这种类型的人工智能是科幻小说里的人物，例如 HAL 9000, KITT, and Cortana（在《光晕3》中，不是微软的个人助理）。...数十年之后，甚至数百年之后的强人工智能成为科幻小说的中心内容，我们中的大多数一直理所当然的认为在未来的某天我们会创造出有感知的人工智能机器。...缺少资金这就意味着研究进展非常缓慢，而且在接下里的几年里鲜有进展。直到80年代随着“专家系统”在私企中取得成绩后，才提供财政鼓励，再一次对人工智能研究进行大量的投资。...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。
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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
目录关闭人工智能在娱乐大型活动中的应用引言智能票务与入场管理智能观众互动与个性化体验智能内容制作与创意表达智能安防与人群管理数据分析与决策支持智能物流与供应链管理环境监测与节能管理智能应急响应与突发事件管理未来展望结论人工智能在娱乐大型活动中的应用...本文将探讨AI在娱乐大型活动中的多方面应用，分析具体的案例，展示其在提升观众体验、优化运营流程和保障安全等方面的巨大潜力。2....案例：微软小冰在大型音乐节中的应用微软的小冰（Xiaoice）是一款智能聊天机器人，曾在多次音乐节中担任虚拟导游角色，为观众提供节目表、演出提醒、互动小游戏等服务。...未来展望AI在娱乐大型活动中的应用前景广阔。随着技术的进一步发展，未来的娱乐活动将更加智能化、个性化和沉浸式。...结论人工智能在娱乐大型活动中的应用，不仅改变了观众的参与体验，也大幅提升了活动的管理效率和安全性。从票务管理到安防监控，从内容创作到环境节能，AI技术的多层次应用正在重塑娱乐活动的未来。
目录人工智能与机器学习在医学中的应用引言医学中的AI和ML技术概述医学AI和ML的具体应用领域详细代码案例分析人工智能与机器学习在医学中的应用1....引言人工智能（AI）和机器学习（ML）在医学领域的应用已经改变了医疗实践的许多方面。这些技术不仅能够改善诊断和治疗的准确性，还能推动个性化医疗、疾病预测以及医疗机器人等新兴领域的发展。...本文将深入探讨AI和ML在医学中的应用，介绍具体的应用领域，并通过详细的代码案例展示这些技术在医学中的实际应用。2....ML在医学中的应用尤其广泛，因为现代医学产生了大量的数据，而ML算法可以从这些数据中提取有价值的信息。在医学中，常用的机器学习方法包括：监督学习：在已标注的数据上训练模型，常用于诊断和分类任务。...3.5 自然语言处理在医学中的应用自然语言处理（NLP）是AI在医学中另一个重要的应用领域。通过分析和理解自然语言，NLP技术能够从大量的医疗文本数据中提取有价值的信息，支持临床决策和研究。
机器学习或人工智能其实并不新鲜，但在过去几年中，出现了一些更好的应用方法，它们已经成功地应用于药物发现和开发。...至少在早期药物发现过程中，利用各种人工智能和机器学习方法(包括这些方法和化学信息学工具的结合)可以相当迅速地获得某些见解。由于过去几年中数据的数字化程度显著提高，这一努力也得到了支持。...在本章中，我们将试图回顾AI/ML方法在早期药物发现中的各种应用，并总结这些方法如何在药物发现过程中提供支持。...在本章中，我们不会强调提供各种机器学习方法和算法（图3）在药物发现过程中的应用细节，读者可以在最近的一些文章和博客中找到，这些文章和博客提供了AI/ML在药物发现过程各方面的进一步细节。...在Coley等人最近的一项工作中，一组约14万个反应模板被开发为框架。这些模板是从美国专利数据库中提取的，并应用于一组反应物以生成化学上合理的产物。
此外，人工智能(AI)和机器学习(ML)方法在支持临床研究和决策中的使用也越来越多。然而，AI和ML在精准给药领域的应用最近才被评估。...AI和ML在TDM和MIPD中的应用实例 预测药物浓度和暴露量 将AI集成到TDM中的一种方法是应用ML构建浓度和暴露预测模型。...总之，这种使用模拟PK数据作为训练集的新方法可以用于在浓度数据稀疏时促进ML模型的开发，并可以支持MIPD在特殊人群（如儿科）中的应用。...利用已发表的数据集预测西妥昔单抗的清除率和分布量，再一次验证了ML在该应用中的计算效率。因此，该方法可用于在建立最终PPK模型时优化协变量模型。 另一个应用ML支持MIPD的是模型选择。...这表明了ML在模型选择过程中潜在的应用，尽管需要使用大型真实数据集的进一步研究验证。 定量系统药理学中的ML方法 定量系统药理学（QSP）是另一个可以受益于ML方法的研究领域。
然而，在人工智能发展过程中，仍然存在一些难以解决的问题，如：如何提高人工智能的效率和准确性。这时，TRIZ创新方法就显得非常重要。...它的核心理念是：解决问题时，需要从已经存在的解决方案中汲取经验和教训，从而找到全新的创新方法。图片在人工智能的应用中，TRIZ创新方法也有着广泛的应用。首先，它可以帮助人们更好地解决问题。...在发展人工智能时需要考虑其未来的发展方向，而TRIZ创新方法则可以通过对技术发展趋势的分析，来预测未来发展趋势和方向。这为人工智能的研究和发展提供了指导。...这可以大大提高人工智能的创新能力和效率。TRIZ创新方法在人工智能的应用中有着非常广泛的应用前景，它可以帮助人们更好地解决问题、发现人工智能的发展趋势，并提高人工智能的创新能力。...相信在不久的将来，TRIZ创新方法将成为人工智能发展的重要一环。
