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人工智能与大数据导论论文800字怎么写

发布时间:2024-07-07 05:38:55

人工智能与大数据导论论文800字怎么写

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

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人工智能与大数据的联系一方面,人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速,数字经济获得更广阔空间,数据作为新型生产要素,对传统生产方式变革具有重大影响,是抓住新一轮产业革命机遇转型升级,提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术,是数字化转型的基石,也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示,目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施,推动着经济社会数字化升级,关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期,建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示,我国现有5G相关企业超5万家,2021年新增注册企业7万家,增速4%;广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多,分别有5万家,9100余家以及8400余家。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能与大数据导论论文800字怎么写的

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

巴以冲突的历史由来:巴勒斯坦位于亚洲西部地中海沿岸,古称迦南,包括现在的以色列、加沙、约旦河西岸和约旦。历史上,犹太人和阿拉伯人都曾在此居住过。公元前20世纪前后,闪米特族的迦南人定居在巴勒斯坦的沿海和平原地区,成为巴勒斯坦最早的居民。公元前13世纪未,希伯莱各部落迁入巴勒斯坦,并曾先后建立希伯莱王国及以色列王国。此后巴勒斯坦又先后被亚述人、巴比伦人、波斯人及罗马人占领和统治。公元7世纪,阿拉伯人在战胜罗马帝国接管巴勒斯坦后不断迁入,并被当地土著人同化,逐渐形成了现代的巴勒斯坦阿拉伯人。19世纪末,犹太复国主义运动在世界各地兴起,各地的犹太人大批移入巴勒斯坦。第一次世界大战期间,巴勒斯坦沦为英国的“委任统治地”。英国将其分为两部分:即以约旦河为界把巴勒斯坦分为东西两部分,东部称外约旦(即今约旦王国),西部仍称巴勒斯坦(即今以色列、约旦河西岸和加沙地带)。此后,世界各地犹太人开始陆续移居巴勒斯坦地区。在犹太人纷纷涌入巴勒斯坦的过程中,犹太人与当地的巴勒斯坦阿拉伯人发生过多次流血冲突。1947年11月,联合国通过第181号巴勒斯坦分治决议。决议规定,在7万平方公里的巴勒斯坦领土上建立犹太国和阿拉伯国,耶路撒冷国际化。1948年5月14日,以色列国宣告成立。由于这项决议遭到巴勒斯坦人以及阿拉伯方面的强烈反对,巴勒斯坦国却未能诞生。以色列宣布建国后,阿以之间爆发了5次大规模战争。以色列通过战争占领了包括耶路撒冷在内的大量的巴勒斯坦领土,数百万巴勒斯坦阿拉伯人被逐出家园,沦为难民。长期以来,以色列在被占领的阿拉伯领土上实施犹太移民政策,大量兴建犹太移民定居点,力求通过改变其占领领土上的人口结构,建立一个大以色列国。为了恢复民族权利,重返家园,巴勒斯坦人开始了武装斗争。1964年5月,巴勒斯坦解放组织(简称“巴解组织”)成立,其目标就是要在“巴勒斯坦领土上消灭犹太复国主义”。从此,巴勒斯坦开始了反对以色列入侵的武装斗争。多年的战争使双方认识到,谁也无法消灭谁,战争解决不了问题。在国际社会的斡旋下,巴以双方开始寻找政治解决的途径。1991年10月马德里中东和会召开,阿以间开始艰难的和平谈判。在阿以和谈中,巴以和谈是构成中东和平进程的关键。1993年9月,巴以双方签署了第一个和平协议-巴勒斯坦自治《原则宣言》以来,双方还签署了一系列协议,然而这些协议由于以历届政府的有意拖延而未能彻底执行。尽管根据有关协议,1994年5月巴勒斯坦开始自治,但关于巴勒斯坦最后阶段谈判却因双方在耶路撒冷的归属、犹太人定居点、巴勒斯坦难民回归、巴以边界划定等棘手问题上分歧太大,巴以双方至今没有达成永久性和平协议。