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？ ?
已经看到的一个迹象是，以“智能语音操作系统”为核心的人机交互、以“人脸识别”为核心的智能图像识别，以“智能驾驶”为核心的机器大脑，以及他们背后所连接的家居场景、交易和身份识别场景、汽车场景，将逐渐成为AI...人机对话“撕”开场景：语音操作系统来啦 ? 语音识别已发展成人工智能接触大众的先锋，最贴近普通用户的现有产品似乎是语音输入法、苹果Siri、亚马逊智能音响Echo这些。...一项技术从开发到应用，都会有个时间差和突破口。对图像识别来说，人脸识别便是目前拉近用户的主要方向之一。...外部应用上，百度已与泰康人寿达成合作，将人脸识别技术用于后者微信投保的回执和回访环节，在线校验客户身份。...另一个清晰的路线是，国内的诸如百度这样的互联网巨头，正试图通过开放平台向外输出AI能力，加快中国的人工智能技术在不同场景和行业的商业应用，这将给整个中国传统行业的智能改造真正注入活力。
【磐创AI导读】：人工智能现在已经变得无处不在了，生活中有很多关于它的应用，可能你正在以某种方式使用它，但你却不知道它。...人工智能最流行的应用之一是机器学习，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子，可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。...在线交通网络：当预订出租车时，该应用程序会估计出该车出行的价格。那么在这些共享服务中，如何最大限度地减少绕行呢？答案是机器学习。...当然，这是一项很难做的工作，也很无聊。这就是为什么训练计算机来完成这项工作的意义所在。 现在的视频监控系统是由人工智能驱动的，它可以在犯罪事件发生之前检测出来。...No4：社交媒体服务 从个性化的新闻订阅到更好的广告定位，社交媒体平台都在利用机器学习为自己和用户带来好处。这里有几个关于社交媒体应用的例子，可能你都没有意识到这些美妙的功能都是机器学习的应用程序。
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别在人脸识别、人脸验证、人证对比、人脸美化编辑等四个方面应用非常的广泛。...1、场景分类● 人脸识别：安防监控识别、人脸门禁、明星脸、VIP身份识别等等● 人证对比：金融领域身份认证、考勤打卡、登机安检、考试身份认证等等● 人脸编辑：人脸美化、人脸贴纸等特效等等● 人脸验证：刷脸支付...让从事直播、短视频的朋友变得更加赏心悦目。2、认证对比认证对比主要是把人脸图像和身份证上的信息进行对比，来验证人脸图像是否身份证上的本人。...这种业务系统的流程一般都是先在业务系统对人脸、个人证件的采集，然后在登陆系统、支付场景等使用前端图像和服务器上的图像进行对比，来验证身份。...3、金融领保险应用3.1 金融行业在互联网金融行业当中，可以通过人脸的识别来针对客户开展办卡业务。
人工智能视频分析技术是利用计算机视觉、模式识别和深度学习算法等技术，对视频数据进行自动化处理和分析的过程。其基本工作原理包括以下几个步骤：视频采集：通过摄像头或其他视频设备获取源视频数据。...、人员入侵、危险区域闯入、人员聚集、安全帽/反光衣/工作服识别、车辆识别、车牌识别、非机动车检测、车俩违停、烟火识别等，可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。...图片人工智能视频分析技术在实际应用中有广泛的场景，如：1）安防监控：通过分析视频中的人员、车辆、行动等信息，实现对安全风险的感知和预警。...例如，安防监控系统EasyCVR视频汇聚平台与TSINGSEE青犀AI算法平台构建的智能化应用场景方案，基于平台的视频监控技术与AI算法智能识别技术，可以对所有前端感知设备的传输数据进行数据采集、视频汇聚...、实时监控、智能分析、预警推送等，可以应用在智慧安防、智慧安监、智慧校园、智慧景区、智慧社区、物流与仓储、智慧农业等场景中。
一、前言 今年以来，随着 ChatGPT 的火爆出圈，各行各业愈加关注大型语言模型在垂直领域落地应用的进一步深入。...“从 2016 年 AlphaGo 打败了李世石，再到了最近大热的 ChatGPT，我们看到人工智能每隔几年就会给大家带来惊喜。在我国，看病难、看病贵的本质是享受优质医疗服务难且贵。...AI 医生，就是优质医疗资源扩容下沉和区域医疗资源均衡布局的重要抓手。” 人工智能（AI）在医疗行业中取得了重大进展。...其中最突出的 AI 工具之一是由 OpenAI 开发的智能对话模型 ChatGPT。ChatGPT 能够对各种问题生成类似人类的回答，是医疗应用的理想工具。...9.创建症状检查器 症状检查器是对于想要了解自己的症状并确定是否需要就医的患者来说非常有价值的工具。ChatGPT 可以用于开发虚拟的症状检查器，帮助患者识别和解释可能存在的健康问题。
