用AI绘画7/100：StableDiffusion将不同风格随意切换

“最顶级”（Top）AI。通常而言，在星际争霸1的游戏中，最难的电脑版本是最高级别的电脑AI—“最顶级”（Top）AI。这个版本的电脑AI通常会有更快的建造速度、更高的采集速度、更聪明的战术和更完善的技术树等特点，使得游戏变得更加的具有挑战性。但需要注意的是，不同版本的游戏中的“最顶级”AI会略有不同，因此需要根据具体的游戏版本来进行判断。

随着互联网的发展，教育领域对于上课的便捷性需求不断提升，学习机这类智能电子产品在学生和家长圈中脱颖而出。下面小编就为大家带来2021年智能学习机排行榜名单，让我们一起来看看吧~2021年智能AI教育排行榜智能AI教育推荐TOP1：科大讯飞AI学习机T10推荐理由：讯飞AI学习机T10具有AI个性化精准学习系统和独家的AI试卷批改诊断以及全新三层知识图谱体系的强大功能，真正做到以AI辅助学生学习。针对数学、物理、化学、英语、生物五大难点学科，学习机首先让孩子做少量习题，然后通过AI智能分析孩子的薄弱点，再播放相应知识点的微课视频，最后进行巩固练习，以达到事半功倍的效果。科大讯飞AI学习机T10覆盖全国主流教学版本，9门功课都有视频课,实时更新,随时回看覆盖12000微课视频、10000+同步视频课，动态个性化AI互动课、小学重难点AI课、700+新概念英语课，702节素质拓展视频课,五育并举,让孩子全面发展。智能AI教育推荐TOP2：华为小精灵学习智慧屏推荐理由：华为小精灵学习智慧屏是华为针对学龄前及小学阶段儿童开发的一款教育产品。不仅有AI慧眼，小精灵学习智慧屏还有一个更聪明的“大脑”——华为教育中心不断改进神经网络算法，能根据教育大纲的要求对孩子的学习能力、知识点进行评测，并生产个性化的分析报告，精准诊断孩子的知识掌握水平。采用人体工学设计，底座设计成更适合桌面学习的样子，112.5度黄金仰角，孩子观看屏幕的时候坐姿更科学。同时小精灵学习智慧屏还有16重健康呵护功能，比如坐姿提醒、距离提醒，检测到孩子观看距离过近就会自动发出提醒，矫正孩子的学习习惯。智能AI教育推荐TOP3：华为智选阿尔法蛋智能词典笔S推荐理由：阿尔法蛋智能词典笔S内置《牛津高阶英汉双解词典(第9版)》，具备英英释义、英式美式读音、单词例句真人发音等功能。还有专业查词翻译，可查询教材释义、自然拼读、真人发音等多个知识点。内置《现代汉语规范词典》，有声母韵母表、拼音拼读、发音技巧等拼音知识，还有汉字笔顺、释义、结构部首笔画等16个知识点以及单句释义、注释、赏析等诗词古文的7个功能点。一扫即查让学习更高效;与手机、平板、华为学习智慧屏等设备跨屏学习，让学习变得简单快捷。而且阿尔法蛋智能词典笔S根据孩子手型数据进行工程学设计，适合孩子抓握，长时间使用也舒适。智能AI教育推荐TOP4：小度教育智能屏推荐理由：小度教育智能屏内有小学语文、数学、英语的全套教材，还有课前预习、课后辅导等功能，孩子在听完课后可以做系统匹配的练习题，还能根据孩子的学习时间、长度和环节给出针对性的学习报告，让我们能更好地了解孩子学习的薄弱点，从而进行更好的针对性练习。再次，小度教育智能屏内置大家使用量较多的英语APP，比如51talk、伴鱼绘本、ABCreading等，其中很多APP都采用美国的分级阅读制度，由浅渐深，让孩子不抗拒学英语。小度还有很多优质的儿童知识资源，口袋故事、蜻蜓FM，400多万个儿童故事都汇集于小度一体，还可以合成家长的音色给孩子讲故事，让家长在孩子成长的路上不缺席。而且还对孩子进行了科学分龄，根据孩子不同的年龄推荐不同的内容。它还收录了百度众多词条、问答和专业知识，让孩子那些脑洞大开的问题得到了解答。智能AI教育推荐TOP4：阿尔法蛋大蛋2.0推荐理由：阿尔法蛋大蛋2.0是阿尔法蛋机器人面向3-12岁孩子推出的儿童学习机器人品类，前置双摄像头支持扫描绘本、教材等，另一个高清摄像头支持的是视频通话和视频监控可以随时扫描面前的书籍，无需特定教材，就可以达到指哪学哪的效果。而大蛋2.0也会随时根据孩子的提问，解答生词读音、释义、笔画，对孩子的口语进行实时评测。大蛋2.0不仅仅是简单的解答，而是对孩子数学思维进行培养。可以匹配孩子知识的薄弱点，再由AI算法智能推荐相关知识点的题目加深记忆。可以根据孩子的年龄、兴趣爱好、能力维度三个方面的情况来实现大蛋2.0在功能和内容上的定制。学习之余，借助前置的另一颗摄像头，家长能够通过手机App与大蛋2.0实现运程连接，可实现视频通话以及视频监控功能，保障了一定的安全性。

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TOP-5正确率： 训练好了一个网络，你要用这个网络去进行图片分类任务，假设要分类的数目有50类，那么当我们进行测试时，输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有图片测试完成后，那么：TOP-5正确率就是说，在测试图片的50个分类概率中，取前面5个最大的分类概率，正确的标签（分类）有没有在里面，就是它是不是这前5个中的一个，如果是，就是分类成功. 那么模型的TOP-5正确率=（所有测试图片中正确标签包含在前五个分类概率中的个数）除以（总的测试图片数） TOP-5错误率=（所有测试图片中正确标签不在前五个概率中的个数）除以（总的测试图片数） 同理，TOP-1错误率就是正确标记的样本数不是最佳概率的样本数除以总的样本数

