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智能机器的发展和当前...
人工智能的起源可以追溯到电子设备出现之前，当时的思想家和数学奇才如布尔等人提出了一些理论，这些理论后来被用作人工智能推理的基础。本主题旨在向人工智能及其应用的令人兴奋的用户传达信息。早在 20 世纪 50 年代初，人们就发现了人工智能与机器之间的联系。诺伯特·维纳 (Norbert Wiener) 是第一批从反馈反馈的角度进行研究的美国人之一，混乱的人工智能于 1956 年在达特茅斯学院首次诞生，由被认为是人工智能之父的约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 组织。响应理论最熟悉的例子之一是控制器：它通过测量房间的实际温度、将其调节到选定的温度以及通过调高或调低温度做出反应来调节房间的温度。维纳对反馈循环的研究如此重要，是因为他认为所有智能行为都是反馈机制的结果。1955 年末，纽厄尔和西蒙创建了推理理论家，许多人认为这是第一个人工智能程序。该程序将每个问题视为树形结构，并将尝试通过选择最可能导致正确闭包的分支来解决它。1957 年，新程序通用问题求解器 (DIRECTION FINDER) 的第一个版本进行了测试。该系统由创建“哲学家”的同一套系统开发。人工智能是维纳反馈理论的扩展，并且可以解决更高层次的逻辑问题。在人工智能问世几年后，IBM 收购了一个研究人工智能的团队。Herbert Gelernter 花了三年时间为处理几何论文的课程提供服务。在开发更多计划的同时，麦卡锡正在积极推动人工智能历史的重大进步。1958 年，麦卡锡推出了他的新发明：LISP 语言，至今仍在使用。LISP 很快就被许多 AI 程序员视为首选语言，并且从那时起，人工智能就因其专业人士创造的理念和概念而得到了广泛的传播。人工智能是信息技术、数学和方法以及数学和许多其他技术的结合。人工智能是一个广泛的主题，包括从机器学习到人工智能等各种领域。人工智能领域所揭示的一点是可以简单“思考”的机器的发展。人工智能的应用需要多种技术，包括专业/技术系统、语义网络、基于案例的推理、模式匹配、人工智能和模糊逻辑。
智能机器的想象思维史
“人工智能 (AI)” 是一个含义丰富的术语，充满了引发争论、分歧和幻灭的内涵矛盾。但人工智能到底是什么？我们对计算能力甚至机器人世界末日的期望是如何产生的？为什么我们谈论日益复杂的技术很重要，不仅是在说明性文章中，而且在小说中也是如此？人工智能技术的视觉和电影表现如何反映和促进特定的理解和潜力？《人工智能叙事：关于智能机器的想象性思维史》是一项雄心勃勃的努力，旨在促使人们广泛批判性地思考人工智能本身，而不是思考围绕这一普遍但仍被误解的技术的故事——尤其是虚构的故事。《人工智能叙事》由来自不同学科的学者撰写的 16 章组成，为尚未被探索的领域——人工智能人文学科——提供了全景快照。
商学院的分析和人工智能机遇
这些项目的重点（主要在高管教育领域）应当是培训 C 级高管、高层领导和经理，帮助他们提高认识并总体理解如何将分析和人工智能融入公司经营方式。例如，劳斯莱斯、霍尼韦尔、约翰迪尔和通用汽车等资产密集型工业公司正在加紧努力，将实体产品和数字技术融合，以创造新的价值。然而，在这些公司内部，有数十万经理和高管仍然参与硬件制造的核心业务。这些经理必须具备数字素养，这代表着一个巨大的高管教育机会。除了少数高管项目（如凯洛格学院的人工智能高管项目）外，针对 C 级高管和高级经理的、专注于人工智能领导力和战略的商业项目并不多。
2020 年人工智能机器视觉现状
借助 Landing AI 的端到端视觉检测平台，一家全球钢铁制造商仅用两周时间就将 38 个缺陷类别的 AI 模型准确率从 76% 提高到 93%。这使得钢铁缺陷检测更加准确。在另一个案例中，一家全球领先的压缩机制造商能够使用 Landing AI 和该公司共同开发的基于 AI 的视觉解决方案自动进行泄漏检测。为了识别泄漏的压缩机，在玻璃水箱前安装了摄像头，压缩机一次浸入一个水箱中。然后，摄像头捕捉视觉图像并将其发送到基于深度学习的系统，以检测和分析任何气泡泄漏的出现，从而指示压缩机泄漏或有缺陷。
智能机器的崛起
