人工智能技术是什么啊?
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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能产业可划分为基础层、技术层与应用层三部分。
什么是人工智能技术什么是人工智能技术
1、基础层
可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
2、技术层
根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容;语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容;自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。
3、应用层
主要包括AI在各个领域的具体应用场景,比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。
人工智能包含了以下7个关键技术。
1、机器学习
机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。
2、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
3、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
4、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
5、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
6、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。
7、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
什么是人工智能技术什么是人工智能技术
1、基础层
可以按照算法、算力与数据进行再次划分。算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容;算力层面包括AI芯片和AI计算架构;数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。
2、技术层
根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。计算机视觉包括图像识别、视觉识别、视频识别等内容;语音交互包括语音合成、声音识别、声纹识别等内容;自然语言处理包括信息理解、文字校对、机器翻译、自然语言生成等内容。
3、应用层
主要包括AI在各个领域的具体应用场景,比如自动驾驶、智慧安防、新零售等领域。
人工智能包含了以下7个关键技术。
1、机器学习
机器学习(Machine Learning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。
2、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
3、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
4、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
5、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
6、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。
7、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
法本信息技术
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人工智能包括五大核心技术:
1.计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习:机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,处理的数据越多,预测也会越准确。
3.自然语言处理:对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等,或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术:近年来,随着算法等核心技术提升,机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术:生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定,最初运用于司法鉴定。
1.计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习:机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,处理的数据越多,预测也会越准确。
3.自然语言处理:对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等,或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术:近年来,随着算法等核心技术提升,机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术:生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定,最初运用于司法鉴定。
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简单说,就是用AI来解放人工,让我们的生活更加方便快捷,时时客客智能便利店就是很好的例子,完全不需要店员了呢。大大的省去成本
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排放冷却是对流冷却的另一种。与再生冷却不同,用于排放冷却的冷却剂对推力室冷却吸热后不进入燃烧室参与燃烧,而是排放出去。直接排放冷却剂会降低推力室比冲,因此需要尽可能减少用于排放冷却的冷却剂流量,同时只在受热相对不严重的喷管出口段采用排放冷却。还有一种是辐射冷却,其热流由燃烧产物传给推力室,再由推力室室壁想周围空间辐射散热。辐射冷却的特点是简单、结构质量小。主要应用于大喷管的延伸段和采用耐高温材料的小推力发动机推力室。在组织推力室内冷却时,是通过在推力室内壁表面建立温度相对较低的液体或气体保护层,以减少传给推力室室壁的热流,降低壁面温度,实现冷却。内冷却主要分为头部组织的内冷却(屏蔽冷却)、膜冷却和发汗冷却三种方法。推力室采用内冷却措施后,由于需要降低保护层的温度,所以燃烧室壁面附近的混合比不同于中心区域的最佳混合比(多数情况下采用富燃料的近壁层),造成混合比沿燃烧室横截面分布不均匀,使燃烧效率有一定程度的降低。膜冷却与屏蔽冷却类似,是通过在内壁面附近建立均匀、稳定的冷却液膜或气膜保护层,对推力室内壁进行冷却,只是用于建立保护层的冷却剂不是喷注器喷入的,而是通过专门的冷却带供入。冷却带一般布置在燃烧室或喷管收敛段的一个横截面上。沿燃烧室长度方向上可以有若干条冷却带。为提高膜的稳定性,冷却剂常常经各冷却带上的缝隙或小孔流入采用发汗冷却时,推力室内壁或部分内壁由多孔材料制成,其孔径为数十微米。多孔材料通常用金属粉末烧结而成,或用金属网压制而成。此情况下,尽可能使材料中的微孔分布均匀,是单位面积上的孔数增多。液体冷却剂渗入内壁,建立起保护膜,使传给壁的热流密度下降。当用于发汗冷却的液体冷却剂流量高于某一临界值,在推力室内壁附近形成的是液膜。当冷却剂流量低于临界值流量时,内壁温度会高于当前压力下的冷却剂沸点,部分或全部冷却剂蒸发,形成气膜。除了以上热防护外,还有其他热防护方法如:烧蚀冷却、隔热冷却、热熔式冷却以及室壁的复合防护等。3 高焓气体发生器热防护方案综合上述方法结合实际情况,便得到高焓气体发生器的热防护方法。高焓气体发生器的燃烧室与液体火箭发动机的不同,省去前面的推力室部分,使得其结构更简单而有效。那么,所涉及到的热防护即为对燃烧室室壁的热防护部分。由于燃料进入燃烧室内迅速分解并放出大量
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