人工智能语言输入领域？人工智能语言输入领域包括

星蕴 • 2024年09月26日 am 8:45:50 • 美股资讯 • 阅读 0

人脸识别技术可以应用到哪些领域现在人脸识别的应用场景非常广泛啊，同时也非常智能。人脸识别技术可应用到学校，可应用到人脸识别考勤，人脸识别考勤，智能课堂，行为监测跟踪等场景。应用到写字楼，可应用到办公室

人脸识别技术可以应用到哪些领域

现在人脸识别的应用场景非常广泛啊，同时也非常智能。

人脸识别技术可应用到学校，可应用到人脸识别考勤，人脸识别考勤，智能课堂，行为监测跟踪等场景。

应用到写字楼，可应用到办公室门禁、公司出入口人脸考勤门禁系统、写字楼大楼进出门禁。

应用到智慧工地，可满足工人进出场实名认证的功能。

应用到小区，可满足业主人脸识别门锁，小区门禁的功能。

应用到刑侦公安，部署在各大街道、地铁、车站、机场，对人脸进行抓拍比对，扑捉疑似犯罪嫌疑人。

应用到各大交通枢纽，人脸识别技术满足人证比对核验的功能。

应用到金融领域，不管是银行还是理财机构，人脸的难复制和难被盗的特性使得金融领域的活动，交易更安全。

应用到交通领域，人脸识别技术同时也可用于车牌识别，安装在高速路口、十字路口、红绿灯路口等地方，让交通更安全。

应用到商超领域：能够有效识别进出场人数，会员人数，行为分析等，使得商场更好的运营。

人脸识别可以应用到很多领域，如果想知道自己的想要的监控场景是否能应用到，可以评论咨询我们。

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人工智能对影视行业有什么影响

人工智能在影视行业的具体应用已经有比较多的应用了。比如去年伦敦科幻电影节上首次亮相的科幻微电影《Sunspring》（《阳春》），它背后的编剧其实就是人工智能。虽然里面还有很多“穿帮”剧情。比如，片中某个角色咳嗽时眼球竟然掉了！还有有影评家指出：“片中的对话听起来像是不相关语句的拼凑”。但是如何和人类进行协同合作的话，还是可以擦出不少火花的。

这不，就在不久前麻省理工学院媒体实验室就对人机合作编剧的形式进行了研究，并从中确认机器能否识别影片中常见的情感曲线。

在业界，大家普遍认为导致有些电影广受好评，而有些却无人问津的很大原因，在于对情感曲线的把握。

于是麻省理工学院联合麦肯锡消费技术与媒体团队继续进行了深入研究，研发了基于深度神经网络的机器学习模型，用来观看影片、电视节目和网络短片中的细节特征，并实时评估其中包含的积极与消极情绪。

这些模型的研究范围覆盖影片的所有元素，包括情节、角色、对话，及例如追车场景中的人脸特写或音乐片段等其他细节。通过将各部分组成一个整体，就形成了故事的情感曲线。

也就是说，当机器查看了未标记视频后，就能基于所有视听元素为故事创作出情感曲线。这是前所未见的。

以著名的3D动画电影《飞屋环游记》的片头为例，影片主角CarlFredricksen是个脾气暴躁的小老头，在妻子Ellie去世后，他用数千个气球带着自己的房子飞向南美。为了更好展现Carl的探险旅程，编剧需要想出一个快速交代复杂背景故事的方法。

影片以一个无声的片段（只有背景音乐）为开头，随着Carl的生活场景徐徐展开，情感曲线也就出现了。（我们也观察了整部影片的情感曲线，但分段考查更能以小见大。）如下图：

▲图1:由机器算法所展现的电影《飞屋环游记》片头的情感曲线

从图中可以看到，影片中蒙太奇（在电影中指有意涵的时空人为的拼贴剪辑手法）的高低点，x轴是时间，以分钟为单位；y轴是视觉效价，即图像在特定时间唤起观众积极或消极情绪的程度。此处由机器打分，分数越高，情绪越积极。为开展全面分析，我们还用机器为完整影音建立了类似图表。不过重点在图像上，因为这也是接下来分析观众情感投入的研究重点。

在图中，视觉效价的分值为0到1，但并非每部电影的情感曲线都会跨域整个区间。重点在于相对效价，即某个场景与其他场景相比之下的积极或消极程度，以及情感曲线的整体形状。

