人工智能系统应用案例-人工智能系统应用案例范文
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大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能系统应用案例的问题,于是小编就整理了5个相关介绍人工智能系统应用案例的解答,让我们一起看看吧。
python人工智能编程例子?
Python在人工智能中的实际运用,以下两例就是:
1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究,旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。
2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具,可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建,遵循BSD许可且可进行商业使用。
人工智能在作物育种中的成功案例?
2020年,中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定,进而构建了世界首个大豆泛基因组。
本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值,其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种,这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。
“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术,其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰,赋予大豆新的性状,而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。
因此,大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的***和平台,也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。
人工智能创业型企业的案例?
2018年被誉为人工智能元年,是因为业内普遍认为在今年人工智能将会发生一些重大的发展,同时,也有更多的公司投入到这一行业中。仅在中国的A股市场,就已经拥有了200多家大数据和人工智能的企业,这其中还不包括未上市和初创企业,全部加起来大概数以千计。但很多人在抱怨,虽然科技新贵们一直在出现,但是在商业化上真正做出成绩的却寥寥无几。
其实对于初创企业来说,AI产业格局中的中间层,也就是大家所熟知的图像识别、语音识别等较为通用的技术,虽然获得了媒体最多的宣传和曝光,但大部分投资人都认为,这一层在未来很长一段时间内只会停留在巨头内斗的格局中。如果初创公司选择了这些方向,就只能靠技术赚钱。对于初创公司而言,应用层也是非常明智的选择,即利用巨头们的成果,投身于垂直领域中。
人工智能的隐私问题及解决方法案例?
2017年,研究人员证明,可以训练GAN来生产私人套装的原型样品,从而揭示该套装的敏感信息。在另一项研究中,一个团队使用GAN来推断用于训练图像生成机器学习模型的样本, 在“白盒”设置中,[_a***_]可以访问目标模型的参数,成功率高达100%(例如,选定的AI技术用于调整数据的变量)。
***的是,诸如联合学习和差异隐私之类的方法形式存在希望。
人工智能如何应用到公交车上?有何实例?
无论何种科学适用到应用领域,首先应该考虑应用的利弊,有何优势,有何劣势。
将人工智能用到公交车上,首先想到了这可以解决什么问题,对于目前的状况有何改善。
- 驾驶:公交车目前全由人工驾驶,是因为人能根据情况判断如何处理道路上的交通状况,毕竟就驾驶车辆来说人工智能是完全没有问题的,甚至比人开的更好更稳定也学的更快。但是道路上的交通状况并不是由人工智能所控制的,会有很多的人和车辆参与,在行人和其他车辆的问题处理上,人工智能并不能很好的解决问题。所以就驾驶方面依旧需要司机人工驾驶。
- 操控优化:在目前,最新的新能源公交车已经投入使用,但是在除驾驶以外的操作上依旧由司机控制,这并不能司机减轻难度,甚至会分散注意力。比如在站点靠边需要手动开关车门,需要注意乘客是否刷卡,注意分配乘坐空间,加油等等。
- 线路优化:以现在的线路,在某些时候无法达到合理的乘客运输,因为目前公交系统调控高峰时期的线路方式是以增加车辆和时段专车还有快速线路。如果应用人工智能,在乘坐数据上经过计算,可以合理的改善线路和车辆多少,避免高峰线路拥挤,其它线路空置的情况。还有施工路段的绕行。
- 乘坐体验优化:现在虽然有了各种地图***和公交公司的***可以查看实时车辆站点情况,和站牌实时信息,但是乘客依旧无法得知车辆情况和拥挤程度。如果用人工智能来进行合理分配,那么乘客可以得知当前路况和乘坐用时,和一个大概的乘坐情况来判断拥挤,选择适当的线路乘坐。相信不少人体验过明明乘坐路程短的线路,却发现到达时间却比另一条站点多的线路还要多=,=
实例目前还真没有多少,无人驾驶都还在内测阶段。算是实例的话估计也就是通过定位来播报到站信息了,还有***端的预测到站时间。
到此,以上就是小编对于人工智能系统应用案例的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能系统应用案例的5点解答对大家有用。
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