计算机人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）是计算机科学、设计、心理学和社会学等多个学科交叉的领域，它关注于如何使计算机技术更好地服务于人的需求。此领域不仅关注技术层面的优化，更重视技术与人类活动的和谐共生，目标是创造既高效又符合人类认知习惯的交互环境。

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国内人工智能AI发展情况

一、发展概览近年来，中国的人工智能(AI)领域取得了显著的进展，展现出与国际AI强国，尤其是美国，相抗衡的强劲势头。《2021全球人工智能创新指数报告》揭示了一个中美双雄并立的全球AI发展格局，中国已稳居全球AI创新的第一梯队，显著缩减了与美国的差距。在开源生态影响力、超级计算设施的部署、以及AI企业的繁荣发展等方面，中国表现卓越，凸显了其在特定AI细分领域的领导力。

2024-05-05

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即席报告——一种商业智能方法

即席报告（Ad hoc reporting）是一种商业智能方法，允许用户根据需要创建报告，专门定制以回答即时的商业问题或处理特定情况。与遵循固定时间表或格式的预定义报告不同，即席报告具有灵活性，允许进行一次性的定制分析。它的设计目的是提供快速洞察并支持决策制定，而无需等待生成标准报告的延迟。即席报告可以从零开始创建，或根据创建时用户的特定需求修改现有报告。

2024-05-04

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机器翻译（Machine Translation，MT）

机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言的过程。机器翻译是一门交叉学科，由计算机语言学、人工智能和数理逻辑等子学科构成，这些子学科又分别建立在语言学、计算机科学和数学的基础之上。机器翻译可以实现不同国家不同语言间的低成本交流，其主要优点包括成本低、易把控和速度快。

2024-05-04

952

NLP推动人机交互革新

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和产生人类语言的内容。自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是自然语言处理（NLP）中的核心组成部分，它使计算机能够理解人类语言的意图、语境和语义。

2024-05-04

1173

ABC库存管理技术

ABC分析是一种强大的库存管理技术，帮助企业根据风险数据、成本和需求等因素确定其库存项目的重要性。● 零售业：面对季节性波动强、款式更新快的特点，零售企业通过ABC分析，能快速识别出畅销品（A类）与滞销品（C类），及时调整采购计划与店面陈列，确保热销商品的充足供应，同时减少非季节性商品的库存占用。

2024-05-04

811

商业智能 vs 人工智能

商业智能Business Intelligence（BI）和人工智能Artificial Intelligence（AI）是两个不同的领域，AI中的“智能”指的是类似于人类的计算机智能，而BI中的“智能”则指的是智能决策。虽然它们在目标、技术、应用等方面有所区别，但也存在一定的联系和互补性。一、两者对比1. 目标和应用层面：

2024-05-04

868

数据科学——主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）

主成分分析是一种统计方法，用于简化数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的变异性。它通过正交变换将原始数据转换为一组统计上不相关的变量，称为主成分。这些主成分按方差的大小排序，方差越大，表示该主成分能够解释更多的原始数据的变异性。主成分分析（PCA）作为一项基础而强大的统计分析技术，不仅在数学理论层面具有深刻意义，在实际应用中更是展现出了极高的灵活性和价值。其核心思想基于多元统计分析中的特征分解，通过数学变换揭示数据内在的结构和模式，进而达到降维、特征提取和数据解释的目的。

2024-05-04

638

数字人才——海洋测绘员

海洋测绘员作为连接陆地与广袤蓝色疆域的桥梁，扮演着至关重要的角色，不仅在确保海上航行安全、促进海洋资源合理开发，还在于支撑海洋科学研究和国防建设的根基。这一职业要求从业者不仅拥有深厚的理论基础，还需兼具实践智慧和技术敏锐度，以应对复杂多变的海洋环境挑战。

2024-05-03

964

数据科学——异常检测（Anomaly Detection）

异常检测，也被称为异常发现或离群点检测，是数据挖掘领域中的一个重要分支。它的目标是在数据集中识别出与大多数数据点显著不同的数据点，这些数据点被称为异常点或离群点。异常检测在许多领域都有应用，包括金融欺诈检测、网络安全、系统健康监测、信用卡欺诈检测、医疗诊断、机器故障预测等。

2024-05-03

888

算法——神经网络（Neural Networks）

神经网络是机器学习领域中的一种重要算法，它受到人类大脑结构的启发，通过模拟人脑神经系统的组织架构，以高度灵活的方式处理复杂数据模式，广泛渗透于图像识别、语音处理、自然语言理解、推荐系统及自动驾驶等诸多前沿科技领域。一、基本概念1. 神经元（Neuron）：神经网络的基本单元，类似于人脑中的神经元。每个神经元接收输入信号，对输入进行加权求和，然后通过一个非线性的激活函数处理，产生输出。通过加权输入求和后经由非线性激活函数转换，实现对信息的初步加工与传递，其核心在于权重与偏置的精细调整，以捕获输入数据的关键特征。

