隨著AI技術的不斷進步，我們可以期待更多令人驚嘆的方法和工具的出現，使得AI自動生成論文變得更加高效和創(chuàng)新。雖然AI可以輔助我們進行論文的撰寫，但我們仍然需要人類的智慧和專業(yè)知識來審查和完善終的論文內容。隨著AI技術的進一步發(fā)展，我們預計會出現更多基于深度學習和自然語言處理的方法和工具，為學術界和企業(yè)提供更高效、高質量的AI自動生成論文服務。這將極大地改變傳統(tǒng)的論文寫作方式，并為研究者們提供更加便捷和創(chuàng)新的撰寫體驗。讓我們拭目以待，共同見證AI技術在論文創(chuàng)作領域的進步和應用！十萬種實物和場景，并提供相應的API服務，充分滿足各類開發(fā)者和企業(yè)用戶的應用需求。泉州珍云AI視頻內容分析2024年1月...

實際應用 機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。 學科范疇 人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。 涉及學科 哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論 研究范疇 自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法 結構化識別身份證、銀行卡、...

第三種方法是基于的AI自動生成論文。這種方法利用深度學習技術，通過訓練大型神經網絡來生成論文?？梢岳斫馍舷挛?，并基于已有的文本生成新的文本。要實現基于的論文生成，需要將論文的主題和要點輸入到模型中，然后模型將根據這些信息生成論文的內容。這種方法的優(yōu)點是生成的論文內容通常更加準確和連貫，而且更容易理解。由于大型神經網絡的訓練需要大量的計算資源和數據，這種方法的實施比較困難，并且可能需要更長的時間。dvss通過多維AI技術，對視頻進行智能分析，輸出視頻內容的泛標簽，從而提高搜索準確度和用戶推薦視頻的曝光量。福建福建珍云AI圖像檢測識別2、模型:模型是人為設計的，用來表達(或捕捉)數據中蘊含的規(guī)律的...

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。針對圖片模糊、傾斜、翻轉等情況進行特別優(yōu)化，魯棒性強，總體識別準確率高達99%。莆田珍云AI文字識別《人工智能的未來》：詮釋了智能的內...

深度學習（2010年代至今）：深度學習是一種可以使用多層神經網絡來學習復雜模式的技術。在2010年代以來，深度學習得到了廣泛的應用，例如，自動駕駛、圖像識別、機器翻譯等領域。其中這五位人物為AI的發(fā)展作出了重要的貢獻：艾倫·圖靈：艾倫·圖靈是英國數學家和邏輯學家，他提出了圖靈機的概念，并在第二次世界大戰(zhàn)期間領導了破譯德國密碼的工作。他也被認為是人工智能的奠基人之一。約翰·麥卡錫：約翰·麥卡錫是美國計算機科學家，他在20世紀50年代提出了人工智能的概念，并在人工智能領域做出了巨大貢獻。為您提供更低的使用門檻與更高的安全系數，全在線化，協(xié)同打破地域限制。福州AI圖像檢測識別系統(tǒng)（1960年代-19...

人工智能由人工和智能兩個詞組成，其中人工定義“人造”，智能定義“思維能力”，因此AI意為“人造思維能力”。因此，可以將AI定義為“它是計算機科學的一個分支，通過它可以創(chuàng)建智能機器，它可以像人類一樣運作，像人類一樣思考，并能夠做出決策?！碑敊C器具有基于人的技能(例如學習，推理和解決問題)時，人工智能就存在。使用人工智能，我們不需要對機器進行預編程來完成某些工作，盡管可以創(chuàng)建具有編程算法的機器，該算法可以使用自己的智能，這就是AI的利害之處。人們相信人工智能并不是一項新技術，有些人說，按照希臘神話，早期的機械人可以像人類一樣工作和行為。針對圖片模糊、傾斜、翻轉等情況進行特別優(yōu)化，魯棒性強，總體識別...

