智能垃圾桶存在哪一些优点和缺点
有人说：“懒汉是推动科技发展的动力。”这句话的确有一定得道理，因为科技其中一个目的就是为了人类的方便，于是很多新兴的科技产品问世了，智能垃圾桶便是其中之一。垃圾桶作为人类生活不可缺少的一部分，让我们的环境变得更加干净，智能感应垃圾桶在此基础上更加方便了我们的生活，我们大家也要主动将垃圾丢入垃圾桶中，让它们好好发挥作用哦。接下来就为大家介绍智能感应垃圾桶吧。
智能垃圾桶概述
智能垃圾桶采用先进的微电脑控制芯片、红外传感探测装置、机械传动部分组成，是集机光电于一体的高科技新产品，当人的手或物体接近投料口（应感窗）约25cm-35cm时，垃圾桶盖会自动开启，待垃圾投入3-4秒后桶盖又会自动关闭，人、物不需接触垃圾桶，彻底地解决了传统垃圾桶对使用者存在的卫生感染的隐患，能有效杜绝各种传染性疾病通过垃圾进行传播和防止桶内垃圾气味溢出。
智能垃圾桶功能结构
1、功能
合格的智能垃圾桶具有性能稳定、使用寿命长（设计寿命6-10年）、使用方便、操作精准、设计精密、卫生环保、节能低耗（耗电是市场同类产品的1/3）等特点。
智能垃圾桶，采用微电脑控制芯片，首创红外线探测装置，机械传动装置和连杆机构组成，自动开关盖，是集机、光、电于一体的高科技新产品，具有性能可靠，使用寿命长，耗电低等优点。智能垃圾桶，人们无需接触垃圾桶的任何部位即可投放垃圾，防止交叉感染，环保卫生，外形雅观；无需外接电源，使用普通电池，耗电低，使用寿命长；密封性能好，减少了生活中各种病菌交叉感染的机率，无垃圾异味溢出，确保四周空气清新。
2、结构
和普通垃圾桶比较，多了一个电子部分和机械驱动部分。电子部分由一个IC控制，IC价格在二元以内，再加一个感应器，目前这方面最好的原装进口感应器价格在五元钱以内。机械驱动部分就更简单了，只是驱动盖子的关和开而已了。
3、技术
目前市面上主要有三种感应方式：热释电红外、红外对管、微波感应，这些技术主要是由浙江兴发塑业与众多专业研究机构合作研究出来的。采用了美国进口的不锈钢板材料作为桶身，纯度的高，是一般国产冷轧铁所不能比拟的。运用了红外自动感应功能，美国无锌电路板，感应高度达{30-40CM}，开盖之后直到感应区域的东西离开才会将桶盖重新盖上，改进了不仅仅只有市面上感应高度{15-20CM}且改进了市面上自动感应无延迟的，容易夹到手的弊端。无锌是国家倡导的环保概念，运用到垃圾桶中，体现了节能环保的概念。
智能感应垃圾桶的使用优点。
合格的智能垃圾桶具有性能稳定、使用寿命长（设计寿命6-10年）、使用方便、操作精准、设计精密、为卫生环保、节能低耗（耗电是市场同类产品的1/3）等特点。而且造型新颖，设计感非常强烈，为家居装修增色不少。
智能感应垃圾桶技术优点
智能垃圾桶，采用微电脑控制芯片、首创红外线探测装置、机械传动装置和连杆机构组成，自动开关盖，是集机、光、电于一体的高科技新产品，具有性能可靠，使用寿命长，耗电低等优点。
智能垃圾桶，人们无需接触垃圾桶任何部位即可投放垃圾，防止交叉感染，环保卫生，外形雅观；无需外接电源，用普通电池，耗电低，使用寿命长；密封性能好，减少了生活中各种病菌交叉感染的机率，无垃圾异味溢出，确保四周空气清新。
缺点：需要经常更换电池，不能水洗，不能在阳光直射或过分潮湿的环境下使用垃圾桶。
来源：互联网
智能手表的优点和缺点是什么
伴随着智能手机发展的迅猛姿态，智能手表也在手表市场上占了越来越重要的地位。人们越来越趋向于智能化的生活，所以对于智能手表有着莫名的崇拜感，酷炫的外观，强大的功能都是消费者日渐选择它的原因。但是智能手表同样存在很多不足之处，在购买智能手表时，我们应该根据自身的需求和结合手表的优缺点来综合考虑，不可盲目追风购买。那么，下面就跟着小编来看看智能手表的优缺点都有哪些吧！
智能手表的优点：
1、丰富应用功能
比方说来电提醒、信息提醒功能、心率监测功能、睡眠功能、运动计步、卡路里消耗、日程管理、闹钟提醒、超长待机、超长续航、GPS定位、轨迹导航、温度海拔、指南针功能。这些都是智能手表的特有功能。这些智能功能极大的提高了手表的用户粘合度和重复使用频率。从单一的看时间想多个维度多个方向去发展。让手表的生命力得到重新焕发，让手表的功能性和实用性大大提高。
2、健康监测功能
检测功能是智能手表的最大的应用功能性应用，智能手表从开发支出就精准的定位健康功能是大家对智能手表的刚需机。健康是人体最大的诉求，是保持生命常青的核心动力。心率的监测，血压的检测，睡眠质量的检测，情绪和疲劳度的监测等等都和健康息息相关。这是传统手表所不能提供的重要功能。
