许多公司也致力于这个领域。比如：Healthsense公司制造了eNeighbor监控系统，这是一 款由大量家用智能传感器强化的可穿戴设备。与黛安·库克在“地平线之家”进行的项目有些类 似，eNeighbor可用于检测患者是否跌倒或忘记服药，并通知护理人员。同样，BeClose智能 传感器系统可以发现患者长时间不吃饭或错过吃饭，并向指定的家庭成员发送短信、电邮或 呼出电话。 拥有智能家庭信息那当然很好，但智能设备的下一波浪潮将涉及疾病的追踪与诊断。以 医疗设备厂商AliveCor为例，它生产的智能手机壳可以兼作可移动EKG（心电图）心脏监护 器，能够预测使用者是否要中风。这种手机壳通过人的指尖测量来获取心电图，随后由算法 分析心跳的规律，并告诉使用者是否应该看医生。假设我们已经有了功能足够强大的计算机，那么模拟数十亿互动的神经元就不再是棘手的事了。新疆金华人工智能培训班
美国马里兰大学的一组研究人员给机器 人放了一段YouTube上的烹饪视频，这样就教会了机器人如何烹饪一顿简餐。这一过程中没 有任何直接人为的输入，只要提供正确的餐具，机器人就可以直接复制视频中显示的任务， 而且准确率非常高。长远来看，类似的机器人深度学习也可以应用于维修等领域。 目前已经证明，深度学习在翻译领域是必不可少的。2012年12月，微软的研发总监里克· 雷斯特（Rick Rashid）展示了一款震撼人心的英汉语音识别和翻译系统。辽宁大学数据人工智能培训班E专注于收集用户数据，以便为用户的替身提供数字生命线。
与 许多的智能配件一样，XCoffee与网络连接，因而也成了所谓的“物联网”的一部分。但 是对我而言，XCoffee更接近硬件极客所说的“黑掉”的范例，“黑掉”这个术语就是俗话说的 解决棘手问题的高明方法。成为我们称作智能设备（麻省理工学院媒体实验室称之 为“会思考的事物”）的前提条件是，它必须以一种自我管理的反馈回路而存在，无须过多人 工干预就能够自动运行。物联网并不只把“物”连接到互联网。传统互联网使人们能够搜 索、下载音乐或者阅读信息。另一方面，物联网主要用于非人类实体的交流，这是越来越多 的人热衷于M2M（机器对机器）交流的原因。
沃尔特的“乌龟”分别名为埃尔默（Elmer）和埃尔希（Elsie），都装配有光敏元件、标 志灯、触摸感应器、推进马达、转向马达和保护壳。尽管这对机器人还不能可靠地工作，但 它们能够自动探测周围的环境。在沃尔特所著《活着的大脑》（The Living Brain）一书里， 他回忆了一段经历：一位年长的女士认为这对自主漫游的机器人在追逐她，于是逃上楼将自 己锁在卧室。在沃尔特工作的位于布里斯托尔的博尔顿神经学研究所（Burden Neurological Institute），沃尔特在技术人员W. J. 邦尼·沃伦（W. J. Bunny Warren）的帮助下，使乌龟机器 人得到了改进。神经网络或许能在视觉识别上击败人脑，但完成这任务，计算机要查看成千上万甚至上百万个训练样本。
设想一下2020年的自己。下午6点钟你下班回家，当你驾车准备进入车库，你面 前的车库门静悄悄地打开，示意你进入已经完全联网的智能家庭。当你走进家里，灯马上就 自动打开了，并自行调节至你喜欢的低亮度，智能恒温器则将温度设置在舒适宜人的23度。 如果家里住着很多人，通过如指纹传感器或面部识别等一些生物特征识别技术，你的家知道 回来的是你，而不是其他家庭成员。无线扬声器马上启动，选择播放一些使人心率放缓的软 摇滚音乐。你的晚餐已经准备就绪，因为根据地理定位系统，你的真空低温浸入式炊具早就 知道你已经离开了办公室。所以，现在你有足够的时间脱掉外套再倒上一杯啤酒了。在客厅 的角落里，55英寸[1]的智能电视用你熟悉的声音说“欢迎回家”，并建议你看一段昨晚球赛的 集锦，因为它知道你还没有看。人工智能可以利用的日益完善的技巧或功能 指令系统。吉林德惠高校人工智能培训班
人工智能对我们生计的影响是迫切需要我们审视的问题之 一。新疆金华人工智能培训班
同时，Facebook（脸谱网）使用深度学习自动为图像设置标签。2014年6月，这一社 交网络平台发布了一篇文章，介绍其称之为“DeepFace”的面部识别技术。凭借深度学习的能 力，Facebook算法几乎和人脑一样准确，无论光线和相机角度如何，都能够对比两张照片并 查看其显示的是否是同一个人。此外，Facebook还使用深度学习创建了另外一种技术，该技 术能够为盲人用户描述图像，例如，一张图片上显示的是某人在一个夏日骑着自行车穿过英 国的乡间小路，该技术能够用语音将这一情景描述出来。新疆金华人工智能培训班
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