人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个广泛而复杂的领域，涉及许多相关的概念和技术。理解这些概念及其相互关系，可以帮助我们更好地掌握人工智能的整体结构和发展趋势。...以下是一些主要概念的总结： 1. 人工智能（AI） 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。其核心目标是让机器能够像人类一样思考和行动。 2....机器学习（Machine Learning） 机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够通过从数据中学习而不是通过明确编程来完成任务。...自然语言处理（Natural Language Processing，NLP） 自然语言处理是人工智能的一个子领域，研究计算机与人类（自然）语言之间的互动。...聊天机器人（Chatbots） 聊天机器人是一种基于人工智能的程序，能够与用户进行自然语言对话。它们广泛应用于客户服务、信息查询和娱乐等领域。
周围一些对人工智能有兴趣的朋友和同事时常会问我一些相似的问题，而我尽可能地就我所知道的给予他们回答。因为在理解以及真正运用那些高深的数学知识之前，还要具备一些必要的基本概念。...在今天，人工智能几乎包含现实世界的方方面面，毫不夸张的说人工智能已经无处不在了。随着现代化带来的便利，有些已经被我们习以为常的事物，已经不会被大家当成是人工智能了。...同样，我们也可以认为人工智能主要是专注于那些计算机还不能熟练解决的问题。） 机器学习(Machine Learning)我们可以把它看作人工智能的一个子集。...自信地谈论人工智能 这里是一些关于人工智能的描述，它们能帮你在与朋友们闲聊人工智能时建立一点信心： 机器学习是一种人工智能，它的核心是通过大量的样本学习来发现其中的某些模式。...深度学习系统是神经网络结构的最新研究进展，通过深度学习，计算机可以提取出复杂的特征，这种能力有时会超过人类专家。 在上文中，我概括地解释了一些主要的人工智能概念，包括机器学习，神经网络和深度学习。
今天给大家聊聊声纹相关的基础概念知识，希望对大家有所帮助！ 1、声纹的概念现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别，比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面，那么什么是声纹呢？...声纹其实可以指纹的用途类似都是为了区分出和其他人不同的特征。简单来说就是将某个人的声音可以和其他人区分开来的特征。 2、声纹识别介绍声纹识别属于生物识别技术的一种，也是语音识别技术的一个门类。...，然后完成对应的手机操作常见的有“打开微信”、“今天天气”、“播放音乐”等等。...比如：金融销售领域可以通过客户的声纹信息和历史的声纹库进行比较，然后判断当前客户是否为初次购买还是之前购买过，这样销售人员就可以调整响应的销售策略。...4.2 声纹确认声纹确认主要是用于身份认证、安全访问验证等场景，系统对说话人进行语音认证，从而让平台可以确认认证者的身份是ok的，声纹确认对声音的输入质量要求会更高，一般都会针对一些非常重要的信息才会认证
AGI的实现将标志着一个重大科技进展，但同时也引发了许多伦理和安全的考量。目前AGI仍然是人工智能领域的一个长期目标，并且尚未实现。...对齐Alignment 人工智能中的对齐是指引导人工智能系统的行为，使其符合设计者的利益和预期目标。...一个已对齐的人工智能的行为会向着预期方向发展;而未对齐的人工智能的行为虽然也具备特定目标，但此目标并非设计者所预期。...向量 Vector 向量，物理、工程等也称作矢量、欧几里得向量(Euclidean vector) 是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念。...与向量相对的概念称标量、纯量、数量，即只有大小、绝大多数情况下没有方向(电流是特例)、不满足平行四边形法则的量。
