹立不倒，必须要构建出人工智能的生态系统（Ecosystem）——而核心就是要依靠这些Enabling Technology技术。所以未来算法的壁垒会越来越低，如果这个公司的核心竞争力只是算法，那将非常危险。 3. 2. 2B的核心目的是降成本举例工业机器人，10万块钱一个，听起来很贵；但一个工业机器人替代你2个岗位，这2个岗位一年也得10万块钱，还不算四险一金。

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【进阶】ML vs AI vs NLP：人工智能核心探秘

缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统它开发计算方法来解决语言学的科学问题。语言学的核心问题涉及了语言表征的本质和语言知识，还有语言知识在语言的生成和理解中如何被获取并部署。这些问题的答案概括了人类语言能力，也有可能帮助解释我们实际观察到的语言数据的分布和行为。在计算语言学领域，我们对这些核心问题提出一些被认可的答案。除了这些核心问题，语言学也涵盖很多问题——想想社会语言学（sociolinguistics），历史语言学（historical linguistics）、心理语言学（psycholinguistics） 人工智能是一个很广泛的领域，这包括了很多其他的子领域（再次，用了维基百科定义）：推理、知识、计划、学习、自然语言处理（交流）、感知、行动能力和控制物体的能力。

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机器人SLAM，三维人工智能的核心技术！

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 人工智能技术按照信息来源主要分为计算机视觉（视觉）、自然语言处理（文本）、语音识别（语音）三大方向。其中，基于几何方法的计算机视觉核心技术之一是同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）。首先，我们在陌生的起始点用双眼（机器人上安装的视觉传感器）观察四周的环境，并记录那些与众不同的标志物（特征点），从而确定自己的初始位置（地图初始化）。目前SLAM相关的书籍比较少，虽然它们涵盖了该领域的核心知识点，公式推导严谨，有的还配套有重要概念的代码实现。第二部分：介绍视觉SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心代码，从特征匹配、地图初始化，再到跟踪线程、局部建图线程、闭环线程、优化方法，面面俱到。

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谷歌研究阻止“人工智能毁灭人类”的核心，都在这篇论文里面了

马斯克和霍金等科技界名人纷纷表示，要警惕人工智能失控。图片来源：CT。人们一定还没忘记，今年谷歌DeepMind的人工智能软件AlphaGo打败了世界围棋大师，让世人看到了AI的厉害，也伤了人类的“自尊心”。此后，马斯克、霍金等科技界名人纷纷表示我们需要警惕AI，当人工智能超过了人类智能的时候，也许人类会失去对AI的控制。 MIRI的研究人员来自全球顶尖大学及企业，《人工智能：现代方法》一书的联合作者Stuart Russel教授担任其研究顾问。这篇论文将于本月底呈现在纽约举行的第32届“人工智能中的不确定性”大会（UAI 2016）上。不知马斯克和霍金看完论文会不会觉得安心一些，终于可以不用害怕人工智能“天网”，睡个安稳觉了。

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AI赋能传媒的基石：以人工智能为核心建设本科教育

我们处于最坏的时代：伦理、法律问题；不小心就会被AI干掉！这是智慧的时代！这是愚蠢的时代！ 人工智能本科教育：以AI为核心的专业体系建设 人工智能要想稳健的发展，正确的人才培养是十分重要的。首都师范大学教授、CAAI教育工作委员会主任王万森教授首都师范大学教授，CAAI教育工作委员会主任王万森教授基于我国人工智能教育现状，对以人工智能为核心的专业体系建设及人工智能人才的培养模式做了深入的分析以人工智能为核心的专业体系建设 ? 王万森教授表示，人工智能正在形成一个新的专业类：⑴人工智能不是任何一个现有专业的子集；⑵人工智能应该是一个新的专业类。同时王教授还提出了以人工智能为核心的专业体系： ? 1. 内核：人工智能类专业的核心专业，起着“机器大脑”的作用；衍生层：直接由人工智能专业衍生出来。 ? 2.

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a算法解决八数码实验报告_人工智能核心算法

因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的实际代价g(n)以及从节点n到达目标节点的估价代价h(n),且hn≤h*n 图2.1 八数码问题的求解八数码问题是在3×3的九宫格棋盘上，摆有8个刻有1～8数码的将牌。根据A*算法的实验原理，f=g(n) +h(n) ；这样估价函数f(n)在g(n)一定的情况下，会或多或少的受距离估计值h(n)的制约，节点距目标点近，h值小，f值相对就小，能保证最短路的搜索向终点的方向进行同时，通过本次实验，发现选用不同的启发函数，对于实验的结果有较大的影响。 46，售后保障稳定推荐文章 700套个人简历模板（考研保研工作）：https://blog.csdn.net/weixin_43442778/article/details/114280230 人工智能