　　2019年4月22日，中国，深圳——OPPO TOP高校创新科技大赛AI赛季总决赛4月20日在成都圆满落幕。AI赛季是OPPO TOP高校创新科技大赛的首个赛季，赛事主题积极响应“人工智能”的国家战略。该项赛事是OPPO贝尔计划下面向高校学生的专业科技类赛事，旨在为高校年轻科研人才提供一个学术交流，切磋技艺的平台，助力年轻科研人才成长和发展。 　　经过两天激烈角逐，南京大学NJU CAT队荣获OPPO TOP高校创新科技大赛AI赛季冠军，来自哈尔滨工业大学（深圳）的Kiss Face队和上海交通大学的AI.Gan队荣获THE BEST奖。此外，西安交通大学 IAIR队、电子科技大学 ProMonkey队等十支队伍获得优秀奖。 　　赛事专业水准高 影响力触达海内外 　　自2018年10月启动以来，本赛季共吸引456支高校队伍报名参赛，其中不乏来自香港、台湾、日本和韩国的参赛队伍。赛季共覆盖10座城市、17所顶级院校、51个院系，赛事整体影响力触达逾660万人。入围总决赛的队伍包括获得曾获得国内外多个校园及AI专业领域大奖的团队，充分显示了参赛队伍实力之强，赛事专业水准之高。 　　决赛队伍需要围绕人脸识别、人像精细识别、人体关键点检测、自然场景下的文字识别等课题面向专业评委团进行答辩。决赛评审团由来自清华大学“国家级人才入选者”鲁继文教授、浙江大学“国家级人才入选者”李玺教授、上海交通大学“国家级人才入选者”涂仕奎教授、电子科技大学“国家级人才入选者”宋井宽教授、OPPO研究院CV算法工程师杨统等共同组成。 　　电子科技大学宋井宽教授表示：“本次竞赛命题由OPPO与电子科技大学深入产业，结合用户痛点调研拟定，与现实问题具有很强的对应性，激发了同学们在AI相关领域的探索。” 　　AI赛季圆满落幕 未来赛季更值期待 　　随着首季AI赛季的圆满落幕，OPPO TOP高校创新科技大赛将在2019年启动“5G通讯大赛”，以此进一步引导高校参赛者自主创新，以赛促学，以赛促新，推动和实现教育、孵化、投资形成闭环，促进科技创新成果落地转化。 　　贝尔计划是OPPO秉承“开放、聚焦、赋能”的理念，在2018年投入2亿人民币作为启动资金推出的一项年轻科研人才培养计划。该计划围绕科研课题联合开发、赛事支持、人才培养以及成长激励四个方面与高校展开合作，激励年轻科技人才大胆创新，并通过学企研一体化推动行业在5G、AI、大数据、影像和新材料等前沿科技领域取得发展和突破。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

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你好!弱人工智能，强人工智能，超人工智能Weak artificial intelligence, strong artificial intelligence, super artificial intelligence

请教AI中边框画笔使用后怎样改颜色? 谢谢版主及时回复接着问一下，画笔边框的大小怎样设定是不是只要设定画笔大小就行了？？！ ai怎么给画板改边框颜色 你画个个画板一样大的 选边框 不就ok了 在EXCEL中怎样改边框颜色？ 选单中--格式--边框，里面可以选择颜色，边框格式 zencart中sidebox上边的边框改颜色在哪改 在那css档案里改. dreamwear中层的边框怎么改颜色啊 class="page_speeder_370587688" border:#000000 1px solid; border=边框 #000000=黑色 solid=实线 1px=边框线条1画素宽度 Dreamweaver中图象的边框怎么修改颜色 一、边框颜色样式单词 - TOP border-color:#000（设定4边边框颜色为黑色） border-color:+颜色值，即可设定物件边框颜色 border-left-color:#000 设定左边框颜色为黑色 border-right-color:#000 设定右边框颜色为黑色 border--color:#000 设定上边框颜色为黑色 border-bottom-color:#000 设定下边框颜色为黑色 条件：必须设定物件边框存在，设定边框宽度必须大于或等于1px，边框颜色才会显示并有存在意义。 如： .divcss5{ border-style:solid; border-width:1px; border-color:#000} 这样就设定物件边框为实线边框，边框宽度（厚度）为1px，边框颜色为黑色，这样设定边框颜色才会生效。 二、边框颜色样式设定缩写简化 - TOP .divcss5{ border-style:solid; border-width:1px; border-color:#000} 这样设定了“.divcss5”物件边框样式，我们可以简写 .divcss5{ border:solid 1px #000} 三个边框值空格间隔开 缩写边框颜色样式程式码可以为您节约程式码，减少CSS程式码量 如何改变Excel 中边框线的颜色 在设定单元格边框选单的右下角处有个"颜色",那里就是设定边框线颜色的. .边框颜色在选中要改变的单元格后，点选右键，选择设定单元格格式，里面有一项边框的选单，选择颜色就OK了。 delphi控制元件边框颜色怎样改? 这个有难度，如你说的得重画控制元件或自制控制元件，有一个flatstyle控制元件，能改变边框的颜色，但好像没有TreeView、RichEdit。 我只能做到给你的控制元件加一个黑色的边框，用ComboBox举例吧： procedure TForm1.FormPaint(Sender: TObject); begin form1.Canvas.pen.color:=clblack; form1.Canvas.pen.width:=3; form1.Canvas.polyline([point(ComboBox1.left,ComboBox1.), point(ComboBox1.left+ComboBox1.width,ComboBox1.), point(ComboBox1.left+ComboBox1.width,ComboBox1.+ComboBox1.height), point(ComboBox1.left,ComboBox1.+ComboBox1.height), point(ComboBox1.left,ComboBox1.)]); end; 晕，这个问题有点初级！ 比方说在form10上： form10.Canvas.pen.color:=clblack; form10.Canvas.pen.width:=3; form10.Canvas.polyline([point(ComboBox1.left,ComboBox1.), point(ComboBox1.left+ComboBox1.width,ComboBox1.), point(ComboBox1.left+ComboBox1.width,ComboBox1.+ComboBox1.height), point(ComboBox1.left,ComboBox1.+ComboBox1.height), point(ComboBox1.left,ComboBox1.)]); div表格中边框的颜色怎么定？ ：<div id="demo"></div> css：#demo {border-color:#ff0000;} 单纯设定颜色 或者 ：#demo {border:#ff0000 solid 1px;} 分别设定颜色 线条 宽度。 ps怎样改变画笔颜色 画笔颜色就是前景色

1.学习人工智能AI需要哪些知识 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用--机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。 人工智能（Artificial Intelligence）是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域（如医疗诊断）的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 人工智能是人类设计创造出来的，它们的存在无疑为人类现在和将来的生活工作效率等等都是很大的帮助，其实一种事物是否有害，是看用它的是什么样的人，出于什么目的，要是用的得当，以为人类造福为福祉，那就是有利的。 但可能对人的就业要求会更高，也可能使得一部分人的工作因为被人工只能替代而造成事业。 2.自学AI知识 先来个定义： 【Bottom-up AI】/【强人工智能】：正如其字面意思，是“自下而上”为思想架构出的AI，从基础开始模拟人类思维，进而获得自主思维能力，最终可以获得极为接近人类的思维，尤其是关于创造力、想象力等方面的思维能力 【Top-down AI】/【弱人工智能】：“自上而下”为思想架构出的AI。从“要怎么回答”“遇到这种情况怎么做”等高级问题入手，教会AI、让AI学习，最终让AI获得面对某一“点”问题或某一“面”问题的解决方案和应对策略 首先，我的确认为强人工智能，是可以实现的，在将来。 因为，人脑，也可以认为是“神经元”类生物计算机。 目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。 但是相比于弱人工智能，强人工智能的研究则出于停滞不前的状态。因为强人工智能的局限不仅在于类人不类人，运行模式如何，还在于，目前连可能的，可以运行这种程度人工智能的计算机还没有出现，目前最强大的超级计算机阵列都做不到，或许这还要等下一次计算机革命才有可能实现。而且，没有人知道，该如何，使得一台机器，能自主地理解，思考，而不是如弱人工智能定义的那样——只机械判断。 所以，于你我而言，问题就不是“想自学强人工得需要哪些知识”，而是普通人，没有足够的技术基础（不是个人，使整个社会在该领域上的共有基础），硬件，财力，时间，根本不可能。 3.研究人工智能的知识需要哪些基础知识 人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。 这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。 4.学习人工智能要准备哪些基础知识 需要必备的知识有： 1、线性代数：如何将研究对象形式化？ 2、概率论：如何描述统计规律？ 3、数理统计：如何以小见大？ 4、最优化理论： 如何找到最优解？ 5、信息论：如何定量度量不确定性？ 6、形式逻辑：如何实现抽象推理？ 7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介： 1、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能涉及的学科： 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

