摘抄100字
摘抄100字
1、陌路尽头，撒去一抨惨淡暗白的骨灰，有多少淡漠的人情能够留得住厚养薄葬的遗憾，在悲郁的挽歌的尾音上，给这尊尊沉默的青碑下孤孑的魂灵叩首，而在这朝生暮死之间，有多少尸骨未寒的魂灵遁入空寂，却在人世中再也捞不起一丝纪念。
2、茫茫沙漠，滔滔流水，于世无奇。惟大漠中如此一湾，风沙中如此一静，荒凉中如此一景，高坡后如此一跌，才深得天地之韵律，造化机巧，让人神醉情驰。以此推衍，人生，世界，历史莫不如此。缎带浮嚣以宁静，给躁急以清冽。给高蹈以平实，给粗犷以明丽，惟其这样，人生才见灵动，世界才显精致，历史才有风韵。然而，人们日常见惯了的，都是各色各样的单向夸张，连自然之神也粗粗糙糙，懒得细加调配，让人世间大受其累。
3、天凉，树叶的色变得快，干得快，掉得也快。裸露的大地，深浅不一的展现着土黄，褐黄，黑黄。上面点缀着荒草，茬梗，静悄悄的。秋风起了，在旷野上无遮拦的刮着，卷起的黄烟在地陇上回旋，枯枝败叶天上地下的碰撞。看得见，地皮上匍匐着最后的星点绿意，已经发黑定影了，又一阵风刮来，吹嘣了角质草芥，绒绒的籽絮瞬时飘散，荡起了一溜白雾。
4、时间好比一把锋利的小刀——用的不恰当，会在美丽的面孔上刻下深深的纹路，使旺盛的青春月复一月，年复一年地消磨掉；但是，使用恰当的话，它却能将一块普通的石头琢刻成宏伟的雕像。圣玛丽亚女校虽然已有五十年历史，仍是一块只会稍加雕琢的普通白石。
5、新年的夜晚。一位老人伫立在窗前。他悲戚地举目遥望苍天，繁星宛若玉色的百合漂浮在澄静的湖面上。老人又低头看看地面，几个比他自己更加无望的生命正走向它们的归宿——坟墓。老人在通往那块地方的路上，也巳经消磨掉六十个寒暑了。
6、风，那么轻柔，带动着小树、小草一起翩翩起舞，当一阵清风飘来，如同母亲的手轻轻抚摸自己的脸庞，我喜欢那种感觉，带有丝丝凉意，让人心旷神怡。享受生活，不一定要有山珍海味、菱罗绸缎为伴，大自然便是上帝所赐予人类最为珍贵的。
7、在青春之书里，我们同在一行字之间。被窝是青春的坟墓。关于少年时代，冷暖自知，最朴素的生活，与最遥远的梦想。这一切将在被回忆肆意篡改的书写下，渐渐抽象成一些雾一样的尘埃，浮在梦境之外的空茫黑暗中，日日夜夜不停坠落，终会尘埃落定。在我们的希望和愿欲的深处，隐藏着对青春的默识。如同种子在雪下静静梦想。所以你要知道，我将在更大的沉默中归来。青春是生活最温暖的被窝，是生命最华丽的裙袂。
8、生活中受伤难免，失败跌倒并不可怕，可怕的是因此而一蹶不振，失去了对人生的追求与远大的理想。没有一个人的前进道路是平平稳稳的，就算是河中穿梭航行的船只也难免颠簸，生活中所遇上的坎坷磨难不是偶尔给予的为难，而是必然所经受的磨练。
9、那雪，白得虚虚幻幻，冷得清清醒醒，那股皑皑不绝一仰难尽的气势，压得人呼吸困难，心寒眸酸。不过要领略“白云回望合，青霭入看无”的境界，仍须来中国。台湾湿度很高，最富云情雨意迷离的情调。
10、一只荆棘鸟的故事，让我的心一直倍受感动。毕生只歌唱一次，那歌声比世上所有一切生灵的歌声优美动听。从离开巢穴的那刻起，它就在寻找荆棘树，直到如愿以偿才歇息下来。然后把自己的身体扎进最长、最尖的荆棘上，在那一刻放开了歌喉。那歌声让云雀和夜莺都黯然失色，曲终命竭！它的歌唱是以生命为代价，是世间最凄美的绝唱。这不仅仅是一种生存的态度，更是一种感天动地的爱的方式。