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。...所以，如果你是关心你的企业发展的高管，这些有关AI的媒体报道可能会引出两个恼人的问题： 第一， AI的商业潜力是真是假？ 第二， AI如何应用于我的产品？ 第一个问题的答案是肯定的，AI具有商业潜力。...要想让AI为企业接受，我们需要更加透明，以下是3个有关AI的关键概念的解释： 训练数据（TD）：训练数据是机器学习的初始数据集。...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。
这种结构（见图1）强调阈值概念的关联性，以及获得某一阈值概念如何能改变对相关阈值概念的理解完整性。...（二）组织层次 以概念为中心的知识框架和概念清单扩展成整门课程的基础，我们必须考虑概念的层级，以及内容如何与概念相适配。...1.通过概念组织内容 随着概念扩展成为整门课程的基础，概念清单必须在不同的内容层次上加以组织。.../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。
1 简介 2 人工智能的概念 3 人工智能的发展史 4 人工智能研究的基本内容
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。...这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。...向量召回的原理 向量召回基于“向量空间模型”（Vector Space Model, VSM）的概念，它将文本或任何形式的项目转换为向量，这些向量在高维空间中表示。...应用场景 向量召回在许多人工智能应用中扮演着重要角色： 搜索引擎：改进搜索结果的相关性和精度。 推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，快速提供个性化推荐。...在人工智能模型训练中的重要性 在人工智能大模型的训练过程中，向量召回技术可以大幅度提升训练效率和模型的性能。
从概念验证到实际产品，人工智能应用落地到底要跨越多大的鸿沟呢？来看看这篇文章怎么说。注意：文中可能存在“机器学习”和“人工智能”概念混用的情况，不必纠结于此。...今年，虽然不少公司都在部署人工智能解决方案，也取得了一定的成果，但只有少数公司做到了全面部署人工智能，从而为公司带来真正的附加价值。...据我所知，只有不到20％的机器学习PoC（概念验证）项目能够顺利投产，而这其中的大部分也可能会止步于其方案的“产品化”阶段。...PoC的困境 大多数公司首先通过概念验证（proof of concept , PoC）项目来证明人工智能方案可以削减成本，改善客户体验，或者在某种程度上形成业务差异化。...机器学习的概念验证（PoC）是漫长实践过程中的第一步。当你将其扩展到实际规模的应用时，你需要站在更高的角度来看待所出现的问题。 为什么会失败？
【立委按】隆重推出立委版人工智能新概念【反伊莉莎效应】，以后如果进了AI历史，各位都是见证人，发明权属于立委。...我: 人工智能里面有一个著名的现象，叫伊莉莎效应（Eliza Effect），说的是人可以过度解读机器的结果，读出原来不具有的意义。...现在说的机器学习，都是演绎。 我: 的确，比起演绎，归纳不好形式化。 准备正式提出这个新概念 “反Eliza效应”，谈的是人类自我神话的习惯与本能。...这是一个巨大的题目，有的可挖。这个效应是一个很好的概念，将来有望成为AI领域的基本概念之一。 不是要否定人类的至高无上，也不是要否定人类的 1% 的灵性和天才。只有最蠢的人才会如此自我否定，糟蹋人类。...学数学据说是要训练演绎能力，我觉得更重要的培养（不是训练，而是悟）归纳能力，如何在没有套路可循的情况下引入新的概念、新的引理，最终导致解决问题。
人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。...一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。...它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 ?...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。...在谷歌AlphaGo学习围棋等等领域，AI已经超越了人类目前水平的极限。 为了方便大家理解，我们将上文提到的四个概念的关系用下图表示。
