这些影视作品的创作动力（作品的输入）可以看作是人类本身的需求使然，同时影视作品的传播（作品的输出）也在引导人们产生对人工智能的愿景。这些作品中智能体的共性可以看作是人类期待的人工智能之缩影。...勾勒人工智能的轮廓 字面上“人工智能”由“人工”和“智能”组成，可视为由人类实施构建的智能体，显然这个智能体注定携带着较强的拟人属性。...人工智能的界定标准和简单定义 把人类智能推广到人工智能，便能得到人工智能的基本判定标准：目标体是否拥有“本我”这一根本要素。...按照上述的界定标准，这些目标体都不拥有“本我”这个根本要素，显然它们不是人工智能。 这些目标体是依托高性能计算机，利用大规模数据，借助各类机器学习（分为统计学习和神经网络两大分支）算法的产物。...一方面使人类从繁重的劳动中解放出来，提高了人类的生产力；另一方面也为实现DIX和部分的ALT创造了条件。 当下人们或多或少都有讨论人工智能对人类的危害，甚至担忧人工智能取代人类在地球上的支配地位。
分层架构描述系统就像洋葱一样，一层层叠加，每层都有各自的职责和功能。这种设计让责任和模块的分工变得非常明确。具体来说，在这样的架构里，每一层都专注于承担特定的职责。...通过把关注点分散到不同的层次，我们其实为系统的每个部分设定了明确的边界和接口。这不仅让系统的结构更加有序，还提高了代码的可复用性和可维护性。...分层架构模式的一个强大特点是实现了"关注点分离"，每个层次中的组件只处理与该层相关的逻辑。例如，表示层中的组件仅处理呈现逻辑，而业务层中的组件仅处理业务逻辑。...隔离层"的思想是，对架构中的某一层所做的更改通常不应该对其他层的组件产生影响。这意味着变更应该受限于某一层内的组件，并可能涉及到另一层（例如，涉及到包含SQL的持久化层）。...然而，在选择这种模式时，从架构的角度有一些需要考虑的要点。首要要注意的是架构中的“吞噬陷阱”反模式。
薪酬数据分析的训练营已经开始了好几天了，这几天有好多的同学来问一些薪酬中位值的问题，因为今天的课程刚好讲到了薪酬的分位置的计算，今天的一位同学的问题，我觉得非常的有代表意义，所以我拿出来做一个分享...其实在实际的应用中，我们对中位值的计算从两个角度切入 1、首先我们要去做公司层级的分位置的计算，就是说公司的层级的薪酬体系，公司的所有的岗位我们根据层级 1,2,3..........，进行薪酬的定位，然后我们在做分为计算的时候，我们需要知道公司的各个层级的中位值是多少，然后各个层级的中位值在在和市场的各个分为做比较，我们就可以了解公司各个层级的分位置在市场是属于什么样的地位，如果是属于竞争不高的...2、从岗位角度出发，我们在分析薪酬数据的时候，我们会比较关注岗位的薪酬数据，比如我们想知道某某岗位的薪酬在市场是否有竞争力，这个时候我们需要了解这个岗位有多少的层次，每个层级有多少的样品，这个岗位是否有第三方的分位值数据...同时在内部我们也需要对该岗位进行内部的偏离度分析，比如该岗位有P1的层级，我们需要了解该岗位在P1的内部偏离度是多少，如果是负的，对对关键岗位，我们需要提升其薪酬的档位。 ?
