في هذا العصر من تقنيات جديدة ذكية، والأعمال التجارية الجديدة، المدينة الجديدة، بيئة جديدة، وتسارع متكررة والتحديات مع الابتكار والوعي السطحي من معرفة الناس التقليدية الناشئة. عن طريق إصدار جامعة تسينغهوا - معهد العلوم البيانات تشينغداو تنظمها الصين AAAS عدد كبير من تحالف الصناعة البيانات واضحة والخريجين بالنيابة البيانات الكبيرة جنة خاصة (رقائق) استضافت تسينغهوا البيانات الكبيرة "الابتكار تطبيق" سلسلة محاضرات من الدلالي قطع المنظور المعرفي في البيانات، في محاولة لإيجاد توافق في الآراء بشأن عبر الحدود وآلية متعددة التخصصات، والقدرة على استكشاف عملية الأكاديمية والتجارية من التعاون المطلوب.

الضيوف الوصف: تسينغهوا - نائب مدير معهد تشينغداو البيانات الكبيرة البنية التحتية للبيانات العلمية مركز أبحاث تشاو تشيانغ المدرس نفسه اللسانيات الحاسوبية دكتوراه والتوجيه البحث عن دلالات جامعة بكين، منذ عام 2012 تحولت إلى جامعات متعددة التخصصات عبر الحدود وأبحاث الشركات بعقب الانصهار العمل، وطرح مفهوم جديد للتجربة الاجتماعية على نطاق واسع، للمشاركة في جامعة بكين وجامعة تسينغهوا، وجامعة فودان وغيرها من الصناعات عدد من المشاريع المتطورة، خرائط المعرفة والشبكات الدلالية، تطبيقات سلسلة كتلة، ومطابقة الطابع، والحوسبة الوجدانية، هناك اتجاه التحليل الدلالي النص استكشاف العمق.

وسوف تركز المحاضرات على بيانات البنية التحتية للبيانات الكبيرة، وعلى نطاق واسع البيانات المشهد الاجتماعي واختبار الحالية من الجوانب الثلاثة . ما يلي هو سجل محاضرة:

كلمات خلفية رد "1107" تحميل نسخة PPT الكامل .

"البنية التحتية للبيانات الكبيرة التي يتعين حلها هي موجهة تراكم الطلب على تشكيل معايير الآراء أو ذلك الجزء."

مع تزايد متنوعة من المشاريع بيانات كبيرة، بدأنا نهتم التصور بياناتها لا انبهار، ومشاريع الحكومة ليست على ما يرام، أو قلقون حول مشروع معين ليست قادرة على كسب المال. ولكن في الواقع فإن الغالبية العظمى من مشاريع تحتاج إلى دعم البنية التحتية للبيانات الكبيرة، وكلمة ليست شائعة، ولكنها سوف تصبح ببطء شيء مهم جدا. بمعنى إمكانية التشغيل المتداخل البنية التحتية للبيانات الكبيرة هي كبيرة جدا، ويقول مركز بيانات، شبكة المعرفة بالبرمجيات، أو SDN، أو بيانات جدولة الذكية، أو أمن البيانات ومركز البيانات سجل الصيانة وما إلى ذلك، سيكون لدينا الكثير من المعرفة. مع أستاذنا شو وى، مدير مركز للكلمات، البنية التحتية للبيانات الكبيرة هي في الأساس سلسلة من خفية وراء العمل الشاق طوال تطبيق براقة، وعادة ما لا نرى، ولكن بمجرد أن تشعر به، وهذا يجب أن يكون مشكلة كبيرة.