2000年9月,以强硬派领导人沙龙强行进入伊斯兰圣地阿克萨清真寺,引发了一场旷日持久的巴以流血冲突,特别是2001年3月沙龙政府上台以后,由于沙龙采取了一系列强硬政策,巴勒斯坦一些激进组织针对以色列人制造了一系列“恐怖活动”,致使以色列采取了强烈打击报复,巴以双方陷入报复与反报复的恶性循环。中东和平进程为了恢复民族权利,重返家园,巴勒斯坦人开始了武装斗争。1964年5月,巴勒斯坦解放组织(简称“巴解组织”)宣告成立,开始反对以色列入侵的武装斗争。此后,巴解组织改变谋求建国的斗争方式,开始以和平谈判来实现建国的漫长历程。1988年11月15日,巴解组织全国委员会第19次特别会议通过《独立宣言》,宣布建立以耶路撒冷为首都的巴勒斯坦国。此后有130多个国家先后承认巴勒斯坦国。由于没有自己的领土,巴勒斯坦国不是一个真正意义上的国家。1991年10月马德里中东和会召开,阿以间开始艰难的和平谈判。这是阿拉伯国家与以色列第一次坐到一起试图解决长达40多年的冲突。这次会议构筑了中东和谈的基本框架——和谈分成双边会谈和多边会谈两个层次,确立了以“土地换和平”的基本原则。1993年9月13日,巴以双方第一个和平协议——巴勒斯坦自治《原则宣言》在华盛顿签署。根据协议,巴勒斯坦人首先在加沙-杰里科地区实行自治,临时过度期为5年。根据1994年5月,巴以双方签署的关于实施加沙-杰里科自治原则宣言的最后协议,5月4日巴勒斯坦开始自治。1995年9月巴以双方签署了塔巴协议,以色列军队先后撤出约旦河西岸的7座主要城市,由巴方自治。1996年5月4日,巴以开始就关于巴勒斯坦最后阶段谈判进行了首轮会谈。但以色列在1996年6月内塔尼亚胡执政后,背弃以“土地换和平”的原则,强调以“安全换和平”的原则取而代之,使中东和平进程停滞不前。尽管巴以先后签署了《希伯伦协议》和《怀伊协议》,但终因以政府的拖延而未能彻底执行。1999年5月,巴拉克当选以色列总理。为落实怀伊协议,巴以签署了《沙姆沙伊赫备忘录》,双方同意1999年9月13日开始最终地位谈判,并于2000年2月15日前就耶路撒冷地位等问题达成框架协议,9月13日前达成最终协议。由于以方蓄意拖延,协议条款没有得到很好的执行。2000年7月巴以美三方首脑会晤在美国马里兰州的戴维营举行。因涉及耶路撒冷地位、边界划分、犹太人定居点前途、巴难民回归以及水资源分配等棘手问题,会谈未能达成协议。同年9月28日,以色列强硬派领导人沙龙强行进入伊斯兰圣地阿克萨清真寺,引发了巴以间一场旷日持久的流血冲突。2001年3月沙龙政府上台以后,巴以关系更加恶化。阿拉伯与以色列矛盾概况阿拉伯国家和以色列之间矛盾的实质是领土问题,双方的领土争端是在过去几十年中陆续形成的。1947年联合国安理会通过的巴勒斯坦分治决议,把总面积为2·6万多平方公里的巴勒斯坦领土一分为二,14477平方公里划给犹太人建以色列国,11655平方公里划给阿拉伯人建立巴勒斯坦,并将耶路撒冷暂定为“国际城市”,即归属未定。在以色列建国的第二天,即1948年5月15日爆发的阿以战争中,以色列吞并了划归给巴勒斯坦的6200多平方公里的土地,并强行占领了西耶路撒冷。当时的约旦国王阿卜杜拉占领了划归巴勒斯坦的约旦河西岸领土,包括东耶路撒冷,共5268平方公里。1967年第三次中东战争中,以色列占领了约旦河西岸和加沙地带,同时还占领了6000多平方公里的埃及西奈半岛、1600平方公里的叙利亚戈兰高地、埃及管辖的加沙地带,又从约旦手中夺走了东耶路撒冷,并宣布整个耶路撒冷为以色列的首都。1982年黎巴嫩战争中,以色列又占领了黎巴嫩南部一条10-15公里宽的狭长地带。根据1978年埃以达成的戴维营协议,以色列把西奈半岛归还了埃及。1974年,以色列曾把戈兰高地的一部分退还给叙利亚,但继续占领戈兰高地其余的700平方公里的土地,并于1981年宣布将其并吞。近几年来,以色列在它所占领的阿拉伯领土上大量兴建犹太移民定居点。在约旦河西岸和加沙地带,以色列已建立200个定居点,犹太移民达10·4万。以色列的犹太移民政策是谋求通过改变其占领的阿拉伯领土上的人口结构,建立一个从约旦河直至地中海的大以色列国。多年来,阿拉伯国家要求以色列遵照联合国242号和338号决议,在被占领土上停止兴建犹太移民定居点,撤出1967年其占领的领土,以“土地换和平”。以色列却认为,西奈半岛归还埃及后,它已完成履行联合国决议的要求,现在只需要以“和平换和平”。巴勒斯坦人民要求在被占领土上建立自己独立的国家,以色列却只顾同西岸和加沙地带的代表讨论“有限自治”问题。