人工智能的发展历史【三】

第三次浪潮（深度学习+大数据）21世纪初2006年是深度学习发展史的分水岭。杰弗里辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》，其他重要的深度学习学术文章也在这一年被发布，在基本理论层面取得了若干重大突破。之所以第三次浪潮会来主要是2个条件已经成熟：2000年后互联网行业飞速发展形成了海量数据

人工智能之模态逻辑

当分析人类相信的事实时，在使用时间表达式的设置中，以及每当使用道德要求（“你应该在睡前刷牙”）时，模态逻辑是有用的。两种常见的模态逻辑运算符是：符号　　等价的英语□　 “有必要...”◊　 “可能...”我们可以使用□来定义◇，即◇A=~□~A。这个表示式的意思是，如果~A不是必需的

智能水表适合CoPA协议吗

智能水表适合CoPA协议吗

2023蓝桥杯-人工智能2

python面向对象起步1.1numpy2.1pandans3.1Matplotlib上述的内容中主要讲述了python库中主要的数组操作，图形操作，等方法。使用面向对象工具进行封装好的包或者是库，进行了对包和库图形的使用。自己需要使用面向对象的思维进行对包和库的方法进行了解以及知道每一个封装的对象的使用方法进行参数的调用和使用即可

Atlas500智能小站缺少驱动

Atlas500运行sample，运行环境搭建参考https://gitee.com/ascend/samples/blob/master/python/common/atlas_utils/README.md#/ascend/samples/blob/master/cplusplus

智能配变终端TTU问题求助

1. 厂家在批量组装整机的生产中，是否必须要对核心板（Hi-Grid T1）做高温老化试验？比如高温老化试验的环境条件是70℃。 2. 为了实现生产TTTU自动化测试RS232和RS485接口通讯，提高生产检测效率和可靠性，除了人员操作按键切换RS485/RS232工作模式外，是否有通过软件命令切换的方法

国家智能制造标准化现状

中国电子技术标准化研究院何宏宏在“2021中国（黄石）工业互联网创新发展大会”的主旨演讲，仅供企业学习交流，复制转载请勿用于任何商业用途。

人工智能的发展历史【二】

第二次浪潮（语音识别）20世纪80年代到90年代在第二次浪潮中，语音识别是最具代表性的几项突破之一。核心突破原因就是放弃了符号学派的思路，改为了统计思路解决实际问题。在《人工智能》一书中，李开复详细介绍了这个过程，他也是参与其中的重要人物之一。第二次浪潮最大的突破是改变了思路，摒弃了符号学派的思路

人工智能对教师的挑战

对于人工智能，我们不要过分高估也不要过分低看，就像雷·克利福德所言，“科技不能取代教师，但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师。”同理，人工智能不会取代教师，但是**使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师**。 未来的教育将进入教师与人工智能协作共存的时代，教师与人工智能将发挥各自的优势

CloudLink 智能会议室简介

CloudLink适配第三方电子白板，集会议、投屏、电子白板于一体。可以理解成一个一体机，包含了以上功能。致力于打造流畅的会议体验，让企业高效便捷的沟通与协作无处不在就拿其中的白板功能来说,包含新建一块新的白板。在此状态下当前白板内容不会丢失。可以通过 翻页，查看已有白板。调出白板管理页面

人工智能赋能气象监测预警

近期，我国南方多地发生大范围强降雨过程，部分地区暴雨洪涝、地质灾害点多面广，损失严重。据相关部门统计，截至8月9日7时，本次洪涝灾害共造成河南省150个县(市、区)1664个乡镇1481.4万人受灾，全省累计紧急避险转移93.38万人。农作物受灾面积1620.3万亩，成灾面积1001

【SDN解决方案】业务智能仿真

       随着SDN网络的大规模部署以及使用，自动化部署以及多维度运维等给小伙伴们在网络部署、变更、维护等方面带来了巨大的便利以及增值服务；但随着业务量的增长，一个迫切的问题也随之而来：SDN技术做到业务批量、模块化下发的情况下，如何能保证每部署下发的业务所消耗的资源在物理设备所剩的资源范围内

AI应用领域-智能安防

小熊派智能路灯外接设备

快被逼疯了，那位大佬可以告诉我在智能路灯基础上可以外接哪种定位模块，定位到路灯。

RPA应用智能化成主流趋势

在技术发展上，RPA+AI已经成为行业发展的一大趋势。目前，RPA大多局限于通过人事先预定的程序，执行流程简单、重复、有固定规则的任务。而加入AI技术后，AI的语音、图像、文字识别技术和学习推理能力能够帮助RPA处理非结构化数据，完成更为复杂的任务。RPA的应用帮助AI技术的落地，

人工智能技术干货合集

使用A3C算法玩乒乓球游戏https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0254105604498505055-1-1.html?isStOrKp=false字符序列检测——CRNN模型https://bbs.huaweicloud.com/forum

Dash 智能搁板永不耗尽耗材

图片来源：www.youtube.com/watch?v=NarI-1RsHU0科技尝试以多种方式帮助我们避免基本物品耗尽，包括可以想象的各种待办事项和购物清单。亚马逊推出了一种完全不同的方法：Dash智能搁板，它可以测量你所剩下的商品，并在需要时重新订购。亚马逊补货图片来源：www.youtube.com

交通智能体——交通态势研判

基于对多源数据的融合分析和深度挖掘，数字化还原全网交通道路实际状况，并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律，结合天气、假日情况，精确预测交通未来状况，支撑出行信息诱导发布。可实现：路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口拥堵路口排名：

人工智能只解决特定问题

单一任务的模式。打电话用座机、玩游戏用游戏机、听音乐用MP3、开车用导航…多任务模式这个阶段类似智能手机，在一台手机上可以安装很多 App，做很多事情。但是这些能力还是相互独立的，在旅行App上定好机票后，需要自己用闹钟App定闹钟，最后需要自己用打车App叫车。多任务模式只是单一任务模式的叠加

人工智能之反演示例

（1）All great chefs are Italian.（2）All Italians enjoy good food.（3）Either Michael or Louis is a great chef.（4）Michael is not a great chef.（5）Therefore