تجربتي الشخصية هو أن نتعلم من بعد 89 عاما في الشمال و 95 و 96 التي جمعت عمل القاموس، هل الصينية معلومات قواعد قاموس وقاموس الدلالي الصيني، الآن أكثر من المألوف لاستدعاء الويب الدلالي، وخرائط المعرفة، والذي هو وسيلة ل الناس والآلات للقراءة، مع شائع، فإن البيانات بأكملها في طبقة التطبيقات وموارد تكنولوجيا الكامنة، والمحتوى هو كبيرة طبقة البنية التحتية للبيانات. لذلك، ما هي البنية التحتية للبيانات كبيرة تشمل ذلك؟

كما يمكن أن يرى، وتشمل البنية التحتية للبيانات الكبيرة العديد من الجوانب الفنية، لكنها السفلي من التكنولوجيا الموجهة للغير التطبيق. البنية التحتية للبيانات الكبيرة التي يتعين حلها هي لتراكم المعايير الموجهة للاحتياجات التي قد شكلت، أو إجماع هذا القسم، وتراكم حاجة على المدى الطويل، إذا أن هذه التقنيات لها مكان للتطبيق، قد لا تكون الحاجة البنية التحتية للبيانات الكبيرة على المشاركة أ. تحت الرقم جزء الأرجواني هو أن نفكر بعض العمل للقيام به كبيرة طبقة البنية التحتية للبيانات وهو المستوى الذي ينطوي على الكثير جدا.

تحديد المواقع والبنية التحتية للبيانات الكبيرة المعرفية:

البنية التحتية للبيانات كبيرة لجمع البيانات وتحليل البيانات وهندسة النظم والبيانات تطبيقات مبتكرة.

من جهة أنه يشير إلى دعم تطبيقات البيانات الكبيرة والصناعات البنية التحتية للبيانات الكبيرة ، وهذا هو، من خلال الحوسبة السحابية، والتكامل التكنولوجيا والابتكار في مجال SDN / NFV ومراكز البيانات الموزعة والخوادم، ويمكن تخصيص الذكاء الاصطناعي، وممارسة مهنة الهندسة، وإطلاق سراح القياسية، وبناء المجتمع، وخلق سلسلة من كفاءة عالية، وتوافر عالية وذكاء سحابة شبكة صناعة منصة التكامل دعم البيانات.

وهو يشير إلى أسلوب البيانات مع اليد الكبيرة والذكاء الاصطناعي ، مشكلة حل البنية التحتية عملية التشغيل، يوفر قيمة لصناعة أمن البيانات وتشغيل وصيانة وتصنيع بيئة اختبار والخدمة ونظام التشغيل.

كلا تعزيز بعضها البعض لتشكيل القيم البنية التحتية للبيانات الكبيرة والمنهجية ويؤثر نطاق كامل، والصناعة معا جلب وأفراد البحث العلمي والبحوث والصناعة من أجل حل المشكلة.

شخصيا، لكنني أفضل بحث الويب أو معرفة الخرائط الدلالي الحالية، مثل البيانات الوصفية وإدارة البيانات، في صناعة داخل نحاول القيام به هو تعريف بعض البيانات مثل البيانات، مجموعة بيانات كاملة وموحدة المصطلحات، وكذلك شروط بعضها البعض العلاقة بين، هي خريطة المعرفة يمكن أن توفر الحلول. المعرفة رسم الخرائط في طبقة التطبيق بشكل رئيسي نيابة عن جوجل، بايدو البحث الدلالي، وهدفهم هو يريد المعرفة، وبغض النظر عن كل فئات يمكن أن تكون موحدة في خريطة عملاقة. ولكن هناك المعرفة والعلم بأن الصراع مايو مع بعضها البعض، وكل المعرفة تطبيق سيناريوهات محدودة، لذلك لا يزال يتعين علينا القيام به علم رسم الخرائط لهذه الصناعة، ولكن ليس كل شيء.

