人工智能典型应用展示-人工智能典型应用展示图片

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能典型应用展示的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能典型应用展示的解答，让我们一起看看吧。

1. 抗击疫情中，人工智能（AI）帮了不少忙，有哪些典型应用呢？
2. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

抗击疫情中，人工智能（AI）帮了不少忙，有哪些典型应用呢？

目前人工智能AI，对于这一次抗击疫情帮助很大。我知道的海康威视的摄像头，加上后台的人工智能处理终端，作为检测门，所有人流通过都能精确体温检测。有异常体温将即刻报警。所以目前民政部门给我们带来的便利是非常好的。

非常高兴能回答您的问题。本次疫情中，人工智能在新药研发、舆情防控、辅助诊疗、物资调配、以及远程办公等方面都发挥了尤为重要的作用。下面我将从这五方面举例说明人工智能的典型应用，以及它们用到的具体人工智能技术。

第一：新药研发。这一典型应用是人工智能在本次疫情中发挥的最为关键作用的地方。人工智能范畴下的机器学习技术可以进行病毒基因序列检测，帮助科学家更好的了解***的分类、族谱、变异，以及对抗***的疫苗研发。其中，上海公卫中心是最早一批解析出新***全基因序列，并向全球公布的传染病救治专业机构，为后续的治疗以及研发即时疫苗赢得了先机。

第二：舆情防控。首先，这段时间公共场所部署了很多智能测温系统，如机场、铁路、以及各种大型室内场所入口。它用到了人脸识别技术，并结合温度传感器来检测人的体温，这个应用在能够起到初步筛查的目的。其次，人工智能语音机器人也被应用到部分居民区，来进行防疫知识科普，它用到的主要是语音合成技术。再次，无人机也在国内很多地方甚至国外大量部署，用来进行居民健康情况调查和督促，它其实用到了传感器和机器人技术。

第三：***诊疗。首先，虚拟电话客服可以让您直接通过电话，在家中远程得到医疗咨询，既安全又便捷，这背后用到的是语音识别技术和自然语言处理技术。其次，医疗机器人用于快速筛查、检测以及就医向导，这使用到了包括人脸识别、语音识别以及传感器等技术。这些应用缓解了医院的就诊压力，对疑似人员的排查起到了非常大的作用。

第四：物资调配。疫情期间，智能机器人被应用到生活中，进行药品物资的配送、环境卫生的清洁。主要使用到的是物体识别、图像分割、以及机器人传感器技术。这在特殊时期，减少人员接触、保障物资发挥了独特的作用，也是未来一个非常重要的发展方向。

第五：远程办公。首先，疫情期间，大人在家远程办公，孩子在家上网课，经常用到***会议系统。这些常见的***会议系统，一般使用到了人脸识别、以及图像分割技术。另外，在一些新闻发布会，以及中外专家远程交流时，智能会议系统起到了至关重要的作用，它涉及到了语音识别技术和自然语言处理，用来会议文字记录、机器同声翻译等。

综上所述，本次疫情中人工智能在很多领域都具有相当典型的应用，为我们国家在战胜疫情的过程中起到了不可替代的作用，而人工智能也必将成为我国立于世界强国的又一个大国重器。最后，如果您想了解更多人工智能有关话题，可以关注我 class="QIHEIHQ091002bd54cc8390 link-at" data-uid="1380607268496685" href="***s://***.wukong***/user/?uid=1380607268496685" target="_blank" ，我们通过有趣的人工智能实验，来介绍生活中的人工智能小知识。如果您喜欢我的回答，记得为我点赞哦，谢谢！

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

主要有以下7种不同的应用：

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的[_a***_]上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，

手写识别和统计学的机器翻译。

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能，期间也稍微了解过其他的人工智能算法，比如卷积神经网络之类的，工作后在大力发展AI的百度，因此也算有点了解，来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯间电视常年播放百度的AI广告，其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行，本来因为语言不通而障碍频频，结果有了百度语音翻译，一切问题迎刃而解，广告语大概的意思是懂你的坚强，也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景，语言翻译。除此之外，还有同声传译，实时多语种翻译等等。在未来，如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象，那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪识别的能力，才能更好的给使用者以温柔的体验。

这个其实已经很久了，最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了，一句hey siri，就能唤来你的智能管家，帮助你拨打电话，阅读短信，地图导航等等。

此外，iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了，但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后，基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后，国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物，比如天猫精灵，小米的小爱同学还有百度的小度音响等等，通过打通物联网，或者在线音乐库，能够准确的识别你的要求，帮助你开关灯，打开窗帘，播放音乐，制定闹钟等等。

想要在自然语义处理（NLP）领域进行发展，那么就需要将语句的理解定位于概念理解，并且建立了自然语言的“概念空间（代码）”。语句及自然语言的理解，其实就是从语言空间向语言“概念空间（代码）”的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等，相对来说也是比较复杂。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera聊天机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

范围太广了，语音处理场景在大多数领域都需要，语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一，智能端接收语音，处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

1.场景主要有，情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行大数据分析，进行自我识别，学习，自我决策，演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。

到此，以上就是小编对于人工智能典型应用展示的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能典型应用展示的2点解答对大家有用。

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