种子用户，首先要有一定的经济基础或者是一些产品和行业的经验的基础，因为只有在这种基础之上，我们推动的创新事物时，种子用户具备这些基础的能力来支撑。...而对于日常生活中的一些比如说吃住穿行，这样的一些行业，对于专业知识要求相对会少一点，、更多的可能说需要具备一定的购买力的基础。...另外一种也就是我们的新产品的开发团队。对于用户的需求开始只是一种预测或者希望创造用户的需求、培育用户的需求，教育用户的一个过程。...那些处于关键的社会网络中的中心节点或者是特定群体中的意见领袖，但同时具备种子用户的基础条件，再加上这样的一些影响力传播力，那么这样的用户就是种子用户里边的最有价值的（MVP）用户。...从这么多年的种子用户的顾问经验来看，在创新产品的种子用户中出现人群中心节点、意见领袖这样的具有广泛传播力的用户的概率还是非常大的。
目录 1、错误状态的种类 2、故障界定规则 ---- 对汽车电子技术感兴趣的小伙伴请关注公众号：美男子玩编程，公众号优先推送最新技术博文，创作不易，请各位朋友多多点赞、收藏、关注支持~ CAN总线故障界定的目标是实现数据传输系统即使在节点发生故障的情况下也能维持很高的可用性...因此故障界定策略必须证明在以下2个方面是可靠的： 区分短期故障和永久性故障； 找到并断开故障节点。...故障界定策略是每个节点都配备有一个发送错误接收器及一个接收错误接收器，前者记录发送帧期间发生的错误数目，后者则记录接收帧期间发生的错误数目。...1、错误状态的种类 对故障界定而言，CAN节点根据错误计数结果的不同，可以处于下列3种状态之：主动错误状态、被动错误状态和总线关闭态。 1、主动错误状态 主动错误状态是可以正常参加总线通信的状态。...错误状态和计数值的关系如下表和图所示： 2、故障界定规则 发送错误计数值和接收错误计数值根据一定的条件发生变化。错误计数器在错误标志的第一个位出现的时间点上开始计数。
云计算技术发展至今已经成为企业不可或缺的一部分，同时伴随着公有云模型的成熟，企业已经把部分数据迁移到公有云端，形成私有云与公有云并存的形式，即混合云逐渐成为常态。在混合云时代，企业要如何打造自己的云？...从最近和客户的沟通过程中，我们发现相对比较保守的政府、银行业，纷纷提出了上云的需求，说明了云计算的趋势已经覆盖所有行业，企业对于云计算的接受度、信任度，相比于前几年已经有明显的增长，正呼应了之前甲骨文对云计算的预测...PaaS在云计算中担任开发平台的角色，能将云上的应用实现订制化，对整合IT架构起到重要的技术支撑作用。...简化后的IT架构优化运维人力的调度，降低IT维护项目的人力投入，能将更多的资源放在促进业务需求和IT技术的结合，帮助企业创新。...Oracle PaaS帮助企业能够实现更快的开发周期、随“需”应变的能力、平台之间的可移植性、轻松的移动应用开发。
为了保证元器件的质量，我国制定了一系列的元器件标准。...节的要求，并按照政府批准文件，包括卖方等效的B级要求进行采购。 ...更宽的温度范围代表着芯片的各种参数在工作温度方位内都要达标。同时，为了实现更宽的温度范围，往往需要在芯片制造工艺、功耗、封装工艺等各方面做出改变。可谓是四两拨千斤。...一般来说，军用级都是最优的，汽车级和工业级次之，民用级的相对工业级的还要次些。 2. 其他隐形因素 电子元器件级别，工业级、商用级、汽车级、军用级之间有什么区别？...（而民用可能10%的抽查率都不到，公差控制的也比较宽泛），军级产品的耐温特性、抗干扰性、耐振能力、稳定性、可靠性、耐过载性以及参数的准确性等，都远胜于其它级别的产品。图片
数字技术的发展与融合带来了前所未见的数字化浪潮，其以移动互联网、云计算、物联网、人工智能、机器学习等技术的突破与融合发展为重要特征。...此外，为避免由翻译问题导致的偏误，本研究在界定中文概念时仅参考中文文献的原创内容，剔除了翻译后引用的英文论文部分；同样，在界定英文概念时仅参考英文文献的原创内容，以保证研究的准确性与可信度。...由图2可知，“数据化”的聚类结果较为多元，呈“五大类五小类”分布，规模较大的聚类有大数据、数据化、关联数据、人工智能与数据资源，规模较小的聚类有数据共享、数据分析、个人数据、“互联网+”及信息技术。...在物联网、大数据、云计算、人工智能等新兴技术快速发展的背景下，数据作为继劳动力、土地、资本、技术后的新型生产要素，已升级为企业的核心资产，并日益成为经济发展的新动力源泉，同时也进一步催化了原有生产要素的新价值...涉及数字技术的类别最多，从基础的信息通信技术到互联网技术再到最新的大数据、人工智能、区块链、物联网、云计算等都有涉及，影响范围也最广，所有由数字技术带来的影响都可以归入其中；Digital Transformation
尽管需求评审的意义就在于聊清楚细节，但也未必所有细节都要等到会上才能聊清楚，这些争吵总会有些规律可循。 其实业务逻辑与技术细节的边界是非常清晰的，只是有时大家本着多为对方着想的态度，操多心而已。...产品经理可以了解技术细节，甚至精通某项技术都没关系，但是在产品研发的过程中，是不需要“侵入”技术的。或者说，不需要为技术着想。产品经理需要技术给出的是可行性，即能做还是不能做的问题。...比如，例 1 中的系统假如是个正式严谨的系统，这样的文案就很有问题，而开发人员可能更倾向于使用自己喜欢的语气，未必会考虑真实用户的角色和使用场景，这里就可能给用户造成不适； 例 2 中的例子，我们可能是觉得设计师太忙了...但是系统上线之后，设计师看到的第一反应可能是“什么鬼？这谁设计的...”。...你要知道，可行性与实现成本的区别也是常见的陷阱。 什么是可行性？你可以理解为就是能做不能做。但能做是有条件的，不能做也要具体场景具体分析。