العامين الماضيين، مع ارتفاع للتكنولوجيا المالية، وبعض المحلي ثلاثة مجلس إدارة جديد، A-حصة الذهاب الى تحليل والألغام كميات هائلة من النص، وبدأت هذه المرة خريطة المعرفة والتكنولوجيا تولي اهتماما للذلك. تطبيق المعرفة التعيين في مجال التكنولوجيا المالية، هو تراكم كميات هائلة من النص، داخل الكيانات والعلاقات، ويتم وضع ميزات قاعدة بيانات في الداخل. على سبيل المثال، وهي شركة مدرجة، أو مجموعة كبيرة، وبعض من وراء الجمعية التي قد تكون موجودة. الأسهم غالبا ما يسمع الناس من "الخط فينتيان"، "نظام ديلونغ"، إذا وجدت هذه الأشياء في الطيف المعرفة بين التي يمكن أن تصبح جزءا من ما يسمى الرأي العام مراقبة الأوراق المالية مراقبة داخل لمساعدة المؤسسات ذات الصلة والوكالات الحكومية لإيجاد المعاملات غير العادية، لاكتشاف بعض المخاطر المحتملة.

في القطاع المالي داخل نتحدث عن مراقبة الرأي العام، قد لا يكون بالضرورة حكما بسيط. كما تأمل أن يجد أكثر من علاقة معقدة، يمكن أن تجعل بعض تحذير من أحداث المستقبل المحتملة، أو تحسبا. لذا مراقبة الرأي العام للجنة، غناها أبعد من ماضينا تصور القيام ببعض المشاعر بسيطة على بعض الحوسبة النص يمكن أن تحصل. هناك الكثير من المعرفة وراء ذلك، وهو بالتأكيد أفضل تعبير عن المعرفة هو المعرفة خريطة الطريقة.

"في دخول تدريجي في عصر الذكية، في ظل الدعم من البيانات الكبيرة، بيانات التجربة الاجتماعية على نطاق واسع يتيح لنا مجموعة جديدة من أساليب التقييم."

AI فجوة المواهب في كل منعطف خمسة ملايين، ولكن هنا في النهاية هو عدم وجود العلماء بيانات الراقية، المزارعين ما زالوا في عداد المفقودين مدونة؟ بعد بعض الزيارات التي تعلمناها AI الفجوة الموهبة هي تلك القادرة على تحديث مهاراتهم في الاتجاه الوظيفي التقليدي للأفراد. على سبيل المثال، في الماضي نحن بحاجة إلى فهم كامل لمكتب يمكن القيام به كتبة، وينبغي الآن أيضا أن يتم ذلك مع Excel بعض تحليل البيانات بسيط، وتوليد تقارير البصرية، وتكون قادرة على معرفة داخل شركة ما هي البيانات التي يتم جمعها، ما هي البيانات التي قد تكون لعمليات الشركة وقراراتها قيمة، لذلك علينا أن ظائف كتابية هذا المنصب رفعت ذكي عصر الاعتراف البيانات. هذه ليست ترقية الذكية من خلال الطريقة التقليدية في التعليم يمكن تدريب، لكن في حاجة إلى مساعدة من البيانات الكبيرة كليات التعليم المهني أو المهني والجامعات لتعزيز والذي هو كبير موظفي البنية التحتية للبيانات.

في عصر اليوم من ذكاء، ونحن نبني المعرفة من خلال قاعدة بيانات الخريطة، لبناء النظام الفرعي التوأم، محاكاة بعض ردود الفعل التي قد تنشأ، وعن طريق ضبط المعلمات، وضعت بشكل تعسفي الكثير من شخصية وبيئة افتراضية فيها جميع أنواع المتغيرات التي يمكن أن تواجهه. قبل هذا الوقت لدينا مجموعة جديدة من طرق التقييم، والتقييم هو في أي وسيلة تؤدي إلى رد فعل الاجتماعي الفعلي، يمكننا أن نذهب لتقييم أي حال، مرة واحدة في البيانات الاجتماعية على نطاق واسع أن انتقل عندما يكون هناك يمكن أن تولد نوعا من رد الفعل، الذي هو دور التجربة الاجتماعية على نطاق واسع عند إدخال البيانات تدريجيا عصر الذكية، في ظل الدعم من البيانات الكبيرة، فإنه يمكن أن تقوم به.

