机器学习：通过训练算法来自动改进计算机程序的能力。
深度学习：是机器学习的一个分支，其核心是深度神经网络。
计算机视觉：计算机视觉是一种通过计算机模拟人眼识别和分析图像的技术。
语音识别：语音识别是一种将人类语音转换成计算机可读形式的技术。
自然语言处理：自然语言处理是一种用于处理自然语言（如英语、中文等）的技术，主要包括语言理解和语言生成两个方面。
机器人：机器人是一种能够执行人类任务的自主机器。
随着计算机硬件的不断发展和算法的不断改进，AI技术在人工智能、物联网、医疗、金融、交通、教育等领域得到了广泛应用，为人们的生活和工作带来了很多方便和效益。
AI技术是什么意思？
AI技术简单来说就是人工智能，人工智能，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，主要实现技术的平台就是计算机，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
AI技术包括哪些技术？
(1)系统全面纵览人工智能(AI)的 23 个分支技术。
(2)明晰人工智能(AI)下各分支技术的历史发展路径，解读现有瓶颈及未来发展趋势。
(3)分析人工智能(AI)下各分支技术在产业中的实际应用情况，评估其在「研究」、「工程」、「应用」、「社会影响」这四个阶段中所处位置，为计划使用人工智能技术的决策者提供决策参考。
(4)为 AI 从业者提供技术趋势参考；为产业方、初学者等提供系统性的技术学习资料。
总的来说，AI技术包括器学习和知识获取、指纹识别、人脸识别、智能搜索计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、逻辑推理，信息感应与辨证处理等方面。
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云AI芯片自身的性能比较强，并且能够同时支持大量运算共同运行，除此之外还能够支持图片、语音等多种不同的应用，在AI芯片中，基于云AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接中能够保持最大的稳定，这个作用也是很大的。
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举个例子，比如现在我们在互联网上所使用到的在线语音翻译功能，除了基于AI人工智能技术之外，还得益于云AI芯片的运用，这样能够保证设备及时获取云端信息，AI人工智能技术在2018年发展势头很猛，虽然我们只会经常看到AI人工智能这个词语，但是背后还有很多芯片在进行辅助运行支持的。
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相比AI芯片来说，端AI芯片是需要嵌入进设备内部的，当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后，能够让设备的AI能力进一步提升。根据相关实验，当设备内部嵌入端AI芯片之后，能够让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力，这样AI的覆盖面变得更为全面。
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端AI芯片的特点就是体积比较小，并且耗能也比较低，并且所需要提供的性能支持能力也不用太强大，保持较少数量的AI能力之下实现性能的最大化。根据相关统计数据表示，现在部分手机、摄像头中都已经嵌入了端AI芯片来进行试验，收效还不错，此外一些智能家居设备中的芯片进行了更改尝试，在慢慢向全面AI化进行推广测试。
ai复原技术
通过利用真实照片和大量合成图像提出了一种新颖的三重态域翻译网络。他们训练了两个变体自动编码器（VAE），分别将旧照片和清晰的照片转换为两个潜在空间，并使用合成配对数据学习这两个潜在空间之间的转换。
QC，即Quality Control ，指质量控制，用于达到质量要求的操作性技术和活动。
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。
1、围棋ai技术是针对围棋下法的人工智能技术。
2、围棋ai技术的原理是将大量的历史围棋的名局录入人工智能的数据库中，随着对手的下法，ai从数据库中调取最佳的应对下法。
知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。
如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
全息技术
第一步是利用干涉原理记录物体光波信息，即拍摄过程:被拍摄物体在激光辐照下形成漫射式的物光束;另一部分激光作为参考光束射到全息底片上，和物光束叠加产生干涉，把物体光波上各点的位相和振幅转换成在空间上变化的强度，从而利用干涉条纹间的反差和间隔将物体光波的全部信息记录下来。记录着干涉条纹的底片经过显影、定影等处理程序后，便成为一张全息图，或称全息照片。
第二步是利用衍射原理再现物体光波信息，这是成象过程:全息图犹如一个复杂的光栅，在相干激光照射下，一张线性记录的正弦型全息图的衍射光波一般可给出两个象，即原始象(又称初始象)和共轭象。再现的图像立体感强，具有真实的视觉效应。全息图的每一部分都记录了物体上各点的光信息，故原则上它的每一部分都能再现原物的整个图像，通过多次曝光还可以在同一张底片上记录多个不同的图像，而且能互不干扰地分别显示出来。
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了社会各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个社会活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息科技大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
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