人の話は空の果て

仕事場の窓からおっきな鶴の巣が向かいの建物
の屋根の上に見える。毎年春の終わりにペアが
一組やって来て、オスメスの舞いを見せ、喉を
ケタケタ鳴らし、卵をかたくなに温め、生まれ
たヒナにせっせとエサを運び、自分らと体の大
きさが変わらないほどまでに育った甘えん坊た
ちに飛行を教え、秋の入口に旅立ってゆく。

技術専攻の人工知能の新しい追加は非常に多く、AIの雇用の将来の方向性は何ですか?


レコード大学専門家名簿の増加処理では、高等教育機関の展開既存の42技術専門、マルクス・レーニン主義の基礎理論、電子機器電子情報工学、工学プロジェクト、増加技術専門の多くは密接に人工知能技術、ビッグデータなどに関連しています。 現段階では、キーとなる採用の方向性は、検索、画像処理、人工知能アルゴリズム、画像処理などに分けられます。検索の方向性としては、Baidu検索、Google、Microsoft Corporationなどがあり、インテリジェント検索、音声検索機能、写真検索、検索ビデオなどが含まれます。 医療における画像処理、医療機器、医療機器などの画像処理は、すべて画像処理と可視化に関わります。
ai課程
人工知能アルゴリズム
簡単に言えば、人間の目の代わりにカメラとコンピュータを使ってターゲット全体を識別、追跡、正確に測定し、さらにコンピュータのソリューションが人間の目で見たり、機器に送信して検出するのに適した画像になるように画像処理を行うマシンビジョン技術のことです。 顔認識、物体認識と他の分類では、カットの最適化アルゴリズムは、精度を向上させるためにカウントされませんが、2017年には比較的高いインテリジェントなセキュリティを占め、広告ショートフィルム、パン金融業界、携帯電話とインターネット技術のゲームのエンターテインメント業界の外で、診断と治療イメージング、工業生産の製造、卸売および小売および他の現在の独立した革新的な産業も徐々に開かれ、この開発モードはまた、中国を促進している例Kuangweiのために尋ねた。 このような発展形態は、KuangShi Technology、ShangTang Technology、Extreme Chain Hi-Tech Video ++、Itu Technologyなどの優れた人工知能技術の新興企業の出現を促進し、この分野の全体的な急速な発展傾向と優れた才能を持つ学生の雇用のための重要なサポートポイントとなっています。
ロボットサービス
知的ロボットの発展傾向は、10年以上前から絶えず、人よりも精密な発展の可能性を持っています。 近年、自動化技術は長い間、人々の日常生活に徐々に浸透し、加工・製造業から農業・畜産業、小売業、金融業、サービス業など様々な分野を徐々に危うくしています。 日本の一部のホテルレストランでは、徐々に機器作業者が導入されており、多くのデータ会社では、日常業務やサービスプロジェクトの一部を自動化技術で行っています。 国際知能ロボット協会が発表したデータによると、世界には数百万台の産業用ロボットが存在し、自動車の製造工程では作業の8割が機器によって行われています。
ドライバーレス技術
ドライバーレスカー分野の発展傾向とその新しいドライバーレスカー技術とそのユーザーの向上に伴い、ドライバーレス技術は重要な生産主軸と一連の新しい雇用問題を提示しています。 Baidu検索、Googleなどの大企業は、長い間、徐々にドライバーレスカーの試験的な開発と設計に注力してきましたが、他の多くの企業も新しいソリューションを開発するために大きな努力をしてきました。 ドライバーレス・カーは、エネルギー評価や安全性の面で一般的な自動車を凌駕することが期待されています。 2025年には、ドライバーレスカー業界が情報技術や通信などのサービスに年間平均2億8,000万ドルを費やし、年間で932人の直接的な学生雇用ポジションと1,059人の間接的なフルタイムポジションを創出することが理解されています。
スマートシティ
データや情報の必要性がますます高まっている昨今、あらゆる産業でビッグデータの活用が継続的に進んでおり、特にスマートシティの基礎構築では、ビッグデータの有効性がますます高まっています。 また、多くの雇用問題も発生しています。 多くの都市では、サービス、公共インフラ、道路がインターネット技術に接続されます。 このようなスマートシティは、電気・エネルギー、原材料の流れ、輸送物流、交通・旅行などの産業を規制することができるようになります。
例えば、ニューヨーク市では、ビッグデータに基づいたスマートシティを構築し、特別な最適化アルゴリズムに基づいて、市内で検査が必要な建物の火災リスク指数値をスタッフが独自に測定し、重要な検査・監視対象をゾーニングして分析することで、火災事故を回避しています。 例えばニューヨークでは、すべての交通機関をビッグデータに基づいて構築し、スムーズな交通の流れを確保するために、電車やバスの路線を比較的限定的にしか終了させないようにしたところ、利用者数が25%増加しました。
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