11、在这个把回头看作软弱和耻辱的世界上。走德再远，也终究达不到想要的永远。走得再近，也终究回不到想要的梦境。人永远是一群被内心的遗憾和憧憬所奴役的生物，夹在生命的单行道上，走不远，也回不去。
12、心的本色该是如此。成，如朗月照花，深潭微澜，不论顺逆，不论成败的超然，是扬鞭策马，登高临远的驿站；败，仍滴水穿石，汇流入海，有穷且益坚，不坠青云的傲岸，有“将相本无主，男儿当自强”的倔强。荣，江山依旧，风采犹然，恰沧海巫山，熟视岁月如流，浮华万千，不屑过眼烟云；辱，胯下韩信，雪底苍松，宛若羽化之仙，知退一步，海阔天空，不肯因噎废食。
13、如果说他的命运是那破旧的花架，那么因为他的坚强意志，变得繁花似锦光艳夺人；如果说他的命运是那漆黑的夜空，那么因为他的坚强意志，变得繁星闪烁，熠熠发光；如果说他的命运是那贫瘠的土地，那么因为他的坚强意志，变得郁郁葱葱，油油翠绿。
14、一阵清风徐来，娇艳鲜嫩的盛期牡丹忽然整朵整朵地坠落，铺散一地绚丽的花瓣。那花瓣落地时依然鲜艳夺目，如同一只奉上祭坛的大鸟脱落的羽毛，低吟着壮烈的悲歌离去。牡丹没有花谢花败之时，要么烁于枝头，要么归于泥土，它跨越萎顿和衰老，由青春而死亡，由美丽而消遁。
15、在每个人心中，都曾停留过那些值得怀念的人，也许还在，也许早已消逝，在茫茫人海中丢失，于是，那份怀念便得凄凉，(www.lz13.cn)因为模糊的记忆中只剩下一个“空壳”，没有什么，甚至连自己的心都装不下，时间把一切抹平，也把当日的泪水封锁，因为已经没有，怀念只是悲凉！
16、悲观的人，先被自己打败，然后才被生活打败；乐观的人，先战胜自己，然后才战胜生活。悲观的人，所受的痛苦有限，前途也有限；乐观的人，所受的磨难无量，前途也无量。在悲观的人眼里，原来可能的事也能变成不可能；在乐观的人眼里，原来不可能的事也能变成可能。悲观只能产生平庸，乐观才能造就卓绝。从卓绝的人那里，我们不难发现乐观的精神；从平庸的人那里，我们很容易找到阴郁的影子。
17、我不由自主地走了过去，捧起一把枫叶。哇，它好美！像一个巴掌，鲜红、鲜红；像一把扇子，平平展展；像一朵盛开的鲜花，永不凋谢！临走，我拣起一片绿色的红枫，我会将它作为青春、美丽、激情的象征，永远珍藏！
18、最为值得珍惜的是今天，因为最容易流逝的就是今天，把握今天就是把握希望，分分秒秒只是瞬间，而所乘载的分分秒秒就叫做一天，时间的流逝往往是在不经意之间，人生几回，青春更珍贵，对于我们这个年龄的青少年来说，青春已不足二十载，在学习的生活中我们必须靠自己的力量，驾驭着自己的小船驶向希望的彼岸。
19、爱情赐予万事万物的魅力，其实决不应该是人生中短暂现象，这一道绚烂的生命的光芒，不应该仅仅照耀着探求和渴慕时期，这个时期其实只应该相当于一天的黎明，黎明虽然可爱，美丽，但在接踵而至的白天，那光和热却比黎明时分更大得多。
20、生命是一条美丽而曲折的幽径，路旁有妍花的丽蝶，累累的美果，但我们很少去停留观赏，或咀嚼它，只一心一意地渴望赶到我们幻想中更加美丽的豁然开朗的大道。然而在前进的程途中，却逐渐树影凄凉，花蝶匿迹，果实无存，最后终于发觉到达一个荒漠。
