數(shù)字人（Digital Human / Meta Human），是運(yùn)用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造出來的、與人類形象接近的數(shù)字化人物形象。數(shù)字人指存在于非物理世界中，由計(jì)算機(jī)手段創(chuàng)造及使用，并具有多重人類特征(外貌特征、人類表演能力 交互能力等)的綜合產(chǎn)物。虛擬數(shù)字人可按人格象征和圖形維度劃分，亦可根據(jù)人物圖形維度劃分。人物形象、語音生成模塊、動(dòng)畫生成模塊、音視頻合成顯示模塊、交互模塊構(gòu)成虛擬數(shù)字人通用系統(tǒng)框架。 [6]數(shù)字人是數(shù)字化外形的虛擬人物，打破物理界限提供擬人服務(wù)與體驗(yàn)是其價(jià)值，超寫實(shí)、工具化、強(qiáng)交互是發(fā)展趨勢。讓你的視頻更加生動(dòng)。莆田珍云數(shù)字AI數(shù)字人網(wǎng)站測評(píng)

《視讀人工智能》：機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？本書著眼于人工智能這個(gè)有史以來棘手的科學(xué)問題之一，集中探討了其背后的一些主要話題。人工智能是一個(gè)虛構(gòu)的概念。人類對(duì)智能機(jī)體結(jié)構(gòu)半個(gè)世紀(jì)的研究表明：機(jī)器可以打敗人類偉大的棋手，類人機(jī)器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動(dòng)。盡管早就有宣言稱智能機(jī)器指日可待，但此方面的進(jìn)展卻緩慢而艱難。意識(shí)和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍，本書圖文并茂的將人工智能在過去半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展清晰的呈現(xiàn)到讀者面前。杭州珍云數(shù)字AI數(shù)字人智能數(shù)字人根據(jù)內(nèi)容調(diào)整譯文 智能呈現(xiàn)準(zhǔn)確翻譯結(jié)果。

每種方法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，可以使用組合。選擇的算法來解決一個(gè)特定的問題將取決于因素，包括可用的數(shù)據(jù)集的性質(zhì)。在實(shí)踐中，開發(fā)人員傾向于實(shí)驗(yàn)來選擇采取哪種方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的使用案例根據(jù)我們的需求和想象力而有所不同。使用正確的數(shù)據(jù)，我們可以構(gòu)建不同目的的算法，包括：根據(jù)他們以前的購買數(shù)據(jù)推薦產(chǎn)品；預(yù)測生產(chǎn)線上的機(jī)械何時(shí)異常；預(yù)測電子郵件是否被誤解。一般的機(jī)器學(xué)習(xí)寫執(zhí)行某些任務(wù)的程序是很困難的，比如理解語音和識(shí)別圖像中的對(duì)象。

深度學(xué)習(xí)是如何實(shí)現(xiàn)的？深度學(xué)習(xí)模擬大腦，人類大腦會(huì)學(xué)習(xí)來克服困難：包括理解言語和識(shí)別對(duì)象，不是通過處理窮舉規(guī)則，而是通過實(shí)踐和反饋。就像一個(gè)孩子，看到汽車會(huì)知道這是汽車，看到圖片會(huì)知道上面表達(dá)的含義。孩子們沒有一套詳細(xì)的規(guī)則來學(xué)習(xí)，孩子們是通過訓(xùn)練而掌握這些的。深度學(xué)習(xí)使用相同的方法。基于人工和軟件的計(jì)算單元，其近似腦中的神經(jīng)元的功能被連接在一起。它們形成一個(gè)「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」，它接收一個(gè)輸入（繼續(xù)我們的例子，一輛汽車的圖片），分析；他做出判斷并被告知自己的判斷是否正確，以此來訓(xùn)練。如果輸出是錯(cuò)誤的，神經(jīng)元之間的連接由算法調(diào)整，這將改變未來的預(yù)測。1秒即刻生成爆款快閃卡點(diǎn)視頻。

人工智能：智能程序的科學(xué)1956年JohnMcCarthy創(chuàng)建的「人工智能」（AI）是一個(gè)通用術(shù)語，指的是表現(xiàn)出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說，它是「制造智能機(jī)器，特別是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程」。「AI」這個(gè)詞兒已經(jīng)存在了幾十年，然而，一直以來進(jìn)步有限，因?yàn)榻鉀Q許多現(xiàn)實(shí)世界問題的算法太復(fù)雜了。復(fù)雜的活動(dòng)包括進(jìn)行醫(yī)療診斷，預(yù)測何時(shí)機(jī)器將失效或測量某些資產(chǎn)的市場價(jià)值，涉及成千上萬的數(shù)據(jù)集和變量之間的非線性關(guān)系。在這些情況下，很難使用我們的數(shù)據(jù)來「優(yōu)化」我們的預(yù)測。在其他情況下，包括識(shí)別圖像中的對(duì)象和翻譯語言，我們甚至不能制定規(guī)則來描述我們目標(biāo)。舉個(gè)例子：我們怎么能寫一套規(guī)則，完整地描述一只狗的外觀？如果我們可以降低從程序員到程序的復(fù)雜預(yù)測（數(shù)據(jù)優(yōu)化和特性規(guī)范）的難度呢？這是現(xiàn)代人工智能的關(guān)鍵點(diǎn)。配套圖庫管理后臺(tái)， 輕松快捷地實(shí)現(xiàn)圖片數(shù)據(jù)庫的增、刪、改操作。漳州福建珍云AI數(shù)字人一站式網(wǎng)站

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