A. ai人工智慧是什麼意思

人工智慧就是利用機器代替人。

當下已經走進了一個由數據智能驅動產業變革的內智能化時代，傳統金融容、教育、交通等都將發生顛覆性改變。現在中國要實現更高質量的增長，除了互聯網產業的發展外，更要通過『智能+』賦能基數龐大的傳統行業。

AI是企業彎道超車的機會，大家都在同一個起跑線上，沒有誰比誰強。而AI的核心是為用戶提供服務，如果只是一種數學模型或者一個演算法數據的比拼，沒有意義。

目前玉林的一些行業已開始有人工智慧的場景應用。比如，在火車站，旅客可以通過人臉識別認證乘車。此外，還有銀行、醫院、超市等機構將人工智慧應用於相應場景，節省了人力成本，提高了工作效率，給市民帶來了極大的便利。

B. 表格處理屬於人工智慧領域嗎

不屬於，因為表格裡面根據邏輯去處理，不是自動處理

C. 計算的應用科學計算數據處理過程式控制制計算機輔助設計人工智慧計算機網路通信多媒體應用

1.科學計算是計算機最原始的應用領域。在科技技術和工程設計中，存在大量的各類數學計算的問題。其特點是數據量不很大、很復雜，如解幾百個線性聯立方程組、大型矩陣運算、高價微分方程組等，用其他計算工具是難以解決的。 2.數據處理現在常用來泛指在計算機加工那些非科技工程方面的計算、關了和操作任何形式的數據資料。數據處理應用領域十分廣泛，如企業管理、情報檢索、氣象預報、飛機訂票、辦公自動化等。據統計，目前在計算機應用中，數據處理所佔的比重最大。數據處理的特點是要處理的原始數據量很大，而運算比較簡單，有大量的邏輯運算與判斷，其處理結果往往以表格或文件形式存儲或輸出。 3.採用計算機對連續的工業生產過程進行控制，稱為過程式控制制。在電力、治金、石油化工、機械等工業部門採用過程式控制制，可以提高勞動效率產品質量，降低生產成本，縮短生產周期。計算機在過程式控制制中的應用有巡迴檢測、自動記錄、統計報表、監視報警、自動啟停等，還可以直接同其他設備、儀器相連，對他們的工作進行控制和調節，使其保持最佳的工作狀態。 4.計算機輔助設計（CAD）是使用電子計算機來幫助設計人員進行設計。使用CAD技術可以提高設計質量，縮短設計周期，提高設計自動化水平。CAD技術已廣泛應用於船舶設計、飛機製造、建築工程設計、大規模集成電路板圖設計、機械製造等方面。CAD技術發展迅速，其應用范圍日益擴大，又派生出許多新的技術分支，如計算機輔助製造（CAD）、計算機輔助測試（CAT）、計算機輔助教育（CAI）等。 5.人工智慧是計算機理論科技研究俄一個重要領域。人工智慧是研究用計算機軟硬系統模以某些智能行為（如感知、推理、學習、理解等）的理論和技術。其中，最具代表性的兩個領域是專家系統和機器人。 6.網路計算機是當前應用計算機一種全新概念，它利用通訊線路，按照約定的協議將分布在不同地點的若乾颱計算機互聯起來，形成能相互通訊的一組計算機系統，從而可實現資源共享，大大提高計算機系統的使用效率和各種資源的利用率。當前最流行的是國際互聯網。 7.多媒體計算機的主要特點是集成性和交互性，即集文字、聲音、圖像等信息於一體，並使雙方能通過計算機互動。多媒體技術的發展大大寬了計算機應用領域，視頻和音頻信息的數字化使得計算機逐步走向家庭，走向個人。多媒體技術為人和計算機之間提供了傳遞自然信息的途徑，已用於教育、演示、咨詢、管理、出版、辦公自動化等方面。多媒體技術的發展和成熟，將為人們的學習、工作和生活建立新的方式，增減新的風采 。

