延安平板電腦移動充電柜代理

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平板電腦充電柜在市場的強大需求下應運而生。采用集中供電技術，創新型推車式設計，智能裝置，并具備了當前主流的PDU、U等多種充電，集教學、充電、互動學習、實時等多功能于一身。可通過該功能實時監測學生學習動向，把握學生學習動態，的完成教學，也讓學生在教學中高 效學習。

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　　人工智能已經毋庸置疑的成為熱門投資領域，但是，致力于人工智能在垂直行業的深度應用的從業者，我們需要一直保持冷靜，避免被外部環境過多的干擾。br /> br /> 　　人工智能是多種前沿科學的綜合性學科，其復雜度可見一斑，縱觀人工智能的發展歷程，也是經過了多年的積累而來，直到云計算、大數據得到大規模應用以后，普及速度才得以提升。如果我們把人工智能分為科研與工程應用兩條路，那么，我們看到的更多是科研上的進展，實際應用的速度是落后于科研的。為什么呢？我認為是系統性與復雜度。br /> br /> 　　回憶我們的大學時代，我們也是為科研做了貢獻的，不僅改進了很多算法，還能夠輸出科研論文，然并卵，我們都知道那紙上談兵不能解決現實生活中的實際問題。br /> br /> 　　面對一個現實中的問題域，我們可以有大量的解法選擇，如何從中選出解，這本身就是復雜的。以Amazon go的無人商店為案例，很多人說那里沒有什么新技術，要么電子標簽，要么計算機視覺，要么掃碼或NFC。其實，當我們再往前思考一步的時候，就知道其難點了。比如電子標簽，在一個封閉的系統內，電子標簽是能夠解決物體識別的方案之一。不過，如果將電子標簽應用于實際的店面商品就不是一個好的解決辦法。給市面上的流通商品增加電子標簽，要么是在商店進貨的時候由店家做，要么是在商品出廠的時候由廠家做。由店家做，增加了人工，且只能貼在商品外包裝上，無法應對商品上架后消費者的撕、換、拆，在無人商店內會增加損耗。由商品廠家做當然更好，但是廠家要針對商家專門來做，在一定程度上也增加了生產成本，而且一般商家很難推動供應鏈上游做這件事情。再拿計算機視覺來說，單純的圖片中的物體識別現在的技術還很難達到可商用的準確率，更何況是視頻中的物體識別。面對商店中數量眾多的商品和各個方向的攝像頭，如何通過實時計算來交叉驗證消費者手中拿的商品是哪一種，其對計算效率、識別準確度等方面的要求已經極為復雜了。再推演一步，即便每一個單一技術都可行，當把這些技術綜合到一起形成一個無人商店系統的時候，豈止是簡單的加和關系？br /> br /> 　　我們再來思考一下關于人工智能應用效果的評價問題。br /> br /> 　　當對一個領域實際采用了人工智能技術以后，如何評價其效能才可證明人工智能的有效性呢？這方面仍然存在大量的研究空間。仍以Amazon go的無人商店為例，如何評價采用了這些人工智能技術帶來了哪些結果？是成本的降低嗎？看上去沒有店員了，但也增加了大量的傳感器、設備、技術的成本。看上去消費者效率提高了，但哪些是人工智能帶來的直接結果？當需要采用人工智能為解決方案的場景時，該場景本身就已經是足夠復雜的，在這樣的前提下，很難簡單的把應用后的結果歸因于是人工智能的成功。br /> br /> 　　所以說，對于人工智能的工程化應用而言，不能因為概念的火熱就沖昏頭腦，認為人工智能可以短平快的解決一切。長遠去看，人工智能仍然是很多問題的解決方案，但是，這個效果的評價和證明決不是一朝一夕，更不能因為無法簡單的給予量化評價就武斷的否定人工智能的作用。反之，關注應用人工智能在發揮作用過程中的趨勢效果可能更有說服力。在當前人工智能應用的初期階段，只要在技術方案上能把人工智能的應用講得通，符合邏輯，還是可以大膽的嘗試，邊摸索邊提升。當然，這需要時間，要做長期的準備。br />

 

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