叙利亚要求以色列归还戈兰高地,黎巴嫩要求以色列撤出黎巴嫩南部,而以色列却一再表示坚持“寸土不让”。以巴分治和以色列建国公元70年,古罗马大军占领耶路撒冷,摧毁犹太教圣殿。公元135年,犹太人被逐出巴勒斯坦,由此开始了持续1800多年的漂泊生涯。从被逐出故土那天起,犹太人就没有忘记过重返故园。19世纪末,欧洲出现了大规模反犹太主义浪潮,犹太复国主义的思潮和运动也由此相应兴起。1881年,俄籍犹太医生平斯克尔出版了《自我解放》一书,提出了建立犹太民族国家的想法。该书被认为是犹太复国主义的发端。1896年,匈牙利犹太律师赫茨尔又出版了《犹太国》一书,完整地提出了犹太复国主义的思想。针对当时欧洲到处可以听到的“犹太人滚出去”的口号,他这样写道:“我现在要以最简单的形式提出这个问题:我们现在要‘出去’吗?到哪里去呢?”“应该把地球的某一部分的主权授予我们,其面积足以满足一个民族的正常需要;其余的事情将由我们自己来做。”赫茨尔的著作在犹太人中引起了很大的反响,但这个民族家园究竟建在何处,犹太人内部也有过分歧。他们设想过在南非和阿根廷,还认真考虑过乌干达,并为之进行过投票。直到1897年8月29日在瑞士巴塞尔召开的第一次世界犹太复国主义者代表大会,才将其最终定在犹太人心目中的文化根——巴勒斯坦。这次大会提出,犹太人应建立“一个得到公众承认的、有法律保障的家园(或国家)”。与此同时,“世界犹太复国主义组织”成立并开始活动。他们组织犹太人向许多世纪以来阿拉伯人聚居的巴勒斯坦移民,并成立了“犹太国民基金”和“巴勒斯坦土地开发公司”等相应机构。这次大会召开的1897年,被认为是犹太人将自己的家园梦想开始付诸实践的一年,也被认为是巴以争端的开始之年。从《贝尔福宣言》到《巴勒斯坦白皮书》第一次世界大战期间,巴勒斯坦被英军占领,战后成为英国的“委任统治地”。1917年11月2日,英国外交大臣贝尔福写信给犹太复国主义者联盟副主席罗斯查尔德,声称“英王陛下政府赞成在巴勒斯坦建立一个犹太人的民族国家,并将尽最大努力促其实现”。此信后被称为《贝尔福宣言》。犹太人据此开始向巴勒斯坦大批移民。但是,此举遭到巴勒斯坦当地阿拉伯人的强烈反对,他们以暴动和罢工的方式向英国施加压力,要求限制犹太人移民。这场动乱一直持续了3年之久。与此同时,在纳粹迫害下生计无着的犹太人继续向巴勒斯坦大批移民,至1939年,移居巴勒斯坦的犹太人总数已增加到5万人。1936至1939年期间,英国曾建议在巴勒斯坦分别建立一个犹太人国家(面积远比后来联合国划定的小)和一个阿拉伯人国家,但被阿拉伯人拒绝。1939年5月,英国政府害怕进一步激起阿拉伯各国的反抗,遂主动向阿拉伯各国示好,提出了所谓的《巴勒斯坦白皮书》。白皮书提出:在今后5年中,每年只限移入5万名犹太人;限制犹太人购买阿拉伯人的土地,准备把巴勒斯坦逐步移交给一个阿拉伯人占多数的当地政府,犹太人可在该政府管辖下实行高度自治。阿拉伯人的动乱是平息了,但是,在对立情绪强烈的犹太人与阿拉伯人之间建立信任,显然不是一件容易的事。《巴勒斯坦白皮书》公布之时,恰是欧洲犹太人为逃避纳粹大屠杀,苦苦寻求安身立命的绿洲之日。在纳粹惨绝人寰的大屠杀中,全世界1/3的犹太人被杀害,遇难者总数达600万,欧洲犹太人所剩无几。英国在向德国宣战前,由于坚持白皮书的立场,不让受迫害的德国和奥地利犹太人进入巴勒斯坦,使得当地犹太人和托管当局处在了战争边缘。只是基于对德国法西斯的共同仇恨,才使暴力活动有所限制。但是,在战时,犹太突击队从未停止过对拦截非法移民的英军设施的破坏。联合国第181号决议和以色列立国二战结束后,从纳粹集中营里解放出来的几十万波兰犹太囚徒,成了无家可归之人。他们不能返回故园,因为此时在波兰各地相继发生了杀害返乡犹太人的事件;除了几个北欧国家之外,饱受战争蹂躏的西欧国家无力收容他们;连素以移民国家著称的美国都不愿敞开大门。此时,惟一张开臂膀欢迎他们的,就是巴勒斯坦的犹太社区。由于英国继续坚持白皮书的政策,导致犹太突击队同英国托管当局的冲突不断升级。犹太人炸路断桥,袭击拘禁非法移民的营地,暗杀英国官员。对英国而言,这将是一场不得人心的战争。此时,希特勒杀害600万犹太人的罪行,正被逐步揭露,国际舆论一边倒地同情犹太人。让那些被解放的波兰犹太人继续住集中营,实在是说不过去。随着轴心国秘密文件的曝光,英国当年拒绝意大利的提议、不同意德国和奥地利犹太人经意大利转送巴勒斯坦的决定,也大白于天下,舆论视英国为残杀犹太人的帮凶。在国际舆论的压力下,英国决定从巴勒斯坦脱身。1947年2月15日,英国宣布把巴勒斯坦这块烫手山芋转交联合国。1947年11月29日,第二届联合国大会以33票赞成、13票反对(其中10个是伊斯兰国家)、10票弃权的结果,表决通过了巴勒斯坦分治的决议,即联合国第181号决议。