我有建筑工地的数据，我想知道我是否可以用机器学习来降低建造一座建筑物所需的成本。但是，据我所知，机器学习只能做函数逼近。但是，我记得谷歌使用人工智能来降低数据中心的成本。这和这是本文的主题。
浏览 0提问于2018-08-13得票数 0
我在我的项目中使用azure AI进行遥测。但人工智能的成本很高，而且它似乎一直在使用人工智能，我们需要启用采样。
我想知道采样是如何进行的，我们可以在遥测类型的级别上配置它吗？
浏览 2提问于2019-04-06得票数 0
我在这里的书(人工智能一种现代方法)说，统一成本搜索算法最糟糕的时间和空间复杂性是O(bC*/ e )，其中b是分支因子，C*是最优解的成本，而每一个行动都至少要花费e。但是为什么会这样呢？
浏览 1提问于2012-08-15得票数 4
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我现在开始做一个游戏项目，玩家将面对一个有蜂巢思维的敌人。我想知道是否有人可以推荐一个A.I系统，我现在正在考虑使用有限状态机(FSM)，我认为如果我使用FSM，它会变得很混乱。如果有人想知道什么将是“蜂巢思维”的一部分，那就是：兵士在每个类别下，将有大约2-3个不同的子类别，这将必须有稍微修改的FSM的依赖于他们的能力。
谢谢你的回复
浏览 0提问于2013-04-15得票数 4
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我读了一本书：人工智能(一种现代的方法-第三版)，关于可接受的启发式函数，他们给出了这个定义：在维基百科上，他们提到：当h较低或等于任何路径或最优路径时，才是可容许<e
浏览 6提问于2020-10-29得票数 1
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谷歌预测API很棒，它也有文本分类，混合模式分类，以及更多…但是它的成本太高，不能用于所有的软件。
有没有.net的替代方案，可以提供与谷歌预测api类似的功能？必须有文本分类。注:人工智能的新知识，分类。
浏览 0提问于2011-11-08得票数 2
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在我的人工智能教科书中，以下是关于统一成本搜索的内容：
我不明白这个正常量有什么用。即使满足了这个条件，无限路径仍然会导致算法找不到可能的解决方案。
浏览 0提问于2015-01-24得票数 4
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A*和曼哈顿的距离费用
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你好，这学期我们开始为人工智能课程，我们有一个项目，以计算最好的路线，以达到一个目标在一个NxN板。这个板也可以随机地包含障碍，我们不能通过它们，我们也只能垂直和水平移动。每次垂直移动的成本为1.0，水平移动的成本为0.5。我们被要求使用曼哈顿启发式方法用A*算法计算它。我的问题是，当我们计算曼哈顿的距离(我知道你要加上水平和垂直的“正方形”，直到你达到目标)，我们是否要把成本加到每一个“平方”( 0.5或1.0)上
浏览 2提问于2017-04-04得票数 1
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将寻路与全局AI目标结合起来
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我正在使用Java和LibGDX制作一个基于转弯的策略游戏。现在我要对人工智能进行编码。现在我面临一个重要的问题。动作发生的地图是一个基于网格的地图。每个地形都有不同的移动成本。我读过关于寻路的</e
浏览 0提问于2014-08-24得票数 0
我希望建立一个人工智能系统，以“挑选”一个幻想足球队。我只有基本的人工智能技术知识(特别是在博弈论方面)，所以我正在寻求关于哪些技术可以用来完成这一任务的建议和一些阅读材料的指点。我知道，对于AI来说，这可能是一个非常困难甚至不可能完成的任务。然而，我并不太关心它的准确性，而是对学习一些人工智能感兴趣，这似乎是一个应用它的有趣的方法。关于游戏的一些基本事实：
由14名球员组成的球队必须选择，这对挑选
浏览 1提问于2010-07-07得票数 9
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对于“人工智能导论”中的一项作业，我需要解决以下问题：
Let f(n) = c1*g(n) + c2*h(n) be an evaluation function, where c1,c2 be constants对于BFS，我有以下想法:假设g(n)是从开始节点到当前节点的成本，h(n)是从当前节点到目标节点的估计成本。如果我设置为c2 = 0，它实际上应该是广度优先搜索。
浏览 0提问于2013-04-14得票数 0
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利用人工智能技术优化参数
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我知道我的问题是一般的，但我是新的人工智能领域。我用一些参数(几乎6个参数)做了一个实验。它们中的每一个都是独立的，我想找出输出函数最大或最小的最优解。我只想知道该用哪种人工智能技术来解决这个问题？遗传算法？神经网络？机器学习？实际上，这个问题可能有一个以上的评价功能。它将有一个功能，我们应该最小化它(成本)和另一个功能，我们要最大化它(容量)，也许可以增加另一个功能。建造一个玻璃窗口可以用百万种方式完成。然而，我们希望以最低
浏览 0提问于2015-07-13得票数 4
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我是新的人工智能驱动测试( AI -DT)。我几乎没有研究过像testim.io，endtest.io这样的工具。还有其他开源工具可以实现这一点吗？
浏览 0提问于2018-01-03得票数 14
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容许启发式曼哈顿距离
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我最近开始了一门人工智能入门课程，我被指派在Python中实现一个可接受的启发式函数，它解决了A*搜索中的15-难题。
我实现了曼哈顿距离以及其他一些启发式算法。根据理论，如果启发式算法从不高估实现目标的成本，那么启发式是可以接受的。这意味着启发式是乐观的，它返回的成本永远不会超过实际的成本。是实际成本的两倍。因此，实际成本比估计的要低得多。这是
浏览 10提问于2014-11-09得票数 7
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在工业4.0的时代里认为制造业的未来能通过智能化的生产创造价值。在这样的大背景下，机器学习和人工智能技术应用于工业生产制造已经是大势所趋，到目前为止，机器学习和人工智能在工业4.0时代有什么具体应用？如果有的话请举例说明；如果没有的话，希望能给出这两者正在推广适用的一些领域和方向。
浏览 2564提问于2018-04-18
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我对人工智能中的搜索功能有一些我不能理解的问题。我知道统一代价搜索是A*搜索算法的一个特例，如果它的启发式是一个常量函数。此外，我还知道广度优先搜索(BFS)是A*的一个特例，当所有边成本都为正且相同时。最佳优先搜索也是A*搜索的一个特例。但是我能展示给谁看呢？我如何证明以上所有内容都是正确的？
浏览 2提问于2011-06-10得票数 0
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随着人力成本的不断上升和先进制造需求的放大，全球工业机器人快速增长，增速达到每年17%，预计到2020年将达到400亿美元。工业机器人被用于自动化生产，包括装配、包装、焊接、产品检查和喷漆等环节。资本的热情与实际应用反差过大人工智能太高深了，为人所知的有自动驾驶、医疗等应用场景，其实最普通的土木工程领域，也需要人工智能技术的<
浏览 358提问于2018-06-30
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在我的象棋引擎中，它使用位板来表示棋盘的状态，在一次操作中产生了大量的伪法律动作，结果是一个比特板。例如：
一小块苦板魔法之后：
最后的比特板只是一大块可能的动作。迭代一个位板似乎违背了使用位板的根本目的，这就是为什么我有点怀疑。
有更好的办法吗？
浏览 3提问于2015-07-11得票数 3
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著名的物理学家霍金去世了，享年76岁。对于这位伟人最后的警告，大家是如何看待的？人工智能真的如他预言所说的具有危险性，还是他真的只是多虑了？
浏览 1118提问于2018-03-15
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