XiaoMi-AI文件搜索系统
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信息商业智能系统...
摘要。基于 SEO 和 Sitecore CMS 的商业信息产品分销智能系统的目的是根据个性化方法和标签使用提供独特的内容。研究对象是使用神经网络创建推荐标签和可销售的个性化工具。研究的主题将是电子商务，它是电子商务不可或缺的一部分。例如，借助移动通信工具、电子信息和咨询服务等进行的电子商务或销售。电子商务包括但不限于电子商务，它涉及托管自己的在线网络资源，以及企业资源管理、营销。提供方便的网站是关键，因为在线商店可以帮助客户以更多样化的方式找到他们想要的东西。这使访问者可以管理自己的购买体验，这有助于提高客户忠诚度，并使他们更倾向于返回网站进行更多购买，从而大大促进了交易。人工智能技术将为客户提供更好的服务和个性化印象。它们还能最大限度地发挥公司的营销力度，尽量减少在无效广告活动上的花费。
智能系统 |生活研究
斯图加特建筑师 Aline Viola Otte 在斯图加特 Paulinen 桥下设计了一面移动攀岩墙，并因此获得了德国政府的奖项。这个所谓的“Boulder Block”源自她在斯图加特大学的研究。六年来，Otte 一直在现代建筑原理（设计与理论）研究所 (IGmA) 担任学术助理，并在她的论文中探索了流行运动抱石的空间维度。Boulder Block 的表面积约为 50 平方米，悬垂角度为 35°，最大攀爬高度为 3 米，适合广大公众使用。这位博士研究生希望利用这个项目向公众提供免费攀岩机会，并创建一个社区以及具有吸引力的当地建筑。
智能机器时代的贝叶斯
18 世纪，托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 提出了一个激进的想法：用概率来表示我们认为假设正确的程度 (Bayes, 1763/1958)。他在一场赌博游戏中这样做：在经历了一定数量的输赢之后，你赢的概率有多大？使用概率论根据数据更新我们的信念程度的想法是我们现在所说的贝叶斯规则的基础（见图 1）。贝叶斯可能认为他的工作具有较低的概率，而这一模型在 200 多年后成为贝叶斯认知模型的基础，该模型从理性信念更新的角度解释人类行为（例如，Griffiths 等人，2010 年）。贝叶斯认知模型解释了归纳推理——从有限的数据得出不确定结论的过程，例如根据在对话中听到的新词推断其含义。在贝叶斯模型中，这种推断是将数据（例如，你听到新词的上下文）与我们对世界的现有期望（例如，对一个词可能具有何种含义的期望）相结合的结果。这些期望以假设的“先验分布”来表达，更合理的假设具有更高的先验概率。这捕捉到了学习者的“归纳偏差”——那些影响学习者选择的假设的数据以外的因素（Mitchell，1997）。先验分布可以定义为
智能监督机器学习-深度...
摘要 脑肿瘤是全球第十大常见死亡疾病之一，占中枢神经系统所有原发性癌症的 80% 至 90%。由于全球肿瘤疾病的增加，仅在早期阶段就预测脑肿瘤就变得非常必要。生存率取决于早期诊断和有效治疗。如果不能及时发现脑肿瘤，死亡风险会显著增加。然而，由于肿瘤细胞的复杂性和多样性，放射科医生面临许多困难，这使得手动处理磁共振成像 (MRI) 扫描变得困难且耗时。深度神经网络学习 (DL) 和智能机器学习 (ML) 算法已成为诊断医学图像的有前途的技术，允许从 MRI 数据报告自动提取相关模式和特征，从而快速准确地改善肿瘤诊断。这些技术可以解决脑肿瘤特征的复杂性和不可预测性，从而可以增强诊断过程。各种深度神经网络和智能机器学习网络，如 VGG19 网络、Inception、U-net、RNN、Bi-LSTM、混合模型、CNN、逻辑回归、RF、决策树、混合模型，已被用于从 MRI 中提取预期特征，以便对脑肿瘤进行早期预测。本文使用从 FigShare 数据集和 BRATs 数据集中获取的 MRI 图像对脑肿瘤的严重程度进行分析。与 SVM 模型相比，CNN 模型的准确率更高，分别为 93% 和 86%。 关键词：深度学习、机器学习、SVM、CNN、混合模型 1. 简介 人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健中的诊断成像，它结合机器学习、深度学习高级算法来改进对医学图像（例如 CT、MRI 和 X 射线扫描）的分析。人工智能改变了诊断过程，允许更精确、更有效的疾病识别方法，而不仅仅是自动化工作。这项技术代表了诊断成像分析和应用的重大进步 [1]。脑肿瘤是全球主要的健康问题，死亡率急剧上升。这些恶性肿瘤主要分为原发性和继发性两大类。从肾脏、乳房、皮肤、肺或甲状腺等其他器官转移到大脑的癌细胞是继发性脑肿瘤的来源，而原发性脑肿瘤则在大脑内部开始和生长。患有恶性继发性肿瘤的患者存活机会较小 [2,3]。另一方面，
智能世界2030 - 华为
据IDC预测，2016年至2020年，全球数据总量同比增长30%，照此速度增长，未来10年全球数据总量将增长14倍。数据驱动宽带发展，过去10年，消费应用所需平均带宽增长10倍以上，未来10年，万兆接入将为海量应用提供保障。同时，互联网应用的重心将从消费应用转向工业应用，工业应用需要低时延、确定性通信、高精度空间定位等特性，同时需要高安全性、可靠性和数据保护能力。
智能世界2030 - 华为
据IDC预测，2016年至2020年，全球数据总量同比增长30%，照此速度增长，未来10年全球数据总量将增长14倍。数据驱动宽带发展，过去10年，消费应用所需平均带宽增长10倍以上，未来10年，万兆接入将为海量应用提供保障。同时，互联网应用的重心将从消费应用转向工业应用，工业应用需要低时延、确定性通信、高精度空间定位等特性，同时需要高安全性、可靠性和数据保护能力。
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。