人工智慧ip
① 簡述人工智慧的未來發展趨勢
人工智慧利來用其技術賦予多個行源業能力，實現人工智慧與行業的深度結合，包括AI+金融、AI+醫療、AI+安全、AI+家庭、AI+教育等，實現傳統行業的智能化。金融、醫療、安全等行業與用戶生活密切相關，而且有大量消耗人力物力的程序化、優化的工作內容，在相關領域和場景中首先實現AI+。
人工智慧技術從國外開始，但由於互聯網，特別是國內移動互聯網的發展，目前中西在人工智慧領域的發展差距越來越小，中國新四大發明中的移動支付、自行車共享等技術在世界領先，中國以現有成果繼續大力配置人工智慧。美國人工智慧企業的發展比中國早5年。美國最初從1991年開始萌芽的1998進入發展期間的2005年後開始高速成長期的2013年後發展穩定。中國AI企業誕生於1996年，2003年產業進入發展期。2015年高峰後進入穩定期。中國將在人工智慧領域繼續追逐發達國家。
② 怎樣調戲 ipone 人工智慧 srit
第一步、在系統設置中打開 Siri
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先請打開手機主屏上的「設置」應用，如圖所示
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在設置列表中找到「通用」一欄，點進進入。
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接著在通用列表中找到 Siri 選項，點進進入。
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在 Siri 設置列表裡，請先點擊打開 Siri 的開關，如圖所示
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隨後再點擊「啟用 Siri」選項，如圖所示
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如果你想在充電時通過語音「 Hey，Siri 」激活它的話，可以打開此選項。
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當我們打開 Siri 功能了以後，接下來就可以長按「主屏Home」鍵來激活並使用它了。
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當激活 Siri 以後，可以看到屏幕上有波紋線條在動，此時說明正在接收我們的語音命令。
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如果要查看 Siri 的使用幫助，可以點擊屏幕左下角的問號圖標，如圖所示
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隨後即可看到有關 Siri 的一些常用使用幫助信息，可以點擊相應的欄目查看示例信息。
END
使用技巧
比如你想要下載一款應用程序，此時我們可以對 Siri 說「下載微信」，如圖所示
接著它就會幫我們在 App Store 中查找並顯示這個應用程序的信息，如圖所示
另外需要說明的是我們在打字時，如果打累了，也可以讓 Siri 幫我把語音轉化成文字。先調出系統自帶的輸入法，點擊空格左邊的「話筒」圖標，如圖所示
步驟閱讀
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隨後屏幕也會顯示波紋線條動畫，說明此時正在聽我們說話。值得歡喜的是，以前的 Siri 需要我們連續說完一段文字以後，點擊完成，它才開始識別，而現在可以一邊說一邊識別，非常方便。
③ 人工智慧都需要什麼技術
人工智慧需要的語音識別、圖像識別（人臉識別、OCR等）、模式識別、機器人、自然語言處理和專家系統等，希望可以幫到你。
④ 個人IP打造的方法和注意事項
無論是個人的品牌故事，還是企業的品牌故事，我們都要先思考一個問題：我們的目的是什麼？
