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交互考研热点|信息技术+人工智能术语名词解释
1、是利用人类和机器两种智能的差异性和互补性，通过个体智能融合、群体智能融合、智能共同演进，实现人机智能共融共生的复杂感知和计算。跨媒体智能 cross-media intelligence 通过视听感知、机器学习和语言计算，把实体世界转化为内部模型，实现统一媒体语义表达的智能感知和认知。
2、快门是相机中控制曝光时间的装置，主要作用是调节进光量，进而影响照片的曝光程度。快门速度越快，进光量越少，照片越暗；快门速度越慢，进光量越多，照片越亮。 相机白平衡设置是为了确保色彩还原的真实性，它能够调整画面的冷暖色调。想要暖色调，可以提高色温K值；想要冷色调，可以降低色温K值。
3、关于程序式自动曝光的意思，计算机专业术语名词解释 程序式自动曝光是电子技术与人工智能相结合的产物，采用这种方式曝光时，相机不但能根据光线条件算出合适的曝光量，还能自动选择合适的曝光组合。
4、ALFOCUS 人工智能自动对焦，适合拍摄只会偶尔动的物体。 AL SERVO 人工智能伺服自动对焦，适合拍摄运动物体。 一种可以漫反射和柔化光线的半透明布料， 也可以用电影布、或者反光板， 遮光布 可以做得特别大，放在适当位置制造出阴影. 多用于光线较暗的场合瞬间照明， 闪光灯 或光线较亮的场合给被拍摄对象局部补光。
IEEEFellow李世鹏:人工智能与机器人前沿研究之思考
大会次日，思尔实验室主任、前深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEEFellow李世鹏在GAIR大会上做了《人工智能与机器人前沿研究之思考》的演讲。李世鹏博士，IEEEFellow，国际欧亚科学院院士。
新一代人工智能的关键技术有哪些?
1、高精度图像分析：持续发展高精度图像分析、目标检测、实时视频分析等技术。三维视觉：包括点云分析、立体视觉、SLAM（同时定位与建图）等，对于自动驾驶、机器人导航和AR/VR等领域至关重要。视觉问答和跨模态学习：结合视觉输入和语言理解，使得机器能够解释图像内容并回答相关问题。
2、新一代人工智能的关键技术主要包括以下几点： 模型设计**： 大模型成为主流：在不同垂直领域，单一大模型已能实现多种场景应用，如大语言模型LLM，其性能显著优于过去的小型NLP模型。大模型推理速度更快，应用更加高效。
3、算法 算法是人工智能的“大脑”，它决定了人工智能系统如何处理和理解信息。算法通过一系列规则和步骤，对输入的数据进行分析、推理和决策，从而完成特定的任务。在新一代人工智能中，算法的创新和优化是推动其发展的关键。
4、人工智能的核心技术主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术。计算机视觉是人工智能领域的一项重要技术，它使计算机能够从图像中识别出物体、场景和活动。
5、人工智能的五大核心技术分别是：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术以及语音识别。 计算机视觉 计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。它运用图像处理操作及其他技术组成的序列，将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
人工智能的发展阶段
1、萌芽与理论探索阶段（20世纪40年代至50年代）起源：人工智能的概念最早可以追溯到古希腊哲学家对智能和思维的探讨，但现代意义上的人工智能则起源于20世纪40年代。理论奠基：1943年，美国科学家麦卡洛克和皮茨提出了神经元数学模型，为人工智能的发展奠定了理论基础。
2、人工智能的发展经历了六个主要阶段： 起步发展期（1956年—20世纪60年代初）：人工智能概念在1956年的达特茅斯会议上被提出，随后在定理证明、棋类游戏等领域取得显著成果，引发了人工智能的首次热潮。
3、孕育阶段：人工智能的孕育阶段主要发生在1956年以前。自古以来，人类一直在尝试用机器来代替部分脑力劳动，以增强人类征服自然的能力。
4、人工智能的发展历程可分为六个阶段： 起步发展期（1956年—20世纪60年代初）：人工智能概念提出后，迅速取得了一批显著的研究成果，如机器定理证明和跳棋程序，引发了人工智能发展的首个高潮。
5、人工智能的主要发展阶段大致有以下几种划分方式：六阶段划分法起步发展期（1956 年 - 20 世纪 60 年代初）：1956 年达特茅斯会议标志人工智能学科诞生，研究者开始探索计算机模拟人类智能，但受计算机性能限制，进展缓慢。
6、人工智能的发展阶段可以分为以下六大阶段：起步期 1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着人工智能学科的诞生。这一时期的研究主要聚焦于符号逻辑与基础理论，如机器定理证明、早期模式识别等。艾伦·图灵提出的“图灵测试”为智能机器的评判奠定了重要基础。
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