各大领域人工智能应用案例-各大领域人工智能应用案例研究
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于各大领域人工智能应用案例的问题,于是小编就整理了4个相关介绍各大领域人工智能应用案例的解答,让我们一起看看吧。
ai在交通领域应用的例子?
AI可应用于医疗、车辆、金融服务、运输、物流、通讯、***、零售、能源产业等领域;其中,在交通产业上的应用为目前热门的研究主题,其应用案例说明如下:
一、自动驾驶汽车:AI主要应用于车辆的自动驾驶模式,从车辆感知到决策,以及订制化的预测与维护功能,可增加机动性、降低交通事故的发生率、减少城市停车位的需求量。除了上述优点,还可降低人事成本,让物流更加流畅,并减少因疲劳驾驶造成的事故发生。
二、驾驶健康状态的监控:AI可应用于驾驶行为之监控,评估驾驶的疲劳程度、注意力是否集中、情绪状态等条件,区分并判定其类别、等级,衡量车辆是否存在风险,以提供实时警报,同时知会交通运输中心。
三、智能路口:借助AI的软件与硬件系统、传感器、影像系统、交通的远程通讯与监控系统,获得实时交通状态,并依据实时交通状态而改变交通号志,减少交通堵塞现象与碳排放量,借以提高行人安全、改善生活质量。
四、智能停车场:借助AI与云端数据分析以驱动应用程序,进行路线图的选择、停车位的匹配,以提供车辆辨识空闲的停车位置。
人工神经网络的应用实例?
人工神经网络是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。
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[_a***_]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。
人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用?
一些朋友已经在答案里,介绍了很多应用AI技术的产品,和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的:用AI来对抗AI,用人工智能来对抗人工智能。
看过金庸小说的朋友们都知道,里面有一门叫“小无相功”的内功,威力强大。要身具此功,再知道其他武功的招式,倚仗其威力无比,可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。
其实,这门武功在AI界,已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比,只要给它足够的数据进行学习。学会以后,这类招式再精妙复杂,也难不倒它了。
举个栗子。
所有人都熟悉的验证码技术。
就是我们几乎每天都会用到,登录账号时都会出现的界面,就像下面这个:
验证码技术出现最初的目的,是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在,已经非常复杂,许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。
但是近几年,人工智能的技术不断发展,也被不法分子用于破解验证码来非法牟利,
不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR(光学字符识别)模型的训练,从而实现对验证码的自动识别,正确率可达80%以上!业界通常称之为‘打码平台”。
到此,以上就是小编对于各大领域人工智能应用案例的问题就介绍到这了,希望介绍关于各大领域人工智能应用案例的4点解答对大家有用。
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