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    營銷軟件的網(wǎng)站、系統(tǒng)中加入人工智能，這個人工智能叫因斯坦，它可以為下一步銷售什么產(chǎn)品和下一步生產(chǎn)什么產(chǎn)品提供建議。Salesforce選擇這個日子宣布是為了比甲骨文公司搶先一步，甲骨文公司是世界上比較大的企業(yè)軟件公司，它是周日晚上在舊金山舉辦年度客戶活動。甲骨文公司的新功能列表讓人興奮：海量數(shù)據(jù)的實時分析。甲骨文公司把它的人工智能產(chǎn)品稱為.。另外，通用電氣公司也正推進它的人工智能業(yè)務(wù)，叫做Prediex。IBM廣告的特色是使用了Watson技術(shù)能跟BobDylan交談。這些舉措還有大多數(shù)主要科技公司和咨詢公司的類似項目都了他們多年來的工作和數(shù)億美元的投資。農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、航空業(yè)和幾乎所有其他經(jīng)濟部門都在人工智能方面有大的推進。這是非常令人興奮的，但很有可能人工智能只是成為了流行語和口號。其他公司會看到這些價值嗎，或者能理解人工智能對他們有利嗎？“沒人真正理解價值在哪里，”Salesforce的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官MarcBenioff說，“我想我知道——它可以讓人們?nèi)プ鋈藗兩瞄L的事，而把更多人們不擅長的事情留給機器來做?！盉enioff先生并不是在低估愛因斯坦的能力。他說的是人工智能的長期價值。

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OpenAI開發(fā)的軟件名為DALL-E2，是其2021年初發(fā)布的DALL-E系統(tǒng)的升級版。（首字母縮寫較為復(fù)雜，它會讓人們想起皮克斯（Pixar）動畫電影中的機器人瓦力（WALL-E），然后用超現(xiàn)實主義藝術(shù)家薩爾瓦多·達利的名字玩了一個文字游戲，而該系統(tǒng)生成的圖片確實是超現(xiàn)實的，因此這個名字很有意義。）初版DALL-E只能生成卡通圖片，通常使用簡單背景。新版DALL-E2可以在復(fù)雜背景下生成照片品質(zhì)的高分辨率圖像，有景深效果、真實的光線、陰影和倒影等。雖然之前使用計算機渲染圖像也可以達到這種逼真的效果，但這需要具備高深的藝術(shù)技能。而通過這款軟件，用戶只需要輸入命令，比如“戴貝雷帽和穿黑色高領(lǐng)衫的柴犬”，然后DALL-E2就會生成幾十張符合這個主題的逼真圖片。OpenAI的DALL-E2圖像生成軟件創(chuàng)作的柴犬圖片。圖片由OpenAIDALL-E2提供。DALL-E2讓圖片編輯變得更容易。用戶可以用方框圈出圖片中希望修改的部分，然后用自然語言指令說明其希望進行哪些修改。例如，你可以框住柴犬的貝雷帽，然后輸入命令“將貝雷帽變成紅色”，它就會自動變色，但不會改動圖片的其他部分。此外，DALL-E2還可以生成同一張圖片的不同風(fēng)格。

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    建筑智能化系統(tǒng)的設(shè)計原則(一)先進性。智能建筑的智能化系統(tǒng)是隨著信息電子科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而不斷發(fā)展的，因此，在系統(tǒng)設(shè)計時應(yīng)當(dāng)分析智能化系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r，吸收開放的先進設(shè)計理念，以完善智能建筑功能的發(fā)揮。(二)可靠性。在智能化系統(tǒng)設(shè)計時應(yīng)當(dāng)采用模塊化設(shè)計理念，將智能化系統(tǒng)的各個子系統(tǒng)相互隔離，以確保在部分子系統(tǒng)發(fā)生故障的過程中不會影響其他子系統(tǒng)或鏈路的正常運行，由此提高系統(tǒng)運行的可靠性。(三)標(biāo)準(zhǔn)化。隨著智能化系統(tǒng)的快速發(fā)展，相關(guān)的系統(tǒng)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)也相繼制定。在系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格按照系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)進行設(shè)計，以方便系統(tǒng)的施工與維護。(四)實用性。智能化系統(tǒng)的設(shè)計應(yīng)當(dāng)能夠充分實現(xiàn)接收有線電視、圖像、監(jiān)控設(shè)備、多媒體通信、安全防范、語音、數(shù)據(jù)等功能，確保其在完善用戶的信息溝通與***的同時能夠提高用戶環(huán)境的安全性。(五)經(jīng)濟性。智能化系統(tǒng)內(nèi)部包含著多個子系統(tǒng)，其子系統(tǒng)又包含多種構(gòu)件和設(shè)備，因此在系統(tǒng)設(shè)計過程中應(yīng)當(dāng)在考慮質(zhì)量保證的同時盡量節(jié)省投資成本。(六)擴展性。在電子信息技術(shù)的迅速發(fā)展?fàn)顩r下，當(dāng)前的智能化系統(tǒng)設(shè)計內(nèi)容會出現(xiàn)一定程度的約束與局限。所以，在進行智能化系統(tǒng)設(shè)計時應(yīng)當(dāng)考慮設(shè)計內(nèi)容的可擴展性。