D. 程序 相關信息 通過ado方式操作excel，1.從.怎樣入手人工智慧

Excel 2010是最基本的電子表格軟體。
在Windows
7操作系統中，依次選擇【開始】|【所有程序】|【Microsoft
Office】|【Microsoft Excel 2010】，屏幕上出現Excel2010窗口。
在這個窗口中，除了標題欄、【文件】菜單（標題欄下方左側的一個綠色菜單）、功能區（標題欄下方的帶狀區域）、狀態欄（Excel
2010工作界面的最下方）等基本Windows窗口的屏幕組成外，Excel還有自己特殊的屏幕組成。
名稱框——位於功能區下方左側，顯示當前活動單元格的名稱，也就是地址。
內容框——位於名稱框的右側，顯示當前活動單元格的內容。名稱框和內容框構成了編輯欄。
工作表——位於編輯欄的下方。每一個Excel文件都叫做一個工作簿，每一個工作簿由一個或幾個工作表組成。工作表就相當於一個工作簿中的單張紙一樣，裡面是用來填寫數據的單元格。工作表的上方是列標，左側是行號，右側為垂直滾動條，左側為水平滾動條。
單元格——屏幕上的一個個矩形的方格就是單元格，這是Excel所特有的組成元素，單元格是構成工作表的基本單位，是用來填寫數據的地方。
活動單元格——粗線黑框圍著的單元格是當前的活動單元格，即當前進行數據輸入和編輯的單元格。在任何時候，都只有一個活動單元格。
行號和列標——標識工作表中單元格的位置，行號和列標組成了單元格地址，如A1表示這個單元格在工作表的A列第一行，C5表示這個單元格在工作表的C列第五行。
工作表標簽——位於工作表的左下方。工作表由單元格構成，每個工作表都有一個標簽，相當於工作表的標識名稱。當前打開的工作表標簽底色為白色，其餘工作表標簽底色為灰色。
標簽滾動按鈕——在工作表標簽的左邊，有四個標簽滾動按鈕，用來滾動工作表標簽。

E. 人工智慧的主要應用領域有哪些

它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

F. AI（人工智慧） 如何理解蘊含表達式和其真值表

A->B = A'B + A'B' + AB
= A' + AB
我不懂人工智慧，但是用電路的邏輯的話可以得出上面的表達式，不知道對你有沒有用

G. 考勤導出excel表格怎麼統計遲到和早退分早晚班~~有排班表

你這里還有幾復個問題制:

  1. 應該有一列數據是班制,是早班還是中班還是晚班;

  2. 遲到和早退的時間很容易混淆,要界定清楚;

  3. 如果時間是標准格式,可以用=TEXT(C2,"hh:mm:ss")提取時間,提取的時間可以和8:30比較,得出遲到的結論;