人工智能代理是一种自主软件实体，通常用于增强大型语言模型。以下是开发人员需要了解的内容。...随着大型语言模型 (LLM) 变得更加强大，一种被称为“代理”的新型软件应运而生，以增强和提升 LLM 的能力。本文介绍了代理的关键概念以及它们如何补充 LLM。...LLM 的限制 LLM 没有记忆 类似于 REST API 调用，调用 LLM 完全是无状态的。与 LLM 的每次交互都是独立的，这意味着该模型本质上不会记住先前的交流或建立在先前的对话之上。...虽然它们可以执行简单的算术运算并遵循基本的数学规则，但它们解决更复杂的数学问题或确保多步骤计算准确性的能力是有限的。它们通常缺乏执行高级数学运算所需的结构化逻辑推理。...人工智能代理通过整合用于上下文保留的记忆机制、异步管理任务和实时验证信息来增强大型语言模型，从而提高准确性和连贯性。它们还集成了专门的数学引擎并标准化了输出格式，使其在各种应用程序中更可靠、更高效。
既然是人工智能对话录，那么我想，我们有必要先了解关于人工智能的几个基本概念。 第一，什么是人工智能； 第二，人工智能是一门什么科学； 第三，人工智能的发展历史。...这几个基本概念的提出，源于张思楠介绍给我的一本书——《人工智能，一种现代的方法》。在这本书的绪论中，作者用了这三个小标题：1、什么是人工智能；2、人工智能的基础；3、人工智能的历史。...我想，如果思考人工智能的基本概念的话，也应该从这几个问题和这几个角度入手。 我知道“人工智能”这个词汇，是因为那部著名的电影《人工智能》，很多人大概也是如此。...所以，我们很有必要重新理解一下关于人工智能的这几个基本概念。 《人工智能，一种现代的方法》中这样解释了那三个小标题。 人工智能是类人行为，类人思考，理性的思考，理性的行动。...在了解并探讨了人工智能的几个基本概念之后，我们在下一步将会讨论人工智能的发展现状以及存在的问题。
【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav的一篇帖子，主要内容是介绍机器学习和人工智能的概念。对于很多刚刚入门人工智能的读者，可能会有这么一个疑问：人工智能和机器学习到底都是什么？...本文介绍了人类智能的步骤，并讨论了其中哪些步骤可以用人工智能来实现。然后介绍了机器学习概念，重点举例讲解了模式识别的原理。...文章中对概念的理解比较深刻、描述通俗易懂，如果你还不了解这些概念，那就快阅读一下吧。 ?...你可能多次听到人工智能和机器学习这两个词，作为一个行业专家，我也听到过，大多数情况下，这些术语可以互换使用，虽然概念不同，但它们之间有些共同点。...在未来的文章中，我希望能解释人工智能和机器学习中更多的技术概念。
深度神经网络（DNN）几乎可以学会任何知识，甚至可以在人类创造的比赛中击败人类。但问题在于，训练人工智能（AI）系统需要依靠昂贵的超级计算机或数据中心来进行，并且每次都需要好几天的时间。...华生研究中心的研究团队表示，这可以为数据处理速度带来指数级增长，让系统能够承担自然语音识别、各种世界语言的相互翻译等任务。 那么，为什么训练人工智能需要耗费如此多的运算能力和时间呢？...研究人员曾讨论使用非易失性RAM等可按DRAM的速度永久存储数据的新型存储技术来解决这个问题。但他们最终构思出了一种新型芯片——电阻式处理器（RPU），将非易失性RAM的大量数据直接放到CPU上。...这种芯片提取数据的速度可与处理数据的速度相媲美，大幅减少神经网络训练时间和功耗。研究人员在论文中指出：“这个大型并行RPU架构的加速能力是最顶级微处理器的3万倍。...仅需使用一个RPU加速器，目前需要花费数天时间、利用数千台计算机组成的数据中心级群集进行训练才能解决的问题，将在几个小时之内得到解决。”