في لعبة "علب من العالم" التي كانت تجارب أكثر شهرة تجري. في عام 2005، جلبت "العالم من علب" حكار الدم الطاعون هذا الوباء هو لاعب لاستخدام بعض BUG، وهذا الطاعون إلى المدينة الرئيسية، وهناك الكثير من اللاعبين على خط ليموت، غير قادر على مواصلة اللعب. بعد "الدم الفاسد" بعد هذا الحادث، والعديد من وسائل الإعلام والأوبئة استدعاء انتشار شبكة الطاعون مثل هذه الأحداث، والباحثين مساعدة نموذج انتشار الفيروس، وكيف يمكن للناس محاربة الظواهر المرض في البيئة. يتم تمثيل جامعة تافتس بما في ذلك، جامعة بن غوريون في إسرائيل، لعبة الأدوار الفيديو يمكن أن توفر منصة الأبحاث الراقية، بيئة افتراضية، مما يسمح للعلماء لإجراء دراسات مماثلة من الأمراض المعدية.

بعد هذا الحادث، ونحن ندرك أن إمكانية البيانات الكبيرة وسيلة أخرى من التجربة الاجتماعية، يمكننا الحصول على بيانات الخرائط الجيدة بين العالم الافتراضي إلى العالم الحقيقي لهم، وبعض من الآثار السيئة التي قد تحدث في العالم الحقيقي لجعل بعض من الترقب، وجعل حتى بعض التنظيم. إذا كان لمعدل دقة يمكن أن تصل إلى 80، ثم أن لديها كفاءة أفضل في حين أنها في الأساس لا يوجد تأثير سلبي.

معلومات شخصية المباراة هي موضوع البحث أكثر إثارة للاهتمام. ويتكون ما يسمى ، وكثير من علماء النفس أجنبي لهذا الافتراض أيضا لدراسة بعض المستوى المختبري، مشيرا إلى أن هناك بالفعل مثل هذه العلاقة على غرار "تضاد بيوكيميائي" من. لكن هذه الدراسات المخبرية العامة للعينات نادرا، واذا كنا نستطيع وضع هذه الشخصية في مطابقة البيانات كانت تجربة اجتماعية كبيرة للذهاب، وسوف تحصل على دليل أقوى. في ذلك الوقت أكبر برتلسمان في العالم لديها مركز المكالمات الدولية، أنها تخدم أساسا BMW ومرسيدس وغيرها من بعض مقدمي خدمة سيارات كبيرة.

في ذلك الوقت كنا نجمع طابع برامج التحليل الصوتي لمركز الاتصال من خط الانتاج للقيام ببعض جمع البيانات الأساسية، والقيام ببعض المباريات الإعدادية، ثم كرر تكرارا بناء على نتائج المباريات لدينا، وأخيرا وجدت الحرف الذي مباريات أكثر أفضل طريقة. على الرغم من أن مسار قضايا الخصوصية تجربة تنطوي يموت موتا طبيعيا، ولكن الطابع يفعل، وكان تفضيلات علاقات وثيقة، وفقا لصوت للقيام ببعض جوانب التنبؤ الطابع، ودعا إلى تقديم خدمة شخصية، وقيمة هذه البيانات كبيرة جدا.

سوف بيانات التجربة الاجتماعية على نطاق واسع المدرجة في المختبر تكون بعض الافتراضات، وسوف يكون هناك بعض بيانات الاختبار الأولي، لبناء نموذج بسيط جدا، وبعد ذلك يمكننا وضع هذا النموذج زرعها في نظام الإنتاج أو الفرعي بين التوائم ، لمعرفة مرارا التكرار من محاكاة حتى تصل بعد نتائج جيدة نسبيا، ثم وضعها تنطبق حقا على الأمل لدينا من المناسبات.