Java RMI实现远程代理17.12.7 使用远程代理模式完成远程糖果机监控17.12.8 动态代理17.12.9 几种常见的代理模式介绍-几种变体第十八章 泛型、上下界、视图界定、上下文界定、协变逆变不变...第十八章 泛型、上下界、视图界定、上下文界定、协变逆变不变 18.1 泛型 泛型的基本介绍 1、如果我们要求函数的参数可以接受任意类型。可以使用泛型，这个类型可以代表任意的数据类型。 ... = if (obj1.compareTo(obj2) > 0) obj1 else obj2 } 输出结果如下： 30 30 310.1 310.1 视图界定应用案例2 使用视图界定的方式： 比较两个...3 自己写隐式转换结合视图界定的方式，比较两个 Person 对象的年龄大小。...为语法上的方便，引入了 “上下文界定” 这个概念。
5月11日早，来自财新网“证监会叫停跨界定增VR等四大行业”的消息如同一枚炸弹，使VR圈炸开了锅。...据财新网报道，有知情人士向其记者透露：证监会已经叫停上市公司跨界定增，涉及互联网金融、游戏、影视以及VR这四个行业。与之同时，这四个行业的并购重组和再融资也被叫停。...接着有传闻称，“一些已经过会的或者申报过材料的这种，都在劝这些企业自己把材料退回去。正在提交上去的材料，现在的监管当局和交易所都不收了。”...镁客网今日获悉，上述领域的并购或跨界定增并未“一刀切”全部叫停，但是，确实会收紧跨界定增。...从投融资的角度上来说，证监会对上市公司的监管会造成部分希望通过上市退出的资金外流，可以预见到下半年，VR创业公司融资的难度或许会提升。 但是证监会的这项举措仅仅是对VR行业浇了一盆冷水吗？
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从半个月前苹果获得在加州测试无人车的许可，这家公司的自动驾驶项目新消息不断。...上周系统外观等各种细节和团队成员曝光，本周测试车街拍照曝光，周五，苹果给加州政府写的信曝光了，信上说：咱们改改无人车测试规定吧…… 这封信的署名是Steve Kenner，苹果的品控总监（Director...苹果的说法是：“为了在保障公众出行安全的前提下，实现快速的技术进展。” 信上说，加州政府应该对各测试公司报告“接管（disengagements）”的方式进行修订。...但目前的情况是，各公司对接管的定义各不相同，苹果认为这样“导致了公众的混淆和误解”，并希望有更严格的界定，将“接管”定义为人类司机为防止事故或交通违章而介入车辆控制，而不要将人类司机控制车辆绕过施工区域...这样界定，需要报告“接管”的情况应该少了很多。 苹果还希望加州政府重新斟酌自动驾驶车辆的界定，要求明确设有备用人类司机的高级辅助驾驶系统，也需要获得自动驾驶测试牌照。
来源：钛媒体 网址：http://www.tmtpost.com/1709534.html 摘要： 这四大行业之外的行业行否，要由人为判断，目前二月份过会的定增都还没给批文，涉及这四大行业的，定增已过会的也在劝退...今日早间证券市场再爆巨大消息：来自财新网的报道称，证监会已经叫停上市公司跨界定增，涉及互联网金融、游戏、影视、VR四个行业。 比如水泥企业不准通过定增收购或者募集资金投向上述四个行业。...同时，这四个行业的并购重组和再融资也被叫停。证监会鼓励上市公司发展实业，例如水泥企业定增跨界做光伏产业是可以的，但跨界做游戏行业的定增就会被禁止。...政策是鼓励做实业，虚的东西不行，由审核员和主任判断。 这四大行业之外的行业行否，要由人为判断，目前二月份过会的定增都还没给批文，涉及这四大行业的，定增已过会的也在劝退。...证监会叫停跨界定增的消息持续发酵，A股一度大热的虚拟现实、网游、影视等板块早盘暴跌，两市受累盘中快速跳水，创业板一度跌近1%，随后有所企稳。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。 今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。...人工智能的定义与发展人工智能，简单来说，是使计算机系统能够模拟人类智能行为的科学和工程。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。...自1956年人工智能这一概念提出以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来由于计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了飞速发展。...红利 人工智能（AI）的应用领域广泛，覆盖了从日常生活到工业生产的各个方面。以下是几个重要应用领域的简介和相应的代码示例，帮助理解AI如何在这些领域中发挥作用。...通过制定合理的政策和规范，我们可以确保人工智能技术在促进社会发展的同时，保护每个人的权益，共创一个更加美好的未来。
