人工智能时序预测应用-人工智能时序预测应用范围

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能时序预测应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能时序预测应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 修路期间红绿灯人工控制有用吗？
2. 人工智能：现在的机器人都是用什么编程语言来控制的？
3. 分布式数据融合用的什么技术？
4. 软件开发难一点还是人工智能难一点？

修路期间红绿灯人工控制有用吗？

在修路期间，红绿灯人工控制确实有用。首先，人工控制可以确保交通信号的有序和安全性，避免因自动化系统故障而导致的交通拥堵和事故。

其次，人工控制可以根据实际情况灵活调整红绿灯的时序，更好地适应交通需求，提高道路通行效率。最后，人工控制有助于提升道路交通设施的维护和管理水平，确保道路设施长期稳定运行。

人工智能：现在的机器人都是用什么编程语言来控制的？

机器人第一编程语言——C/C++！很多人都认为 C 和 C ++ 对新的机器人科学家来说是一个良好的开端。

其主要原因是如今有大量的硬件库都使用这两种语言。它们适用于低级别的硬件，允许实时性能，是非常成熟的编程语言。现在，你可能会使用 C++ 远超过 C，因为 C++ 具有更大的实用性。C ++ 是 C 语言的扩展，从基础的 C 学起，你也会收获很多，特别是当你发现一个硬件库是用 C 编写的。

但是 C / C ++ 编写的硬件库不像 Python 或 MATLAB那样简单易用。使用 C 来执行类似的功能，可能需要相当长的时间，并且需要更多的代码行。尽管如此，由于机器人极其依赖实时性能，所以 C 和 C ++ 是最接近机器人科学家心目中“标准语言”的编程语言。

VHDL，Verilog HDL，还有就是如果程序对时序要求不很严格的地方可以用system C,这个比硬件描述语言简单。硬件的内部结构，基本就不用考虑啦！不然怎叫做可编程逻辑器件呢！他的硬件和软件是分开的，也就使得设计人员从一开始就被个个具体的器件所限制，也即从顶层开始设计，这比传统的从底层开始设计好多了。所以说编的程序跟具体硬件内部结构没有很大的关系。利用这个VHDL就可以在可编程逻辑器件上写上你的人工智能算法了。

分布式数据融合用的什么技术？

分布式数据融合用的是计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。

分布式数据融合作为一种数据综合和处理技术，实际上是许多传统学科和新技术的集成和应用，其中涉及的知识包括通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能、神经网络等，特别是神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。

软件开发难一点还是人工智能难一点？

这个问题从两个方面分别讨论吧，我给你分解开来更合理的解释一下。

做开发不如做算法？人工智能高端吗？

一，做开发不如做算法？

我并不这么认为，本人一直都从事算法工程师岗位，同项目组算法工程师也有不少，其实我觉得现在算法和开发的界限越来越模糊了，做开发不可能一味的不做任何思考的写代码，做算法的也不是整天琢磨和研究算法，我谈一下我对算法的感受，就拿计算机视觉算法岗位来说，目前成熟的算法已经很多，[_a***_]真正从底层、从网络架构和模式上做出有意义改变的屈指可数，从2012年Alexnet出现到现在，日常用的比较频繁的也就ResNet、mask rcnn、faster rcnn、ssd、yolo系列等每年顶会和期刊论文不少，但是真正可用的、可复现的太少太少，尤其在公司里，是没有那么多功夫和财力养着一大批算法工程师正在琢磨怎么改进，大多数或者是。绝大多数都是用上述提到的成熟狂进去，然后根据具体的场结合一些其他算法比如机器学习、优化算法、场景知识提出一种解决方案，然后编程实现并验证，就比如计算机视觉，主要就是拿着成熟的框架结合tensorflow或pytorch之类的框架搭建出来平台，跑出结果，看看有没有过拟合？精度怎么样？召回率查准率如何？然后通过一些方法去解决，当然这些方法里几乎也都是现成的，所以我个人认为开发和算法并没有明显的界限，我觉得题主所说的开发可以视为开发中的前段，算法可以视为后端，从事算法日常大部分工作时间也在和代码打交道，所以我觉得没有谁不如谁，做开发把实力打牢固，肯定也会很受欢迎。

二，人工智能高端吗？

我的回答是肯定的，如果不高端国家也不会那么重视，也不会那么多大企业都趋之若鹜的布局AI，计算机视觉、自然语言、推荐、强化学习这些有太多的应用场景，如果一旦精度、速度等方面达到要求的确可以做出很牛逼很高端的东西，比如之前看了一个新闻说现在计算机视觉在医学方面看x光已经达到了专家级别，另外在医学方面糖尿病视网膜疾病、青光眼、癌细胞识别也都有很多突破，但是，我觉得目前的人工智能还有很多问题存在，比如训练速度缓慢、受限于数据量、在时序方面还有很多问题，比如计算机视觉在语义方面还有很大障碍，深度学习的可解释性差，但是不可否认，人工智能这么广义的一个方向前景是很美好的，这期间有很多问题需要攻克。

到此，以上就是小编对于人工智能时序预测应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能时序预测应用的4点解答对大家有用。

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