أعتقد أن لدينا لتحديد هذا المجتمع من اختبار البيانات الكبيرة، سواء كان هو الأمل أنه من خلال نظام الإنتاج الحقيقي للقيام بهذه الحساسية (يرجى الرجوع إلى بعض المعلومات الحساسة عن طريق الحساسية قواعد البيانات تشويه، حماية موثوقة من البيانات الحساسة الخاصة بعد)، أم أننا في عدم إنتاج، ولكن التوائم بين درجة عالية من النظم الفرعية محاكاة، للوصول إلى البيانات عبر لمحاكاة مثل هذه الكثافة العالية، وهذه الأساليب هما ما نريد تحقيقه لنوع معين من العلوم تحقق فرضية، أو أن تكون قادرة على الوصول إلى بعض التطور التكنولوجي لدينا كامل لمحاكمة قيمة والخطأ. لذلك، عندما تطوير العلوم والتكنولوجيا اليوم، والكثير من عملية صنع القرار لدينا لا ينبغي الأرفف العقول قراراتنا، وإنما لمتابعة وجود احتمال كبير نسبيا من النجاح، وبهذه الطريقة، التنشئة الاجتماعية للتجارب على نطاق واسع في مجيء الأكاديمية الأبحاث والإنتاج الممارسة والتي سيكون لها اتصال وثيق مع دورا متزايد الأهمية.

العديد من الصناعات التقليدية لم تكن على بينة من البيانات صناعتهم وهو في النهاية ما هي القيمة، ما هي النقطة التي هي البيانات من مجلس القصير المعرفي.

في كثير من الأحيان بين الأعمال والتكنولوجيا وراء بعض الصراعات، والتكنولوجيا ليست قادرة على فهم الأعمال، ورجال الأعمال ليست قادرة على فهم التكنولوجيا، وهذه مشكلة السيناريو. وفي كثير من الأحيان توقعاتنا هي أعلى بكثير من التطور التكنولوجي لدينا، ولكن لا يهم ما، يمكن أن الألغام البيانات في الصناعات التقليدية، وجمع البيانات، وتنظيف البيانات وتطبيقات البيانات للوصول إلى بعض البيانات داخل المعرفة، وتوافق معين، بل هو تقريبا ويمكن لجميع التقنيات جعل بعض التغييرات على الصناعات التقليدية في بعض الأماكن.

تحت هذه الحالات، وهناك العديد من السيناريوهات يمكن أن يلهم خيالنا، وأمام مشهد يمكن فتح خيالنا، زرع المشهد السلبية سوف تضليل خيالنا.

غوغل تحاول الحال في الحكمة من المدينة للقيام ببعض مشاهد من المبنى، في كتاب العطاء، الرصيف مختبرات (جوجل، وهي شركة تابعة للشركة الأم الأبجدية) اقترحت مختلف رؤية التكنولوجية، على سبيل المثال، لن تزيد المبلغ الإجمالي للشبكة الطاقة الحرارية من ثاني أكسيد الكربون في الهواء، يمكن أن أجهزة الاستشعار فرز إعادة تدوير النفايات من إعادة إعمار الممتلكات السكنية وحدات تجارية، ويمكن تتبع ورصد التلوث والضوضاء، القطار من دون طيار، والروبوتات سيارات الأجرة المشتركة، وإشارات المرور الذكية، والتسليم الروبوتية، ويمكن أن تذوب المنتج تلقائيا الثلوج الممرات الهوائية والأرصفة.

كان الحال في يوليو 2017، ومنصة B2C الأعمال الإلكترونية الوشق الصغير الرسمي علي من خلال شريط فيديو لنظهر للعالم في مختلف جديدة التجزئة نموذج سيارة "مبيعات السيارات خالية من السيارات" - السيارات الوشق آلة البيع، ليس هناك تقاليد 4S متجر قبل وبعد البيع، والسجلات النقدية والخدمات المساعدة الأخرى، والمستهلكين، إلا من خلال سلسلة من العمليات في يوم العميل المحمول القط، يمكنك إكمال جميع الروابط من جديد شراء سيارة، والتقدم، والدفعة وغيرها من الأعمال تجهيز .