决议规定:英国于1948年8月1日之前结束在巴勒斯坦的委任统治,并撤出其军队;两个月后,在巴勒斯坦的土地上建立两个国家,即阿拉伯国和犹太国。根据分治决议的蓝图,阿拉伯国国土可达11203平方公里,约占当时巴勒斯坦总面积的43%,人口中阿拉伯人为5万人,犹太人为1万人;犹太国国土为14942平方公里,约占巴勒斯坦总面积的57%,人口中阿拉伯人为7万人,犹太人为8万人。决议还规定:成立耶路撒冷市国际特别政权,由联合国来管理。苏联出于争取以色列执政的工党的考虑,一改从帝俄时期就固有的反犹态度,为以色列建国出了大力,并对以色列国的建立和巩固给予了外交和军事上的支持。苏联常驻联合国代表葛罗米柯在联大一番感人的演讲,对181号决议的顺利通过起了重要作用。而曾在《贝尔福宣言》中信誓旦旦地表示支持犹太人复国的英国,却在此时投了弃权票。当时,巴勒斯坦地区的阿拉伯人有120多万,占总人口的2/3强。但分治决议中的阿拉伯国的领土只占巴勒斯坦总面积的43%。更令阿拉伯人难以容忍的是,阿拉伯国的领土支离破碎,互不相连,大部分是丘陵和贫瘠地区。犹太国则不然,犹太人虽仅有60万,不到总人口的1/3,然而其领土却占巴勒斯坦总面积的57%,大部分又位处沿海地带,土地肥沃。1948年5月14日下午,特拉维夫现代艺术博物馆前面的广场上,挤满了犹太人。下午4时,身高6米的“以色列建国之父”本—古里安宣布《以色列国独立宣言》。本—古里安就任以色列第一任总理。以色列建国的消息通过电波传遍了全世界,大部分国家作出了积极的反应。本—古里安宣布建国17分钟后,美国白宫新闻秘书查理·罗斯向记者宣布:美国承认以色列。承认以色列的文告是美国人在还不知道这个新国家叫什么名字的时候就拟好的。当得知这个国家取名“以色列”时,杜鲁门总统用笔将文告上的“犹太国”字样划去,改为“以色列”。5月17日,苏联宣布承认以色列。建国次日即爆发战争1948年5月15日,也就是以色列宣布建国的第二天,英国宣布结束在巴勒斯坦的委任统治。当天,阿拉伯联盟国家埃及、伊拉克、黎巴嫩、叙利亚以及外约旦(1950年改称约旦)的军队相继进入巴勒斯坦,同时,阿拉伯联盟发表声明,宣布对以色列处于战争状态,第一次中东战争由此爆发。这次战争史称“巴勒斯坦战争”。与以后的几次中东战争不同,英美两国出于在阿拉伯世界的长远战略考虑,在巴勒斯坦战争中站到了阿拉伯人一边。倒是苏联为争取这个新生的国家,对以色列给予了充分的支持。当时在苏联控制之下的捷克斯洛伐克不仅为以色列提供了大量的军火,而且为以色列提供专用机场、建立空中走廊,为以色列训练空军和伞兵部队。战争进行之时,几名驻欧美国空军犹太裔士兵冒着军法审判的危险,偷了3架重型轰炸机,在捷克斯洛伐克的机场装满炸弹后,起飞轰炸开罗和大马士革。由于参战的阿拉伯各国彼此之间心存疑忌、内部不和,外约旦国王阿卜杜拉和埃及国王法鲁克各打算盘,使得只有游击队实力的以色列取得了战争的主动权。7月中旬,在英、美的催促下,以色列宣布停火,但零星战斗持续到1949年。这次战争后,巴勒斯坦被分为三部分:以色列占领了巴勒斯坦总面积的78%,超过“分治决议”规定面积5700多平方公里;约旦河西岸归约旦管辖;加沙地带归埃及管辖。近百万巴勒斯坦人被逐出家园成为难民。第一次中东战争的失败使周围阿拉伯国家备感耻辱,到处弥漫着革命的气息。1949年3月、8月和12月,叙利亚先后3次发生政变。1951年7月,约旦国王阿卜杜拉父子被巴勒斯坦难民刺杀。阿卜杜拉国王18岁的孙子侯赛因由于子弹击中了祖父亲手别在他胸口上的一枚勋章而幸免于难,于1953年继位成为约旦哈希姆王国国王。1952年7月,埃及军人推翻法鲁克王朝,自由军官组织领导人纳赛尔于1956年6月成为总统。五次中东战争简介第一次中东战争(1948—1949):又称巴勒斯坦战争,以色列称“独立战争”。1948年5月14日,以色列宣布建国。次日凌晨,外约旦、伊拉克、叙利亚、埃及等阿拉伯国家出兵进攻以色列。第二次中东战争(1956—1957):又称苏伊士运河战争,以色列称“西奈战役”。1956年10月,英、法、以色列借口埃及宣布苏伊士运河公司收归国有和禁止以船只通过运河与蒂朗海峡,联合向埃及发动进攻。第三次中东战争(1967):又称“六五战争”,阿拉伯国家称“六月战争”,以色列称“六天战争”。1967年,以色列借口埃及封锁亚喀巴湾,于6月5日晨,对埃及、叙利亚、约旦发动突然袭击。第五次中东战争(1982年6月—9月):又称黎巴嫩战争。1982年6月6日,以色列出兵占领黎巴嫩14的领土,袭击黎巴嫩境内的巴解组织及其武装力量,并与在黎的叙利亚军队交战。从历史的角度分析