State模式在对象内部状态发生变化的时候，改变自身的行为，这通常是通过切换内部状态对象实现的，对象将自身在各个状态的行为推给了状态对象，从而解开了行为与对象的依赖。...场景描述 在经典的订单处理场景中，订单其不同状态的时候变现了不同的行为，具体内容如下： 假如订单是一个新创建的订单，那么它可以被寄送，也可以被取消； 假如订单已经被寄送，那么它不可以被再次寄送，也不可以被取消...上述内容中详细解释了订单状态和对应行为的关系。 遇到问题 对逻辑的第一映像，通常是通过if-else或者switch子句，通过订单内部的一个表示状态的属性，判断出当前订单是否可以寄送和取消。...所以，我们的解决方案是将订单的行为推送到订单状态自身，这样即使扩展再多的订单状态或者对状态行为进行更改，也可以轻松应对，只对很少的类进行更改，并且不会牵涉到太多代码逻辑。...Order order = new Order(orderState); return order; } } } 最后，通过一个控制台应用程序来测试一下
尽管对于人工智能热潮究竟能走多远仍处于激烈的争论中，但与过往的两次人工智能带来的对科技和市场的冲击波相比，这一次的人工智能浪潮对人们生活的影响却已大大超出了想象，并且实体零售和电子商务公司也都在不断将人工智能整合进自己的业务...应该说，从目前已披露的店内购买场景看，AmazonGo在购物效率和消费体验方面的突破，人工智能确实起到了至关重要的作用，同时也为AI+零售打开了更大的想象空间。...实体零售的这18个智能应用场景 1、智能停车和找车：停车场是实体零售企业的用户入口，又是用户需求的最痛点。...每次点击都会通过成千上万的属性来训练人工智能，例如鞋跟高度、小腿长度、系带款式、鞋子的造型、纹理等。 目前人工智能推荐模型，已经在电商网站得到应用，其他零售企业也在逐步推行。...该技术还应用在自动售卖机和虚拟试衣镜等常见的线下销售场景。
可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。 3.2 Kafka 适合什么样的场景? 构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。...Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。...五、kafa整体架构 六、kafka应用场景 6.1 消息 kafka 更好的替换传统的消息系统，消息系统被用于各种场景（解耦数据生产者，缓存未处理的消息），与大多数消息系统比较，kafka 有更好的吞吐量...6.5 事件采集 Event sourcing是一种应用程序设计风格，按时间来记录状态的更改。...6.5 事件采集 Event sourcing是一种应用程序设计风格，按时间来记录状态的更改。
| │ ├── /Member1 │ └── /Member2 │ └── /NameService | ├── /Server1 └── /Server2 2 典型应用场景和实现...2.1 数据发布/订阅 数据发布/订阅的一个常见的场景是配置中心，发布者把数据发布到 ZooKeeper 的一个或一系列的节点上，供订阅者进行数据订阅，达到动态获取数据的目的。...利用 ZooKeeper 实现集群管理监控组件的思路: 在管理机器上线/下线的场景中，为了实现自动化的线上运维，我们必须对机器的上/下线情况有一个全局的监控。...2.6 Master 选举 分布式系统中 Master 是用来协调集群中其他系统单元，具有对分布式系统状态更改的决定权。比如一些读写分离的应用场景，客户端写请求往往是 Master 来处理的。...在以上提到的这些分布式系统的常见的应用场景下，利用 ZooKeeper 可以快速的实现相关的组件，而无需重新造轮子。