看什么学校呢，这边呢，可参观下，看看

人工智能（AI）正在改变我们的工作方式，主要是因为以下几个方面：提高生产效率：AI技术在自动化、智能化方面的应用，使得很多重复性、繁琐的工作可以通过机器人、自动化系统来完成，大大提高了生产效率。例如，在制造业中，AI技术可以自主控制机器人在生产线上进行自动化操作，减少人工干预，从而提高生产效率和生产质量。提高精度和准确性：AI技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用，使得这些任务的精度和准确性得到了大幅提升。例如，在医疗行业中，AI技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，减少人为误差。优化决策和数据分析：AI技术可以通过大数据分析、机器学习等方法，帮助人们更好地进行决策和数据分析。例如，在金融行业中，AI技术可以通过对大量数据的分析来预测市场趋势，为投资者提供更好的投资建议。创新应用场景：随着AI技术的发展，越来越多的创新应用场景被开发出来。例如，在智能家居、智能交通等领域，AI技术可以通过智能化的控制和优化，提高人们的生活质量和安全性。总之，AI技术正在改变我们的工作方式，使得我们的工作更加高效、精准和创新。同时，随着AI技术的不断发展，我们也需要不断探索新的应用场景和创新方式，以更好地利用AI技术来推动社会的发展和进步。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。

这个材质是AITOP上传的，我用的是7.0的，在没安装6时确实我也遇到了这个问题，后来装了“PW101313ENA”（是sketchup6版本啊，不过本人从网上下来是它是这个文件名)后，这个问题就解决了。这个是我自己亲自解决了的问题，绝对有用。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指由人制造的系统所表现出来的智能。人工智能的研究领域包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、知识表示、推理、规划、机器人等。人工智能的目标是使机器能够模拟或超越人类的认知、感知、理解和行为能力。人工智能的概念并不是近年来才出现的，它可以追溯到古希腊时代的神话和传说，例如普罗米修斯（Prometheus）用泥土创造了人类，赫菲斯托斯（Hephaestus）用金属制造了自动化的仆人等。在中世纪，阿拉伯和欧洲的学者也尝试用机械装置来模仿生命和思维。在19世纪，随着数学逻辑和计算机科学的发展，人工智能的理论基础逐渐建立起来。在20世纪，随着电子技术和软件工程的进步，人工智能的实践应用也开始出现。到了21世纪，随着大数据、云计算和深度学习等技术的兴起，人工智能的发展进入了一个新的阶段，呈现出前所未有的活力和潜力。人工智能的概念是一个不断变化和发展的概念，它反映了人类对自身和自然界的认识和探索。人工智能不仅是一门科学，也是一门艺术，它涉及到哲学、心理学、社会学等多个学科。人工智能既是一种挑战，也是一种机遇，它将对人类社会产生深远的影响。

人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%——中国人工智能企业全产业链布局完善我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能大学排名1、清华大学位居第一，当之无愧的实力派要说人工智能专业最强的高校，那么一定是清华大学无疑了。清华大学的人工智能专业有多优秀，从他的世界排名就可以看出来。2、人工智能学校排名：清华大学、北京大学、浙江大学（前三名）。清华大学。清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室是国内在人工智能人才培养和科学研究的重镇。3、人工智能专业世界大学排名为：卡内基梅隆大学、清华大学、牛津大学、北京大学、香港科技大学、新南威尔士大学、南洋理工大学、阿尔伯塔大学、南京大学、浙江大学。4、人工智能大学排名如下：清华大学；北京大学；浙江大学；香港科技大学；中国科学院大学；南京大学。人工智能定义：（英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。5、人工智能学校排名如下：人工智能专业最好的学校排名前三是清华大学、北京大学、浙江大学。清华大学：2018年6月28日，清华大学人工智能研究院在李兆基科技大楼揭牌成立。人工智能专业大学排名1、人工智能专业排名如下：中国人民大学、北京交通大学、北京工业大学、北京航空航天大学、北京航空航天大学、北京理工大学、北京理工大学、北京科技大学、北方工业大学、北京化工大学、北京工商大学、北京工商大学、北京邮电大学等。2、人工智能专业世界大学排名为：卡内基梅隆大学、清华大学、牛津大学、北京大学、香港科技大学、新南威尔士大学、南洋理工大学、阿尔伯塔大学、南京大学、浙江大学。3、清华大学位居第一，当之无愧的实力派要说人工智能专业最强的高校，那么一定是清华大学无疑了。清华大学的人工智能专业有多优秀，从他的世界排名就可以看出来。美国哪些学校计算机专业最好卡内基梅隆大学位列CSRankings排名世界第一，USNews计算机排名与斯坦福大学，麻省理工学院，加州大学伯克利分校并列全美第一。美国计算机最好的大学前三名分别是卡内基梅隆大学麻省理工学院斯坦福大学其中卡内基梅隆大学：坐落在美国宾夕法尼亚州的匹兹堡，美国25所新常春藤盟校之一。除了匹兹堡，卡内基梅隆大学在美国硅谷以及卡塔尔设有分校。美国计算机什么大学好？斯坦福大学(StanfordUniversity)：该大学位于加利福尼亚州，美国计算机科学本科排名top1，是计算机科学领域的领先学校，计算机科学本科专业为对计算科学感兴趣的学生提供广泛而严格的培训。美国人工智能专业大学排名人工智能专业世界大学排名为：卡内基梅隆大学、清华大学、牛津大学、北京大学、香港科技大学、新南威尔士大学、南洋理工大学、阿尔伯塔大学、南京大学、浙江大学。清华大学位居第一，当之无愧的实力派要说人工智能专业最强的高校，那么一定是清华大学无疑了。清华大学的人工智能专业有多优秀，从他的世界排名就可以看出来。除了清华大学以外，综合实力位居我国第一梯队的北京大学，浙江大学，复旦大学，中国科学院大学的人工智能专业也相当不错，排名均在前十的范围之内，并且师资力量，学习资源，就业资源在全国高校中都属于顶尖水平。卡内基梅隆大学计算机科学世界排名第5，仅次于牛津大学、麻省理工、斯坦福大学以及苏黎世联邦理工学院。密西根大学安娜堡分校UniversityofMichigan-AnnArbor位于密歇根州安阿伯市(AnnArbor，Michigan)，成立于1817年，其本科商科专业排名全美第2名，营销学专业排名全美第2名，本科工程专业排名全美第6名。人工智能大学排名如下：清华大学；北京大学；浙江大学；香港科技大学；中国科学院大学；南京大学。人工智能定义：（英语：ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。美国大学排行榜前十普林斯顿大学普林斯顿大学(PrincetonUniversity)成立于1746年，是美国最古老的私立大学之一。稳坐综合大学排名首位的普林斯顿，既发扬了研究型大学的优势，又融合了一些文理学院的特色，形成独一无二的教学体系。美国大学排行榜前十如下：哈佛大学。麻省理工大学。斯坦福大学。加利福尼亚大学伯克利分校。哥伦比亚大学。华盛顿大学西雅图分校。加利福尼亚理工学院。约翰斯霍普金斯大学。加利福尼亚大学旧金山分校。美国大学排行榜前十：哈佛大学哈佛大学是世界上最为著名的高级学府之一，[bai]位于美国的剑桥市，是一所私立研究型大学。这里的学术研究非常顶尖，在文学、医学、上学等各大领域的影响力都非常强大。耶鲁大学作为美国最具影响力的私立大学之一，是美国历史上建立的第三所大学，其本科生院与哈佛大学、普林斯顿大学齐名，历年来共同角逐美国大学本科生院美国前三名，位列2019-20年USNews美国大学本科排名第3。人工智能世界大学排名清华大学位居第一，当之无愧的实力派要说人工智能专业最强的高校，那么一定是清华大学无疑了。清华大学的人工智能专业有多优秀，从他的世界排名就可以看出来。人工智能专业好的大学清华大学大家都知道，清华大学是我国非常著名的重点大学之一，而这所凭借工科和理科类为优势学科的大学，在我国许多的尖端技术领域表现不凡。阿尔伯塔大学是加拿大极大的研究型大学之一，在地球科学，石油化工，化学，商学，农学，生物医学等学科最为知名，工商管理学科全球排名第3人工智能领域世界排名第37名。在临床医学、计算机科学和工程学等领域，将发布47个独立学科排名，高于去年的43个。这4个新增学科领域排名分别是人工智能、教育和教育研究、气象学和大气科学、水资源。卡内基梅隆大学计算机科学世界排名第5，仅次于牛津大学、麻省理工、斯坦福大学以及苏黎世联邦理工学院。浙江大学：浙江大学简称“浙大”，位于浙江省杭州市，是中华人民共和国教育部直属的综合性全国重点大学。