人工智能、机器学习和深度学习在植物育种中的应用---下篇 介绍 近年来，由于人工智能（AI）技术的进步，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的推动，植物育种领域经历了一场范式转变。...本篇参考专题（https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1420938），接前两篇内容继续重点介绍深度学习在植物科学中的应用。...利用机器学习、深度学习应用于植物科学的主要研究-DL DL方法，特别是卷积神经网络（CNNs），在植物育种中的图像分析方面取得了革命性进展。...Feng等人提供了关于DL在小麦幼苗品种识别中的应用的宝贵见解，介绍了MssiapNet模型作为解决农业生产力挑战的有希望的解决方案。...对植物育种中AI应用的持续投资是解锁农业全部潜力的关键，并有利于确保后代繁荣和可持续未来。
在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。...3 人工智能技术应用分析 （1）移动应用性能分析 目前，移动应用软件的爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增的众多移动应用，用户在选择移动应用过程中并没有可以参考的标准。...用户大数据图谱是通过用户在互联网中的种种行为模式记录数据，进行基于机器学习算法的分析，完成用户基本行为模型，可预测用户行为并拒绝不符用户行为模型的登录或付款请求，是对普通密码认证模式的良好辅助。...图2 分布式计算结构 5 结束语 本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用...本文在人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现的背景下探讨了人工智能技术在移动互联网领域的实现和发展，展现了人工智能技术在各个领域的渗透力和人工智能技术在产业界的推动力。
在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。...人工智能技术应用分析 移动应用性能分析 目前，移动应用软件的爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增的众多移动应用，用户在选择移动应用过程中并没有可以参考的标准。...用户大数据图谱是通过用户在互联网中的种种行为模式记录数据，进行基于机器学习算法的分析，完成用户基本行为模型，可预测用户行为并拒绝不符用户行为模型的登录或付款请求，是对普通密码认证模式的良好辅助。...图2 分布式计算结构 结束语 本文研究了人工智能技术在移动互联网发展中的应用，分析了人工智能核心技术和应用场景，并着重研究人工智能技术在移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到的重要作用...本文在人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现的背景下探讨了人工智能技术在移动互联网领域的实现和发展，展现了人工智能技术在各个领域的渗透力和人工智能技术在产业界的推动力。
人工智能、机器学习和深度学习在植物育种中的应用---中篇 介绍 近年来，由于人工智能（AI）技术的进步，特别是机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的推动，植物育种领域经历了一场范式转变。...本篇参考专题（https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1420938）介绍了几篇关于计算机技术在植物科学中的应用的论文。...Pugh等人展示了使用无人机获取的高通量表型数据预测花生产量并提高育种效率的ML模型的有效性。通过应用地上性状来估算地下产量，他们的方法克服了传统表型组学中的限制。...在这方面，Li等人强调了无人机遥感和植被指数在冬小麦产量预测中的进展，但强调了有效特征选择以提高模型性能的必要性。...利用机器学习、深度学习应用于植物科学的主要研究-DL DL方法，特别是卷积神经网络（CNNs），在植物育种中的图像分析方面取得了革命性进展。
本文首次全面介绍了人工智能和机器学习算法在结晶研究中的应用。 摘要 本综述首次全面介绍了机器学习和化学信息学在结晶研究中的应用。...虽然数据驱动的ML技术在化学和生物学中已经应用了一段时间，但它们在制药相关的有机晶体材料和结晶过程中的应用是最近出现的一个重要领域。...本综述批判性地讨论了这些新兴研究领域的进展，旨在全面概述机器学习和化学信息学在结晶中的应用。 本文讨论了机器学习算法在结晶和晶体化学研究中的应用、优势和局限性。...最后，对上述领域的未来研究机会和挑战提供了作者的观点。 2 机器学习算法在结晶中的应用概述 鉴于结晶中算法和应用的多样性，表1中给出了一个摘要，供快速参考。...表1结晶中的ML模型的主要优点、缺点和应用 3 数据驱动的结晶过程监测、建模和控制 监测、建模和控制工业结晶过程在制药和（精细）化学工业中至关重要。