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赋予人工智能记忆的人，带你梳理深度学习核心算法

作者介绍：Jürgen Schmidhuber 被称为是赋予人工智能记忆的人，递归神经网络之父，2004 年到 2009 年，担任慕尼黑大学认知与机器人领域的教授，从 1995 年起就在瑞士人工智能实验室考虑到一个输入向量的训练集有对应的目标输出向量，层逐渐地增多并通过回归分析训练，接着用一个分离的验证集的帮助改进，正则化被用于淘汰多余单元。每层的单元和层的总数可以在与问题相关的环境中习得。然而，高效误差反向传播（BP）在任意的、可能是稀疏的，类似NN的网络中的使用很显然是第一次被Linnainmaa在1970 [60-61]提出。从那时起，只有非预期情况下的输入（误差）会传递新的信息并被输入到下一个更高层的RNN中，更高层的RNN会在更慢的、自组织时间尺度上运作。 1993年[2] 的一个古老的具有说明性的深度学习实验对在1200次步骤或者随后的1200个非线性虚拟神经层进行信度分配。

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中国新兴媒体融合发展报告发布：人工智能是精准传播的技术核心

,近年来快速兴起的人工智能技术是未来精准传播的技术核心。此次的报告中提到,在目前的移动互联网产业中,精准传播的实践尚处于起步阶段。对于精准传播而言,人工智能的应用实际上是大数据技术和算法技术的结合。 人工智能不仅能够处理海量的内容数据和用户数据,还将纳入在物联网中产生的数据信息,进一步推动人们生活方式的数据化发展,从而为精准传播提供核心技术。近年来,随着大数据产业的成熟发展,人工智能技术的应用有了足够量级的数据资源,因而逐步得到推广和应用。报告认为,在“互联网到移动互联网再到物联网”的发展过程中,大数据技术的萌芽和应用,为人工智能技术找到了恰当的运用方式;而云技术和算法技术的普及化,又为大数据的存储和计算提供支持,成为人工智能技术得以应用的必要条件

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DOM的核心总结

array.join(''); var d2 = +new Date(); console.log(d2 - d1); } fn(); </script> 3、 DOM的核心总结文档对象模型(Document Object Model,简称DOM)，是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言 (HTML或者XML)的标准编程接口。 W3C已经定义了一系列的DOM接口，通过这些DOM接口可以改变网页的内容、结构和样式。 ? 关于dom操作，我们主要针对于元素的操作。主要有创建、增、删、改、查、属性操作、事件操作。 3.1. 改主要修改dom的元素属性，dom元素的内容、属性, 表单的值等修改元素属性: src、 href、title等修改普通元素内容: innerHTML、 innerText 修改表单元素查主要获取查询dom的元素 DOM提供的API 方法: getElementByld、 getElementsByTagName 古老用法不太推荐 H5提供的新方法: querySelector

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setModel 的核心逻辑

通过setModel将如下的数据绑定到table上, ProductId在json数据里的值为HT-1020： ? setModel的执行过程：处理最外层的items绑定，其path是xml view里指定的/LineItems ? ? sPath提示该binding是table最外层的binding，oList为json data里table的两条行数据： ? 依次处理table row里每个column的绑定： ? ? 从这里能看出，setModel进行数据绑定的过程中，也是一个把Model里json data对应的字段的实际内容写入到bindingInfo 这个抽象类的instance里的过程，setModel完全可以看成一个赋值过程如何判断setModel是否成功执行 setModel执行完后，检查调用setModel的control instance的oModels field，找出里面名字和调用setModel时传入的model

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前端的核心JavaScript

JavaScript（通常缩写为JS）是一种高级的、解释型的编程语言。JavaScript是一门基于原型、函数先行的语言，是一门多范式的语言，它支持面向对象编程，命令式编程，以及函数式编程。操作符指的就是之前学的运算符。每一个表达式都会产生一个值。 # 函数为了减轻重复编码的负担，JavaScript引入了函数的概念。函数一般是在两种种情况下使用：一种是“重复使用的功能”，另外一种是“特定的功能”。以2为底的e的对数 log2e LOG10E 以10为底的e的对数 log10e SQRT2 2的平方根 √2 SQRT1_2 2的平方根的倒数 1/√2 例子： 120*Math.PI/180 二、DOM主要属性操作（对象方法）有：方法说明 getAttribute() 获取元素的某个属性的值 setAttribute() 设置元素的某个属性的值 removeAttribute() 删除元素的某个属性

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easyswoole的核心文件

LISTEN_ADDRESS'],$conf['SETTING'],$conf['RUN_MODEL'],$conf['SOCK_TYPE'] ); //hook 全局的mainServerCreate EASYSWOOLE_LOG_DIR') or define('EASYSWOOLE_LOG_DIR', $logDir); // 设置默认文件目录值(如果自行指定了目录则优先使用指定的) } $register = ServerManager::getInstance()->getMainEventRegister(); //注册默认的worker Timer::clearAll(); SwooleEvent::exit(); }); /* * 开启reload async的时候 SwooleEvent::exit(); }); } public function loadEnv() { //加载之前，先清空原来的

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