如果你想抓住 AI 这个风口，可以考虑以下几点：学习 AI 相关知识：AI 涉及到多个领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等等。可以通过网上开放的课程、书籍、博客等途径进行学习，掌握相关知识。参加 AI 相关的竞赛和活动：可以参加 AI 相关的竞赛和活动，如 Kaggle、TopCoder、ACM 等，通过实践提升自己的技能和经验。加入 AI 相关的社区和组织：可以加入一些 AI 相关的社区和组织，参与讨论和交流，结交志同道合的朋友，共同学习和成长。创业或就职于 AI 相关领域的企业：可以考虑创业或就职于 AI 相关领域的企业，通过实战经验和职业发展提升自己在 AI 领域的能力和竞争力。需要注意的是，AI 作为一种新兴技术，发展迅速，但同时也要警惕一些虚假宣传和夸大其能力的言论，需要从事 AI 相关工作的人谨慎对待。

网络上从不缺乏对数据科学术语进行比较和对比的文章。文笔各异的人写出了各式各样的文章，以此将他们的观点传达给任何愿意倾听的人。这几乎是势不可挡的。所以我也记录一下，对于那些疑惑此文是否也是雷同的帖子。对，是这样的。为什么再来一帖?我是这样想的，尽管可能有很多分散观点在定义和比较这些关联术语，但事实上是，这些术语中的大部分是流动变化的，并不完全约定俗成，坦率地说，与他人观点一同暴露是测试和优化自己的观点的最好方法之一。所以，虽然大家可能不会完全(甚至是极低限度地)同意我对这些术语的大部分看法，但仍然能从中获得一些东西。数据科学中的一些核心概念需要被解释，或者至少在我看来是重要的，我会尽力阐述他们如何关联，以及答疑这些个体概念组合在一起时遇到的困惑。在独立地思考概念之前，有个不同观点的例子，KDnuggets的Gregory Piatetsky-Shapiro的维恩图，概述了我们将要讨论的数据科学术语之间的关系。建议读者将此维恩图与目前Drew Conway的著名的数据科学维恩图，以及我下面的讨论和帖子底部的修改过程/关系图进行比较。我认为，尽管存在差异，但这些概念具有一定的相似性。现在我们将对上述维恩图中圈选的6个核心概念进行分析，并提供一些关于如何将它们融入数据科学的洞察。我们很快就会摒弃过去十年最热门的一些术语。大数据(Big Data)有各种各样的文章在定义大数据，我不打算花太多时间在这个概念上。简单地来说，大数据通常被定义为“超出常用软件工具捕获，管理和处理能力”的数据集。 大数据是一个移动目标; 这个定义既模糊又准确，足以捕捉其主要特征。至于其他的概念，我们将通过调查，很好的获得搜索字词的流行度和N-gram频率模型的一些初步了解，以便将这个难点与热点炒作分开。鉴于这两个概念相对较新，从1980年至2008年，N-gram频率模型作为一个“旧”的概念被阐述。最近的Google趋势显示2个新词上升，另外2个保持持续上升，以及最后一个逐渐下降但有明显的下降。请注意，由于已经对数据进行了定量分析，‘大数据"未包含在上述图形中。继续阅读，以便进一步了解观测结果。机器学习(Machine learning)据Tom Mitchell在关于这个主题的创作书中阐述，机器学习“关心的问题是如何构建计算机程序使用经验自动改进”。机器学习本质上是跨学科的，采用计算机科学，统计学和人工智能等方面的技术。机器学习研究的主要工作是促进经验自动改进的算法，可以应用于各种不同领域。我不认为有人会怀疑机器学习是数据科学的核心组成。我在下面给出数据科学的详细描述，如果你认为在一个非常高的水平上其目标是从数据中获取洞察力，其实机器学习是允许此过程自动化的。机器学习与古典统计学有很多共同点，因为它使用样本来推断和概括。数据统计更多地侧重于描述性(尽管可以通过外推来预测)，机器学习对描述性分析的关注很少，并且仅将其用作中间步骤以便能够进行更好预测。机器学习通常被认为是模式识别的同义词;真的不会从我这里发生太多的分歧，我相信，‘模式识别"这个术语意味着实际上是一个比机器学习更不复杂和更简单化的过程，这就是为什么我倾向于回避它。机器学习与数据挖掘有着复杂的关系。数据挖掘(Data Mining)Fayyad，Piatetsky-Shapiro&Smyth将数据挖掘定义为“从数据中提取模式的特定算法的应用”。这表明，在数据挖掘中，重点在于算法的应用，而不是算法本身。我们可以定义机器学习和数据挖掘之间的关系如下：数据挖掘是一个过程，在此过程中机器学习算法被用作提取数据集中的潜在有价值模式的工具。‘数据挖掘"作为机器学习的姊妹术语，也是数据科学的关键。在数据科学术语爆发泛滥之前，事实上，数据挖掘"在Google搜索术语中取得了更大的成功。看看Google趋势比上图显示的还要早5年，数据挖掘"曾经更受欢迎。然而，今天，数据挖掘"似乎被划分为机器学习和数据科学之间的概念。若有人同意上述解释，数据挖掘是一个过程，那么将数据科学视为数据挖掘的超集，那么后续的术语都是有意义的。深度学习(Deep Learning)尽管在早期的在线搜索急剧爆发之前它已经存在，‘深度学习"仍是一个相对较新的术语。由于学术研究和工业的蓬勃发展，其在不同领域取得了巨大成就，深度学习是应用深层神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络架构)来解决问题。深度学习是一个类似数据挖掘的过程，它采用深层神经网络架构，这是特定类型的机器学习算法。深度学习已经取得了令人印象深刻的成就。有鉴于此，至少在我看来，务必要注意几点：深度学习不是灵丹妙药 – 对于每个问题来说，并不是一个简单一刀切的解决方案。这不是传说中的万能算法 – 深度学习不会取代所有其他机器学习算法和数据科学技术，至少还没有被证明是这样。适度的期望是必要的 – 尽管最近在各种类型的分类问题上，特别是计算机视觉和自然语言处理以及强化学习等领域已经取得了巨大的进步，但当代深度学习并没有扩大到非常复杂的问题，例如“解决世界和平”。深度学习和人工智能不是同义词。深度学习可以帮助数据科学以附加过程和工具的形式解决问题，而在这种观察中，深入学习是数据科学领域的一个非常有价值的补充。人工智能大多数人发现人工智能很难用一个精确的，甚至是广泛的定义讲出来。我不是一个人工智能研究者，所以我的答案可能与其他领域的人差别很大。多年来通过对AI的思想哲学研究，我得出的结论是，人工智能，至少我们通常认为的想法的概念，实际上并不存在。在我看来，AI是一个标尺，一个移动目标，一个渴望而不可及的目标。每当我们迈向AI成就之路，不知何故，这些成就似乎又变成了被称为其他的东西。我曾经读过如下内容：如果你在上世纪60年代问AI的研究人员，他们对AI的想法是什么，他们可能会一致认为，可以帮助我们预测下一步行动和欲望，所有人类知识可以随时获取，一个适合我们口袋的小型设备就是真实的AI。但是今天我们都携带智能手机，很少有人会把它们称为人工智能。AI适合数据科学?嗯，正如我所说，我不认为AI真的是有形的，我想很难说它适合任何地方。但，一些数据科学和机器学习相关领域，人工智能可以提供助力，有时与实体一样有价值;计算机视觉肯定会引起注意，现代深度学习研究也是如此，得益于人工智能的精神气质，若不是无限期的话。AI可能是研究和开发设备，从来没有在同名行业中产生任何东西。我想说，从AI到数据科学的这条路径可能不是查看两者之间的关系的最佳方式，但是两个实体之间的许多中间步骤已经被AI以某种形式开发和完善了。数据科学(Data Science)那么，在讨论这些相关概念和数据科学的地位之后，数据科学究竟是什么呢?对我来说，这是试图精确定义的一个最难的概念。数据科学是一个多方面的学科，包括机器学习和其他分析过程，统计学和相关的数学分支，越来越多地从高性能科学计算中借鉴，以便最终从数据中发现洞察，并使用这些新发现的信息来讲述故事。这些故事通常伴随着图片(我们称之为可视化)，并针对行业，研究甚至是我们自己，目的是从数据中获取一些新的想法。数据科学采用相关领域的各种不同工具(请参阅上面所有内容)。数据科学既是数据挖掘的同义词，也是数据挖掘概念的超集。数据科学产生各种不同的结果，但它们都具有共同的洞察力。数据科学是这一切，而且对你而言，它可能还有别的东西，而且甚至还没有涵盖获取，清理，判别和预处理数据!顺便说一下，什么是数据呢?它总是大吗?我认为我的关于数据科学困惑的观点，至少可以通过上图的版本来代表它，以及这篇文章的顶部的Piatetsky-Shapiro的维恩图。我也建议大多数与Drew Conway的数据科学维恩图一致，尽管我会补充一点：我认为他非常合理且实用的图像实际上是指数据科学家，而不是数据科学。这可能是吹毛求疵，但我不认为数据科学本身包含黑技能;我相信这是科学家拥有的技能，以便能够进行数据科学。诚然，这可能是对语义的嘲弄，但在我心中是有道理的。当然，这不是一个宏图的全景，它在不断地演变。例如，我记得不久以前的一次阅读，数据挖掘是商业智能的一个子领域。即使有不同的意见，我真的不能想象今天这是一个有效的想法(坦率地说，几年前很难接受)