2022年11月5日，印度国家药物教育与研究所的专家在Eur J Pharm Sci杂志发表文章，系统梳理了CADD、人工智能和机器学习在药物发现中的应用方法。...1.2 药物设计和药物发现中的人工智能 人工智能是通过机器或计算机对人类智能的模拟。它们通常通过训练大量预先训练的模型，分析相关性和模式的信息，然后使用这些模式进行预测来工作。...启发法：启发式搜索策略是一种人工智能搜索，它从可用的可能性中寻找一个良好但必然完美的解决方案。...马尔可夫决策过程（MDP）：它是一个决策建模框架，其中结果部分是随机的，在某些情况下部分依赖于决策者的输入。最佳规划是应用 MDP 的另一个实例。...人工智能算法在广泛的数据集中的重要任务包括分类、回归、分组和模式识别。机器学习技术增加了各种应用中药物数据的决策，包括 QSAR 分析、hit发现和从头药物设计，从而获得更准确的结果。
在DevOps中，Grafana主要应用在以下几个方面： 监控与告警 监控是DevOps的核心环节之一，它能够确保应用在生产环境中稳定运行。...结合实际业务需求，团队可以进一步分析系统资源利用率和业务发展趋势，制定出更为合理的优化方案。 3. 故障排查 在应用运行过程中，难免会遇到各种故障和异常。Grafana可以帮助团队快速定位问题所在。...通过分析历史数据和业务发展趋势，结合实际情况，团队可以制定更为合理的容量规划方案，确保系统在未来的一段时间内能够稳定运行。 5. 数据驱动决策 在DevOps中，数据是决策的重要依据。...为了充分发挥Grafana在DevOps中的价值，以下几点值得注意： 1. 统一数据源：确保Grafana能够获取到准确、可靠的数据是关键。...在未来，随着技术的不断发展和业务的不断扩大，Grafana在DevOps中的应用将更加广泛和深入。
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HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉的时候，ZooKeeper会因为在一段时间内无法接受其心跳（即 Session 失效），而删除掉该 RegionServer 服务器对应的 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群中相互通知和信息持久化的角色。 小结： 以上就是一些HBase中依赖ZooKeeper完成分布式协调功能的典型场景。...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。
EDI最初是在由美国企业应用在企业间订货业务活动的电子数据交换系统，其后EDI的应用范围从订货业务向其他业务扩展，如POS销售信息传送业务、库存管理业务、发货送货信息和支付信息的传递业务等。...由于使用EDI可减少甚至消除贸易过程中的纸面文件，因此EDI又被人们称为“无纸交易”。...总之EDI是商业伙伴之间，将按照标准 、协议规范和格式化的经济信息通过电子数据网络，在商业贸易伙伴的计算机系统之间进行自动交换和处理的全过程。...物流EDI的运作过程如下所示： 发送货物业主在接到订货后制定货物配送计划，并把运送货物的清单及运送时间安排等信息通过EDI发送给物流运输业主和接收货物业主，以便物流运输业主预先定制车辆调配计划，接收货物业主制定接收计划...接收货物业主在货物到达时，利用扫描读数仪读取货物标签的物流条形码，并与先前收到的货物运输数据进行核对确认，开出收货发票，货物入库，同时通过EDI向物流运输业主和发送货物业主发送收货确认信息。
ZooKeeper 在 Kafka 中的应用：理论与 Java 实例 Apache ZooKeeper 在 Apache Kafka 的架构中扮演着至关重要的角色。...本文将深入探讨 ZooKeeper 在 Kafka 中的应用，并提供一个简单的 Java 代码示例来展示它们如何一起工作。 ZooKeeper 在 Kafka 中的作用 1....集群协调 ZooKeeper 为 Kafka 集群中的多个 Broker 提供了领导选举机制。...同步 ZooKeeper 在 Kafka 的分布式环境中保证数据的一致性。它管理 Kafka 集群中的所有 Broker，确保它们的状态同步。 4....节点管理 ZooKeeper 跟踪 Kafka 集群中每个节点的状态和信息。这包括节点加入或离开集群的情况，以及节点的健康状况。
当爬取需要登录之后才可以获取的页面时，我们就可以借助cookie来实现。cookie是一种存储在本地浏览器中的用户认证信息，具体表现为一串字符串。...当我们在浏览器中登录之后，可以通过F12查看对应的cookie信息，示例如下 ? cookie的表现形式是键值对，类似python中的字典，可以有多个键，有些网站还会对值进行加密处理。...在urllib模块中的用法如下 >>> headers = { ......('http://www.test.com', headers = headers) >>> response = urllib.request.urlopen(request) requests模块中的用法如下...当然，模拟登录是比较复杂的，对于简单的用户名和密码登录的网站，程序处理还比较简单，对于需要验证码的网站，验证码的机器识别的难度决定了模拟登录的难度。
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