系統(tǒng)（1960年代-1970年代）：系統(tǒng)是一種可以模擬人類決策過程的軟件系統(tǒng)。在20世紀60年代和70年代，系統(tǒng)得到了廣泛的應用，例如DENDRAL系統(tǒng)用于化學物質的結構識別。推理機和基于知識的系統(tǒng)（1970年代-1980年代）：推理機是一種可以通過邏輯推理來解決問題的系統(tǒng)，基于知識的系統(tǒng)則是一種可以使用先前知識來解決問題的系統(tǒng)。這些技術被廣泛應用于語言翻譯、證券交易等領域。機器學習（1990年代-2000年代）：機器學習是指計算機系統(tǒng)可以通過從大量數據中學習來改進性能的技術。在20世紀90年代和2000年代，機器學習得到了大量的發(fā)展和應用，例如，搜索引擎、語音識別等領域。結構化識別身份證、銀...

人工智能：智能程序的科學 1956年JohnMcCarthy創(chuàng)建的「人工智能」（AI）是一個通用術語，指的是表現出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說，它是「制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程」?！窤I」這個詞兒已經存在了幾十年，然而，一直以來進步有限，因為解決許多現實世界問題的算法太復雜了。復雜的活動包括進行醫(yī)療診斷，預測何時機器將失效或測量某些資產的市場價值，涉及成千上萬的數據集和變量之間的非線性關系。在這些情況下，很難使用我們的數據來「優(yōu)化」我們的預測。在其他情況下，包括識別圖像中的對象和翻譯語言，我們甚至不能制定規(guī)則來描述我們目標。舉個例子：我們...

AI是指人工智能，它是一種能夠讓計算機像人一樣思考和行動的技術。它包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域，被廣泛應用于語音識別、圖像識別、自動駕駛、金融分析、醫(yī)學診斷等領域。下面我將從發(fā)展歷史、推動發(fā)展的重要事件和人物以及一些趣事方面介紹AI。人工智能的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀50年代。當時，人們開始嘗試用計算機模擬人類思維和行為，從而實現人工智能。以下是人工智能的發(fā)展歷史的一些里程碑：達特茅斯會議（1956年）：人工智能的開端可以追溯到1956年，當時由約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等人召開了一次關于人工智能的會議。該會議被認為是人工智能領域的起點，它確立了人工智能的研究方向和目標。結構化...

自動駕駛：自動駕駛技術是人工智能在交通領域的應用之一。未來的汽車將會搭載更加智能和先進的人工智能系統(tǒng)，使得汽車自動化的水平得到更大的提高。醫(yī)療保健：人工智能將廣泛應用于醫(yī)療保健領域。醫(yī)生可以利用人工智能來快速診斷疾病，制定治的計劃，甚至進行手術操作?？傊?，人工智能是一個正在快速發(fā)展的領域，它已經改變了人們的生活方式和工作方式。雖然人工智能的發(fā)展面臨著許多挑戰(zhàn)和難題，但是人們對它的應用前景持樂觀態(tài)度。針對圖片模糊、傾斜、翻轉等情況進行特別優(yōu)化，魯棒性強，總體識別準確率高達99%。福建珍云數字AI視頻魔方人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是...

2、AI程序的特征在于具有自主決策能力如果AI程序與普通的計算機程序沒有本質區(qū)別，就不會成為一個研究領域，兩者的本質區(qū)別在于是否具有自主決策能力，這也是判斷智能體的準則。普通程序的輸出是程序員在編寫程序時就寫好的，在程序運行前就已經確定了，普通程序沒有自主決策能力。AI程序的輸出是程序在運行時通過自主決策產生的，不是程序員預先寫好的，AI程序具有自主決策能力。二、AI背后的運作原理那么AI程序的運作原理是什么，它是如何獲得自主決策能力的呢？結構化識別財稅報銷、稅務核算等場景涉及的數十余種票據單據、支持混貼票據自動切分識別。南平福建珍云AI視頻智能制作尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工...