先来个定义：【Bottom-up AI】/【强人工智能】：正如其字面意思，是“自下而上”为思想架构出的AI，从基础开始模拟人类思维，进而获得自主思维能力，最终可以获得极为接近人类的思维，尤其是关于创造力、想象力等方面的思维能力 【Top-down AI】/【弱人工智能】：“自上而下”为思想架构出的AI。从“要怎么回答”“遇到这种情况怎么做”等高级问题入手，教会AI、让AI学习，最终让AI获得面对某一“点”问题或某一“面”问题的解决方案和应对策略首先，我的确认为强人工智能，是可以实现的，在将来。因为，人脑，也可以认为是“神经元”类生物计算机。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。但是相比于弱人工智能，强人工智能的研究则出于停滞不前的状态。因为强人工智能的局限不仅在于类人不类人，运行模式如何，还在于，目前连可能的，可以运行这种程度人工智能的计算机还没有出现，目前最强大的超级计算机阵列都做不到，或许这还要等下一次计算机革命才有可能实现。而且，没有人知道，该如何，使得一台机器，能自主地理解，思考，而不是如弱人工智能定义的那样——只机械判断。所以，于你我而言，问题就不是“想自学强人工得需要哪些知识”，而是普通人，没有足够的技术基础（不是个人，使整个社会在该领域上的共有基础），硬件，财力，时间，根本不可能。

在AI创业公司里面属于跑得很快的公司，3年成为中国top40 AI 企业，做了大量商业化落地场景，投资方背景有腾讯、红杉、招行、浦发、360都不错。头部客户也都比较拿得出手，招行、工行、浦发、南京银行之类的。前景还是很不错的。

人工智能未来的趋势是智能化、自主化和可解释化。随着人工智能技术的发展和应用，越来越多的智能化系统将出现，能够自主学习、推理和决策，同时更加注重可解释性，使人类能够更好地理解和掌控人工智能系统的行为和决策。而且，人工智能系统将会适应更广泛的用户需求，而不仅仅是少数用户的需求。

是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

学习人工智能首推Python语言。简单的来说，python是最适合人工智能开发的编程语言；因为其简单易用，所以是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一，可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。在AI领域，python是现代化的选择，python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加稳定的架构，在python中调试是一个很快的过程，还提供了对其他语言的应用程序设计接口。未来将是人工智能、大数据的时代，到时候将会有大量的数据需要处理，而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，未来在人工智能的推动之下，Python会变得越来越火。

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目前来说，人工智能已经发展到了比较高级的阶段，具备了相应的能力水平。但是，目前的人工智能水平距离终极目标还有非常大的差距。

