人工智能应用

摘要： 工业物联网(IoT)正在酝酿广泛的转变,这种转变不仅将使互联机器间的相互检测成为一种竞争优势,还将使其成为必不可少的基本服务。工业物联网以边缘节点为起始点,后者是检测和测量的目标切入点。这是物理世界与计算数据分析进行交互的接口所在。互联的工业机器可检测大量的信息,进而用于制定关键决策。这种边缘传感器可能远离存储历史分析的云服务器。它必须通过将边缘数据聚合到互联网的网关进行连接。理想情况下,边缘传感器节点具有很小的规格尺寸,可在空间受限的环境中轻松进行部署。

摘要： 按照《普通高中信息技术课程标准(2017年版2020修订)》的表述,本单元的题目是“简单人工智能应用模块开发”,何为简单?何为人工智能应用模块?又如何开发?这是在开始教学前必须首先明确的几个问题。●简单人工智能应用模块的理解“人工智能应用模块”通常是指能实现特定人工智能功能的硬件模块及软件模块,如语音识别模块、图像识别模块等。

摘要： 相较于浅层学习,深度学习体现出一种全新的教学样态,指向高阶思维发展和问题解决,为培育学生的信息技术学科核心素养提供了新的视角。文章以高中信息技术课程中的“人工智能的应用”一课为例,探讨深度学习视域下开展高中信息技术课堂教学的有效策略。

摘要： 信息技术的普及和应用极大改变了传统的社会生产生活方式,与社会的各个领域都产生了密切的联系,在这其中,大数据和人工智能的发展尤为突出。对此,本文将以企业建设为切入点,分析大数据给企业信息化服务带来的基本影响,并探讨人工智能应用的基本要点,分析未来发展趋势,希望能够给相关从业人员带来一定的参考和启示。

摘要： 本届冬奥会,除了精彩的体育赛事外,给人们留下深刻印象的还有各种各样的人工智能应用。比如北京冬奥会组委会所在地首钢园区的L4级自动驾驶接驳车队、可识别多国语言的智能客服机器人、能精准识别运动员动作的AI机器裁判。AI与本届冬奥的结合可谓是全面应用,多点开花。

摘要： 国网山东潍坊供电公司抢抓机遇,紧密结合乡村电气化及数字化发展新内涵,在寿光市供电公司纪台供电所试点建设数字化供电所,开展供电所综合业务数字化平台建设,拓展大数据分析和人工智能应用,助力传统业务数字化重构、能源数据价值挖掘、综合能源业务创新等,打造乡村振兴潍坊样板的“数字引擎”。

摘要： 在人工智能技术展现出汹涌澎湃发展趋势的当下,建设以智能技术武装的新型军队,打赢以信息化智能化为特征的新型战争,成为当前世界主要军事强国的优先发展目标。以“意志的屈服”、“不战而屈人之兵”为标志的“制智能权、制意识权”将成为未来军事斗争的最高级、最有效、最具震慑力的军事优势。文中从军事作战特点和人工智能的优势入手,分析军事领域对人工智能的需求。针对感知、指挥、打击、互联的作战链条,提出人工智能技术在军事领域的应用方向,探索如何通过人工智能在军事领域的应用“有效塑造态势、管控危机、遏制战争、打赢战争”。

摘要： 一个新时代的到来总是伴随着科学技术的创新和进步,自互联网诞生之日起,它不断创新和变革对人们生活的方方面面都产生了深远影响,信息化的大数据时代,人工智能技术已经越来越成熟,它已经渗透到了社会的各个层面。越来越多的人工智能和大数据信息化技术被应用到各行各业,大到国家管理和宏观调控,小到家庭智能家居系统,人工智能伴随着时代的发展成为了人们生活中不可或缺的部分。人工智能技术也被广泛应用到企业管理中,而财务会计管理作为企业管理的一个极其重要的部分,人工智能和大数据的运用也对传统的财务会计产生了深远地影响,如何顺应时代发展的潮流,让企业能够更长远地发展,传统财务会计管理必须做出变革。

摘要： 近年来,在国家政策引领下,多地争先发布人工智能应用示范场景,且应用场景涉及众多领域。但各地发布的应用场景整体表现出三类问题:一是应用场景较为笼统,二是一体化效应仍未形成,三是应用场景定位不当。把握人工智能应用场景对行业发展至关重要,为此本文提出如下三点建议:细分应用场景类别,增强应用场景开放能力,找准地区应用场景定位。

摘要： 落实"双碳"战略,助力乡村振兴。自2019年国家电网公司将潍坊寿光列为全国乡村电气化示范项目建设试点单位以来,国网山东省电力公司潍坊供电公司(以下简称公司)抢抓机遇,因地制宜,先行先试,紧密结合"乡村电气化"及"数字化发展"新内涵,在潍坊寿光纪台供电所试点建设数字化供电所,开展供电所综合业务数字化平台建设,打通平台和专业壁垒,拓展供电所大数据分析和人工智能应用,助力传统业务数字化重构、能源数据价值挖掘、综合能源业务创新等,实现供电所绿色低碳及数字化转型,打造了乡村振兴潍坊样板的"数字引擎"。

摘要： 本申请实施例公开了应用于人工智能芯片的计算方法和人工智能芯片。该方法的一具体实施方式包括：目标处理器核响应于确定对待执行指令译码得到的运算标识为预设复杂运算标识，用译码得到的运算标识和至少一个操作数生成复杂运算指令，以及将所生成的复杂运算指令添加到复杂运算指令队列；运算加速部件从复杂运算指令队列中选取复杂运算指令，以所选取的复杂运算指令中的至少一个操作数为输入参数执行所选取的复杂运算指令中的复杂运算标识所指示的复杂运算，得到运算结果，以及将得到的运算结果作为复杂运算结果写入复杂运算结果队列。该实施方式降低了人工智能芯片的面积开销和功耗开销。