H. 報表統計，財務計算是計算機在下列哪個方面的應用

多選就是:ABC 單選就是:B

I. 人工智慧風控是什麼

近日，華為雲AI開發部總經理羅華霖在深圳舉辦的-全球產業創新峰會作了《華為人工智慧實踐與創新》主題演講，他對人工智慧的定義、華為對人工智慧的理解和實踐等話題做了詳細論述。
近兩年，人工智慧的相關話題非常火爆，從學術界到工業界，幾乎人人必談人工智慧。這一波人工智慧的復興始於2012年，當時多倫多大學的博士生Alex Krizhevsky和他的同事通過使用深度神經網路，把ImageNet的圖像識別錯誤率從盤桓很久的30%大幅度降到15%。從此，觸發了人工智慧的再次復興。
華為雲將人工智慧應用於雲服務，今年9月推出了華為雲企業智能服務(Enterprise Intelligence，EI)，包括三類企業智能雲服務：基礎平台服務、通用服務、場景解決方案。華為把多年來積累的一些能力、知識和方法分享給更多企業，讓企業更智能。
什麼是AI?
「工業4.0」和「中國製造2025」是近期的熱點詞，無論是從國家戰略、還是產業界關注等領域都非常關注。企業在智能化轉型過程中，人工智慧是重要的使用技術。那麼，究竟要用AI解決產業界的什麼問題?AI又是什麼東西?
其實AI就發生在日常生活中，現在行業的一個大概說法，AI有兩種，一種是強人工智慧，一種是弱人工智慧。
強人工智慧是研究如何通過模擬人的思維和模擬人細胞構成的一個方向，這個領域目前也沒有太大突破。人的細胞現在從一些計算能力和計算機的角度，最多可以模擬幾十個神經元或者幾百個神經元，而人的大腦有幾十億到上百億的神經元，這個方向短期還是很難突破。
另外一個是弱人工智慧，現在看到的東西就是弱人工智慧。弱人工智慧本質上是一個工具，主要解決兩個問題：第一是解決人的效率問題，通過一些人工智慧或者演算法，解決人之前在傳統領域不太好解決的問題，讓效率更高;第二是解決人做不到的事情，就是輔助人做一些事情。
華為EI
華為EI，叫做企業智能，目的是「讓企業更智能」。因為華為本質也是一個企業，同時也是一個高科技製造企業，華為創始人任正非先生對人工智慧的要求是——人工智慧的發展是為了使用。
華為在9月的HUAWEI CONNECT 2017上首次發布創新的企業智能(EI)。為什麼華為雲要推出企業智能(EI)服務?從內部來說，要先解決華為公司內部生產、物流、供應鏈、終端等領域的問題，再把積累的一些能力、知識和方法開放給更多人，幫助更多企業實現智能化的夢想。
華為把企業智能應用在華為供應鏈的智能裝箱、物流和路徑規劃，以及報關、發票等場景。華為在這些工作場景上消耗的人力非常大，在怎麼提升效率，減少人的投入方面，做了很多智能化的技術。另外是風控、營銷，包括華為終端業務上，也做了一些探索。
在效果上，比如說智能裝箱和供應鏈，基本上每年都節省上千萬以上，這只是其中一個環節，在倉儲方面節省的更多。對於風控，華為Vmall本身也是一個比較大的電商企業，也會有欺詐防攻擊的問題，也做了一些實踐。還有個性化推薦，羅華霖覺得雖然現在還沒有到時候，但是將來在製造行業這將會是一個很關鍵的要素。
「工業4.0」或者它描述的場景，更多的是個性化的製造。客戶下訂單，再回到生產線，通過個性化的定製，形成訂單生產，再慢慢在智能化環節裡面進行閉環，最後把東西通過智能物流送到客戶手裡。這個可能會稍微遠一些，但是平台能力技術已經慢慢開始在實踐中積累起來。怎麼讓企業用起來，這可能需要企業根據自己的行業實踐慢慢來考慮。
華為對AI的理解
從一個平台到通用服務再到領域的服務，華為分了幾層，最底層是華為硬體的基礎能力。其實用到AI領域之後，傳統的一些CPU或者計算能力可能都跟不上。傳統一個計算機能很好處理文本，現在變成圖像和視頻之後，處理能力會要求更高，需要GPU後者FPGA等新的硬體能力。最近主要是硬體能力和計算能力提升，讓整個AI應用進入大家的視野。
現在各個領域的一些核心演算法都是通過平台服務和一定的數據訓練出來的。AI是一個弱的人工智慧，本質上是一個工具，工具通過什麼來達到這個目的呢?比如說語音轉文本的技術，其實是學了更多的語音樣本之後得出來的，也就是說，轉化成一個文本，需要大量數據的訓練，而數據訓練就需要機器學習、深度學習等平台能力支撐。