科技发展积累都一定程度，就会突破。

"实力强的、前途好的团队"....”实力强“方面：看看团队里每个人的背景就能知道个七七八八了”前途好“方面：看看团队在公司内的位置、以及做的东西靠不靠谱就知道了...目前此问题下有十几个回答、感觉靠谱的不多啊、很多跟我想的不太一样，我在MSRA、IDL 待过，也有同学、朋友分布在阿里IDST 腾讯AI LAB等，补充点个人见解哈：微软·亚洲研究院（MSRA） ：总体实力强，去年cv组被挖，各组也在与产品线合作 寻求技术落地，黄埔军校、院友会时会见到很多很多互联网界的大佬微软·小冰组：NLP实力强，聊天机器人的top了百度·凤巢：做广告、CTR 的黄埔军校，这个做广告的圈内的人应该也都知道吧百度·大搜：其实更偏工程一点、但也挺强，毕竟AI可不是谁用的model新、谁用的model复杂 谁实力就强，数据的积累、经验的积累、工业级的落地应用是很重要的阿里妈妈：阿里做广告的、实力挺强腾讯·微信的模式识别（？忘了是不是这个名字了、回头确认一下）hulu：北京做研究的组实力也挺强还有其他答案提到的：腾讯·AI lab 、阿里idst 、旷视等大家耳熟能详的就不赘述了还有与具体产业结合的公司 其中也有很多实力强的团队，如 第四范式 等——暂时想起这么多、以后有机会再补充

AI教程光线布局极为重要用对效果光质硬光hard Light明暗很强烈的光，使画面对比明显适用于表现物体质感或强调情绪，既硬汉、黑帮、惊悚题材软/柔光soft Light光线通过一定阻挡散发出来，照在物体上面会产生-些很柔和适用于舒服的环境背景，强烈冲击力的题材光照方向前光front Light 从镜头方向照射主体的光线方向，它可以帮助我们获得明亮、清晰的照片，主体的形状、质地等细节都可以清晰地展示出来顶光top Light 从高的角度接近物体垂直的照射下来，往往用来表现特殊气氛光照方向侧光side Lighting从侧面照射目标主体的光线方向，这种光线方向可以突出物体的纹理、形状和深度，以及制造出浓重的阴影效果轮廓/边缘光edge Light对着摄像机方向照射的光线，呈现逆光效果，能勾画物体轮廓，在主体和背景影调重叠的情况下，(如主体暗背景也暗)，轮廓光能够分离主体与主体的背景光照方向暗光darklight暗光是一种营造神秘感和悬疑氛围的照明方式。光线比较暗逆/背光backLight镜头方向背后的光线照射主体，制造出浪漫神秘、幻想的感觉，突出主体轮廓、质感等特点色温冷光cold Light 蓝色、紫色、绿色系和平静、安逸、凉快相连，就称之为冷色调暖光warm light 桔红、黄色以及红色一端的色系和温暖、热烈等相联系，因而称之为暖色调氛围自然光线natural Light 来自室外和室内自然光源的照明方式，往往有自然、真实、舒适的照明效果工作室光线studio Lighting 在室内由摄影师自行操控的照明系统，通常由多个灯光源组成，可以让主体更加突出，色彩更加丰富氛围电影级光线cinematic Lighting运用在电影拍摄中的照明技巧，通常采用侧光、对光等方式，突出主体，加强情绪和气氛，效果丰富多彩阳光sunlight自然的阳光效果。可以搭配前光、背后或侧光不同方向的光使用

人工智能在教育领域中有很大的潜力，可以帮助教师更有效地进行教学和评估，但它们并不能完全取代教师的工作。教师的角色是多方面的，包括为学生提供知识、技能和价值观，引导他们进行批判性思维和问题解决，以及提供情感支持和指导。这些角色需要人类的互动和沟通，以及教师对每个学生的独特理解和关注。虽然人工智能可以提供个性化的学习体验和数据驱动的反馈，但它们无法像人类一样感知和回应学生的情感需求。此外，教师还可以提供实际的榜样和指导，帮助学生建立社会技能和人际交往能力。因此，虽然人工智能可以在教育领域中发挥重要作用，但它们无法完全取代教师的角色。教师仍然是人类教育中的关键因素，能够提供独特的支持和指导，帮助学生全面发展。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

AI画圆：1、打开电脑中的AI软件，ctrl+n来裤和皮创建画板，具体如图所示。2、画板创建完成之后，在左侧的工具栏中选择“椭圆工具”，具体如图所示。3、选择椭圆工具之后，在画布上就能可以绘制形状，按住左键拖动出现的一般是椭圆，具体如图所示。4、按住键盘上的胡差shift，然后按住左键拖动就就可以绘制出圆，具体效果如下图所示。AI画三角形：1、打开电脑中的AI软件，ctrl+n来创建画板，具体如图所示。棚明2、画板创建完成之后，在左侧工具栏中选择“多边形工具”，具体如图所示。3、在画板上按住左键画形状，默认出现的是五边形，按住左键不松手，同时点击“向下的方向键”每点击一下，就会少一条边，直到出现三角形，具体效果如图所示。[tele.licheers.com.cn/article/357842.html][tele.jydhy.cn/article/971204.html][tele.47s47.cn/article/508321.html][tele.365jzyx.cn/article/850194.html][tele.aigogo.top/article/389614.html][tele.cdbaite.cn/article/526371.html][tele.soufto.cn/article/451230.html][tele.magic61.cn/article/843026.html][tele.xktyz.top/article/684207.html][tele.magic61.cn/article/609824.html]

人工智能AI（智能科学与技术）是一门与计算机科学与技术、控制学、软件工程以及统计数学等传统专业密切相连的新兴学科，是计算机学科研究的一个方向的延伸，还与信息学密切相关。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域涉及机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等高科技领域。人工智能本身就是多技能的高度融合，不仅有传统技术与数据科学的融合，还有从数据采集，到数据存储、分析、应用、自动控制等过程的融合。随着人工智能落地应用的深化和进阶，技能的碰撞将不断增加，要求人工智能人才掌握多种技能、复杂维度解决问题不再是偶然。近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国把人工智能上升到国家战略的决心。截至2018年11月，全国已有15个省市发布人工智能规划，其中12个制定了具体的产业规模发展目标。top域名认为，通过一系列政策与资金扶持，各省市不断强化当地人工智能的技术研发与应用，为人工智能产业提供了广阔发展前景。

AI技术我国发展的非常好，而且在世界方面也取得了很好的成果，相信未来会发展的更好，会超越很多国家的。

人工智能在教育领域中有很大的潜力，可以帮助教师更有效地进行教学和评估，但它们并不能完全取代教师的工作。教师的角色是多方面的，包括为学生提供知识、技能和价值观，引导他们进行批判性思维和问题解决，以及提供情感支持和指导。这些角色需要人类的互动和沟通，以及教师对每个学生的独特理解和关注。虽然人工智能可以提供个性化的学习体验和数据驱动的反馈，但它们无法像人类一样感知和回应学生的情感需求。此外，教师还可以提供实际的榜样和指导，帮助学生建立社会技能和人际交往能力。因此，虽然人工智能可以在教育领域中发挥重要作用，但它们无法完全取代教师的角色。教师仍然是人类教育中的关键因素，能够提供独特的支持和指导，帮助学生全面发展。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