摘要： 一种传感器,主要由感应纤毛、至少1个电极、容腔、导电液体构成。一种传感器应用电路、人工智能设备、智能机器人、具有机器学习能力人工神经元硬件，具有前述的传感器。本发明结构简单、寿命长、成本低廉、可用于人工智能设备作为感知装置。

摘要： 本申请实施例公开了应用于人工智能芯片的计算方法和人工智能芯片。该方法的一具体实施方式包括：目标处理器核响应于确定对待执行指令译码得到的运算标识为预设复杂运算标识，用译码得到的运算标识和至少一个操作数生成复杂运算指令，以及将所生成的复杂运算指令添加到复杂运算指令队列；运算加速部件从复杂运算指令队列中选取复杂运算指令，以所选取的复杂运算指令中的至少一个操作数为输入参数执行所选取的复杂运算指令中的复杂运算标识所指示的复杂运算，得到运算结果，以及将得到的运算结果作为复杂运算结果写入复杂运算结果队列。该实施方式降低了人工智能芯片的面积开销和功耗开销。

摘要： 本发明公开了一种人工智能转人工智能再转人工方案，首先客户用手机拨号呼入语音网关，人工智能1（101）呼入配置，人工智能1（101）转人工配置，语音网关接收到客户手机的呼入请求根据语音网关的配置转呼到人工智能1，人工智能1根据话术逻辑和数据库配置转呼到人工智能2，人工智能2根据话术逻辑和数据库配置进行转人工到人工电话上，拨打人工智能1的号码，然后说道“购买产品”、“招商”等词语时，会转到人工智能2的招商专员，然后“2次未识别”和主动说“转人工”会触发转人工。本发明满足总部转接到分部，分部再转人工这种情况的需求。

摘要： 智能吸飞虫灯，包括风机（P3）、飞虫笼（P2）、阀（S1）、摄像头（CCD）、诱虫器、控制器。一种人工智能吸飞虫灯，在智能吸飞虫灯的基础上，使控制器具有外形识别的能力，控制器具有飞虫识别的能力，能够通过摄像头获得信息流认定信息流中是否具有飞虫，如果有飞虫，则开启或加速风机转动，并开启阀，利用风机的气流将飞虫吸入飞虫笼，如果没有飞虫则关闭或降速风机并使阀阻塞将飞虫关在飞虫笼内。一种人工智能互联网大数据吸飞虫灯，一种人工智能吸飞虫灯基础上增加联网功能，使其与互联网相连。本发明具有能够减少噪音污染、节约电能、延长使用寿命、智能化的有益效果。

摘要： 提供一种在用户关注内容时使用人工智能功能给予再现效果的信息处理装置。利用人工智能功能控制显示装置的外部设备的操作的信息处理装置包括：获取单元，获取从显示装置输出的视频图像或音频；评估单元，经由人工智能功能评估与视频或音频同步的外部设备的操作；以及输出单元，将所评估的操作的指令输出至外部设备。外部设备是基于所评估的操作输出再现效果的再现设备。

摘要： 本申请公开了一种基于人工智能的大数据信息安全防护方法及人工智能系统，对可安全外发数据进行分发的过程中获取到异常扰动请求数据后，通过对异常扰动请求数据进行分析，获得异常扰动意图，并在异常扰动意图与可安全外发数据存在关联时，停止对可安全外发数据进行分发操作，可以有效保证信息安全。

摘要： 本发明涉及一种用于对部署机构中的人工智能模型进行专业化的训练方法，以及一种用于对人工智能模型进行训练的装置。用于由至少一个处理器操作的训练装置的操作方法包括以下步骤：从由特定机构所拥有的数据中提取要用于专业化训练的数据集；通过使用预训练人工智能模型来从数据集中选择需要标注的标注目标；以及通过使用针对标注目标标注有标签的数据来对预训练的AI模型进行有监督训练。

摘要： 本公开实施例提供一种基于人工智能的智慧应答大数据处理方法及人工智能系统，通过暗知识提取来训练当前应答数据挖掘单元，得到当前标的应答数据挖掘单元，并且对当前标的应答数据挖掘单元进行挖掘性能测试优化当前标的应答数据挖掘单元，然后根据目标标的应答数据挖掘单元优化应答数据挖掘单元图谱中的图谱节点，从而能够使得到的应答数据挖掘单元图谱中的图谱节点更加准确，然后当检索完成时，从应答数据挖掘单元图谱中选取目标图谱节点，得到目标应答数据挖掘单元，进而提高了检索得到的目标应答数据挖掘单元的深度学习结构的准确性，进而提高后续应答数据挖掘的准确性。

摘要： 本发明提出一种人工智能模型训练系统及人工智能模型训练方法。人工智能模型训练系统包括人工智能模型及处理器。处理器将多个同义字从第一训练资料移除以获得第二训练资料，并根据第二训练资料来训练人工智能模型。处理器将根据同义字扩展第一测试资料以获得第二测试资料，并在测试操作中根据第二测试资料来测试人工智能模型。当对应关键字词的测试结果产生错误时，处理器根据关键字词及第二训练资料获得第三训练资料，并根据第三训练资料来训练人工智能模型。