各位网友好，小编关注的话题，就是关于***人工智能的问题，为大家整理了3个问题***人工智能的解答内容来自网络整理。

面对新冠疫情，人工智能技术可以做些什么

我是乐创物联LC!我来回答这个问题。

人工智能技术是如何助力新冠肺炎疫情防控。主要在以下几个方面。

1. 支撑疫情科学防控方面，我们的一些医疗机构借助互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，精准高效地开展疫情的监测分析，病毒溯源、患者追踪、社区管理等方面的工作。利用人工智能、大数据、5G等技术加快病毒检测的诊断，疫苗新药的研发，防控救治等速度和进度，提高抗疫的效率，还有一些医疗物资制造企业依托互联网平台开展医疗防疫物资供需的精准对接，高效生产、统筹调配以及回收的管理。众志成城，抗击疫情
   
2. 伴随新型冠状病毒肺炎疫情的变化，企事业单位复工复产成为当前新的工作重点。借助大数据分析，后台根据人提交的信息，分析给出一张绿色健康码，我们就可以顺利走出家门，投入复工复产的工作中去；不摘口罩实现人脸识别，上班打卡不在是个问题；推进复工复产，“云招商”“云签约”成为现实；下班生活，为减少公共区域人员聚集，5G+热成像测温系统将大派用场，发现温度异常，及时预警，进行处理；发现人员聚集、不戴口罩，“空中哨兵”无人机开始喊话；此外，足不出户，也能实现“云旅游”“云学习”“云买菜”。
   

健康码5G热成像测温

面对疫情，我们综合应用了互联网、大数据、人工智能、云等新一代信息技术。此次疫情防控和复工复产中发挥了重要的作用，也为即将到来复学提供实践经验。最后祝愿大家都身体健康，疫情早日结束。

回答不易，请多关照，多加交流评论。我主要是做物联网方面和工业自动化方面的。更多相关技术，请关注乐创物联LC！

举例一下这次疫情运用到的AI技术。

1为病毒检测与药物研发提速(AI技术提供了强大运算能力，ai机器人可以快速的查阅历史病毒库资料，缩短匹配周期，提高检测效率。）

2，诊断辅助(医疗机器人，实现无人诊断。)

3，智能测温(在众多地方开启了不用等候，不用摘口罩的智能测体温，人群可以无感通行)

4，AI心理平台(提供在线心理测评及其心理疏导等服务)

5，疫情防控机器人:中国电信推出的智能外呼业务，在疫情期间免费为各级政府，医疗机构，***组织提供人工智能服务。据了解，机器人可替代社区人力，向辖区居民主动拨打电话，每小时拨打量为500个左右，并且能和接听者互动并自动记录，实现调研近期行踪，摸排人员往来，发布疫情通知，加强重点人员健康监测和跟踪保障。

6，百度地图:发挥AI与大数据优势，上线“发热门诊地图”“肺炎疫情期出行管控消息通报”“武汉游客指定酒店”等专题，全面开放迁徒大数据平台，为公众，媒体，政府，科研及时了解疫情防控现状，掌握各地出行路线封路情况，提供全面，立体的大数据服务。

疫情，为人工智能的发展提供了其他的场景，比如AI+教育，AI+农业等等。

百度获中国人工智能专利榜第一！百度AI寻人促成8695次团圆，你怎么看

这件事情我是挺百度的。

这是百度最成功的一次公关

百度搜索引擎得益于优秀的切入时机及国内特殊的行情，一度几乎垄断了国内搜索市场，成了像水、电、油、气一样的存在，“你百度一下”成了我们自己也不懂的时候搪塞别人最好的一句话。可是2016年的“魏则西事件”把百度推上了人民的对立面，由于其“竞价排名”在其业务中的重要性，直到现在，百度都没有给出一个很好的答卷。人工智能是百度的下一个发展重点，在现阶段没有太多商业机遇的时候把部分研发资金投入到对社会有贡献的领域确是一个明智之举。

可能是百度打翻身仗的机会

这几年不管是百度的营收、社会影响力都逐渐下滑，甚至连BAT的位置都差点不保。而最近的国内人工智能企业排名中，百度稳居第一，连专利数都比第二名的腾讯多出了1597件。国家政策对人工智能非常支持，甚至上升为了“国家战略”，预期到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元。百度在这个领域的投入不会白费，应该不会给他带来不少营收。

百度在AI领域开了一个好头

百度是一个企业，不挣钱是不可能的，百度的“竞价排名”也是无奈之举，改不了的，Google能说出“不作恶（Do not be evil）”也是背后的商业链条已经理清，不用去做一些急功近利的事情来养活自己。百度在AI领域能够开个好头，说明其实他还是很在意公关的，希望他在AI领域好好学习他的老大哥：“不要作恶。我们坚信，作为一个为世界做好事的公司，从长远来看，我们会得到更好的回馈—即使我们放弃一些短期收益。”

人工智能成为市场大火的热点行业已经不是一天两天了，其中出现了不少的企业，利用AI技术造福整个社会，百度就是其中之一。

近日，国家工业信息安全发展研究中心发布了《人工智能中国专利技术分析报告》，百度以5712件专利位居AI专利申请量榜第一，包括深度学习技术、语音识别、自然语言处理、智能驾驶等多个人工智能核心领域第一，而这是百度在该榜单连续两年获得第一。

在技术研发的同时，百度还在加快技术的落地，小度智能音箱的销量步入全球前列、无人驾驶出租车也已经长沙试运营。此外，百度还利用自身不断完备的AI技术，在***服务层面积极尝试，打造的"百度AI寻人"平台。

百度AI寻人是百度于2016年底推出的一项AI免费***服务，旨在通过搭建智能平台让求助者更快地找回走失亲人。百度AI寻人的运行原理是运用人脸识别技术，将用户上传照片与走失人员数据库中的照片进行对比，根据相似程度给出匹配结果。

基于2亿张图片的训练样本数据，百度人脸识别准确率已达到99.7%，在一些特殊场景，AI人脸识别的作用更大。很多患有精神疾病、阿尔茨海默氏症（俗称老年痴呆症）或有智力障碍的走失者，他们的语言能力和记忆力常常严重受限，无法准确表达出自己的身份信息和家人的联系方式，AI识别就成为了寻亲最方便的工具。

在寻找儿童的时候是最困难的，很多孩子走丢的时候只有几岁，多年的变化给寻亲带来了很多困难。而AI人脸识别借助跨年龄人脸识别技术，比对多年前的照片，也能快速、准确辨认出出来。现在百度的AI寻人已成功寻人8695人次，近万个寻亲者在百度帮助下实现家庭的团聚。

人工智能行业发展至今，正在逐渐的改变人们的生活。科技使人们的生活变得越来越好，很多的技术都正在潜移默化的提升人们的生活水平，而这正是科技所带来的进步。百度作为现在的三大BAT之一，在前端技术方面依旧有着不可代替的作用，尽管现在百度的整体情况并不客观，但是百度依旧利用自己的技术为行业乃至社会提供支持。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，假设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，假设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

到此，大家对***人工智能的解答时否满意，希望***人工智能的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。