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全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
萤石以安全为核心，构建了“1+4+N”智能家居生态，搭载智能家居摄像机、智能入户、智能控制、智能服务机器人四大自研硬件，开放接入子系统，实现家居及类家居场景的全屋智能化。在这些场景的实现过程中，萤石智能家居传感器则起着纽带作用。
对鲲鹏云服务和云上运维感兴趣的人员，以及企业系统管理员 学习zabbix分布式监控系统原理，基于鲲鹏云服务完成zabbix搭建 掌握云服务知识，掌握zabbix端到端部署流程 通过华为云搭建zabbix分布式监控系统，提升系统管理能力 企业上云后的运维挑战 Zabbix监控系统功能介绍
首先基于成功实践经验，讨论AI与传统软件工程的结合方式；接着介绍Agent工程这一AI原生方法论及其关键技术，深入分析其在实际应用中的难题与实践；最后分享对Agent系统设计模式的思考和关键问题。
本课主要讲解大数据分布式存储系统HDFS和解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题的ZooKeeper 分布式服务框架。通过本章的学习，为后续组件学习打好基础。
为了解决这一问题，推荐系统诞生了并且应用广泛。推荐系统的任务就是联系用户和信息，了解推荐算法的原理，搭建有效的推荐系统意义深远。
本次课程以RedHat Enterprise Linux8(RHEL8)操作系统进行实例教学，全面介绍了Linux操作系统的使用及配置。
LiteOS在物联网与AI领域，结合AIoT特性，集成轻量级AI推理框架，对物联网端侧AI进行了积极实践。本次课程结合物联网端侧AI部署实践案例，分解LiteOS轻量级AI压缩加速技术，介绍如何在AIoT终端上轻量化部署AI模型，实现高效推理。
选择“操作系统类”，筛选镜像；或者直接搜索目标镜像，如下图所示。 图6 筛选镜像 单击镜像卡片，根据弹出界面描述配置使用操作系统yum源；或者跳转至下载目录页面，下载操作系统镜像。
类型：String 取值范围：长度[0, 1023] 否 vpcEndpointURN 终端节点服务的URN。
自然语言处理 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是另一个深度学习的重要应用领域。
智能指针shared_ptr的用法 2016-12-03 15:39 by jiayayao, 360 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 为了解决C++内存泄漏的问题，C++11引入了智能指针（Smart Pointer）。 智能指针的原理是，接受一个申请好的内存地址
1.2 蚁群优化算法 蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）算法是源自大自然生物界的仿真类算法，其思想吸收了蚁群觅食过程中的行为特性。蚁群算法在TSP问题、二次分配问题、图着色问题、车辆调度问题、通信网络中的负载均衡问题等表现出良好的优化性能。
人工智能概述 一、人工智能应用场景 二、人工智能小案例 案例一 学习链接：https://quickdraw.withgoogle.com 案例二 学习链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 案例三 学习链接：Deep
假设我们是一家医疗科技公司，致力于将人工智能技术应用于医疗领域，以提供更准确、高效和个性化的诊疗方案。以下是一些人工智能在医疗领域的应用场景： 疾病诊断 人工智能技术可以帮助医生进行更准确和快速的疾病诊断。通过分析大量的医学数据和影像图像，例如病历、化验报告和MRI扫描等，人工智能可以辅助医生判断疾病类型和病情严重程度
Autonomous agent（自主智能体）在人工智能领域中指的是能够在环境中感知、学习和执行动作的智能实体。这种实体具有自主性，即它能够独立地做出决策和行动，而无需人为干预。自主智能体通常被设计成具备对环境的感知能力，能够根据感知到的信息做出理性的决策，并执行相应的动作以达到特定的目标
2020年第十五届全国大学生智能车竞赛西部赛区承办方：重庆邮电大学组别：基础四轮组直立节能组双车接力组声音信标组今年新增元素：车库欢迎大家讨论对于车库元素的处理方案。
一、项目介绍 随着科技的发展，智能机器人在日常生活中的应用越来越广泛。智能小车作为智能机器人的一种，具有便携性和多功能的特点，在教育、娱乐和工业等领域得到了广泛关注和应用。智能小车可以通过远程控制实现各种动作，如前进、后退、转弯等，并且可以通过搭载传感器实现避障、测距等功能。 智能小车是一种通过采用主控芯片
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案例一、textblob分局分词效果 textblob提供了sentences和words方法进行分词和分句效果。 import nltk nltk.download('punkt_tab') #分句分词 from textblob import TextBlob testresult
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