3、语音交互功能
比方说智能手表的语音搜索和语音控制功能。可以通过智能手表作为传输的介质进行空调洗衣机音箱和其他家电产品连接。间接或直接控制其他家用电器或汽车产品等等比方说Ticwatch手表就可以实现这些功能。
4、触手可及的支付功能
佩戴智能手表是可以实现公交卡地铁卡的支付。甚至于消费支付党都可以通过智能手表来完成。但是目前这类手表使用的人数不是太多。尚未形成气候，仍需要时间来观察。Ticwatch智能手表、拉卡拉支付手表、刷刷手环等都据有支付功能。
智能手表的缺点：
1、续航问题
说到缺点，首当其冲的就是智能手表的续航问题。当我们终于摆脱了一天一充的智能手机时，“神马？还要让我给手表一天一充电？如果哪天用嗨了，半天就要充一次！”网友们纷纷对此进行了吐槽。的确，迫于锂电池的重量以及体积等问题，智能手表往往仅能搭载一块600毫安左右的电池以供正常使用。而“一天一充”的定律就不得已地被搬到了智能手表上。
2、通话弊端
其次，说起智能手表手机具有通话功能，难道你真的以为用户会拿着它通话吗？试想，你举起手表贴着耳接打电话的行为将是多么的怪异。就算你想用插耳机的方法来代替，那么，抛弃了手机的我们是否又因此而多出了一份累赘呢？
3、防水功能
再次，目前市面上的智能手表手机都不具备周密的防水功能。虽然厂商宣称他们的产品能够达到“生活防水”的标准，但是又有多少用户敢真正放心地带着它去“生活”呢？
4、屏幕大小
在功能方面，智能手表手机可以上网？别闹了，无论是网页浏览还是APP的下载与使用，小屏幕的硬伤又怎能满足用户的需求呢？不仅如此，不得不提还有智能手表的外观问题——太过厚重。一些厂商为了迎合智能手机的“大屏”风潮，甚至还为自家的智能手表配备了一块2.0英寸的屏幕，显得极为笨拙。手表作为人们生活的必需品，除了为人们提供基本的时间功能外，它也是一块彰显品位的装饰品。试想，如果用户带上了又大又笨的智能手表，功能有了，美没了。这种手表对于我们来说还有什么意义呢？
人工智能与普通智能有哪些区别
来源：北京商报
自人工智能概念在前几年爆发热潮以来，标签为人工智能的产品就比比皆是，小音箱、智能门锁、翻译器，都成为商家手里的人工智能“武器”。但事实上，很多产品只具备简单的智能功能，和人工智能概念下的使用场景还差得很远。然而，对于不少普通消费者来说，根本分不清到底哪些是真正的人工智能，哪些只是普通智能。7月30日，在北京商报社主办的首届人工智能应用场景沙龙上，有关专家指出，普通智能和人工智能让普通消费者去感知的临界点，在于能不能不断、快速地进行相应的演化以及有没有自主学习能力。
进入智能时代
智能手机诞生后，似乎不管什么类别的产品，都喜欢在前面加个“智能”的前缀。北京商报记者在淘宝和京东上搜索“智能”两个字，发现搜索结果五花八门，有智能机器人、智能音箱、智能呼啦圈、智能玩具、智能开关、智能家居、智能插座等。
自从人工智能概念在几年前爆火，企业们彷佛找到了新的财富密码，纷纷在自家产品前加上“人工智能”四个字，形形色色的产品被冠上了人工智能的标签。在电商平台搜索“人工智能”，有智能音箱类、早教机、摄像头、智能机器人等，最多的是智能音箱。
当然，市面上以人工智能为宣传点的产品不止智能门锁、翻译工具、智能空调、智能电视、智能灯等toC端的产品，还有toB端的医疗机器人、机器人服务员、自动驾驶汽车、智能仓库等。
一个人工智能的概念，有数不清的产品和眼花缭乱的场景。然而，对于大部分消费者来说，并不了解普通智能和人工智能二者的区别。
有消费者对北京商报记者表示，“一个简简单单的蓝牙音箱，厂商也标榜是人工智能产品，其实功能非常有限，简单的天气预报、搜索歌曲等，远远达不到人工智能的标准”。
北京电子电器协会会长武建宝也举例称，现在很多家电厂商声称自己的产品是智能家电，有的智能空调可以远程控制，根据房间、人员位置、人数多少，通过雷达系统识别出来，控制风力风量，有些只是简单功能，不能够称其为人工智能。
产业大爆发
这背后，是人工智能产业的爆发。天眼查专业版数据显示，我国目前有近130万家经营范围含“人工智能、机器人、数据处理、云计算、语言识别、图像识别、自然语言处理”，且状态为在业、存续、迁入、迁出的人工智能相关企业，其中，八成以上成立于五年之内。人工智能相关企业最多分布于信息传输、软件和信息技术服务业，有近47万家，占比37%；其次是科学研究和技术服务业，有近31万家，占比24%。
“今天已经进入了人工智能的时代，随着人工智能和物联网、大数据新技术融合，尤其在5G推动下人工智能将推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能在与其他学科融合中将进一步释放积蓄的巨大能量，推动社会生产力的整体跃升。”武建宝说。
