人工智能物体追踪技术应用-人工智能物体追踪技术应用研究

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

1. 人工智能在生活中应用的例子？
2. 内容感知移动工具用法？
3. 在零售领域运用人工智能技术要达到什么效果？
4. 欧洲核子研究组织如何使用神经网络来跟踪外来粒子？

人工智能在生活中应用的例子？

1. 电子邮件

一般来说，电子邮件供应商会使用人工智能算法来过滤垃圾邮件。考虑到全球77%的电子邮件都是垃圾邮件，这是非常有效的。谷歌表示，只有不到0.1%的垃圾邮件能够通过其人工智能过滤器。此外，电子邮件营销人员会利用人工智能追踪谁在何时打开邮件，以及他们对此如何回应。谷歌的AI工具会在云存储中读取文档，以便将最合适的材料呈现给用户。不过也有人因此质疑，通过阅读内容来瞄准广告的算***在侵犯我们的隐私。

2. 手机

人工智能将智能手机上的许多功能都自动化了，从文本常用关联词到声控个人助理都是非常典型的例子。甚至于手机屏幕适应周遭光线的方式、电池寿命的优化等等也取决于人工智能。但也有一些批评人士担心这其中隐藏的风险。比如，无论你是否在打电话，声控助理都会学习并试图理解你说的所有话，不管目的是否是否善意，这就为监视监听创造了机会。

3.银行

内容感知移动工具用法？

内容感知移动工具是一种基于计算机视觉技术和人工智能技术的工具，可以识别并移动图像或视频中的特定对象或区域，比如人物、车辆或物体等。

以下是内容感知移动工具的用法：

1. ***编辑：可以用内容感知移动工具删除或替换***中的某个对象或区域。比如，把一部电影中的某个特效或场景替换成其他的效果或场景。

2. 图片制作：可以用内容感知移动工具删除或替换图片中的某个对象或区域。比如，把一张照片中的某个人或物体删除或替换成其他的人或物体。

3. ***监控：可以用内容感知移动工具监控***流中的某个对象或区域，及时发现异常情况。

内容感知移动工具是一种帮助用户在不同设备和应用中保持一致体验的工具。其主要用法如下：

1. 选择设备：选择要应用移动工具的设备，例如手机、平板或电脑。

2. 上传内容：将要在不同设备上应用的内容上传到移动工具中。

3. 设置布局：在移动工具中设置内容在不同设备上的布局，例如字体大小、颜色、间距等。

4. 预览效果：在移动工具中预览内容在不同设备上的效果，以确保一致性。

5. 发布内容：发布内容，以便在不同设备上应用。

6. 更新内容：如果需要更新内容，可以重新上传并设置布局。

总之，内容感知移动工具可以帮助用户在不同设备和应用中保持一致的体验，提高用户满意度和工作效率。

在零售领域运用人工智能技术要达到什么效果？

多年来，零售体验并没有发生太大变化：走进商店，寻找合适的产品，然后购买。但人工智能的出现正在改变一切，通过个性化、自动化和效率提高将零售体验提升到新的水平。

下面让我们来看看20个人工智能改善零售体验的实例：

在一家硬件商店里浏览商品可能很困难的，但Lowes使用了一款名为LoweBot的机器人，它可以在商店里为顾客导航，帮助找到他们所需的商品。LoweBots在商店里巡游，向顾客提出简单的问题，找出他们正在寻找的商品。同时，它还会提供产品的指示和位置地图，并向顾客分享专业知识。在后端，LoweBots还可以帮助门店监控库存，及时提醒补货。

流感可能会让你感到很不适，治疗不当的话甚至是致命的。Walgreens[_a***_]正在通过在8000多个地点抗病毒处方数据，来跟踪流感传播情况。这种在线交互式地图不仅可以帮助客户了解他们所在地区的流感情况，还可以帮助Walgreens在受感染地区库存更多与流感相关的产品。