深度學習（2010年代至今）：深度學習是一種可以使用多層神經網絡來學習復雜模式的技術。在2010年代以來，深度學習得到了廣泛的應用，例如，自動駕駛、圖像識別、機器翻譯等領域。其中這五位人物為AI的發(fā)展作出了重要的貢獻：艾倫·圖靈：艾倫·圖靈是英國數學家和邏輯學家，他提出了圖靈機的概念，并在第二次世界大戰(zhàn)期間領導了破譯德國密碼的工作。他也被認為是人工智能的奠基人之一。約翰·麥卡錫：約翰·麥卡錫是美國計算機科學家，他在20世紀50年代提出了人工智能的概念，并在人工智能領域做出了巨大貢獻。自動識別主體并剔除背景。福建AI子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的...

在數字化和智能化的時代的當下，人工智能（AI）技術已經深入到我們生活的方方面面。無論是在商業(yè)領域、醫(yī)療健康、交通運輸還是教育領域，AI都發(fā)揮著重要的作用。而在學術界，AI也逐漸展現出其強大的潛力。AI自動寫論文工具正是其中之一。本文將介紹10個幫助你自動寫論文的工具，并探討使用這些工具帶來的好處。AI創(chuàng)作家-一個AI自動寫論文軟件這是一款完全的AI論文寫作助手，支持智能寫作、AI聊天、AI繪畫等。第二個AI自動寫論文軟件：宙語Cosmos這款AI論文寫作軟件有一點非常好用，就是它針對寫論文的不同階段開發(fā)了單獨的插件：視頻智能制作工具是基于web瀏覽器的在線工具，素材資源與合成視頻均可在線訪問無...

第三種方法是基于的AI自動生成論文。這種方法利用深度學習技術，通過訓練大型神經網絡來生成論文?？梢岳斫馍舷挛模⒒谝延械奈谋旧尚碌奈谋?。要實現基于的論文生成，需要將論文的主題和要點輸入到模型中，然后模型將根據這些信息生成論文的內容。這種方法的優(yōu)點是生成的論文內容通常更加準確和連貫，而且更容易理解。由于大型神經網絡的訓練需要大量的計算資源和數據，這種方法的實施比較困難，并且可能需要更長的時間。dvss針對圖片模糊、傾斜、翻轉等情況進行特別優(yōu)化，魯棒性強，總體識別準確率高達99%。龍巖珍云AI視頻智能制作2018年，Facebook研發(fā)的兩個機器人被發(fā)現開始使用自己的語言進行交流，這種語言對人...

《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理，并告訴我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將是對人類大腦的簡單模仿，它們的智能在許多方面會遠遠超過人腦?；艚鹚拐J為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因，都是由于人們并未真正了解智能的內涵和人類大腦。所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統(tǒng)，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關系，并依據記憶做出預測。形成智能、感覺、創(chuàng)造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統(tǒng)…...

其實和我們人類一樣，是通過專門的學習過程獲得的。專門的學習可以讓AI程序習得專門的規(guī)律或能力。之后AI程序運行時，就可以依據習得的規(guī)律或能力，自主決策輸出。我們以大數據加持下的AI為例，把AI的學習過程通俗的解釋清楚。可以用三個關鍵詞來概括學習過程：數據，模型，模型實例(AI程序)1、數據：數據中蘊含了某種規(guī)律，可能是數據之間(輸入數據和輸出數據)的規(guī)律，也可能是數據本身的結構上的規(guī)律。不同類型的數據(結構化數據，圖像，語音，文本)，蘊含的規(guī)律不同。提供規(guī)范的API接口和多語言端SDK， 同時提供圖片服務功能，方便快捷。漳州福建珍云數字科技AI文本生成chatGPT的出現，把AI的技術浪潮推...

隨著AI技術的不斷進步，我們可以期待更多令人驚嘆的方法和工具的出現，使得AI自動生成論文變得更加高效和創(chuàng)新。雖然AI可以輔助我們進行論文的撰寫，但我們仍然需要人類的智慧和專業(yè)知識來審查和完善終的論文內容。隨著AI技術的進一步發(fā)展，我們預計會出現更多基于深度學習和自然語言處理的方法和工具，為學術界和企業(yè)提供更高效、高質量的AI自動生成論文服務。這將極大地改變傳統(tǒng)的論文寫作方式，并為研究者們提供更加便捷和創(chuàng)新的撰寫體驗。讓我們拭目以待，共同見證AI技術在論文創(chuàng)作領域的進步和應用！既提供在線編輯工具，也開放后端api服務與前端編輯組件，使您的編輯流程更靈活。莆田珍云數字AI數字媒體除了前面提到的三種...