    人工智能需要掃描擁有100多萬張圖片的數(shù)據(jù)庫，然后將它們分為1000個不同類別。大多數(shù)研究人員通常使用數(shù)據(jù)庫中的部分圖片，對軟件進行圖像識別測試。而通過密集測試，百度工程師可以通過調(diào)整他們的軟件熟悉這些圖片的信息，從而獲得優(yōu)勢?！俣染芙^回答相關(guān)問題，但在ImageNet網(wǎng)站發(fā)表聲明稱，百度科學(xué)家吳韌已經(jīng)為他所謂的“失誤”道歉。（來源：）AI軟件的測試，更多的是靠“試驗”進行驗證，這和“Test”倒是更吻合，Test本質(zhì)上就是“樣本性的試驗驗證活動”。AI軟件的測試還依賴大數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)自動產(chǎn)生、分析、呈現(xiàn)等技術(shù)，更有效地驗證AI軟件的合理性。比賽是對AI軟件的測試的手段之一，雖然代價比較大。除了時間維度（縱向）外，還可以從其它維度進行測試或驗證，如橫向——同時和不同能力的人類棋手進行比賽，人類棋手水平越低，阿法狗花時越少；或者做讓子測試，人類棋手水平越低，阿法狗能夠讓子越多。也可以對“算法深度”這個維度進行測試，算法深度越深，阿法狗的能力越強（雖然會更耗時），而且阿法狗能夠根據(jù)剩余時間調(diào)整算法深度。昨天比賽，不少**就期望：小李子能再堅持一下，讓阿法狗耗時用完，進入讀秒階段。

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    這兩天圍棋人機大戰(zhàn)——阿法狗（阿爾法狗，AlphaGo）和李世石（暫時俗稱：小李子）之戰(zhàn)吸引了不少眼球，測試人員也不例外，之前就看到一篇文章，測試人員將李世石稱為“谷歌（Google）高級軟件測試工程師”。但也看到另外一篇文章，其觀點是：李世石是一個好用戶，但不是一個合格的測試工程師。然后列舉了一個合格的測試工程師應(yīng)該做哪些異常操作、異常輸入等等，還給大家普及了測試知識。實際上，這篇文章差矣！作者可能不理解人工智能（ArtificialIntelligent，AI）軟件，或者說，不知道如何對AI軟件、甚至像搜索引擎、圖像識別軟件、語音識別軟件、游戲軟件等有效的測試方法。如果到這時候，還要做這樣的測試，如何和世界圍棋比賽？而且是向全世界直播的。作為AI軟件的一個實例——阿法狗，小李子是合格的測試工程師。如果阿法狗贏了小李子（實際到目前是完勝3:0），說明這款軟件是極其成功的，滿足谷歌（Google）公司的期望，完成了其高質(zhì)量的檢驗。如果阿法狗輸了，說明還有改進的空間，質(zhì)量有待提高，測試也發(fā)揮了作用，但也不能說明這款軟件質(zhì)量不合格，只是沒有達到前列水平，因為之前得到過相對較低水平的檢驗：即和歐洲的比賽，阿法狗5:0完勝人類專業(yè)棋手。 黃山人工智能服務(wù)哪家好，歡迎咨詢南通華恩網(wǎng)絡(luò)科技有限公司。常州學(xué)習(xí)人工智能多少錢

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    AI軟件初的測試，就是看它有沒有學(xué)習(xí)能力，本質(zhì)上，就是算法的驗證，即對啟發(fā)式算法（heuristicalgorithm）、啟發(fā)式搜索算法（heuristicsearchalgorithm）、元搜索算法（Meta-heuristicalgorithm）、強化學(xué)習(xí)和深度強化學(xué)習(xí)或具體的算法（如遺傳算法、模擬退火算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、禁忌搜索、演化算法、蟻群算法）等中某些算法或算法的組合進行驗證。算法的驗證，主要是通過實驗進行（雖然也可以通過數(shù)學(xué)、模型等演化進行證明），借助大量數(shù)據(jù)進行普適性驗證。例如，比較有名的圖像識別算法驗證，就借助ImageNet提供的大量圖片進行驗證。說起這個，還有一個故事：2015年5月份，百度宣稱其在ImageNet測試中取得了全球比較好結(jié)果，其圖像識別錯誤率為，而微軟是，谷歌為。在這種測試中，人類辨識ImageNet照片的錯誤率為5%左右。可是，周二，ImageNet的計算機科學(xué)家發(fā)表聲明指出，百度在測試中存在違規(guī)行為，百度采用了密集測試的方法以提高成績。按照規(guī)定，ImageNet只允許參與者每周向測試服務(wù)器提交2次測試結(jié)果?？墒窃?月份的5天時間內(nèi)，百度卻提交了40次結(jié)果。ImageNet表示，百度還使用了30個不同的賬號，在過去6個月中提交了約200次測試結(jié)果。在ImageNet測試中。

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