2024-05-03

1151

人工智能 vs 神经网络：一场共生的进化旅程

在探索科技前沿的征途中，人工智能（Artificial Intelligence）与神经网络（Neural Network）作为核心概念，经常被提及且常被比较。尽管它们紧密相关，但各自承载着不同的意义和作用。人工智能：智慧的追求定义与起源人工智能，这一术语首次正式提出是在1956年的达特茅斯会议上，由约翰·麦卡锡（John McCarthy）等先驱所界定。它被定义为“研制智能机器的一门科学与技术”，旨在模拟、延伸和扩展人类的智能能力。AI的研究覆盖了从专家系统、自然语言处理到机器学习等多个领域，力图让机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。

2024-05-03

809

深度学习在自动驾驶领域的应用

深度学习（Deep Learning，简称DL）是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑的工作原理来处理和分析大量数据。深度学习的核心在于能够自动学习数据的多层次表示，这些层次从原始输入开始，逐层抽象出越来越复杂的特征。深度学习的基础是神经网络，这是一种模仿人脑神经元结构的算法模型。神经网络由许多层组成，每一层都包含多个神经元，这些神经元之间通过权重相连。在深度学习中，通常会有多个隐藏层，这也是“深度”一词的由来。每个隐藏层都可以学习输入数据的不同特征，随着层数的增加，网络能够学习到更加复杂和抽象的特征表示。

2024-05-03

993

自动驾驶的技术优势比较

自动驾驶领域是一个多元化和技术快速发展的行业。目前有众多的参与者加入其中，每家公司在自动驾驶领域都有自己的优势和不足，它们的发展策略、技术路线、市场定位和商业化进程都有所不同。华为和特斯拉在自动驾驶技术上的投入和成就为行业树立了标杆，但其他公司也在特定领域或市场中展现出了竞争力。随着技术的不断进步和市场环境的变化，未来自动驾驶领域的竞争格局可能会有所调整。

2024-05-03

1076

华为智驾ADS vs 特斯拉FSD

华为智驾ADS（Autonomous Driving Solution）和特斯拉FSD（Full Self-Driving）都是高级自动驾驶系统。在深入探讨华为智驾ADS与特斯拉FSD的异同之前，有必要首先明确两者所处的行业背景和技术趋势。随着人工智能、大数据、云计算等前沿科技的迅猛发展，自动驾驶技术正逐渐从概念走向现实，成为重塑未来出行方式的关键力量。华为与特斯拉，作为各自领域的领军企业，分别以其独特的视角和战略，推进着自动驾驶技术的边界。

2024-05-03

687

FSD系统中的深度学习模型

在高级驾驶辅助系统（ADAS）和全自动驾驶（FSD）技术的前沿发展中，深度学习模型作为核心组件，其性能的优化尤为关键。为了使这些模型能够在复杂多变的真实世界环境中准确无误地运作，采用高效的数据增强策略成为提升模型泛化能力的重要途径。以下是对上述提及的技术的深入探讨，旨在揭示它们如何共同作用于提升FSD系统的智能水平。

2024-05-03

1072

FSD（Full Self-Driving，全自动驾驶）

FSD作为特斯拉精心研发的尖端自动驾驶技术体系，虽非传统工业视觉领域的直接产物，却深刻借鉴并拓展了该领域内的核心技术。该系统集成车载摄像头、传感器阵列以及其他感知元件，以实现对周围环境的实时解析、道路与障碍物的精准识别，及至路径规划与行驶决策，这一系列功能与工业视觉系统的精髓异曲同工。

2024-05-03

533

工业视觉——机器人的眼睛

工业视觉，也称为机器视觉，是工业自动化的关键技术之一，它涉及到使用光学非接触式感应设备，捕捉图像并将其转换成数字信号，进而实现对物体的识别、测量、定位、检测等功能。工业视觉系统广泛应用于自动化生产线，用以提高生产效率、保证产品质量、降低成本，并在一些不适合人工作业的危险环境或人工视觉难以满足要求的场合发挥重要作用。

2024-05-03

990

数字人才——大地测量工程师（精准世界的力量）

在科技日新月异的今天，大地测量工程师不仅是地理空间数据的守护者，更是推动科技进步、基础设施建设、环境保护等领域发展的核心力量。他们凭借深厚的专业技能、敏锐的问题解决能力及卓越的项目管理技巧，在测绘领域内编织着精确无误的大地蓝图。## 一、工作内容

2024-05-03

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数字人才——自动控制工程师

自动化控制工程师的核心任务聚焦于设计、实施、验证及维护复杂的自动化控制系统，这些系统广泛应用于工业及商业领域的各个角落，涵盖制造、汽车、航空航天、医疗设备及家居电器等。一、关键职责：1. 系统架构设计：构建自动化控制系统的框架，精选传感器、执行机构、控制器及辅助元件，以满足特定应用场景的需求。

2024-05-03

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