目录 图片列表 iii 摘要 iv 前言 v 介绍 1 第 1 章：公共关系中的人工智能：对话才刚刚开始 5 第 2 章：什么是人工智能？我们为什么要关注它？ 12 历史与定义 12 人工智能技术与传播应用 16 公共关系专业人士为什么要关注人工智能？ 20 第三章：人工智能在社交媒体中日益重要的作用 24 社交媒体与大数据革命 25 受众聆听 27 案例研究：思科系统 27 使用情绪分析解读情绪 30 案例研究：耐克的“Just Do It”活动 33 完善影响力营销策略 38 数据隐私注意事项 41 第四章：从危机管理到“危机情报” 43 管理数字时代的危机 45 案例研究：英国红十字会 45 揭露社交媒体僵尸网络攻击 47 第五章：媒体关系和机器人记者的崛起 50 证明赢得媒体策略的价值 51 完善媒体关系策略 54 自动化新闻报道 55 案例研究：康宝莱 55 结论 59 参考文献 62 附录 A：公共关系专业人员的技术工具包 69
研究文章是一种智能机器学习模型，用于检测智能城市中基于脑出血诊断的物联网
一般而言，启用互联网的出现在过去几年中激发了世界的启发，为各种问题提供了针对不同问题的国家和新颖的解决方案。进化场主要由无线传感器网络，射频识别和智能移动技术领导。除其他外，Iotplay在智能医疗设备和可穿戴设备的形式中起关键作用，具有收集多种多样和纵向患者生成的健康数据的能力，同时也可以提供初步诊断选项。在为使用基于物联网的解决方案帮助患者提供帮助的效果方面，专家利用机器学习算法的能力来提供出血诊断中有效的解决方案。为了降低死亡率并提出准确的治疗，本文使用机器学习算法进行了基于智能物联网的智能应用，用于人脑出血诊断。基于用于颅内数据集的计算机层析成像扫描图像，支持向量机和馈电神经网络已用于分类目的。总体而言，分别针对支持向量机和前馈神经网络计算的分类结果为80.67％和86.7％。从结果分析得出的结论是，前馈神经网络在分类颅内图像中的表现优于表现。te输出提供了有关最终有助于验证专家诊断的脑出血类型的信息，并被视为学员放射科医生的学习工具，以最大程度地减少可用系统中的错误。
这到底是谁的机器人？：人工智能机器人的责任
早在几十年前，人们就想到了拥有自主能力和智能并且不受人类指示或监督的机器人。这些（当时）未来主义的想法被逐渐融入到非常现实的当前技术中。结合人工智能（“AI”）技术，产品和机器颠覆了代理的概念以及人类在制造和服务提供中的参与。当没有明显的代理或人格，或者当行为几乎本质上不可预见时，应如何构建责任？更具体地说，在基于人工智能的机器人的背景下，产品责任或其他侵权责任模型是否适合新框架？本文旨在解释为什么现行的法律和学说（例如产品责任和过失）不能为这些技术进步提供充分的框架，主要是因为缺乏人格、代理以及无法预测和解释机器人行为。本文从具体理论出发，还指出，三种主要责任制度（严格责任、过失和无过错强制保险）均无法充分解决人工智能机器人面临的挑战。最终，本文旨在提出补充规则，这些规则与现有的责任模型一起，可以提供更适合人工智能机器人的法律结构。这些补充规则将起到准安全港或预定的注意水平的作用。满足这些规则将把负担转移回当前的侵权法理论。不符合这些规则将导致责任。这些安全港可能包括监控义务、内置紧急制动以及持续的支持和修补义务。论点是，这些补充规则可以作为推定过失的基础，补充现有的责任模型。如果被采纳，它们可以建立明确的规则或最佳实践，确定人工智能机器人的设计者、操作者和最终用户的潜在责任范围。
人工智能机器人对第二语言课堂的影响作用
摘要 —在技术的快速发展中，机器人在生活的不同领域发挥着许多重要作用。机器人还用于教育，作为艺术、科学和语言课程的教学助理。在越南，中学或高中花费大量资金聘请以英语为母语的人来教英语课。目前，在大多数以英语为外语教学的亚洲国家，学校和英语语言中心都使用各种教学方法教授英语。由于本文对英语教学机器人的研究，将机器人用作外语教师被称为工业革命 4.0 中的机器人革命。在本研究中，我们将描述几种机器人的应用，这些机器人已在越南进行英语教学指导，辅导一些课外课程。结果表明，个性化互动在语言教育中的潜力巨大。这些表现对提高儿童学习英语和其他语言的积极性做出了积极的贡献。本文将展示机器人进行语言教育的有效工具。从现实实验来看，使用机器人作为英语课堂的老师已被证明可以有效地提高儿童的语言教学。在机器人这样的老师的指导下学习英语的孩子在口语方面表现出了更好的学习效果，并且在学习中更有信心和动力。 索引术语 — 教学机器人、机器人课堂、人工智能、模糊