再一層是語音、自然語言，視覺等能力，包括語音轉文本、自然語音、對話，視覺處理等等，自然語言是你說了一句話，轉化成文本;文本的意思有很多種，在這個場合下是什麼意思，怎麼理解這句話，理解這句話之後會形成一個問答，這些都是自然語言領域的。
OCR(OpticalCharacter Recognition，光學字元識別)，各種各樣的單據、票據，這個也有可能是企業的切入點。因為每個企業都有大量的票據單據，原來都靠人工核對，如何把文檔進行數字化的輸入，這可能會是一個關鍵領域。
華為公司在AI領域的實踐
華為基於內部做的端到端的智能APIs服務。華為公司每年有180萬以上的訂單，大概會形成30萬—50萬規模的物流單，怎麼實現從始發點貨物的供貨預估——貨物的裝箱管理——運輸到目的區域的分發——最後一公里的客戶配送，這就需要有一系列智能化的技術支撐。
其實人工智慧應用到企業，它也沒有那麼神秘。例如第一步做的備貨，就是根據你的歷史數據，預測你可能這個月應該備貨多少。原來是靠人的經驗或者規則來做，現在通過人工智慧之後會效果更准確一些。
基於倉儲的優化，這對於大型企業是比較重要的。現在倉儲都分為幾級，華為公司在海外分了大概4—5個的集散中心，全球發貨到集散中心之後，如何把貨物進行比較好的布放以及取貨順序的安排，這個就需要有人工智慧的演算法在裡面。
還有集裝箱，這裡面會涉及到一個裝箱的過程，要考慮類似於如何在一個最小的空間裡面最大利用這些空間等問題。裝箱也有一些規則，比如說形狀、重量、是否怕壓，這些都有一系列的演算法去解決。華為公司會提供最優化的演算法，形成一些智能物流的服務。這些實踐每年帶來上千萬的費用節省。
OCR識別，比如說企業的票據、發票、文本，怎麼通過自動化的方法錄入，包括一些紙質單據的傳遞，其實它也需要利用一些人工智慧技術。原來的方法可能做得不太准，最近有了深度學習和其它的人工智慧技術之後，識別率大大提高了。比如數字及表格的識別有些場景超過98%，訓練精度和模型精度的提高，對整個企業也是一個幫助，可以大大節省人力。
風控，這是華為內部的一個實踐。看到這里有實時的平台，傳統是通過專家的經驗規則，再結合案例形成一些模型，但是人工智慧的模型相比傳統會更准一些。如何理解人工智慧的模型與傳統專家的經驗規則之間的差異?例如要推銷一個東西，打電話給VIP用戶推銷，首先從模型角度來看，包括這個人打電話的時間、打電話的量、上網的量和他個人的一些特徵、在網時間，根據這些推算出來這個人是不是VIP。
但是下午兩三點打電話或者上網比較多的是消費重度的用戶，這一點是看不出來的，而模型會告訴你這些人是最值得推薦的。同樣在風控裡面也會有類似學習模型，這些模型告訴你哪些人可能是需要你對他進行控制或者有可能是有問題的用戶。
推薦。推薦是華為終端的實踐，華為Vmall本身也是一個比較大的電商，有終端推薦、游戲推薦和音樂、視頻的推薦，這裡面的推薦都是用華為的系統來做的。這個推薦平台可以很好提供包括人物畫像和動態的實時模型更新，實時推薦等關鍵能力,能夠做到分鍾級模型更新上線。
關於圖片圖像處理，華為提供一系列的圖像處理能力，如圖片識別和高清重建等服務。這個具體在製造業怎麼應用呢?例如在對圖片進行處理時用到這樣的技術，比如說把模糊的圖像處理得清晰一點，或者把圖像裡面的關鍵人物和關鍵事件進行分類識別。以華為全球技術服務部為例，上基站之前會有整個工作各方面的規范性檢查，華為現在都是用遠程圖像處理的方法做這個事情。以後企業有自動化生產的，也可以通過圖像處理的方式截取和監控生產製造過程的關鍵信息。
智能問答。智能問答類似於小機器人。華為內部IT熱線的機器人，華為有各種各樣的IT問題，如訂票問題，很多企業也都會遇到這樣的問題，當內部有一定量的相似問題需要答復或者處理，用自動問答技術可以大大節省人力。華為在機器的自動閉環能做到65%以上，這個替代率跟整個知識、模型和要回答的問題有關系，場景稍微復雜一點。
總的來說，華為認為，人工智慧的發展是為了使用。人工智慧要為企業創造更多價值，則必須將這些分散的單點技術集成起來，綜合運用到復雜的企業場景中。華為雲定位於智能社會的使用者，聚合人工智慧、物聯網、計算和存儲等基礎能力，提供創新的企業智能雲服務，將華為多年來儲備的基礎研究成果與實踐經驗開放給政府、企業、合作夥伴及開發者使用。