经过前五章的阅读，让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构，之后逐渐了解到数据的概念，包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨，还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用...而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中，从各个方面对这些主题有了更深一步的认识，例如信息的结构、含义和效用，知识的概念、判断与平衡问题，再如自然智能的概念与模型问题，以及情绪智能的相关知识...基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。...1997年IBM公司的深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。这也在某种程度上为接下来的新一次人工智能浪潮做出了应有的铺垫。2011年至今。...（人工智能的发展历史） 二、人工智能的概念 对于人工智能的概念与定义的表达，百度上是这样定义的：“人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
虚拟 IP：不过，众所皆知的，IP 位址仅为 xxx.xxx.xxx.xxx 的资料型态，其中， xxx 为 1-255 间的整数，由于近来计算机的成长速度太快，实体的 IP 已经有点不足了，好在早在规划...所有发往这个IP地址的数据包最后都会经过真实的网卡到达目的主机的目的进程。...在这种情况下，虚拟IP就不是与特定计算主机或者特定某个物理网卡对应的了，而是一种虚拟或者是说逻辑的概念，它是可以自由移动自由漂浮的，这样一来既对外屏蔽了系统内部的细节，又为系统内部的可维护性和扩展性提供了方便...这里就会引入另一个概念，garp()简称无端arp或者免费arp，主要是用来当某一个主机C开机时，用来确认自己的IP地址没有被人占用而做的一个检测。...这就是整个实现 的关键。 下边就是我电脑上的arp缓存的内容。
在其创刊20周年之际，Edge.org也推出了2017年度问题——2017年，最值得关注的科学术语或概念是什么？...近年来，机器学习研究多聚焦在深层神经网络（DNN）——一种通过从大量数据中推断异常复杂模式而进行学习的算法概念。...要让“迁移”发挥作用，学习任务之间至少需要相互关联，而这种关联方式仍然缺乏精确定义或科学分析，且与其他领域相关概念之间的联系仍有待阐明，如认知科学和学习理论。...诚然，对于任何一个计算机科学家而言，从事计算机系统的“拟人化”在理智层面都是危险的，但我们却不得不承认，迁移学习让人类学习和机器学习之间产生了强烈而诱人的相似性；当然，如果通用人工智能真能有朝一日成为现实...实现这个愿景，我们将向人工智能普及化迈出又一大步。 想看来自其他科学家们的其他205个回答？
如图1所示，设柱在距离顶端为处的截面积为 A(x) ，轴力为 F_N(x) 。...于是，变截面桥墩中任一横截面面积的表达式为 A(x) = A_0e^{ \frac {\gamma x}{[\sigma] } }= 3e^{0.025x} 等强度桥墩的体积为 V = \int_0^...]-\gamma l} =12m^3 等截面桥墩的体积为 Al=360m^3 ,总重为 9000KN 如果按照阶梯型设计桥墩的横截面，如图2b所示，将桥墩设计成三段高度相等的等直杆，分别可得到横截面的面积为...(A_1+A_2+A_3)l_1=151.1m^3 ,总重为 3777.5KN 以上结果表明:等强度桥墩的重量最小，从节约材料的角度来看，等强度桥墩最为经济。...其次是阶梯形，如果阶梯形杆的分段比较合理，同样能获得良好的经济效益。因此，工程上广泛采用阶梯形杆来代替工艺上比较复杂的等强度杆。比如建筑结构的竖向受力构件的截面积就是从基础到顶部不断缩小。
一、AI 讲解 人工智能芯片是专门设计来处理与人工智能（AI）相关的任务的集成电路。这些芯片针对AI应用的高计算需求进行了优化，以提升处理速度和效率，同时降低能耗。...类脑芯片 FPGA在人工智能芯片中的独特优势是什么？ A. 高能效比 B. 高度并行处理能力 C. 可在硬件级别上进行编程 D....增强网络连接速度 人工智能芯片处理大数据的关键优势是什么？ A. 数据存储容量 B. 数据传输速度 C. 高效的数据处理和分析能力 D....不区分训练和推断阶段 开发工具在人工智能芯片中的作用是什么？ A. 降低硬件成本 B. 提高数据传输速度 C. 增强芯片的计算能力 D....** FPGA的可编程性为其在人工智能芯片中提供了独特的灵活性，使其能够针对特定应用进行优化。 3. 答案：C. 性能/能效比。
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