每種方法都有其優(yōu)點和缺點，可以使用組合。選擇的算法來解決一個特定的問題將取決于因素，包括可用的數據集的性質。在實踐中，開發(fā)人員傾向于實驗來選擇采取哪種方法。機器學習的使用案例根據我們的需求和想象力而有所不同。使用正確的數據，我們可以構建不同目的的算法，包括：根據他們以前的購買數據推薦產品；預測生產線上的機械何時異常；預測電子郵件是否被誤解。一般的機器學習??寫執(zhí)行某些任務的程序是很困難的，比如理解語音和識別圖像中的對象?；谏唐奉愋蛨D片，在自建庫中找到相同及相似的商品，圖片全集，快速定位商品類。莆田福建珍云數字科技AI智能圖片生成《人工智能哲學》：人工智能哲學是伴隨現代信息理論和計算機技術發(fā)展...

子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上， 接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網絡和聯...

AI是指人工智能，它是一種能夠讓計算機像人一樣思考和行動的技術。它包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域，被廣泛應用于語音識別、圖像識別、自動駕駛、金融分析、醫(yī)學診斷等領域。下面我將從發(fā)展歷史、推動發(fā)展的重要事件和人物以及一些趣事方面介紹AI。人工智能的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀50年代。當時，人們開始嘗試用計算機模擬人類思維和行為，從而實現人工智能。以下是人工智能的發(fā)展歷史的一些里程碑：達特茅斯會議（1956年）：人工智能的開端可以追溯到1956年，當時由約翰·麥卡錫、馬文·明斯基等人召開了一次關于人工智能的會議。該會議被認為是人工智能領域的起點，它確立了人工智能的研究方向和目標。有不同...

人工智能由人工和智能兩個詞組成，其中人工定義“人造”，智能定義“思維能力”，因此AI意為“人造思維能力”。因此，可以將AI定義為“它是計算機科學的一個分支，通過它可以創(chuàng)建智能機器，它可以像人類一樣運作，像人類一樣思考，并能夠做出決策?！碑敊C器具有基于人的技能(例如學習，推理和解決問題)時，人工智能就存在。使用人工智能，我們不需要對機器進行預編程來完成某些工作，盡管可以創(chuàng)建具有編程算法的機器，該算法可以使用自己的智能，這就是AI的利害之處。人們相信人工智能并不是一項新技術，有些人說，按照希臘神話，早期的機械人可以像人類一樣工作和行為。針對垂直領域單獨建模,精細化識別視頻中出現的物體種類、型號和詳...

每種方法都有其優(yōu)點和缺點，可以使用組合。選擇的算法來解決一個特定的問題將取決于因素，包括可用的數據集的性質。在實踐中，開發(fā)人員傾向于實驗來選擇采取哪種方法。機器學習的使用案例根據我們的需求和想象力而有所不同。使用正確的數據，我們可以構建不同目的的算法，包括：根據他們以前的購買數據推薦產品；預測生產線上的機械何時異常；預測電子郵件是否被誤解。一般的機器學習??寫執(zhí)行某些任務的程序是很困難的，比如理解語音和識別圖像中的對象。支持超過10萬類物品和場景識別.泉州福建珍云數字科技AI圖像檢測識別1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討...

子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上， 接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智能80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網絡和聯...

我們對人工智能越來越感興趣，但該領域主要由理解。本文的目的就是希望「能夠用淺顯的語言解釋AI」。先解釋AI的含義和關鍵術語。本文將說明AI的領域之一，「深度學習（DeepLearning）」是如何工作的。將探索AI解決的問題以及它們?yōu)槭裁碅I很重要。了解AI的歷史，為什么20世紀50年代就有AI概念，可等到現在才爆發(fā)。風險投資家，一直努力尋找新的趨勢，為消費者和公司創(chuàng)造價值。他們相信AI是一種比移動或云計算轉變更重要的計算演進?！高@是很難夸大」亞馬遜首席執(zhí)行官杰夫·貝佐斯寫道，「在未來20年，AI將對社會造成巨大的影響」。無論你是消費者、公務員，企業(yè)家或投資者，這種新興趨勢對我們所有人都很重要...