在初次接觸的時候，我們通常都是希望給對方留下一個好印象，或者展示自己優秀的一面！
那怎麼展示呢？
我們可以先把要表達的信息切分成很多維度，像學校、公司、興趣愛好、小缺點……等等。
比如：
我是清華大學畢業，然後去斯坦福讀了MBA，現在在一家上市公司做副總裁，平時比較喜歡旅遊，去過50多個國家了，希望有生之年能夠把世界上所有國家都去一遍，我有一個小缺點，就是唱歌特別難聽，所有聽過我唱歌的人都會哈哈大笑，希望以後能跟大家多多學習！
這一小段中的信息包含了學校、公司、興趣愛好、以及小缺點，為什麼要加一個小缺點呢？你可能會問，你不是說要展示優秀的自己嗎？
沒錯，前邊的信息都是在展示優秀的自己，小缺點的目的是拉進和對方的距離，表達一種謙虛的姿態。如果不加一個小缺點，別人很有可能會覺得，這個人有點裝！或者姿態比較高，也會有一定的距離感。適當的暴露一下自己的小缺點，會讓人覺得這個人特別可愛！
你可能還會問，如果畢業的學校沒那麼牛，公司也沒那麼大，興趣愛好也沒那麼高雅，怎麼辦？如果再加一個缺點，感覺介紹的就全都是缺點了。
這個時候就要提到另外一個關鍵詞：過往成就
假如我是一個4線城市，不知名高校畢業，不知名公司工作，平時愛打游戲，缺點是比較懶怎麼辦？
那就要去找我的過往成就，比如：
在工作方面，雖然是在小公司，但我是公司連續12個月的銷售冠軍，這個記錄至今無人能破，平時沒別的愛好，就是打打王者榮耀，現在是最強王者段位，並且我還幫我身邊的3個朋友打到最強王者！我錄了一個打游戲的視頻，在網上有100多萬的播放，還得到了視頻網站的首頁推薦。
過往成就可以主要從工作以及興趣愛好去梳理，我剛才的介紹中，就用到了上一期提到的技巧，帶有數字的參考標准。
興趣愛好的成就其實每個人都會有的，比如我的另一位朋友不怎麼愛說話，畢業的學校和從事的工作都不怎麼出名，但是彈琴彈的特別棒！古典樂器中從1弦琴，到7弦琴他樣樣精通，古琴10級，然後笛子、簫、葫蘆絲、巴烏這些人家也全都會！我當時第一次知道還有1跟兒弦的琴，1根兒弦怎麼彈啊？我當時開玩笑說，你能用這一根兒弦彈一個兩只老虎嗎？他馬上就用只有一根弦的琴，談了一曲兩只老虎，彈完了他說這沒什麼難度，又給我彈了一首超級瑪麗……。
所以，每個人都有自己獨特的天賦，你一定做了很多別人做不到的事情，或者別人不敢嘗試的事情，這些事情或者結果，就可以是你的成就！
你可以思考一下，你的過去還有有哪些成就呢？
說完個人的品牌故事，再來說下企業。
我經常看到過兩種類型的企業介紹，一種是平鋪直敘，一種是一頭霧水。
比如：
我們公司是化妝品代加工企業，產品包括洗面奶、保濕水、面霜、有需要的朋友歡迎聯系我們。
這個就是平鋪直敘，只講了我是做什麼的，並沒有講，我有什麼優勢！
結合我們上一期的內容，我們可以這么介紹：
我們公司是歐萊雅、雅詩蘭黛、蘭蔻等一線品牌的合作方，能夠日產30噸化妝品，公司成立20年沒有出現一次質量問題。
這種介紹就是用客戶給自己背書，突出數字和結果的參考標准。
再說下一頭霧水的介紹，有一次我一個朋友想要融資，寫了一個商業計劃書給我看，他的企業是這么介紹的：
公司通過雲計算以及區塊鏈技術，結合人工智慧大數據，為房地產、醫療、教育等行業，提供一站式的解決方案！
我看完他的介紹，還是問了一下：「你們公司到底是做什麼的？」
這種你看完了還不知道是做什麼的介紹，就是我剛才提的一頭霧水，或者叫無效文案。
與其說用人工智慧大數據給房地產客戶提供解決方案，還不如說我們幫助碧桂園一天賣了100套房子。
我們給企業設計品牌故事或者介紹的時候，說用什麼方式方法來做，不如說我給客戶做出了什麼結果。
我們每個人都或多或少會有結果導向的心理，
比如我跟你說，有個朋友連續參加了3次高考，最終還是選擇上了一個專科學校！你會覺得這個人很厲害嗎？
但如果說，他連續參加了3次高考，最終以全市第一的成績考上了清華大學，你會覺得這個人很厲害嗎？
這個就是結果的重要性，我們想要體現自己或者企業的優秀，也需要用結果來證明。
你可能還會問：我自己和我的公司都沒什麼拿的出手的結果怎麼辦？
這里再提兩個關鍵詞：一個是維度優勢，一個是標簽意識