حالة الأمازون مبيعات الشاحنات من دون طيار، مستقبلية متجر المادية، والمستهلكين، تحتاج فقط إلى السير في متجر ومسح الأمازون التطبيقات على الهاتف الخاص بك، واختيار المنتج المفضل لديهم في أكياس التسوق، ومن ثم الخروج مباشرة من المتجر لإتمام عملية الشراء. لا توجد خطوط، لا تنتظر للتأكد! الخروج متجر التسوق مجانا الأمازون فقط سوف تفعل الكثير من التطور التكنولوجي للرقابة وشعبية من التطبيقات، مثل تقنية الرؤية الحاسوبية، وتكنولوجيا أجهزة الاستشعار وتعلم عمق الخبرة المتقدمة. ويمكن لهذه التقنيات إزالة أو استبدال الرصد الآلي السلع من الرفوف، وتتبع في عربة التسوق الافتراضية. الأمازون منافذ التسوق خالية من الخروج المشهد ربما تقنية لتوسيع بطبيعة الحال على نموذج أعمالها.

حالة أبل هو تطبيق التعليم، وهي ليست شائعة جدا، ولكن هل حقا يمكن أن تفعل ذلك حتى لو لم يكن لديك الاحتياجات، وأيضا خلق الطلب بالنسبة لك، وهذا هو ستيف جوبز التحقق نخبوية. إذا لم يكن هناك طلب في المشهد، ويجبرون على خلق الطلب، يجب أن هذا السيناريو يرضي فضول الجميع، ليكون متعة الخيال يلتقي الجميع.

هناك نوعان من قصص نجاح تطبيق السيناريوهات، واحد هو ورقة الإلكترونية، هو واحد نظارات جوجل. أولا وقبل كل شيء، والحديث عن مشهد التحولات من خلال الوصول إلى أسواق جديدة من الورق الإلكترونية. ورقة إلكترونية من المختبر إلى الأرض، وعلى الرغم من أن استخدام التاريخ لمدة 20 عاما، لكنها ما زالت في مراحلها الأولى، ولكن الأمور محرك الأقراص الذكي داخل المدينة، والتكنولوجيا الالكترونية ورقة يصبح حلا رائعا. على سبيل المثال استخدام الكتاب الإلكتروني أضرم تكنولوجيا الحبر الإلكتروني، متجر البطاقات الالكترونية الجديدة، ويعرض ورقة الإلكترونية، والجدول الزمني للحافلات، والذي هو تحويل الطلب من المشاهد الطبيعية، من المفترض أن ج، أصبحت الآن بعض التطبيقات لب الطلب على صناعة الإعلان لتوجيه اتجاه التكنولوجيا.

المشهد الثاني هو العودة تحويلها إلى الحياة بحيث نتاج جوجل نظارات. مجرد إطلاقه، هو الأمل في أن نتمكن ارتداء الحجاب هو بارد جدا، ولكن دفعت أيضا لعبة، تشبه إلى حد ما إلى الوراء جدا من بيكاتشو اشتعلت لعبة قزم النار الذي دعا نقاط الموارد الخطف. في الحقيقية لهم ارتداء نظارات جوجل، عليك أن تكون قادرا على المنافسة على نقطة موارد المدينة، ولكن في فشل هذا السيناريو إلى c، ثم تحولت إلى ب، لتقديم خدمات AI لبوينغ، مشهد التحولات، فإنه أصبح على الفور في مجال عملية دقيقة هي أداة مساعدة مهمة جدا، وارتداء نظارات جوجل لتعزيز كفاءة 40-50 في المئة، والقيام صيانة عندما يكون هناك شعور الأيدي التحرير. في الواقع، فإن المشهد ليس بين أدمغتنا شيء منطقي جدا، في كثير من الأحيان تمثل لنا خيال الإنسان.

قيمة المشهد:

• تنفق الكثير من الأبحاث وتطوير تكنولوجيات جديدة للموارد، والحاجة إلى التقاط بسرعة في السوق، والعثور على جانب الطلب، أو إنشاء الطلب.