機器通過訓練學習。算法接收其輸出是已知的示例，此時要注意其預測和正確輸出之間的差異，并且調諧輸入的權重以提高其預測的準確性，直到它們被優(yōu)化。因此，機器學習算法的定義特征是，它們的預測的質量隨著經驗而改進。我們能提供的數據越多（通常達到一個點），就可以創(chuàng)建越好的預測引擎。 常見的有超過 15 種機器學習方法，每種方法使用不同的算法結構以基于接收的數據優(yōu)化預測。深度學習受歡迎，其他的受到較少的關注，但卻非常是有價值，它們更適用于使用情況。 支持超過10萬類物品和場景識別.三明珍云AI數字人隨著AI技術的不斷進步，我們可以期待更多令人驚嘆的方法和工具的出現，使得AI自動生成論文變得更加高效...

事實上，每一次技術變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。無論是將工位讓給機械臂、與代碼打交道的技術工人，還是與“AI繪畫”遭遇的插畫師，都發(fā)現AI可以幫人們完成部分重復性、標準化的工作，但在面對復雜情況或需要創(chuàng)意時，“老師傅”依然不可代替。AI會對某些職業(yè)產生影響，但也必將創(chuàng)造新的就業(yè)機會。對勞動者來說，適應新的技術并培養(yǎng)與之合作的技能，是讓AI“為我所用”的必經之路。事實上，每一次技術變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。極低的播放卡頓率，使用優(yōu)良的BGP機房和帶寬降低延時，即時預覽。三明珍云數字AI數字人系統(tǒng)（1960年代-1970年代）：系統(tǒng)是一種可以模擬人類...

尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學?！倍硪粋€美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規(guī)律，構造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。在指定圖庫中搜索出相同或相似的圖片，適用于圖片精確查找、相似素材搜索搜同款商品、相似商品推薦等場景。福州珍云AIAI測評（1）人工智能...

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技和產業(yè)變革的重要驅動力量。人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、...

機器學習（ML）是AI的一個子集。所有機器學習是AI，但不是所有的AI是機器學習?！窤I」的興趣在現在表現于人們對「機器學習」的熱情，進展迅速且明顯。機器學習讓我們通過算法來解決一些復雜的問題。正如人工智能先驅ArthurSamuel在1959中寫道的那樣，機器學習是需要研究的領域，它給計算機學習的能力而不是明確地編程能力。大多數機器學習的目標是為特定場景開發(fā)預測引擎。一個算法將接收到一個域的信息（例如，一個人過去觀看過的電影），權衡輸入做出一個有用的預測（未來想看的不同電影的概率）。通過計算機學習的能力，通過優(yōu)化任務衡量變量的可用數據，做出算法，來對未來做出準確的預測。很大程度地降低視頻制作...

我們對人工智能越來越感興趣，但該領域主要由理解。本文的目的就是希望「能夠用淺顯的語言解釋AI」。先解釋AI的含義和關鍵術語。本文將說明AI的領域之一，「深度學習（DeepLearning）」是如何工作的。將探索AI解決的問題以及它們?yōu)槭裁碅I很重要。了解AI的歷史，為什么20世紀50年代就有AI概念，可等到現在才爆發(fā)。風險投資家，一直努力尋找新的趨勢，為消費者和公司創(chuàng)造價值。他們相信AI是一種比移動或云計算轉變更重要的計算演進?！高@是很難夸大」亞馬遜首席執(zhí)行官杰夫·貝佐斯寫道，「在未來20年，AI將對社會造成巨大的影響」。無論你是消費者、公務員，企業(yè)家或投資者，這種新興趨勢對我們所有人都很重要...