利用人工智能，走进丝芙兰商店，不需要往脸上涂抹任何东西，就可以找到非常适合你的化妆品。比如，Color IQ可以通过扫描顾客的脸部，为其提供个性化的建议，比如适合哪款粉底和遮瑕膏。Lip IQ也是如此，它可以帮助顾客找到完美的唇膏色调。对于苦于反复试用化妆品的消费者来说，这真是帮了大忙。

不知道买什么外套？North Face可以提供帮助你。North Face正在使用IBM Watson的认知计算技术，向顾客问询他们穿着的场合等信息，并通过这些信息提供个性化的建议，帮助顾客找到适合自己的一件完美外套。

奢侈品百货商店Neiman Marcus正在使用人工智能让顾客更容易找到商品。这款名为Snap. Find. Shop. 的应用允许用户通过一张商品照片搜索Neiman Marcus库存，以寻找相同或者类似的商品。相较于过去含糊的搜索词查找方式，使用这些照片通常可以找到非常相似的匹配。

当我们想到炸玉米饼时，当然想立马吃上。Taco Bell就是这样一家让顾客通过AI直接订购食物的餐厅。通过与Slack合作，Taco Bell让顾客通过发短信或语音就可以直接下单，包括定制订单和大型团购订单，而且机器人会在每个订单后回复一些有意思的评论。

你有没有遇到过走进百货商店而不知道能在哪里找到你想要的东西？梅西百货的On Call应用针对每个门店进行量身定制。顾客在商店中打开应用，就可以与AI机器人聊天，获取特定商品的指示或检查是否还有库存。机器人甚至可以检测到顾客的情绪，并提醒商场工作人员为顾客提供帮助。

以人工智能技术加持的新零售，本质上指向的是：企业利用互联网、大数据和人工智能技术，重构人货场，以实体门店、电子商务、移动互联网为核心，通过融合线上线下，实现商品、会员、交易、营销等数据的共融互通，将向顾客提供跨渠道、无缝化体验。

新零售的技术基础服务设施，包括移动支付、消费金融、AI新技术、大数据、生物识别等不断走向成熟，驱动零售体验变革。

人工智能将会深度与新零售融合，并且将会广泛应用在人群数据化、客户关系管理，精准识别用户需求等方向。

人工智能+新零售模式，本身所带来的产业效率提升和客户价值提升是显而易见的，在线上线下一体化和用户数据化引导下，挖掘出更多用户新需求。

欧洲核子研究组织如何使用神经网络来跟踪外来粒子？

物理领域的研究受益于人工神经网络和深度学习的兴起。过去，我们已经看到它们被用于研究暗物质和大型星系。而现在科学家已经在外来粒子研究中使用了神经网络。在欧洲核子研究组织（CERN）的大型强子对撞机（LHC）上建立的紧凑型μ子介子螺线管(CMS)上，研究人员正在使用神经网络识别由LHC内部质子-质子碰撞产生的非典型实验特征。

传统碰撞算法很难追踪这些实验特征，因为碰撞产生的大部分“碎片”都是短暂的。但是神经网络可以证明在这种情况下很有效。这是因为可以对它们进行实际数据训练。

CMS的神经网络已经使用这些数据进行了训练，并将很快可以自动检测实验特征。为了进行训练，研究人员使用了通过向后传播进行域自适应来改善在碰撞数据中观察到的喷气机类概率分布的仿真模型。

对神经网络进行了训练（在监督下），以区分由长寿命粒子的衰变所产生的称为“射流”的粒子喷雾与更为常见的物理过程所产生的射流。

到目前为止，该模型已显示出令人鼓舞的结果。在对粒子轨道进行分析的过程中，从长寿命粒子中正确识别出喷射流的可能性为50％，在每千次中该模型仅一次错误识别了常规喷射流，并显示出较少的误报和误报。

CERN相信，新系统将有助于推进该机构寻找短暂和奇异颗粒的要求。

到此，以上就是小编对于人工智能物体追踪技术应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能物体追踪技术应用的4点解答对大家有用。

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