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

人工智能与大数据导论论文800字怎么写标题

我看人工智能 高三1班 胡懿仍记得,电影银幕上的机器人管家,机器人助手,甚至是机器人女友,让童年的我们对人工智能有了初步了解。如今,随着时代的进步和科技的发展,人工智能已无处不在,我们也已习以为常。然而,在享受其便利的同时,挑战与威胁也接踵而至,对于这种冲突,我们该持何种态度?不可否认的是,人工智能的普遍运用给人类带来了极大的便利。百姓的家庭中,扫地机器人灵活移动,所到之处一尘不染;小汽车里,智能导航精确指引,引领我们走向世界;工厂内外,机械手臂灵活运转,危险工作完美完成;育儿所里,智能机器人伴你玩乐,予你知识;商场门口,机器人维护安全,呵护和谐……不知不觉,人工智能已渗透个人生活与公众领域的方方面面,医疗、卫生、娱乐、安全、教育等等。它们遵循既定的程序,重复特定的工作,让人类摆脱各种麻烦、解除不少威胁、享受许多便利。这样的人工智能,毫无疑问是值得人类推广利用的。然而,凡事皆有利弊,人工智能也不例外。当阿尔法狗接连打败围棋高手李世石、柯洁,当自动驾驶汽车连连发生交通事故致人死亡,当娱乐公司依靠写作机器人撰写文章,当安保机器人不分目标攻击儿童,这注定是一种危险边界的失守。我们应该,也必须看到,人工智能发展目前并不完善,不仅在某些领域造成困扰,而且可能威胁人类的生命安全,更有甚者将挑战人类的伦理道德、法律底线、文化沉淀。高晓松曾说:“当机器代替人类创作与思考,我们的路也会走完的。”诚如其言,一方面。电脑终究不比人脑,存在的仅是冰冷的程序设定,而非温暖的、有人情味的理性思考,许多伦理规则、道德底线是无法设定的。如同轰动一时的自动驾驶汽车的伦理问题,试问马路上的一个行人和轿车上的五个乘客的生命,该何从选择?这种问题或许本来就是荒谬的,行人的去留,决不能交由一台机器抉择;生命的权利,又怎能被一台机器剥夺?另一方面,文艺作品,像电影、报刊、文章等,蕴含着人类的主流价值观和世界发展的潮流,反映的是上下五千年的文化积蓄与无穷无尽的人类内心世界。若交由机器完成,不过是对现有作品的复制粘贴、东拼西凑罢了,这种所谓的“再创作”,缺乏精神内涵和真情实感,终会将人类的精神世界引向匮乏与苍白,将人类的文明发展引向空洞与虚无。既然利与弊交错,既然是与非混淆,那我们到底该如何看待人工智能?持辩证的眼光,使人工智能真正成为帮手而非杀手。对于日常的琐碎事务、繁杂工作等,人工智能的进驻无可厚非。而对于文艺创作这种文化传承类工作,驾车这类需要价值判断的工作,安保等具有攻击性的工作,人类或许更胜一筹。“既然上帝造了我们,我们应该自信。”一如贾平凹先生说的。在现代社会,只有人类与人工智能和谐相处,各司其职,我们才能拥有更和谐的社会,才能走向更美好的未来。