和其他影片一样，《飞屋环游记》片头的蒙太奇片段中也有系列情绪波动，因此其情感曲线并非连续上升或下降。例如：

Carl在儿时探险时，曲线到达了峰值（carl儿时的探险经历中有很多美好快乐的回忆）

当儿时的Ellie半夜吓到Carl时，曲线瞬间大幅下滑。Carl受到惊吓后，曲线呈现了消极走向。

另外两处的峰值间隔较长，出现于Carl和Ellie婚后渴望孩子以及老两口深情相拥的片段。

结尾处，Carl在Ellie病逝后独自一人回到家中，情感效价骤降。

目前，MIT的机器学习模型已经分析了上千部影片，并为每部影片绘制了情感曲线。为检验其准确性，团队还招募了志愿者为各电影片段手动标注情感标签，同时，志愿者们通过注明唤起情感共鸣的影片元素，如对话、音乐或画面，还可以不断优化模型。

通过对影片分析数据的筛选，研究团队还开发了一套为影片故事分类的方法，即把情感曲线相同的影片归为一类。这个方法结合了聚类算法k-medoids与动态时间规整算法，从而检测两个不同情绪变化频率的视频序列之间的相似之处。

整个研究过程选取了两个不同的数据集，分别由500多部好莱坞电影和Vimeo网站上的1500个短片构成，并从中归纳情感曲线的类别。

在初步分析其视觉效价时，我们发现大多数影片可归纳为几种类别，结果与KurtVonnegut的猜想一致。

从上图中看到，Vimeo数据集中的情感曲线可分为五类。例如，标黄的曲线类型在视频前期消极情绪激增，此后直至接近尾声，始终维持积极情绪。(经机器对数据进行分析评分，所有影片开头和结尾处的效价值都会偏低。)

特别需要强调的是，了解影片的情感走向诚然有趣，但明确如何使用这些分析结果更为重要。

影片的情感曲线或曲线类别能否决定观众的观影反应？包含特定情感曲线的影片能否激发观众的情绪？研究团队尝试通过分析Vimeo短片的数据集来回答以上问题。（相较于声音曲线，视觉曲线与影片内容的关联性更强，且结合两种曲线会增加分析难度，因此决定围绕视觉曲线展开分析。）

在保证影响在线反馈的元数据（如影片长度和上传日期）不变的前提下，我们运用了回归模型分析影片的情感曲线特征。

需要说明的是，本研究的目的是预测Twitter及其他社交媒体上影片的评论数。除去评论中的负面内容，多数情况下，评论越多说明观众反应越强烈。但也有例外，比如像Gigli和Ishtar（《鸳鸯绑匪》和《伊斯达》）这类电影，尽管能引发大量网评，却鲜有好评。

在分析Vimeo短片时，利用视觉曲线确实可以预测观众的参与度，其中几类影片更能吸引评论（为确保准确性，每次分析都会选择不同类别的电影）。由分析可知，图2标红的曲线类型走势起起伏伏，早期充满成功和喜悦，后期逐渐陷入不幸。在所有类别中，此类影片结局最悲惨。但尽管如此，还是会给观众留下深刻印象。

除此之外，在针对Vimeo短片的其他分析中，还有一类影片的评论最多，远高于其他影片（见图3）。这类影片多以积极的情感爆发作为故事高潮，接近曲线尾端时走势激增。而图中这两类影片的主要区别在于左侧图中的故事在圆满结局前的情绪波动更大。

▲图3:两类评论最多的影片类型

相较于其他悲情结局的电影，上图这两种影片的评论更多，这一发现或许与宾夕法尼亚大学研究表明观众更喜爱大团圆结局的结果正好相反。

在此基础上，研究团队还浏览了Vimeo网上短片的所有评论，对情感倾向进行分类评分，然后运行程序统计了评论长度。分析结果表明，上述三类影片（即黄色、红色和蓝色线条）的评论更长，观众反应更强烈。评论不仅只有“好电影”几个字，还可见走心评论，如“太棒了……太震撼了……仿佛受到了重击。”还有些评论也很醒目，它们不局限于个别的视觉画面，还在意影片带来的整体感受，或影片的情节走向。

事实上，这些分析并非要让编剧按照特定模版撰写剧本，就像要求GeorgeOrwell为《1984》续写美满结局来博观众欢心一样。但它们可以激励编剧客观地审视剧本内容，并作出相应调整以引发观众共鸣，包括改变关键场景配乐或对情节、对话或角色等内容进行微调。

总的来看，随着AI的推广，影片制作过程也在发生改变，编剧和作家可以借助人工智能来打磨情节，增加故事的吸引力，而导演也可以借此在影片中设置更具冲击力的动作捕捉。越来越多的影视从业者开始逐渐意识到AI的价值，并利用其中的价值进行创作。

来自科技行者团队丢了四维口袋的Dora老师

人工智能在教育产业有哪些应用

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

人工智能有哪些应用场景

谢邀

老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~

其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。

AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。

1、自动驾驶

自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。

2、AI医疗

AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。

3、AI安防

AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～

4、AI教育

AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。

不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。

人工智能的主要应用领域有哪些

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。

简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。

此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。

法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。

制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。

在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用