简介：今天，首席执行官指出，与您分享人工智能如何识别颜色。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
人工智能颜色识别实验的结论是什么？结论是，视觉是各种应用，例如各种应用领域的制造，检查，文档分析，医学诊断和军事。
人工智能，目前可用于识别具有静态图片的对象：人，树木，斧头。
上述识别目前已通过。比较大数据和通过屏幕所有像素的颜色进行比较和分析，并且由加权算法确定以确定哪个项目。但是，当前计算机仍然无法对项目进行识别并确定行为。
但是，将来，人工智能应该能够分析和预测技术方法，技术和方法不可避免地会涉及人类或机器行为，因此计算机需要意识到人类的行为。
关于计算机的意识，我认为更重要的是，必须重新定义行为的关键属性，例如：“切割”，像百和百科全书一样的定义（使用刀具斧和其他定义：?柴火。：。暂时不考虑其导数的含义）。
如果您希望一台计算机执行步骤的标识和理解，我们需要重新定义此行为：
1.这是一个人的行为。判断基础是“现有的一个人正在行使”；
2.它是一个操作项目并改变另一个对象的人。该判断是基于“持有对象的，另一个项目的外观在行为的作用下也发生了变化。”
3.操作的项目是“刀”，“斧头”，“剑”或其他锋利的硬物体。
4.人类力量的方向与提到的尖锐硬对象的方向相同。判断是基于“这种锋利的硬对象的方向基本上与其运动的轨迹相同。”
好吧，这种行为是“削减”的。
在计算机知道所有项目和行为之后，它可以判断，当我们需要一块木头时，我们应该使用“斧头”来“切割”或“链”，以“切割”。
人工智能的“智慧之眼” - 机器视觉技术??
气在电气工程和工程数学中，机器视觉的应用已被广泛使用，这两个课程是大学阶段的专业强制性课程。机器视觉在申请过程中标识图像。使用大数据的目视分析和在神经元领域的计算机研究是必要的，而机器视觉使用机器视觉来观察图像??传输计算机识别。因此，让我们看看如何看看识别图片！
一个：像提取图像特征像
为机器视觉系统分为两个部分：硬件设备和软件算法。进入计算机的机器视觉系统的一组图片和图像将具有计算机的特定设备，以进行一些预处理。当然，该处理的过程被分为许多步骤，但总的来说，有必要使用功能提取来实现第一个步骤的计算机视觉主识别效果。
两个：数据连接大数据进行比较，然后加深计算机网络??????
对计算机系统将编写一些代码以形成一些模型，以形成一些模型，以通过提取功能的一些模型预测来形成一些主要的图像识别。进入21世纪，它受益于我们的Internet的开发和一些数据信息的改进。识别机器图像的方法的某些方法也更容易，但是计算机视觉系统必须通过多个规模处理。????????????机器会自动从某些图片中总结对象的特征。网络系统将对某些事物的基本特征进行总结后，将使用计算机的视觉技术，然后执行进一步的神经网络图像识别。输入图片信息。计算机系统的摄入图片的边缘，然后在计算机的神经操作下，神经系统中的深网继续提取更复杂的结构。网络上提取整个结构，然后输出比较。，某些计算机的输出图像与您搜索的图像视觉不同。这种技术在医疗生活和军事中具有重大应用。
三：眼眼三三三三三三三????