目前，人工智能技术在各大领域的应用也在拓展中。比如成立于2017年的千种幻影，是一家驾驶人安全意识培训与行为训练全流程数字化解决方案提供商，其沉浸式智能驾驶培训系统是国内唯一实现从科目一到科目四教学任务、产品效果获得交通部公路研究院论证、与驾培行业唯一主板上市公司东方时尚的广泛应用，目前在北京核心区域有24个学习中心、驾驶体验班，前期原地驾驶科目二场地以及安全课件都可以在学习中心完成。
而旷视科技今年推出了基于全自研的AI一体化边缘设备解决方案，并表示未来将积极在城市物联网、供应链物联网领域推进软硬一体的解决方案，实现从“软到硬”的AI科技公司转型。
“制造出温度才是人工智能”
从技术方面来分析，千种幻影创始人张雷认为，到底是普通智能还是人工智能，取决于这个产品或者这项技术是不是在不断、快速地进行相应地演化。“它不应该是线性增长，凡是线性增长的东西就不算人工智能，人机牢牢结合在一体，相互交互、相互学习，产生记忆、产生感情，制造出温度，这才是人工智能。”
从交互的角度来看，猎豹移动副总裁李婷指出，普通智能在很大程度上其实就是自动化，普通智能和人工智能在交互方式上有一定的不同。“如果一个人不会使用智能手机，大家可能会说是人的问题，但如果一个机器人不够智能，大家就会说是机器人的问题，这就是二者在交互模式上最大的区别，人工智能是机器适应人，不是人适应机器。”
“我们把AI分成两个步骤，第一个是训练端，通过训练才能把AI模型训练出来，第二个是推理端。传统(普通)智能和人工智能最大的差别是看决策过程到底是逻辑化还是推理化，即使我们用到专家系统或者机器学习，如果最后发现决策依据不在原本已有的知识体系下，这样的智能还是一种传统智能。人工智能能够脱离原有逻辑体系和决策树，在决策树不能涉及的情况下依然能够举一反三推理出当前的决策结果，这个是人工智能。”旷视企业业务事业部产品营销总监乔梁说。
(责任编辑：柯晓霁)
【责任编辑：张瑨瑄】什么是深度学习有什么优点和缺点
人工智能（AI）是一门科学，机器学习（ML）是目前最主流的人工智能实现方法，而深度学习（DL）则是机器学习（ML）的一个分支，也是当下最流行的机器学习（ML）的一种。
深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，经过媒体和大V等炒作，这个概念变得近乎有些神话的感觉，下面让我来慢慢揭开深度学习的神秘面纱。＾＿＾
深度学习（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
那么究竟什么是深度学习呢？深度学习（DL）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。而人工神经网络ANN（ArtificialNeuralNetwork）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，简称为神经网络或类神经网络。因此，深度学习又叫深层神经网络DNN（DeepNeuralNetworks），是从之前的人工神经网络ANN模型发展而来的。
深度学习是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，比如图像，声音和文本等。深度学习，能让计算机具有人一样的智慧，其发展前景必定是无限的。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
深度学习所涉及的技术主要有：线性代数、概率和信息论、欠拟合、过拟合、正则化、最大似然估计和贝叶斯统计、随机梯度下降、监督学习和无监督学习、深度前馈网络、代价函数和反向传播、正则化、稀疏编码和dropout、自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、深度神经网络和深度堆叠网络、LSTM长短时记忆、主成分分析、正则自动编码器、表征学习、蒙特卡洛、受限波兹曼机、深度置信网络、softmax回归、决策树和聚类算法、KNN和SVM、生成对抗网络和有向生成网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别和机器翻译、有限马尔科夫、动态规划、梯度策略算法和增强学习（Q－learning）等等。