随着云计算的不断发展，分布式系统中涉及的问题越来越受到人们重视。受上一篇ZooKeeper应用场景汇总（超详细）一文的启发（部分案例引自此文。），我根据自己的理解也总结了一些etcd的经典使用场景。...值得注意的是，分布式系统中的数据分为控制数据和应用数据。使用etcd的场景处理的数据默认为控制数据，对于应用数据，只推荐处理数据量很小，但是更新访问频繁的情况。...三、etcd的应用场景 3.1 场景一：服务发现 服务发现（Service Discovery）要解决的是分布式系统中最常见的问题之一，即在同一个分布式集群中的进程或服务如何才能找到对方并建立连接。...图7 分布式锁 3.6 场景六：分布式队列 分布式队列的常规用法与场景五中所描述的分布式锁的控制时序用法类似，即创建一个先进先出的队列，保证顺序。...Leader应用的经典场景是在搜索系统中建立全量索引。如果每个机器分别进行索引的建立，不但耗时，而且不能保证索引的一致性。
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。...2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。...比起以日志为中心的 系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。 5 流处理 这 个场景可能比较多，也很好理解。...6 事件源 事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。...为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 降低系统组网复杂度。
个人理解，async/await的应用场景主要是为了解决异步多层回调嵌套的问题，举例如下：例子 1：在第一个函数执行完之后，延迟固定秒数执行function sleep(time) { return...{time}s`); resolve(time); }, time); });}// 目标:等待几秒后再执行下一个log，下一个log依赖上一个sleep返回的值...res2) => { console.log(res2 + "log2"); // 2秒后打印 1000log1 }); // 多层回调，如果每个异步函数都依赖上个异步函数返回的结果...const b = await sleep(2000); console.log(b + "log2"); // 2秒后打印 1000log1}run(); 例子 2：第二个函数执行依赖第一个函数返回的结果
Zookeeper被广泛应用于各种分布式集群场景中，比如Hadoop、Storm、Spark、Kafka等。...大实时配置文件 Zookeeper可以作为互联网应用的实时配置开关，将配置信息设置在Zookeeper的node上，并在应用中设置Zookeeper的观察者，实时获取该node关联数据的变化，达到动态实时控制应用的配置信息的目的...在大型电商网站中，这种方式可用于节假日等流量爆发的场景，关闭某些不太重要的电商网站功能，降低并发量大爆发对服务器性能的冲击。...Kafka中使用 Kafka通过Zookeeper的使用提供给客户端负载均衡能力，每个Kafka客户端直接通过连接Zookeeper就能获得整个Kafka的配置信息。...Kafka将队列服务的机器注册在Zookeeper上，同时维护客户端列表，依靠负载均衡算法将客户端动态分配到合适的队列分区上，维持整个集群的负载均衡。
媒体报道显示，2020年1月1日至今，我国吊销/注销的人工智能相关企业达到732家！AI创业企业活过3年的不到10%！ 那么，人工智能企业真的生存困难？没有应用需求，整个行业发展停滞吗？...答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。 另一方面，人工智能企业在数量上可能会有消减，但是实力却不断增强。...专家认为，技术创新和突破、能规模化复制的应用场景、完善的生态合作将帮助厂商扩大市场份额。 让机器学习成为一种服务 机器学习就是从数据中发现模式，利用模式快速高效解决应用中的问题。...计算机视觉感知客观世界 计算机视觉被称为人工智能的“眼睛”，是感知客观世界的核心技术，其主要任务就是通过对采集的图片或图像进行处理，以获得相应场景的信息。...目前，计算机视觉拥有丰富的应用场景，每个场景都对数据的种类与数量、技术的难易度，以及误判的容忍度有不同的要求，不同的公司通过提供差异化服务，实现其附加价值，因此在此领域成功的公司很多，很难出现赢者通吃的局面
