k555ai智能摄像机说明书
将摄像头安装完毕后，手机扫描下方的二维码，下载摄像头app，输入摄像头热点的密码就可以连接使用了
互联网行业的人工智能AI有哪些成功的产品运营案例
谢谢关注！个人认为虚拟试衣这个案例挺有趣。线上购物一大痛点在于，无法直接抚摸、触碰到商品，尤其是服装类商品，视觉感尤为重要。但消费者对于商品的认知只能通过卖家给出的商品图，况且商品图一般是聘请的专业模特拍摄。与普通人穿着的实际效果相差甚远。那么由此引发的退换货频率高发的问题就很严重了。此时虚拟试衣应运而生。由于技术水平的制约，虚拟试衣的主要功能集中在“搭配”上，着重解决消费者的搭配问题。但这显然是不够的，于是量体裁衣功能开始投放，我们当前看到的大量虚拟试衣APP集中在这个领域，如每日新款，Every，衣恋时尚，天天试衣等。这类试衣APP大多采用标准模特身形，部分APP可实现换脸功能，将用户本身的头像简单拼接到模特头像中去，但目前的头像拼接技术还显得相当拙劣，因为用户的角度各式各样，直接拼接到模特头像上看上去格外不自然。但不可否认，概念是成功的，后期通过技术的完善，一定可以实现广泛的推广！欢迎讨论和指正，谢谢！
现在的人工智能到底有多智能
现在的人工智能总的来说，可以算是有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会算计、有专才而无通才。我们看待现阶段的人工智能，它的强大，绝不体现在以自主意识为代表的智能上，而主要体现在以大量数据计算的实时性和准确性为代表的智能上，与人的优缺点恰好互补，赋能现有产业，为生产效率带来提升。现在人工智能的“智能”可以重点关注一下几点。大量历史经验数据对当前决策的客观指导当人在面对一个选择时，经常会依赖历史经验来进行决策。古人有言，“早霞不出门，晚霞行千里”，这个时候判断明天天气好坏的依据仅有是否出现早霞和晚霞，这个二维信息进行决策。随着气象科学的发展，我们现在知道，判断第二天天气好坏，需要考虑方方面面的信息，例如：空气湿度、风向风速、地形位置等。现在我们再将目光转向股市，由于全球市场经济的高度耦合，带来了前所未有的复杂性。如果抱着“跌买入，涨买进”这样简单的理财理念，已经完全无法应付股市的复杂情况，银行板块的涨幅，可能受到政策影响、利率影响、粮食价格波动、黄金价格波动等等影响。这个时候对于一个单个的个体而言，想要处理如此繁杂的信息，首先无法很快获取所有信息进行辅助决策，此次人脑也无法客观的将多维的信息进行汇总分析。而依赖人工智能的机器却更适合处理类似问题，尤其在金融行业，数字化开展较早，因此有大量的数据辅助决策。人只需要将可能影响到这只股票的信息高速训练模型，基于机器学习的算法模型可以按照历史信息进行“学习”，来判断当前状况下，这只股票涨跌的可能性分别是多少，甚至可以预估短时间内可以达到的涨幅。当前，我需要分析一个股票是否需要买入卖出，算法模型会通过大量多维的历史数据作为“经验数据”，将这些经验通过模型拟合成多维曲线，那么，如果想评估当前情况，我只需要将此时此刻这些影响因素的当前状况为坐标，标记在这个多维曲线中，并映射到一个一维坐标下，即“涨”或“跌”。对于短期进行的估计，人工智能可能会比人类更“靠谱”一些。需要依赖大量记忆的最佳决策人类目前即使面对最强大的机器，在自主的创造力上还是保持着“爸爸”等级的存在，人类在创造力上还是属于绝对的领先。即使现在已经广泛应用的机器翻译来说，机器翻译确实已经足够的准确，但是语言的“信达雅”上，机器翻译还是有很长的路要走。但是，毋庸置疑，人类的大脑构造本身是不适合做存储和计算的。在审问时，当警察让嫌疑人将所有事件按照时间从近到远再重复一次时，人往往无法对刚刚编出的故事做准确的描述，因此人“记事”往往是用事情的互相关系来进行记忆的，而不只是存储时间本身，并为这些事件标记时间戳。计算就更不用说了，现在有多少人，即使在计算二位数的加减都要依赖计算器来实现。而机器却不一样，前几年名声大噪的AlphaGo，打败围棋各路高手，可是AlphaGo的成功是因为它“智能”吗？其实并不是如此。围棋虽然变化多样，但是规则还是相对简单。在互相对弈的过程中，人类可能会往前演算5-7步，可是这个时候AlphaGo早已经将所有的后续发展可能性演算完成，并按照事先定义好的数据结构进行存储。换句话说，当人类和AlphaGo在对弈过程中，机器的每步均是在当前情况下，以“最大胜率”为评价分数，将棋子放在了评价分数最高的位置上。当AlphaGo“学习”玩所有的招式后，那么人类与AlphaGo下棋，最佳的结果就是打成平手，因为AlphaGo不会犯错。总结总之，目前的人工智能没你想象的那么强大，但是可以比你想象的还要专业。
AI是什么软件啊
做矢量图的软件，adobe公司出的，和photoshop是同一个公司，都是作图的软件．用photoshop可以直接打开．