21、雨静悄悄地下着，只有一点细细的淅沥沥的声音。桔红色的房屋，像披着鲜艳袈裟的老僧，垂头合目，受着雨底洗礼。那潮湿的红砖，发出有刺激性的猪血的颜色和墙下绿油油的桂叶成为强烈的对照。
22、你身临暖风拂面，鸟语花香，青山绿水，良田万顷的春景时，一定会陶醉其中；当你面对如金似银，硕果累累的金秋季节时，一定会欣喜不已。你可曾想过，那盎然的春色却是历经严寒洗礼后的英姿，那金秋的美景却是接受酷暑熔炼后的结晶。
23、“因为爱着你的爱，因为梦着你的梦，所以悲伤着你的悲伤，幸福着你的幸福。因为路过你的路，因为苦过你的苦，所以快乐着你的快乐，追逐着你的追逐。因为誓言不敢听，因为承诺不敢信，所以放心着你的沉默，去说服明天的命运。没有风雨躲得过，没有坎坷不必走，所以安心地牵你的手，不去想该不该回头……”苏芮的这首老歌，第一次收听就被它深沉的曲调，和携手相伴的情怀深深地触动心弦。多年后的今天，再一次重温，我的心依然备受感动！
24、生活是蜿蜒在山中的小径，坎坷不平，沟崖在侧。摔倒了，要哭就哭吧，怕什么，不心装模作样！这是直率，不是软弱，因为哭一场并不影响赶路，反而能增添一份小心。山花烂漫，景色宜人，如果陶醉了，想笑就笑吧，不心故作矜持！这是直率，不是骄傲，因为笑一次并不影响赶路，反而能增添一份信心。
25、风起时，满城枫落，落无边无际的枫叶，下一季的黄雨。人行秋色之中，脚下踩的，发上戴的，肩上似有意无意飘坠的，莫非明艳的金黄与黄金。秋色之来，充塞乎天地之间。中秋节后，万圣节前，秋色一层浓似一层。
26、不经意间，秋冬就这样悄悄的到来了，我喜欢秋天却不喜欢深秋，秋天本来是收获的季节，可是深秋却让我感到孤独，本不是冬季却时常会有冬天的凄凉，我喜欢冬天的雪花，却不喜欢冬天的到来，因为冬天来了，就意味一年的结束，年龄的增长。
27、感叹人生，是因为曾经没有过轰轰烈烈的壮举，觉得渺小，觉得平庸，似乎生活过于简单，简单得让人感觉烦躁。没有大言不惭地说过将来，只是比较现实地握住了现在，我想，这是一条路，每个人所必须踏上的一次旅程，曾经看到过这样一句话：成长的过程漫长却充实，自毁的过程短暂却留下一生痛苦，人生可以说是一次考验，何去何从取决于自我。
28、世上再也没有比时钟更加冷漠的东西了：在您出生的那一刻，在您尽情地摘取青春幻梦的花朵的时刻，它都是同样分秒不差地滴答着。人自生下那天起就一天天地接近死亡。而到了您在临终前喑哑地呻吟的时候，时钟也还将枯燥而平静地计算着分分秒秒。
29、纳百川的海将它们揉和，无论在陆上曾经多么澎湃的江河，海都以拼合的心接受，接受江河激情的力量，拥起海浪。但海部允许一丝浮躁和不羁。海就是这样——人们给予的，不全要，它留下该留的，成就了伟大的孤独。
30、青春，有嬉笑声与哭泣声夹杂的年华，青春的少年是蓝天中翱翔的幼鹰，虽然没有完全长大，有些稚气，有些懵懂，脱不开父母的双手却极力想去找寻属于自己的一片天空，为的是一时的激情，为的是一种独自翱翔的感觉！
好段摘抄200字好段摘抄100字高中好段摘抄分页：123人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多