• شركات التكنولوجيا الفائقة من خلال المسرح، واحتلال الوعي العام، (استبدال من قبل الآخرين؟) لمتابعة الشركة، كاستراتيجية تنافسية.

• منتجات التكنولوجيا العالية الأداء المستهلك مجردة نسبيا، ولكن بسعر أعلى، واستخدام المتوقع مجموعة متنوعة من الطرق، والتأثير شراء المستهلك القصد.

• تسويق المنتجات عالية التكنولوجيا أكثر واحدة، وتطوير أسواق جديدة في سياق جديد.

• عملية تطوير المنتجات التقنية هي التكنولوجيا المنحى، والخلفية الاجتماعية والثقافية، وعلم النفس المستهلك والتطور المعرفي يفوق التوقعات، لتكون التجربة والخطأ، من أجل العثور على الاحتياجات الحقيقية.

يظهر في الصورة مفهوم الاعتراف المشهد في عام 2015 "أعلى 100 المفكرين العالميين"، أستاذ مشارك، قسم علوم الحاسب، جامعة ستانفورد لي Feifei وضع، إلى الأمام، والمزيد من الأشياء، والصفات، والعلاقات يمكن أن يشكل الرسم البياني المشهد.

تحدث وي مع لى Feifei وقال حوالي 90 من AI هي دمية AI. وهو يعتقد أنه لا يوجد بيانات تشير شبه منظمة العفو الدولية إلى خوارزمية تكرارية وبسرعة كافية أو الذكاء الاصطناعي. غادر ويسمى هذا البيان في الواقع وصولا الى 10 أو حتى 1 من AI هو الذكاء الاصطناعي صحيح. بالنسبة له، وقال انه يعتقد أن هذا هو نوع من السيناريو.

وكذلك جوجل تقوم به مجموعات البيانات AVA، هذه الحالات إنتل استثمرت مؤخرا في اصطناعية الاتجاه المخابرات علبة كلمات خلفية رد "1107" تحميل نسخة PPT الكامل لفهم.

في الواقع يتم تعيين المشهد إلى صورة، أو رسم لصورة، وهذه العملية ليست متوقفة على عملية عقلانية، ولكن تماما تعتمد على خيالنا.

ونحن نفعل التعرف على الكلام أو التعرف على الصور عندما، في سياق التحول اللغوي لدينا والتي تسمى كلمات مشفرة، فقط عبر منصة رمز رمز التحويل. لأن التقليدية أساليب التحليل، والكلمات والعبارات والجمل، الفصول، وهذا هو تعريف نستخدم لغة إلى اللغة الهيكلية، وحدات كبيرة أو صغيرة معينة. بشكل عام، فإن كلمة المقابلة هو مفهوم، يتوافق الحكم إلى اقتراح والمفاهيم والمقترحات بالطبع هي بعض من العناصر الأساسية داخل المنطق. الآن، مع تطور علم اللغة وعلم الدماغ، وهذه الوحدة يمكن اعتبار الطريقة التي يتم بها استخدام كلمة داخل الدماغ لتخزين البيانات.

الذكاء الاصطناعي بما في ذلك البيانات، الخوارزميات والحساب، والتي تتطابق مع اللغة، يمكننا أن نقول أن البيانات هي الكلمة، ومن المؤكد أن تتحقق كلمة من هذه العملية من خلال جملة الجملة من هذه الخوارزمية، نتيجة الحساب هي لتوليد الجملة كاملة. في هذه العملية قياسا على ذلك، سنجد أن لا يظهر الهيكل التقليدي للعبارة لغوية في اللغة من السطح، والآن مع تستند طريقة الإحصاءات على مجموعة من معالجة اللغة الطبيعية، ولكن أيضا لا يمكن التعامل مع هذه العبارة التسلسل الهرمي. عبارة في منطق المقابلة داخل ما في النهاية هو؟ ما فصل في المنطق الذي يتوافق في المقابل على ذلك؟ أو ما فصل فيه الحوسبة المقابلة هي؟ يمكننا أن نجعل مثل هذا الافتراض.

