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平板電腦充電柜在市場(chǎng)的強(qiáng)大需求下應(yīng)運(yùn)而生。采用集中供電技術(shù)，創(chuàng)新型推車式設(shè)計(jì)，智能裝置，并具備了當(dāng)前主流的PDU、U等多種充電，集教學(xué)、充電、互動(dòng)學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)等多功能于一身?？赏ㄟ^該功能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)向，把握學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)，的完成教學(xué)，也讓學(xué)生在教學(xué)中高 效學(xué)習(xí)。
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人工智能已經(jīng)毋庸置疑的成為熱門投資領(lǐng)域，但是，致力于人工智能在垂直行業(yè)的深度應(yīng)用的從業(yè)者，我們需要一直保持冷靜，避免被外部環(huán)境過多的干擾。br /> br /> 人工智能是多種前沿科學(xué)的綜合性學(xué)科，其復(fù)雜度可見一斑，縱觀人工智能的發(fā)展歷程，也是經(jīng)過了多年的積累而來，直到云計(jì)算、大數(shù)據(jù)得到大規(guī)模應(yīng)用以后，普及速度才得以提升。如果我們把人工智能分為科研與工程應(yīng)用兩條路，那么，我們看到的更多是科研上的進(jìn)展，實(shí)際應(yīng)用的速度是落后于科研的。為什么呢？我認(rèn)為是系統(tǒng)性與復(fù)雜度。br /> br /> 回憶我們的大學(xué)時(shí)代，我們也是為科研做了貢獻(xiàn)的，不僅改進(jìn)了很多算法，還能夠輸出科研論文，然并卵，我們都知道那紙上談兵不能解決現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)際問題。br /> br /> 面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)中的問題域，我們可以有大量的解法選擇，如何從中選出解，這本身就是復(fù)雜的。以Amazon go的無人商店為案例，很多人說那里沒有什么新技術(shù)，要么電子標(biāo)簽，要么計(jì)算機(jī)視覺，要么掃碼或NFC。其實(shí)，當(dāng)我們?cè)偻八伎家徊降臅r(shí)候，就知道其難點(diǎn)了。比如電子標(biāo)簽，在一個(gè)封閉的系統(tǒng)內(nèi)，電子標(biāo)簽是能夠解決物體識(shí)別的方案之一。不過，如果將電子標(biāo)簽應(yīng)用于實(shí)際的店面商品就不是一個(gè)好的解決辦法。給市面上的流通商品增加電子標(biāo)簽，要么是在商店進(jìn)貨的時(shí)候由店家做，要么是在商品出廠的時(shí)候由廠家做。由店家做，增加了人工，且只能貼在商品外包裝上，無法應(yīng)對(duì)商品上架后消費(fèi)者的撕、換、拆，在無人商店內(nèi)會(huì)增加損耗。由商品廠家做當(dāng)然更好，但是廠家要針對(duì)商家專門來做，在一定程度上也增加了生產(chǎn)成本，而且一般商家很難推動(dòng)供應(yīng)鏈上游做這件事情。再拿計(jì)算機(jī)視覺來說，單純的圖片中的物體識(shí)別現(xiàn)在的技術(shù)還很難達(dá)到可商用的準(zhǔn)確率，更何況是視頻中的物體識(shí)別。面對(duì)商店中數(shù)量眾多的商品和各個(gè)方向的攝像頭，如何通過實(shí)時(shí)計(jì)算來交叉驗(yàn)證消費(fèi)者手中拿的商品是哪一種，其對(duì)計(jì)算效率、識(shí)別準(zhǔn)確度等方面的要求已經(jīng)極為復(fù)雜了。再推演一步，即便每一個(gè)單一技術(shù)都可行，當(dāng)把這些技術(shù)綜合到一起形成一個(gè)無人商店系統(tǒng)的時(shí)候，豈止是簡(jiǎn)單的加和關(guān)系？br /> br /> 我們?cè)賮硭伎家幌玛P(guān)于人工智能應(yīng)用效果的評(píng)價(jià)問題。br /> br /> 當(dāng)對(duì)一個(gè)領(lǐng)域?qū)嶋H采用了人工智能技術(shù)以后，如何評(píng)價(jià)其效能才可證明人工智能的有效性呢？這方面仍然存在大量的研究空間。仍以Amazon go的無人商店為例，如何評(píng)價(jià)采用了這些人工智能技術(shù)帶來了哪些結(jié)果？是成本的降低嗎？看上去沒有店員了，但也增加了大量的傳感器、設(shè)備、技術(shù)的成本?？瓷先ハM(fèi)者效率提高了，但哪些是人工智能帶來的直接結(jié)果？當(dāng)需要采用人工智能為解決方案的場(chǎng)景時(shí)，該場(chǎng)景本身就已經(jīng)是足夠復(fù)雜的，在這樣的前提下，很難簡(jiǎn)單的把應(yīng)用后的結(jié)果歸因于是人工智能的成功。br /> br /> 所以說，對(duì)于人工智能的工程化應(yīng)用而言，不能因?yàn)楦拍畹幕馃峋蜎_昏頭腦，認(rèn)為人工智能可以短平快的解決一切。長(zhǎng)遠(yuǎn)去看，人工智能仍然是很多問題的解決方案，但是，這個(gè)效果的評(píng)價(jià)和證明決不是一朝一夕，更不能因?yàn)闊o法簡(jiǎn)單的給予量化評(píng)價(jià)就武斷的否定人工智能的作用。反之，關(guān)注應(yīng)用人工智能在發(fā)揮作用過程中的趨勢(shì)效果可能更有說服力。在當(dāng)前人工智能應(yīng)用的初期階段，只要在技術(shù)方案上能把人工智能的應(yīng)用講得通，符合邏輯，還是可以大膽的嘗試，邊摸索邊提升。當(dāng)然，這需要時(shí)間，要做長(zhǎng)期的準(zhǔn)備。br />
