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晓果智学怎么样靠谱吗
靠谱的。
晓果智学是一种结合了人工智能和教育的创新产品，旨在提供个性化的学习体验和更高效的教育方法。该产品利用先进的技术，通过个性化的教学方式、智能的课程推荐和适应性评估，帮助学生更好地学习和提高成绩。
人工智能的应用
1.无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。
近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。
2.人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。
3.机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(NeuralMachineTranslation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
4.声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。
5.智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
6.智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
7.智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(TextToSpeech，TTS)技术。
在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8.个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
9.医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10.图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
人工智能是不是还要会遗忘？
你好！我是大白~我相信科技可以改变生活！欢迎与我交流。
关于你的这个问题，我简单说一下我的观点：
我认为既然是“人工智能”，重要就在于“智能”是如何体现的了，我认为如果人工智能学会遗忘，那么他就体现不出智能了。
因为在人与机器的沟通中，大多舒适的体验正是因为人工智能了解并记住你的习惯。
这才能能让你用的顺手，有舒适的体验。
如果人工智能学会了遗忘。我不敢想象这会是怎样的一个体验场景。
如果一定要学会遗忘。
我希望在未来与人工智能情感的交流上。
让他和我们一起遗忘掉那些不愉快的经历吧！
我是热心的大白，希望我的回答能帮助到您，若有其他问题可在评论区留言，也欢迎在评论中发表您不同的观点。
电脑可以修理，人脑可以“修理”吗？
计算机得了抑郁症，这听起来荒唐极了。然而，人工智能与人类大脑的确有着共同且关键的特点。
如今，全球范围内的抑郁症患者人量已突破3.5亿，而这个数字仍在持续增加。在我们眼里，抑郁症是一种只有我们人类才会患上的疾病。然而出乎意料的是，对抑郁症的一个全新思考方向居然来自人工智能。当今人工智能的飞速发展同样也得益于对人脑的研究，那人工智能是否能反过来给人类在了解精神疾病这个方面带来一些灵感呢？
在计算神经科学的研究中，一个重要思路是，不论人类还是AI在内的任何智能体都要处理相似的任务，因此它们都需要类似的解决方案。以任何形式存在的智能体面在面对这个世界时，都需要建造一个模型以描述自己运作方式，这有助于智能体进行目标预测、计划制定和行动执行。
就智能系统来说，设定一个正确的学习速率是其关键。以人为例，人类对于世界的认知建立于长年累月的经验积累。不过，事物时常会发生瞬息间的改变，比方说突然去到了陌生的国度，这就需要构建一个比原先有着更强大灵活性（Flexibility）的模型才行。而对人工智能来说，控制模型灵活性的全局参数，或是说其权值更新的速度，就是它的“学习率（Learningrate）”。
对逆境无所适从是导致人类患上抑郁的一个最主要原因。打个比方，有个人因一场突如其来的事故而不幸残疾，那么他就不得不去学习从一个新的视角来审视自己以及这个世界。假如这个人无法做到这点，那么ta就很有可能会患上抑郁。类似的，机器也会遭遇同样的挑战。设想一下，有个机器人它的硬件出现了故障，那么它也就需要学习去用一种新的方法来获取信息。假如它的学习速率过低，它就可能面临缺乏调整算法的灵活性。如果机器受损程度严重，那么它甚至还可能得调整自己的目标。假如它不能很好地适应诸如此类的新状况，那么它也许就会停止尝试。
想要修好一个得了“抑郁”的人工智能并不难，程序员只需增加它的学习率即可。但这样来想，假如一个人工智能被送到以光年计位的其它星系中，那它就只能考它自己来设定自己的学习率了，这种情况就很有可能会出问题。有人也许会提出解决这个问题的方案就是尽可能得让人工智能保持高水平的灵活性，但要知道，拥有高水平的灵活性也未必就是件好事。学习率过高的人工智能会更倾向于遗忘掉以有的知识经验，因此无法实现学习成果的积累。若是目标过太灵活，人工智能也会变得无所顾忌，造成频繁因新鲜事物无法集中注意力的后果。
人脑和人工智能一样，两者都有着关键的全局变量，在计算精神病学家那这被称为“神经调节物”。这些“神经调节物”的范围就包括了多巴胺和5-羟色胺（又叫血清素）。虽然这些高度集权的细胞群的数量并不多，但它们却有着能将化学信息传送给整个大脑的能力。
在我们的实验研究以及其它相关的系列研究都能证实，我们大脑用来设定学习率的方法与5-羟色胺系统有着密切的关系。在我们的实验中，我们先是令一只老鼠成果完成一项有着多个规则限制的任务，然后我们再突然改变完成任务的规则，此时老鼠的血清素神经元就会呈现出剧烈的反应，它们似乎发出了这样一种惊讶的信号：“哎呀！模式变啦！”小鼠下游脑区的血清素释放会提高它们大脑的可塑性或是令神经元突触发生重构，而重构现象在修改神经回路中过时的模型中尤其明显。
常见的抗抑郁药大多为选择性血清素再摄取抑制剂（SSRIs），目的是提高抑郁患者大脑中血清素的利用率。抗抑郁药常常被简单地描述为“幸福药”，而这项研究就发现，这类药物主要是通过提高大脑的可塑性来达成抗抑郁效果的。若进一步的研究验证真为如此，那么对抗抑郁症将会转而从调整灵活性这方面入手。
如今的人工智能高度专业化但无自主权，仍处于学习机器的阶段。当我们能够使用更为灵活的“一般人工智能”时，我们也许就能更好地了解它们究竟是如何发生故障的，这就将为了解抑郁症甚至是精神分裂症等精神疾病上提供极大帮助。
至于人类个体的抑郁问题，不但当是因为我们在学习上遭遇了困难，更重要的是因为人们因此经历着不同程度痛苦，所以我们才会这么愿意去关注这种疾病。虽然对于机器来说，即使它们表现出来症状类似于抑郁症，它们也可能并不会因此产生任何痛苦，但这并不意味着我们就不能利用它们找寻人脑潜在的出错原因。
好了，关于人工智能研究脑遗忘和人工智能研究脑遗忘现象的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！