自AlphaGO与李世石一战之后，“人工智能”概念再一次的受到了人们的关注，除了谷歌、阿里等国内外巨头，今年更是出现了不少人工智能初创企业。...在人们热火朝天的研究人工智能之时，随着相关技术的逐步完善，人工智能应用也渐渐走进大众生活，衍生出不少新兴产业，像智能家居、智能医疗、智能出行等等。...不过，作为我们步入社会后每天都会接触的场景，办公领域似乎只有极少部分的工作被人工智能所代替，比如打卡签到、报告的分析总结等。...另外，在会议结束之后，除了让机器人收回遗留资料、进行地面打扫之外，拥有自动驾驶功能的座椅也会自行回到原位。 随着人工智能技术的完善，其“落地”的应用渐渐增加。...基于此，更多的人工智能机遇仍在等待着厂商的挖掘，后续镁客网（微信公众号：im2maker）会分析更多的人工智能行业应用，敬请期待。
在微服务架构下，越来越多的业务应用程序倾向于由使用不同语言和技术开发并部署到各种目标运行时环境的多个部分组成。 这种应用程序模块的多样性带来了许多生命周期挑战。...开发、部署和配置复杂应用程序的所有独立部分涉及许多步骤，通常是目标平台或应用程序服务器特定的。...例如，由 UI 和数据库模块甚至应用程序代码组成的 SAP HANA XS Advanced (XSA) 应用程序就是 MTA 的示例。...每个运行时、应用程序服务器或云框架都以自己独特的方式管理多目标方面，通过引入各种编排解决方案（大量清单文件和格式、项目 JSON 文件、应用程序描述符、存储库、SAP 的 CTS+ 等） ....Cloud Foundry 等 PaaS 以灵活的方式改进了传统的应用程序服务器，它们通过容器化支持各种应用程序运行时技术。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、龙牧雪 人工智能已经写入中小学课程标准，但在中小学阶段就已经入门人工智能的童鞋恐怕还是比较少见。...戳蓝字可以看两篇小学生和中学生的编程指南： 我12岁，4年码龄，我是这么学编程的 一位16岁CEO教你如何在高中阶段入门人工智能 如果你觉得Python对小朋友来说太难，那么图形化界面的Scratch编程语言可能是个不错的选择...我们找到了一个machine learning for kids的网站，上面搜集了各种和人工智能有关系的Scratch动手项目，一共19个，包括人脸识别、聊天机器人、教AI玩井字游戏等。...目的：教计算机识别物体的照片 难度：低 标签：图像分类、监督学习 人脸解锁（Face Lock） 在Scratch里制作一个手机，当能够识别出你的脸的时候手机就会解锁。...目的：教计算机识别问题 难度：中 标签：情感分析、监督学习 旅游信息（Tourist Info） 在Scratch中创建一个移动应用程序，可以根据人们的兴趣推荐旅游景点。
这里学以致用，提供了几个真实的案例，来体会下数据结构和算法的魅力:) 2.1 数组reverse的实现 当前案例，将用堆栈来实现数组的反转功能。...，并逐个压入堆栈 最后使用read接口，输出数据 好像很简单，不用担心，复杂的在后面:) 2.2 十进制转换为二进制 数值转换进制的问题，是堆栈的小试牛刀。...有提前要计算结果的，进行对应的出栈处理。 将计算部分结果的方法，封装为独立的方法calculator。由于乘除运算符前后的数字，在运算上有区别，所以不能随意调换位置。...堆栈的经典算法应用，首推就是汉诺塔。...理解该算法，要注意以下几点： 不要深究每次的移动，要抽象理解 第一步：所有不符合要求的盘，从A塔统一移到B塔缓存 第二步：将符合的盘移动到C塔 第三步：把B塔缓存的盘全部移动到C塔 以下是代码实现： var
在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，逻辑回归是一种简单而有效的算法，可以用于许多应用领域，如医疗、金融、电商等。...本文将详细介绍AI人工智能逻辑回归的原理、优缺点、应用场景和实现方法。图片原理逻辑回归是一种针对二分类问题的线性模型，它可以将输入特征映射到输出类别的概率。...应用场景逻辑回归在人工智能领域中有广泛的应用，常见的应用场景包括以下几种：信用评估：逻辑回归可以用于信用评估，根据用户的信用信息预测其是否会违约。...总结本文介绍了AI人工智能逻辑回归的原理、优缺点、应用场景和实现方法。逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，具有计算效率高、可解释性强、鲁棒性强等优点。...逻辑回归在信用评估、医疗诊断、电商推荐、舆情分析等应用场景中有广泛的应用。在实现逻辑回归模型时，可以使用现有的机器学习库或自己编写代码实现。
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