إذا وضعنا هذه العبارة، وهذا هو الجمل مجزأة غير، باعتباره صعودا وهبوطا من المشهد داخل أدمغتنا، ثم الفصل يمكن أن يفهم على أنه صورة مستمرة شيدت من هذه المشاهد، أو دعوة للرسوم المتحركة. عندما الدماغ داخل الخيال، وجود عدد كبير من الصور مجزأة، ومجموعة متنوعة من سيناريوهات وتطوف في عقولنا داخل، والكامل من عدم اليقين. مرة واحدة نريد أن تنظيمها في جملة متماسكة، ويقول بعض الوقت، وسوف تعتمد على سبب بناء الجملة.

لأن هناك لغتين مختلفتين من المواهب، المواهب هي هدية قد تكون لغة عقلانية من هذه الموهبة من وجهة نظر تشومسكي هي أن لكل فرد أن أقول، هو عالمي UG نحوي (منذ عام 1950 نشرت "بنية النحوية" تشومسكي كتاب منذ قاد اللسانيات التوليدية التحويلية في مجال اللغويات انطلقت عاصفة، وبما أن روح مدرسة اللغات وجوهر النظرية النحوية الشامل هو الموضوع اهتماما واسعا ل)، هدية أخرى هي لدينا المواهب الإبداعية، فإن بعض الناس يكتبون الكثير من الأخطاء المطبعية، الحاجز الثقافي، والكلمات يبدو حقيقيا، لكنه كتب المقال لكنها ستكون جذابة للغاية. هذا الوقت ونحن نعتقد في دماغه، وقال انه يمكن وضع خبرته للمشهد، والمشهد يمكن وضعها معا بشكل جيد للغاية معا.

إذا وضعت معا هذه العملية يتوافق مع مجال الكمبيوتر، ونحن لسنا بحاجة التحليل النحوي بدقة والتفكير المنطقي، ولكن خوارزمية أخرى أننا أطلقوا عليه اسم شاشة الدلالي، مع خريطة المعرفة في مجال الخبرة الدلالية ليكون بمثابة غربال، لذلك أن عددا كبيرا من المشاهد تكرارا من هذه الشاشة، يمكنك الحصول على نتيجتين، إما البقاء في داخل غربال كمحتوى قيمة، سواء من غربال غربال من شيء ما قيمة المحتوى، وهذا كفرضية، ونحن نحاول تحقيقه.

عملية التحقق على النحو التالي، لمثل كائن في مكان الحادث، وقبل كل شيء ممكن لايجاد قابلة للحياة، غامض، نموذج الدلالي الخام، ومن ثم استخدام طريق التجربة الاجتماعية على نطاق واسع، لدفع هذا النموذج في بيئة البيانات على نطاق واسع معينة لأذهب والسماح لها الانتهاء منه في وقت لاحق مرارا التحقق ليس أن هناك مستويين مختلفين في اللغة، ويستند التسلسل الهرمي على المستوى العقلاني والمنطق الخالص لقبول لقبول بعض القواعد التي تحكم التعبير اللغوي. والآخر هو تسلسل هرمي من خيالنا، من تجربتنا، من تجربتنا في العالم الحقيقي لهذه القطعة معا، من كل واحد منا لتجزئة مختلفة من العالم، من موضوع معقد غنية جدا.

عندما ذهبنا إلى جمع في البيئة الفعلية، وتنظيم البيانات الخاصة بك، وكيفية جعل تصبح هذه البيانات وضع المشهد معا، بحيث يمكن أن تجعل بعض قلب وروح صنع أيدينا، قد تكون المشكلة أننا في حاجة لمحاولة حل المشكلة. AI هو الآن أكثر قلقا بشأن تحديد مكان الحادث، ولا يمكن أن تحفز خلق اتجاه تنمية المواهب محاكاة الإبداع والخيال في حد ذاته، هو المشهد من البيانات.

الصغرى رقم القناة العامة الخلفية كلمات الرد "1107" تحميل نسخة PPT الكامل.