整理 | 弯月 编辑 | 郭芮 来源 | CSDN（ID：CSDNnews） 人工智能（AI）技术正在全球迅速崛起。...不断涌现的最新发展令世人瞩目，从以假乱真的深度伪造视频，再到先进的算法——足以在多人扑克大战中击败世界上最好的玩家。但是，AI所引起的道德问题也受到越来越多人的关注。...本文汇集了全球176个国家AI监控使用的数据，将为你呈上一份人工智能全球监控指数（AI GLOBAL SURVEILLANCE，简称AIGS）报告。...该领域有几项突破性的新成就：成熟的机器学习以及刚刚崭露头角的深度学习；云计算和在线数据收集；新一代先进的微芯片和计算机硬件；复杂算法性能的提升；以及其他由市场驱动的AI技术的新用途。...但在看到预测的有效性的同时，人们也越来越多地担心算法的倾向和偏见。最近，Caroline Haskins在给Vice提供的报道中描述了PredPol的预测性犯罪的预测算法的原理。
前段时间读了李开复的《人工智能》，对于有关什么是AI，李开复给出了五种定义，我更加认可第四种： AI 就是会学习的计算机程序 AI终究还是程序，而程序能干什么，干的怎么样是取决于不同的算法的。...算法 Algorithm，是AI的第一个要素。 这一轮的人工智能的复兴离不开“机器学习”，尤其是“深度学习”。接下来，让我们看看，计算机程序是怎么“学习”的。...当拥有了不同的“模型”，计算机程序就可以下棋、看病、开车、认脸了。 为了让计算机学的更好，需要大量的“训练数据集”，这不就是“大数据”么？因此，这一轮的人工智能复兴，和大数据是紧密关联的。...不同类型的任务需要水管以不同类型的方式进行安装和连接。...当计算机看到一张写有“田”子的图片时，就将组成这张图片的所有数字（在计算机里，图片的每个颜色点都是用“0”和“1”组成的数字来表示）全都变成信息的水流，从入口灌进水管网络。
此文虽然有神话故事的内容，但是所表达的主题并不神话，是很严肃的，是现代科学中的人工智能发展方向和极限的探讨，且探讨方式是比人工智能、数学、现代科学、文化、宗教等更加深广的佛法体系。...人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。...以上为现代人工智能的普遍解释，此文为佛法所如实反应的宇宙众生智慧广阔体系下，现代科学的人工智能的边际学术研究和探讨。...所以，我们既然讨论人工智能的边际，就要推演到功能的边际和时空的边际，时空上推演到未来无穷时间和宇宙无限空间下，人工智能的存在和运作方式。...人工智能这样的工具既然是被创造的，就一定会灭。对未来人工智能恐惧的人应该学学佛法，远离那种颠倒妄想式的恐惧。
随着科技的发展,我们的生活变得越来越方便。然而任何事物都有它的两面性。当然人工智能也不例外。 一方面，人工智能给我们带来了非常多的便捷。...智能，不仅仅在这些很小的东西上体现，据报道，以后我们的汽车也可以该变成无人驾驶的汽车。人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。...目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作...我个人认为，人工智能是人类最受益的。因为我们有了人工智能后，我们的生活变得更有趣和方便，智能机器人的事情也许不会发生。...人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。...人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。...人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ?...1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?...1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术，最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下，凭借“刷脸”完成登录过程。
首先要界定，什么是“聪明”。如果“聪明”指的是快速高效运算，那肯定是机器更聪明。注意，我这里说的是机器，还没提到人工智能。 一个计算器，手机里自带的那种小程序，轻轻松松碾压人类运算能力。...它们只不过集现代技术之大成，被设定来模拟人类某些智力活动的机器运算程序罢了。 所以，如果把“聪明”界定为类似人类智力的特质，那么人工智能迄今仍然愚笨得不如一个3岁的幼儿。 为什么这么说？...因为迄今为止的人工智能与人类智力之间横亘着“自我意识”的鸿沟。现时代，以及可预期未来的人工智能都无法具有哪怕是初步的自我意识，它们只不过是具有不断优化和强化的超强运算能力的机器而已。...当下的人工智能，正式解决推理和归纳等学习问题的，人工智能就是从识别人脸、声音和物体方面也远远超过人类的最高水平。...那个未来时代具有自我意识的机器人或人工智能将无情地碾压人类智力，“人类”的定义将重新界定。 PS：未经同意不得转载（图片来源网络）
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