剛剛提到的結果是可以分大小的，就跟上學的時候比學習成績一樣，你不是全市第一，你可以說你是全區前10，全區前10也不是，可以說是全校前10，全校也不是，可以說全班前10，這個是按地域維度來劃分的，如果全班也不是前10，咱們還可以用性別維度，你可以說你是男生前10，或者科目維度，說你是數學科成績第一，成績實在拿不出手，還可以從興趣維度，比如你是你們班歌唱的最好的，或者籃球打的最好的，畫畫最漂亮的，總會有一個維度是你的相對優勢，你只用找到就好了。
除了維度優勢，我們也要有標簽意識，這個就像我們打游戲時，游戲里的勛章一樣，積累多少金幣，給你一個富甲一方的勛章，這個勛章就是可以證明我們優秀的結果。
標簽意識就是把我們生活或者工作中遇到的每一個人或者事兒，都當做給自己增加標簽的機會。
其實我們工作或者給別人服務的過程，就是給自己增加標簽，增加數字結果的機會，把這些事情做好，我們就會變的更優秀，迎來更多機會。
最後呢，你可能還會有一個小小的疑問：這節課說的不是設計品牌故事嗎？感覺一直說的是如何介紹自己和企業。
今天我講的其實是設計內容的小技巧，不管是品牌故事，還是介紹性的內容，都離不開內容策劃技巧，把一個介紹加入更多細節和反轉的劇情他就是一個品牌故事，把一個品牌故事壓縮成一段話，他就是一個精彩的介紹。
不論你的內容是一篇文章，一張圖片，還是一個視頻，這些方法都可以用的到。
⑤ 超級ip是什麼意思
IP，是Intellectual Property的縮寫，字面粗譯為"知識產權"，特指具有長期生命力和商業價值的跨媒介內容運營。一個具有可開發價值的真正的IP，至少包含4個層級，我們稱之為IP引擎，它們分別是價值觀、普世元素、故事和呈現形式。
⑥ 自己如何打造個人IP
什麼是ip？普通人怎麼打造個人ip？不是你不會而是你不懂
很多人現在都知道ip這個詞，只可惜，根本不理解，也用不會用，也堅持不了。是沒太理解ip的含義呢？還是真的不知道如何下手？其實，我覺得應該是前者。
我們先先了解下——ip是什麼？
舉例：說到淘寶，就能想起馬雲；說到空調，就能想到格力，董明珠；如果你看短視頻比較多，就能想到李子柒！
如果你想在一個領域做出一番成就，你先想想，你在這個領域有什麼特長，閃光點？
很多人又覺得自己沒特長，那怎麼辦？
最快的方式就是——模仿。找一個有特色的同行，他做什麼類型，你就跟著做就是了。
模仿不代表抄襲，我們借鑒的是思路，和方向。
比如你想做個美食類的視頻，兩個思路放你前面。
一個是普通的，只顧自己做菜，沒劇情，也沒講解，就普通的做出一個成品，拍攝剪輯成視頻。
另一個是有劇情，有搞笑，也有講解，甚至如果是做地方菜，還加上自己的一點口語，或者口音，這些都算是一個小特色。現在人不喜歡那麼乏味的內容，帶點兒感情色彩，來幾句很認真的搞笑，比如有需要用到雞蛋的，故意口播說，來兩顆生雞蛋（讓別人覺得不是生雞蛋難不成還是熟雞蛋？）或者說，來兩顆母雞蛋（這也會讓人評論說，不是母雞蛋難不成用公雞蛋？），這樣的文案解說會不會更有吸引力？
多來點兒不一樣的平凡，才能夠讓人更記住你，從人群中脫穎而出。
這就是ip。
如果你是奔著打造ip去的，就相當於，你想去北京的目的地，目的地知道了，就要有工具或者思路怎麼去北京。是搭汽車，還是坐飛機，還是火車？這就相當於是內容的表現形式，是文章，圖集，視頻？
任何自媒體平台都是如此，一通百通，就是這里道理。
說到最後，當然永遠離開不了的話題就是堅持，打造ip絕對不是一朝一夕就能做好的事情。堅持才是成功的必要途徑之一。
⑦ 怎麼打造個人ip
1、有強烈的來企圖心：
首先要源有強烈打造個人IP的意願，有強烈打造個人IP的企圖心，就是他特別想要這個東西。有自我突破的意識問題，才動力做好這件事！
2、自媒體平台是打造個人IP的落腳點：
蓬勃發展的自媒體平台，充分地利用自媒體這個工具，再結合自身的優勢，把自己的價值放大，讓更多人知道自己的價值。
3、確認自己的定位：
首先要做的是自我定位，明確自己的專業特長。不要什麼都想做，這樣很難建立起自己的個人品牌IP。因此想要打造好個人品牌，需要定位聚焦，讓別人想到一個關鍵詞立刻就能想到你。
4、確認受眾人群：