最终分析，我们使用计算机网络识别来传达机器视觉的应用。通过In -Depth计算机网络，可以识别一些图像??。在当今时代的技术突破下，面部识别甚至可以达到100万百万的三分之一。通常，我们的机器的图像识别与人类眼球图像识别相似。它的开发和研究还使用人眼识别图像作为铺平道路的方式。开发技术的进步将大大减少机器识别的困难，从而更多地适用于生活。
器一般来说，机器视觉的图像可以在申请过程中分为以下步骤。首先，我们必须首先提取基本信息功能以在数据库中进行比较。其次，数据分析是在大型大数据库中进行的，并提取了一些特殊功能。最终，图像更接近大数据中的图像。感谢互联网时代的高速发展，在识别图片的过程中，在识别图片的过程中，某些错误率已降至1万百万。??????。
人工智能的原则是简单的描述：
人工智能=数学计算。
机器的智能取决于“算法”。从本质上讲，人们发现电路已打开和关闭，可以用1和0表示。不同的安排更改可以代表许多事物，例如颜色，形状和字母。与逻辑组件（Triode）结合，“输入（按Switch Button）-down（当前通过该线路） - 输出（轻度输出）开启）”
这个模型。
想象一下在家中的双控制开关。
为了实现更复杂的计算，它最终成为“大型集成电路” -Chip。
电路逻辑逐层嵌套。将图层封装后，更改当前状态的当前状态的方法已成为“编写编程语言”。程序员正在这样做。
程序员让计算机执行，并执行。该程序将整个过程固定为死亡。
因此，要允许计算机执行特定任务，程序员必须首先完全找出任务过程。
以Lianji电梯为例：
不要低估这台电梯，它是“智能的”。考虑它需要做什么判断：向上和向下的方向，无论是全部员工，高峰时间，停车时间是否足够，单层和双层楼等，您都需要提前考虑所有可能性，否则您将成为错误。
在某种程度上，程序员控制着世界。但是总是要亲吻这个东西。程序员太累了。您会看到他们在加时赛中有红眼睛。
因此，我想：我可以让计算机自己学习并遇到问题来解决它吗？我们只需要告诉它一套学习方法即可。
每个人都记得1997年，IBM用专门设计的计算机赢得了国际象棋冠军。实际上，它的方法是愚蠢的 - 暴力计算，该术语称为“糟糕”（实际上，为了节省计算能力，IBM手动修剪了A许多不必要的计算，例如那些明显的愚蠢国际象棋，以及针对卡的卡片的目标。Siparov的样式得到了优化）。计算机计算出每一步的每个方法，然后比较人类的国际象棋记录以找到最佳解决方案。
一句话：剧烈的奇迹！
但是当我到达这里时，我做不到。无关，力量有多么强大，有一个限制。GO的可能性远远超过宇宙中原子的总和（已知）。即使当前最强大的超级计算使用当前最强大的超级计算，它也是数万年的。在量子计算机成熟之前，不可能进行电子计算机。
因此，程序员向Alpha Dog添加了额外的算法层：
A.首先计算：在哪里计算，忽略哪里。
B.然后，以目标方式进行计算。
- 从本质上讲，仍然可以计算。如何有“感知”！
在步骤A中，如何判断“在哪里计算”？
这是“人工智能”的核心问题：“学习”的过程。
想想人类如何学习？
所有人类认知都来自观察到的现象的摘要，并根据摘要规则预测未来。
当您看到一条四腿，短发，中等大小，嘴巴和吠叫动物时。如果您是狗，您将对后来看到的所有类似物体进行分类。
但是，机器的学习方法与人类不同：
人们可以通过观察少数特征来推动最未知的人。制定者和反击。
该机器必须观察很多狗才能知道跑步。是狗吗？
如此愚蠢的机器可以期望它统治人类吗？
它只是依靠计算能力！
具体而言，其“学习”算法是“神经网络”（更多虚张声势）。
（功能提取器，总结对象的特征，然后将功能放入池中以集成，连接神经网络输出的完整连接的结束结论）
它需要两个先决条件：
1.吃很多数据以尝试和错误，并逐渐调整您的准确性；
2.神经网络层的数量越多，计算越准确（限制），所需的计算能力就越大。
因此，尽管它在多年前可用（当时称为“感知机”），但神经网络的方法。但是，由于数据和计算能力的量，它尚未开发。
神经网络听起来不仅仅是意识机的感觉。我不知道高端的去向！这再次告诉我们一个好名字对研究（BI）有多重要！
现在，两个条件都可以使用-big数据和云计算。
目前AI公共应用领域：
图像识别（安全识别，指纹，美容，图片搜索，医学图像诊断），使用“卷积神经网络（CNN）”，主要是提取空间维度的特征来识别图像。
自然语言处理（人机对话，翻译）使用“环状神经网络（RNN）”，它主要提取时间维度的特征。因为前后有一个顺序，因此单词的时间决定语义。
神经网络算法的设计水平决定了其描绘现实的能力。顶级公牛Wu Enda曾经设计了超过100层的卷积层（太多的层容易容易过度拟合问题）。
当我们深入了解计算的含义时：有一个明确的数学定律。
这个世界具有量子（随机）功能，它决定了计算机的理论局限性。实际上，计算机甚至无法产生真实的随机数。
- 机器仍然很愚蠢。
对于更多人工智能的知识，如果您想知道，您可以私下询问。
结论：以上是首席CTO注释向您介绍人工智能的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。