人工智能领域选题 人工智能的选题

目前有哪些比较成功的人工智能应用

简版回答:

1、人脸识别(这是一个发展已经比较成功的应用,小到你手机里阿里爸爸注册花呗要用的人脸识别,到群众安放、公安户口、海关过境等等都有使用)

2、图像识别(有一个非常重要又经常被人忽视的应用:医疗图像识别,比如核磁共振图像等,很多机器判别病例已经比医生准确了)

3、语音识别(eg:科大讯飞语音输入法、搜狗语音输入法等等,大家如果还记得几年前的语音输入有多烂,就知道今天的进步有多大)

4、翻译(eg:Google翻译、百度翻译、科大讯飞翻译,其中YouTube还结合了语音识别+翻译,提供自动给视频生成字幕功能,虽然效果没有特别特别好,但还是能大概懂意思的)

5、等等等等

繁版回答:

这里推荐一下来自麦肯锡的《基于AI的企业数字化发展趋势报告》,主要从企业的立场分析大数据、算法、自动化、机器人等技术对于产业的影响,回答数据和分析的用途,并列举可行的商业举措。

这里只挑AI应用部分:

先说机器人技术,这在制造业中已经存在很久了,但目前,更有能力,更灵活,更安全,更便宜的机器人结合其机械化和认知学习能力,逐渐实现自我升级。

人工智能的概念也并不新,但最近的机器学习算法突破实现神经网络技术,计算能力成倍增加的芯片模块有利于处理更复杂的模型,以及每天由社交移动端、工业传感器等设备产生的大数据,成为三个主要驱动力。与此同时,机器的自然语言理解能力、识别能力等通用技能也在不断进步。

显然,基于机器人技术、人工智能等新兴技术实现生产自动化,能够进行更高的数据吞吐量,改善预测模型,提高结果的准确性,进行决策优化,甚至在生物学、材料学等大规模的复杂问题上也很有潜力,提供了新的商业模型。

*机器学习在各个行业中的应用潜力(色块代表不同行业)

*不同行业的不同部门具有不同的自动化潜力

事实上,现在已经有一些通过智能化自动技术造福企业的案例:力拓(RioTinto)已经部署了自动拖运卡车和钻井澳大利亚皮尔巴拉矿山的机械设备,据称机械利用率提高了20%;谷歌利用DeepMind机器学习算法,减少了公司40%的年均能源消耗;自动化“直接处理”(straight-throughprocessing)应用于金融服务工作端到端的工作流,增强了工作的可伸缩性。此外,机器学习还被大量的应用于跨部门业务。

*不同业务的自动化技术潜力

麦肯锡认为,机器学习的潜在用例还包括医院急诊部、飞机维护、石油和天然气业务、杂货店、抵押贷款经纪人降低运营成本并提高效率。事实上,随着人口结构的确定,老龄化和出生率下降大幅减缓劳动力供给的增长,人力成本增加给企业带来的压力可以通过智能化的缓解。

甚至在探月工程、生物学、癌症研究、气候科学和材料科学等方面,AI也是潜力无穷。据悉,McMasterandVanderbilt大学利用计算机预测了抑郁症和乳腺癌的有效治疗方法。

电子商务论文选题方向

电子商务平台用户行为分析、跨境电子商务发展趋势、移动电子商务技术与应用、社交化营销策略研究、供应链管理在电子商务中的作用、区块链技术在电子商务中的应用、数据安全与隐私保护机制研究等。

ai写作工具的加持下,论文完成更快,如公众号尔笔。

选择合适的选题方向需结合个人兴趣和专业背景,同时考虑当前电子商务领域的热点和问题,确保选题既具有研究价值又符合个人能力和资源条件,为毕业论文的顺利完成奠定基础。

计算机论文选题怎么选

选择计算机论文选题时

首先要根据个人兴趣和研究方向确定选题范围,可以关注当前热点技术和前沿领域。

其次,要考虑选题的实际意义和研究深度,确保能够做出有独xx献的成果。

还有,就是运用论文ai工具,如公众号尔笔。

同时,要考虑选题的可行性和限制条件,确保能够完成论文研究。

此外,需要进行充分的文献调研,了解已有研究成果和未解决问题,从中找到自己的切入点。

最后,在选择选题时最好能够咨询导师或领域专家的意见,以获得更多指导和建议。

综合考虑以上因素可以帮助确定合适的计算机论文选题。

人工智能在食品专业中应什么题目

人工智能在食品专业中应是制造过程的智能化改造。

如何用人工智能做题

使用人工智能(ArtificialIntelligence,AI)来做题可以涵盖多种方法和技术。以下是一些常见的方式:

1.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP):NLP是一种AI技术,可以帮助计算机理解和处理自然语言的能力。通过将题目输入到AI系统中,它可以分析和理解问题的含义,并提供相应的答案或解决方案。

2.机器学习(MachineLearning,ML):机器学习是一种AI技术,允许计算机从大量数据中学习和识别模式。通过训练模型并提供大量有标签的样本数据,AI系统可以在给定类似问题时进行预测、分类或生成答案。

3.知识图谱(KnowledgeGraph):知识图谱是将信息和关系组织成图形结构的AI技术。通过构建知识图谱,并将问题映射到已有的知识库中,AI系统可以根据关联关系推断答案或提供相关信息。

4.深度学习(DeepLearning):深度学习是一种机器学习的分支,通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习和推理。通过构建深层神经网络模型,AI系统可以从数据中提取复杂的特征,并对问题进行建模和求解。

要使用AI来做题,通常需要:

1.数据准备:收集和整理与题目相关的数据,包括题库、答案、文本资料等。

2.模型训练:选择合适的AI技术和算法,根据收集到的数据进行模型的训练和优化。

3.模型部署:将训练好的模型部署到具体的应用场景中,例如一个在线答题系统或智能教育平台。

需要注意的是,人工智能在做题方面仍然存在一些挑战,例如理解复杂问题、处理模糊语言等。因此,在实际使用时,还需要根据具体情况进行调试、改进和优化,以提高AI系统的准确性和可靠性。

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文章来源: 星蕴
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