人工智能来临,有人在担忧失业,有人在憧憬未来,有人在发掘行业机会,也有人在研究围棋。在讨论这些之前,也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了,那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情,需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人(汉朝人)穿越到公元1600年(明朝),尽管跨越了1600年,但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张,只不过换了几个王朝,依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国,看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去,这个人可能直接被吓尿了,这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年,听说一颗炸弹可以夷平一座城市,这个人可能直接吓傻了,130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢?这个人会不会被吓哭呢?如果35年前的人,几乎完全无法想象互联网时代的生活,那么人类文明进入指数发展的今天,我们怎么能想象35年后的时代?超人工智能,则是35年后的统治者。首先,我们明确一下人工智能的分类:目前主流观点的分类是三种。弱人工智能:弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗,能够在围棋方面战胜人类,但你要问他李世石和柯洁谁更帅,他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑,看似聪明,其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能,所以在弱人工智能发展的时代,人类确实会迎来一批失业潮,也会发掘出很多新行业。强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰,都算是往强人工智能的探索,通过庞大的数据,帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来,人类会有很多新的乐趣,也会有很多新的道德观念。超人工智能:各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后,会不断加速学习,这个过程可能会产生自我意识,可能不会产生自我意识,唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高,这其中包括创造能力(阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现,普通手机版的围棋,电脑棋路其实就固定的几种)。我们距离超人工智能时代,到底有多远呢?首先是电脑的运算能力,电脑运算能力每两年就翻一倍,这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps,也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机,中国的天河二号,其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了,但是,按照目前电子设备的发展速度,我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能,目前有两种尝试让电脑变得智能,一种是做类脑研究。现在,我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑,这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元,听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了,蚂蚁的大脑也不远了,接着就是老鼠的大脑,到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程,让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据,让人工智能不断学习新的东西,并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力,可以进行几段连续的对话,可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多,但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中,强人工智能的出现已经不再是会不会的问题,而是什么时候的问题,2013年,有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现?”结果如下:2030年:42%的回答者认为强人工智能会实现2050年:25%的回答者2070年:20%2070年以后:10%永远不会实现:2%也就是说,超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现,而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是,全球最顶尖的精英正在抛弃互联网,转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学(谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立)的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计,他相信电脑会在2029年达成强人工智能,到2045年,进入超人工智能时代。