AI画圆：1、打开电脑中的AI软件，ctrl+n来裤和皮创建画板，具体如图所示。2、画板创建完成之后，在左侧的工具栏中选择“椭圆工具”，具体如图所示。3、选择椭圆工具之后，在画布上就能可以绘制形状，按住左键拖动出现的一般是椭圆，具体如图所示。4、按住键盘上的胡差shift，然后按住左键拖动就就可以绘制出圆，具体效果如下图所示。AI画三角形：1、打开电脑中的AI软件，ctrl+n来创建画板，具体如图所示。棚明2、画板创建完成之后，在左侧工具栏中选择“多边形工具”，具体如图所示。3、在画板上按住左键画形状，默认出现的是五边形，按住左键不松手，同时点击“向下的方向键”每点击一下，就会少一条边，直到出现三角形，具体效果如图所示。[tele.7e9.com.cn/article/293640.html][tele.mioke.com.cn/article/327984.html][sport.smqcby.cn/article/341756.html][tele.aiplace.cn/article/675981.html][sport.smqcby.cn/article/708425.html][sport.fyxxnet.cn/article/284901.html][tele.jcwl2.cn/article/308147.html][sport.msbaby.cn/article/139678.html][tele.jcwl2.cn/article/135467.html][tele.0888lj.cn/article/938107.html]

人工智能在教育领域中有很大的潜力，可以帮助教师更有效地进行教学和评估，但它们并不能完全取代教师的工作。教师的角色是多方面的，包括为学生提供知识、技能和价值观，引导他们进行批判性思维和问题解决，以及提供情感支持和指导。这些角色需要人类的互动和沟通，以及教师对每个学生的独特理解和关注。虽然人工智能可以提供个性化的学习体验和数据驱动的反馈，但它们无法像人类一样感知和回应学生的情感需求。此外，教师还可以提供实际的榜样和指导，帮助学生建立社会技能和人际交往能力。因此，虽然人工智能可以在教育领域中发挥重要作用，但它们无法完全取代教师的角色。教师仍然是人类教育中的关键因素，能够提供独特的支持和指导，帮助学生全面发展。未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。

