人工智能网络应用实例设计-人工智能网络应用实例设计方案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能网络应用实例设计的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能网络应用实例设计的解答，让我们一起看看吧。

1. 举出两个实例说明如何在未来应用人工智能提高人们的生活质量？
2. python人工智能编程例子？
3. 人工智能如何应用到公交车上？有何实例？

举出两个实例说明如何在未来应用人工智能提高人们的生活质量？

人工智能如今已快速的渗透到各个产业之中，为不同岗位的人们提供便利。像苹果Siri、微软小冰等智能聊天类应用;新闻阅读软件依赖人工智能技术向用户推送最适合该用户的新闻内容，还有自动驾驶技术更是我们身边的人工智能技术。它们不仅没有带给我们威胁，恰恰这些应用还会提高我们的生活质量和工作效率。

至于人工智能可能会和人类“抢饭碗”，的确，随着人工智能技术的发展，人工智能在未来确实会替代部分岗位。不过，在目前的科技水平下，相比人类，机器欠缺了原创能力、互动能力和谈判能力。所以，在更多情况下，不是被人工智能替代，而是多一个助手。

总之，机器永远无法胜过人类，因为它没有人类的情感，思考和想法是多变的思维，也不会获得人类那样的智慧和经验。但我们必须重视人工智能，考虑如何应用人工智能，它能够为我们带来什么，让人工智能更好地服务人类。

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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[_a***_]，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。
4. 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网络应用实例设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能网络应用实例设计的3点解答对大家有用。

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