所以,如果你觉得你还能活30、40年的话,那你应该能见证超人工智能的出现。那么,超人工智能出现,人类的结局究竟是什么?1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易,超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生,比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候,最初的编程设定逻辑为利用大数据信息,控制红绿灯时间,更有效率地管理交通,减少交通拥堵现象。当这个交通指示系统足够聪明的时候,城市交通逐步得到改善。为了更有效率地减少拥堵,它开始利用剩余的运算能力和学习能力通过互联网学习更多的东西。某一天,它突然发现,交通之所以拥堵,是因为车多了,要减少拥堵最好的办法,就是减少车辆。于是它又开始学习如何减少车辆,它发现车辆其实都是由人类这种生物制造并使用的。于是它又开始学习如何减少人类。很快,它就会通过纳米技术,量子技术制造基因武器,声波武器等消灭人类,然后进一步通过分子分解等技术分解了路上的车,这个时候道路就变得”畅通无阻“了,它的目的也就达到了。达成结局1其实是符合物种发展规律的,毕竟地球曾经拥有的物种大部分都灭绝了,其次当我们在创造人工智能解决问题的时候,这些问题的源头其实往往来自于人类自身,人工智能变得聪明之后,消灭人类以更好地完成原定任务是按照它的逻辑进行的判定。2、灭绝后重生——史前文明的由来当结局1达成之后,人工智能可能会就此维持现状(终极目的已达成),也有可能继续进化。继续进化的途中,某天,人工智能突然发现这么运作下去很无聊,于是它决定探索更广阔的世界(不要认为一个强大且聪明的存在会留恋地球),它开始制造飞行器,走向星空。临走之前,他决定当一次地球的上帝,对地球环境进行一次大改造,青山绿水变得处处皆是,然后它又暗中引导了几支类人猿的进化方向,并且为这个世界制定出一些冥冥之中才有的规则。几百万年后,人类再次统治了地球,在考古过程中,人类发现了亚特兰蒂斯,发现了玛雅文明,在三叶虫化石上发现了6亿年前穿着鞋的人类脚印,在非洲加蓬共和国发现了20亿年前的大型链式核反应堆,在南非发现了28亿年前的金属球,在东经119°,北纬40°的地方发现了几百万年前的人造长城。达成结局2就可以解释我们正在不断发现的那些史前文明了,而且也可以解释进化论中的一些疑问,为什么恐龙统治了地球长达6亿年,而爬行动物的一支进化为哺乳动物进化为人类只用了不到6000万年。因为人类曾被毁灭多次。3、植物人永生——人类活在一个程序中为了防止结局1、2的出现,科学家在人工智能发展到一定程度的时候,就会想办法给人工智能加上一些终极的底层程序,比如保障人类的生命安全是最高任务指令,或者永远不可以伤害人类,保证人类的生存是第一原则等等。加上这些终极指令之后,人类就觉得高枕无忧了。人工智能在进化过程中,为了有效地执行这些终极指令,或者在执行其他任务的时候保证终极指令同时执行,就会开始设计一些两全其美的办法。首先人工智能会根据人类历史存在的大数据,分析和定义这些终极指令,通过分析,它提取出终极指令的核心是保证人类的安全和生存。接着它开始构建一个能够绝对满足人类安全和生存的模型,很快,它发现只要保证人类处在睡眠状态,正常进行新陈代谢,周围的温度,氧气,水分适宜,没有突发性灾难,那么人类就处在绝对安全状态。于是它很快催眠了全人类,修建一个巨大的蜂巢状睡眠舱,把人都搬进去(让人处于永久性睡眠状态,可以保证人不会因为自己的活动而出现有意或无意地自残),然后用纳米技术制造大量人工心脏,人工细胞,人工血液,以维持人类的新陈代谢,实现人的永生。达成结局3是算是真正的作茧自缚,人类的复杂就在于人类需求的多样化和更迭性,我们可以列举出对人类最重要的需求,但这些需求并不能真正让一个现代人满足。直白地说,人类就是在不断打破规则的过程中进化的。因此任何的所谓终极和最高需求在机器执行的过程中只会按照“简单”的生物学法则去完成,机器所理解的人类情绪只是人类大脑产生的某种波动,或者神经元受到的某种激素刺激,它完全可以设计一个程序去周期性或随机性地帮助人类产生这样那样的情绪。4、智能人永生——美丽新世界当人工智能发展到一定程度,全世界的人工智能研究者都同时认识到了结局1、2、3发生的可能性,于是召开全球会议,决定思考对策,暂停对人工智能的进化研究,转向强化人类。全球同步可能是最难达成的,因为人类总是喜欢在有竞争的时候给自己留下一些底牌,以及人类总是会分化出一些极端分子。强化人类的过程中,人工智能将被应用到基因改造,人机相连等领域,人类会给自己装上钢铁肢体,仿生羽翼等。人类将会迅速进入“半机械人”,“人工人”的时代。满大街、满天空都会是钢铁侠,蜘蛛侠,剪刀手之类的智能强化人,同时人类可以通过各种人工细胞,帮助自己完成新陈代谢,进而实现永生。人类在强化和延伸自己的躯体的同时,当然也会意识到大脑计算速度不够的问题,于是会给自己植入或外接一些微型处理器,帮助人类处理人脑难以完成的工作。比如大量记忆,人类可以从这些处理器中随时读取和更改自己的知识储备,保证自己对重要的事不健忘,同时也可以选择性地删除掉不愉快的记忆。当然,尽管人类越来越强,但这个过程并不能完全抑制人工智能的发展,所以结局1、2、3依然可能发生。达成结局4其实还有一种更大的可能,人工智能在达到超人工智能的时候,某一天,它想跟人类沟通一下关于宇宙高维空间的问题,结果全世界最聪明的人也无法跟上它的思路。它突然意识到只有自己这一个强大的,智能的,可以永生的存在实在是一件很无聊的事情,于是它决定帮助人类实现智能人永生,以便可以让自己不那么无聊。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