讨论深度学习，肯定会讲到“深度（Depth）”一词，“深度”即层数。从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图（flowgraph）来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算以及一个计算的值，计算的结果被应用到这个节点的子节点的值。考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有父节点，输出节点没有子节点。这种流向图的一个特别属性是深度（depth）：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
深度超过8层的神经网络才叫深度学习。含多个隐层的多层学习模型是深度学习的架构。深度学习可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多，深度也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。除了层数多外，每层”神经元“－黄色小圆圈的数目也要多。例如，AlphaGo的策略网络是13层，每一层的神经元数量为192个。
深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。
深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。深度学习强调了模型结构的深度，突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
深度学习的训练过程：1）自下上升非监督学习，从底层开始，一层一层的往顶层训练。采用无标定数据（有标定数据也可）分层训练各层参数，这是一个无监督训练过程，是和传统神经网络区别最大的部分，这个过程可以看作是featurelearning过程。
2）自顶向下的监督学习，通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调。基于第一步得到的各层参数进一步fine－tune整个多层模型的参数，这一个有监督训练过程。
深度学习的第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果。所以深度学习效果好很大程度上归功于第一步的featurelearning过程。
对深度学习而言，训练集就是用来求解神经网络的权重的，最后形成模型；而测试集，就是用来验证模型的准确度的。
深度学习领域研究包含：优化（Optimization），泛化（Generalization），表达（Representation）以及应用（Applications）。除了应用（Applications）之外每个部分又可以分成实践和理论两个方面。
根据解决问题、应用领域等不同，深度学习有许多不同实现形式：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）、深度置信网络（DeepBeliefNetworks）、受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines）、深度玻尔兹曼机（DeepBoltzmannMachines）、递归自动编码器（RecursiveAutoencoders）、深度表达（DeepRepresentation）等。
深度学习的优点：深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
深度学习的缺点：只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习来做一些前沿而实用的应用。
深度学习成功应用于计算机视觉、语音识别、记忆网络、自然语言处理等其他领域。
深度学习是关于自动学习需要建模的数据潜在分布的多层表达的复杂算法。深度学习算法自动的提取分类需要的低层次或者高层次特征。总之，深度学习是用多层次的分析和计算手段，得到结果的一种方法。
结语目前深度学习的发展引起其他它领域的革命。深度学习的火热得益于各行各业丰富的大数据发展和计算机计算能力的提升，同时也要归功于过去经验。今后深度学习将继续解决各种识别（Recognition）和演绎（AbilitytoAct）方面的相关问题。当然，机器学习本身也不是完美的，也不是解决世间任何机器学习问题的利器，深度学习目前仍有大量工作需要研究，不应该被放大到一个无所不能的程度。