明確定位後，確認個人IP的受眾人群會相對比較容易。確認受眾人群時，可以從年齡、性別、愛好等方向進行考慮。根據受眾差異化去進行內容創作會起到事半功倍的效果。
5、內容創造輸出：
打造個人品牌，最核心的就是內容創造輸出，所以經常輸出創造內容，輸出一些對粉絲們來說具有價值的，有需要的干貨很重要的一步，沒有人會關注一個沒有實力的個人品牌，所以不斷的創造輸出內容是核心。
⑧ 什麼是人工智慧的搜索方式
什麼是搜索？搜索是人工智慧領域的一個重要問題。它類似於傳統計算機程序中的查找，但遠比查找復雜得多。傳統程序一般解決的問題都是結構化的，結構良好的問題演算法簡單而容易實現。但人工智慧所要解決的問題大部分是非結構化或結構不良的問題，對這樣的問題很難找到成熟的求解演算法，而只能是一步步地摸索前進。就像是甲、乙兩個不同的網路，甲網路中的某一台計算機A要想找到乙網路中的數據。乙網路位於廣域網中，A的目標就是要找到乙網路（實際上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目標的具體位置，只能試探著去找。像這樣摸索著前進，不斷搜索前進方向的過程稱為搜索。從理論上講，只要乙不犯規 (不會關閉設備)，A終究是會找到乙的（當然這必須是在甲、乙本來是可以互通的基礎上）。當然，A找到乙所需的時間是無法預測的。如果A以前就訪問過乙網路上的某台主機，在找的過程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快會找對了方向，可能花費的時間就會少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最後才找到乙(極端情況)。 搜索，通常可分為盲目搜索和啟發式搜索。盲目搜索是按預定的控制策略進行，在搜索過程中獲得的中間信息不用來改進控制策略 。這在復雜網路中的路由選擇會經常用到。廣域網中的動態路由協議，為了學習相鄰路由器的路由，為了確定最短路徑，總是主動地去搜索相鄰的路由設備。由於路由選擇總是按預先規定的方式進行，未能考慮到環形結構或不可到達情況，因此效率不高，具有盲目性，往往會因此佔去不少的網路帶寬。啟發式搜索是在搜索過程中根據問題的特點，加入一些具有啟發性的信息，如從上一級路由器中找到相應的路由表來確定下一步搜索的路線，加速問題的求解過程。顯然，啟發式搜索的效率比盲目搜索要高，但由於啟發式搜索需要與網路本身特性有關的信息，而這對非常復雜的網路是比較困難的，因此盲目搜索在目前的應用中仍然占據著統治地位。而盲目搜索中最行之有效、應用最廣泛的搜索策略就是：寬度優先搜索和深度優先搜索。這兩種搜索方法在很多人工智慧的資料中都有介紹，關於演算法也給出了簡單的設計思路。這里只對簡單應用及體會做簡單介紹。 寬度優先搜索，又稱為廣度優先搜索，是一種逐層次搜索的方法。在第n層的節點沒有全部擴展並考察之前，不對第n+1層的節點進行擴展。設V1為起始節點，則搜索的順序為：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常強大，其實它涉及到的最主要的問題就是動作怎麼通過指定路徑或一個大概的方式去完成動作的結果。利用此演算法可以很好地解決這個問題。打紅警，玩帝國時，指揮坦克或炮車去指定位置，計算機控制坦克通過此演算法找到最短路徑行進只需要將屏幕分成多個區間並編成號碼，實際上從源地址到目標地址就是找到到達目標地址的一串區間號碼。這樣問題就可以程序化了。至於具體的設計流程和源程序這里就不多講了。 Dijkstra單源最短路徑演算法和Prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜索類似的思想。 實際上網路上許多協議和應用程序都會用到類似的思想。例如，生成樹協議中，為了確定生成樹的樹根。它要確定每一台交換機的樹值並不斷地更新結果。象使用網路下載某個軟體時，它的每個線程都會去找目標地址，來確定到達的路徑。 因為寬度優先搜索是針對非結構化或結構不良的問題，所以只要碰到類似的情況只是將具體條件轉化一下，就可以應用此演算法了。