前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》——综述篇——第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明1.1 人工智能行业界定1.1.1 人工智能的界定1.1.2 人工智能相似概念辨析1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属1.2 人工智能行业分类1.3 人工智能行业监管规范体系1.3.1 人工智能专业术语说明1.3.2 人工智能行业监管体系介绍1、 中国人工智能行业主管部门2、 中国人工智能行业自律组织1.3.3 人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）1、 中国人工智能标准体系建设2、 中国人工智能现行标准汇总3、 中国人工智能即将实施标准4、 中国人工智能重点标准解读1.4 本报告研究范围界定说明1.5 本报告数据来源及统计标准说明1.5.1 本报告权威数据来源1.5.2 本报告研究方法及统计标准说明——现状篇——第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势2.1 全球人工智能行业发展现状分析2.1.1 全球人工智能发展所处阶段2.1.2 全球人工智能行业发展概况2.1.3 全球人工智能企业增长情况2.1.4 全球人工智能行业布局分析1、 企业布局情况2、 AI领域高层次人才分布情况2.1.5 全球人工智能行业竞争分析1、 区域竞争情况2、 企业竞争2.2 全球人工智能行业投资现状分析2.2.1 全球人工智能整体投资规模分析2.2.2 全球人工智能融资轮次情况分析2.2.3 全球人工智能企业融资情况分析2.3 欧洲人工智能行业发展现状分析2.3.1 欧洲人工智能市场发展现状2.3.2 欧洲人工智能市场投资现状2.3.3 欧洲人工智能市场应用领域2.3.4 欧盟人脑工程项目（HBP）1、 项目概况2、 项目内容3、 经验和启示2.4 美国人工智能行业发展现状分析2.4.1 美国人工智能市场发展现状2.4.2 美国人工智能市场投资现状2.4.3 美国人工智能企业数量分析2.4.4 美国人工智能市场应用领域2.4.5 美国大脑研究计划（BRAIN）2.5 日本人工智能行业发展现状分析2.5.1 日本人工智能市场发展现状2.5.2 日本人工智能市场投资现状2.5.3 日本人工智能市场企业数量分析2.5.4 日本人工智能市场应用领域2.5.5 日本大脑研究计划（MINDS）2.6 全球人工智能行业发展趋势分析2.6.1 全球人工智能行业整体发展趋势2.6.2 全球人工智能行业技术发展趋势第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析3.1 中国人工智能行业所处发展阶段分析3.2 中国人工智能行业发展现状分析3.2.1 中国人工智能行业市场规模3.2.2 中国人工智能企业层次和技术分析3.2.3 人工智能热点细分领域分析3.2.4 人工智能行业人才培养体系分析1、 人工智能人才供需情况2、 人工智能人才培养情况3.3 4.3 中国人工智能行业生态格局分析3.3.1 人工智能行业生态格局基本架构3.3.2 人工智能行业基础资源支持层1、 运算平台2、 数据工厂3.3.3 人工智能行业技术实现路径层3.3.4 人工智能行业应用实现路径层3.3.5 人工智能行业未来生态格局展望1、 基础资源支持层实现路径2、 AI技术层的实现路径第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析4.1 中国人工智能行业市场竞争布局状况4.1.1 中国人工智能行业竞争者入场进程4.1.2 中国人工智能行业竞争者省市分布热力图4.1.3 中国人工智能行业竞争者战略布局状况4.2 中国人工智能行业市场竞争格局分析4.2.1 中国人工智能行业企业竞争集群分布4.2.2 中国人工智能行业企业竞争格局分析4.3 中国人工智能行业市场集中度分析4.4 中国人工智能行业波特五力模型分析4.4.1 中国人工智能行业供应商的议价能力4.4.2 中国人工智能行业消费者的议价能力4.4.3 中国人工智能行业新进入者威胁4.4.4 中国人工智能行业替代品威胁4.4.5 中国人工智能行业现有企业竞争4.4.6 中国人工智能行业竞争状态总结第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析5.1 中国人工智能投融资规模分析5.1.1 中国人工智能投融资规模5.1.2 中国人工智能投融资轮次分布5.2 中国人工智能投资企业分析5.2.1 人工智能领先企业投资情况5.2.2 人工智能行业独角兽企业5.3 中国人工智能细分领域现状5.3.1 人工智能细分领域投资结构5.3.2 计算机视觉领域投资分析5.3.3 语音识别领域投资分析5.3.4 自然语言处理领域投资分析5.3.5 机器学习领域投资分析5.4 中国人工智能投资区域分布5.5 中国人工智能行业投资趋势分析第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析6.1 中国人工智能产业结构属性（产业链）分析6.1.1 中国人工智能产业链结构梳理6.1.2 中国人工智能产业链生态图谱6.2 人工智能基础层分析6.2.1 人工智能基础层功能分析6.2.2 AI芯片市场分析1、 AI芯片定义及分类2、 AI芯片发展阶段3、 AI芯片市场规模4、 AI芯片竞争格局6.2.3 云计算市场分析1、 云计算行业发展历程2、 云计算行业市场规模3、 云计算行业竞争格局6.3 中国人工智能技术层分析6.3.1 人工智能技术层功能分析6.3.2 人工智能技术层代表企业6.4 中国人工智能应用层分析第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况7.1 中国人工智能行业细分市场结构7.2 中国人工智能市场分析：机器学习7.2.1 机器学习市场概述7.2.2 机器学习市场发展现状7.2.3 机器学习发展趋势前景7.3 中国人工智能市场分析：机器视觉7.3.1 机器视觉市场概述7.3.2 机器视觉市场发展现状7.3.3 机器视觉发展趋势前景7.4 中国人工智能市场分析：语音识别7.4.1 语音识别市场概述7.4.2 语音识别市场发展现状7.4.3 语音识别发展趋势前景7.5 中国人工智能市场分析：自然语言处理7.5.1 自然语言处理市场概述7.5.2 自然语言处理市场发展现状7.5.3 自然语言处理发展趋势前景7.6 中国人工智能行业细分市场战略地位分析第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况8.1 中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布8.1.1 中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）1、 应用场景一2、 应用场景二3、 应用场景三8.1.2 中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）1、 人工智能应用行业领域分布2、 人工智能各应用领域市场渗透概况8.2 中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析8.2.1 中国智慧安防发展状况1、 智慧安防发展现状2、 智慧安防趋势前景8.2.2 中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型8.2.3 中国智慧安防领域人工智能需求现状分析8.2.4 中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景8.3 中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析8.3.1 中国智慧金融发展状况1、 智慧金融发展现状2、 智慧金融趋势前景8.3.2 中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型8.3.3 中国智慧金融领域人工智能需求现状分析8.3.4 中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景8.4 中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析8.4.1 中国智慧医疗发展状况1、 智慧医疗发展现状2、 智慧医疗趋势前景8.4.2 中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型8.4.3 中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析8.4.4 中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景8.5 中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析8.5.1 中国智能机器人发展状况1、 智能机器人发展现状2、 智能机器人趋势前景8.5.2 中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型8.5.3 中国智能机器人领域人工智能需求现状分析8.5.4 中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景8.6 中国智能家居领域人工智能需求潜力分析8.6.1 中国智能家居发展状况1、 智能家居发展现状2、 智能家居趋势前景8.6.2 中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型8.6.3 中国智能家居领域人工智能需求现状分析8.6.4 中国智能家居领域人工智能需求趋势前景8.7 中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究9.1 全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比9.2 全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）9.2.1 Google（谷歌）1、 人工智能发展战略2、 企业运营状况3、 企业人工智能业务布局状况4、 企业人工智能业务销售网络布局5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局9.2.2 Microsoft（微软）1、 人工智能发展战略2、 企业运营状况3、 企业人工智能业务布局状况4、 企业人工智能业务销售网络布局5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局9.3 中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）9.3.1 百度1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.2 华为1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.3 阿里巴巴1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.4 科大讯飞1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.5 寒武纪1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.6 格灵深瞳1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.7 旷视科技1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.8 优必选1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.9 思必驰1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析9.3.10 博联智能1、 人工智能发展战略2、 人工智能市场布局3、 人工智能代表产品分析4、 人工智能市场地位5、 人工智能研发水平6、 企业智能融资历程7、 人工智能应用案例分析——展望篇——第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察10.1 中国人工智能行业经济（Economy）环境分析10.1.1 中国宏观经济发展现状10.1.2 中国宏观经济发展展望10.1.3 中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析10.2 中国人工智能行业社会（Society）环境分析10.2.1 中国人工智能行业社会环境分析10.2.2 社会环境对人工智能行业发展的影响总结10.3 中国人工智能行业政策（Policy）环境分析10.3.1 国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读10.3.2 重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读10.3.3 国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响10.3.4 政策环境对人工智能行业发展的影响总结10.4 人工智能行业技术环境分析10.4.1 人工智能技术发展现状1、 人工智能重点技术发展状态2、 人工智能重大技术成果10.4.2 人工智能相关专利情况分析10.4.3 技术环境对行业发展的影响分析10.5 中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判11.1 中国人工智能行业发展潜力评估11.2 中国人工智能行业未来关键增长点分析11.3 中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）11.4 中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议12.1 中国人工智能行业进入与退出壁垒12.1.1 人工智能行业进入壁垒分析12.1.2 人工智能行业退出壁垒分析12.2 中国人工智能行业投资风险预警12.3 中国人工智能行业投资机会分析12.3.1 人工智能行业产业链薄弱环节投资机会12.3.2 人工智能行业细分领域投资机会12.3.3 人工智能行业区域市场投资机会12.3.4 人工智能产业空白点投资机会12.4 中国人工智能行业投资价值评估12.5 中国人工智能行业投资策略与建议12.6 中国人工智能行业可持续发展建议图表目录图表1：人工智能的界定图表2：人工智能相关概念辨析图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属图表4：人工智能的分类图表5：人工智能专业术语说明图表6：中国人工智能行业监管体系图表7：中国人工智能行业主管部门图表8：中国人工智能行业自律组织图表9：中国人工智能标准体系建设图表10：中国人工智能现行标准汇总图表11：中国人工智能即将实施标准图表12：中国人工智能重点标准解读图表13：本报告研究范围界定图表14：本报告权威数据资料来源汇总图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明图表16：人工智能行业发展历程图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）图表19：全球科技巨头人工智能布局情况图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况图表31：人脑计划阶段分析图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍图表33：欧盟人脑计划启示图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）图表40：日本人工智能工程表内容图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况图表42：日本十大AI初创公司图表43：日本人工智能应用情况图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容图表45：全球人工智能行业整体发展趋势图表46：全球人工智能行业技术发展趋势图表47：中国人工智能发展阶段图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）图表51：2011-2022年十大A1热点图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比图表53：人工智能各职能岗位人才供需比图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构图表58：人工智能技术层的运行机制图表59：人工智能应用实现路径层案例分析图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况图表66：中国人工智能行业市场集中度分析图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力图表69：中国人工智能行业新进入者威胁图表70：中国人工智能行业替代品威胁图表71：中国人工智能行业现有企业竞争图表72：中国人工智能行业竞争状态总结图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）图表75：人工智能领先企业投资情况图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）图表87：中国人工智能产业链结构图表88：中国人工智能产业链生态图谱图表89：人工智能芯片分类图表90：我国人工智能芯片行业所处周期图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况图表93：全球主要AI芯片类型及企业图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10图表95：中国云计算发展阶段图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）图表97：中国云计算市场竞争梯队图表98：2022年中国云计算企业百强名单图表99：人工智能行业技术层概况图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业图表101：中国人工智能行业细分市场结构图表102：中国机器学习市场发展现状图表103：中国机器学习发展趋势前景图表104：中国机器视觉市场发展现状图表105：中国机器视觉发展趋势前景图表106：中国语音识别市场发展现状图表107：中国语音识别发展趋势前景图表108：中国自然语言处理市场发展现状图表109：中国自然语言处理发展趋势前景图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析图表111：中国人工智能应用场景分布图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况图表113：中国智慧安防发展现状图表114：中国智慧安防趋势前景图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景图表118：中国智慧金融发展现状图表119：中国智慧金融趋势前景图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型略......完整报告请咨询客服

计划可理解了几个

人工智能发展一开始发展缓慢，但这一两年来随着互联网的发展，积累了非常多的数据，让普通用户贡献数据成为可能，以大数据和云计算的基础，对人工智能的发展起到极大促进作用，搜索引擎和大数据技术是人工智能发展的基础。

近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存

人工智能在一线城市都是比较好就业的，因为这些一线城市都有很多科技公司对这方面进行开发