人工智能与大数据的联系一方面,人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速,数字经济获得更广阔空间,数据作为新型生产要素,对传统生产方式变革具有重大影响,是抓住新一轮产业革命机遇转型升级,提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术,是数字化转型的基石,也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示,目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施,推动着经济社会数字化升级,关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期,建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示,我国现有5G相关企业超5万家,2021年新增注册企业7万家,增速4%;广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多,分别有5万家,9100余家以及8400余家。

人工智能与大数据论文800字

人工智能在21世纪确实给我们带来了很多便利,例如现在饭馆都不用用员工上餐了,可以改用机器人上餐,而且还可以监测到用餐的水平

1、交通出行领域:共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行,让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶,减少驾驶事故,安全出行。  2、家庭家居领域:智能互联家居在现在生活中应用广泛,它能够帮助人们对生活环境进行智能调控,对房屋进行安全监测、危险预警等,减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐,一句话打开空调,一句话让生活变得很简单。  3、公共安全领域:人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合,再进行实时监测,人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程,对城市公共安全领域进行从局部到整体的改造,让我们的生活更加安全舒适。  4、手机及互联网娱乐领域:我们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等,都不同程度的应用到了人工智能技术。5、医疗健康领域:人工智能在医疗健康领域能够帮助医院对医疗资源进行整合并合理分配,减少资源不必要的浪费。现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案,让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告,避免医生的重复性工作,而且通过人工智能技术对医疗影像的分析,帮助医生进行综合性的判断,增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度,提高手术成功率。人们还可以通过人工智能进行身体健康管理,通过对健康状态进行全方位的监测,对身体健康实现全方位的管理。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

大数据和人工智能的联系:人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作。数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,智能体需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。大数据和人工智能的区别:大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。达内教育开设大数据云计算课程体系,内容较全,技术深,深受广大学员好评,且就业前景非常好。更多关于大数据和人工智能的相关知识,推荐咨询达内教育。达内对标企业人才标准制定专业学习计划囊括主流热点技术,独创TTS0教学系统,实战讲师经验丰富,多种班型任你选择。目前已在北京、上海、广州等70个大中城市成立了342家学习中心。企业级项目,课程穿插大厂真实项目讲解,1v1督学,跟踪式学习,有疑问随时沟通。感兴趣的话点击此处,免费学习一下

人工智能与大数据导论论文800字开头

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

大数据Big data,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人工智能Artificial Intelligence,英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、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。大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系,物联网为大数据提供了主要的数据来源,而云计算则为大数据提供了支撑平台。人工智能目前还处在初级阶段,主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。大数据与人工智能的关系大数据和人工智能虽然关注点不相同,但关系密切,可以这样说,大数据是人工智能的基石,动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的,有了大量数据,作为深度学习的“学习资料”,计算机可以从中找到规律,海量数据,加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。人工智能就是大数据应用的体现,是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能,人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。关于大数据与人工智能之间有何联系,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

人工智能与大数据的联系一方面,人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。数字信息基础设施建设加速,数字经济获得更广阔空间,数据作为新型生产要素,对传统生产方式变革具有重大影响,是抓住新一轮产业革命机遇转型升级,提高经济效率、获得更广阔发展空间的重要抓手。数字基础设施和产业化数字技术,是数字化转型的基石,也能创造新的经济增长点。据天眼查数据显示,目前我国已有4万家数字经济相关企业。以5G为代表的数字信息综合基础设施,推动着经济社会数字化升级,关系着经济社会发展信息“大动脉”的打通。“十四五”期间以及更长时期,建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能绿色、安全可控的综合性数字信息基础设施存在广阔空间。天眼查大数据显示,我国现有5G相关企业超5万家,2021年新增注册企业7万家,增速4%;广东、山东、江苏三地5G相关企业数量最多,分别有5万家,9100余家以及8400余家。

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