大家好，今天来为大家解答传输领域的人工智能这个问题的一些问题点，包括传输领域的人工智能包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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传送门算不算ai
1、传送门本身并不属于人工智能，因为它只是一个虚构的概念，用于描述一个能够连接两个不同地点的通道。
2、传送门并没有智能、学习和适应能力，也不具有自主思考和决策的功能。
3、然而，如果在虚拟世界中的游戏或虚拟现实环境中，传送门实现了可自动操作、路径识别、导航等功能，并且能够适应环境和用户需求，那么它有可能被认为是一种特定领域下的AI技术应用。
小米传送门功能别的手机有这个功能吗？或者有代替的小工具吗？
小米手机里的传送门是MIUI9推出的探索型实验功能，那这个功能具体有什么作用呢?下面我们一起来了解一下。
1、它有什么作用
小米传送门可以提炼一段文字的关键信息，开启传送门以后就可以直接点击某个关键词,然后就会弹出相关的一些选项,在这些相关的选项中就可以得到重要的信息。
对手机屏幕中任何感兴趣的内容进行“长按”，选中感兴趣的内容，长按一下，即可立即得到如影评、百科、地图、分词搜索等信息，一步直达想要的结果。长按查询到的结果呈现在屏幕底部，点开相应卡片即可打开预览或跳转至相关应用的详情页。
2、它如何玩
自MIUI9推出传送门以来，这项功能在给大家提供便利的同时，也带来了几分新鲜感。如今，在MIUI10上再次对传送门进行了升级改造，产生了新一代的传送门2.0，可以帮你一步解决多个繁琐路径步骤下的问题。
首先，在手机中位置的变化，在MIUI9上，大部分机型的传送门功能还存在于“MIUI实验室”设置栏中，这说明传送门一代还是处于实验阶段，属于实验性功能。而在MIUI10上，传送门已经在更多设置中单独成为一栏，这从侧面反映出，传送门2.0已经逐渐完善，成为了一项成熟的功能。
我们通过手机设置-更多设置-传送门，来进入到传送门的功能页。在功能设置栏，识别结果展示形态依然保留了一代原有的风格，长按时选择直接展开在底部，还是优先收起在右下角。
点击搜索结果弹出的窗口，增加了分享搜索结果的功能，并且将分屏与分享聚合当了三点“?”的菜单中。不同的是加入长按识别图片以及更新了应用黑名单。
全面AI加持的MIUI10在传送门2.0也加入了AI图像识别，帮你获取更多有价值的信息。长按提取图片中的文字，名片内容，识别植物/动物品种、名人面孔、中外名画，电影海报，书籍封面等等。例如，路边看到一只宠物狗，拍下来，直接在图片上长按识别就可以知道它的名字啦。
目前传送门数据量的原因，准确率还不能达到99.99%，因此可能会存在一些识别有误的情况。
除此之外，还可以对任何一张图片进行自由的图片保存、拍立淘以及搜图。任何一件商品，长按即可在购物APP中找到同款商品。对于斗图爱好者，长按某一表情包，即可搜索出与之相似的图片，并且可以一键下载保存。
传送门无论是在学习还是在日常生活中对大家的帮助很大，阅读外文文献时，不知道什么意思，直接长按就可以快速翻译。
传送门2.0的分类设置中搜索内容外延丰富，传送门一代上只能长按识别影视剧、餐馆、人物百科、淘口令和航班列车信息。在传送门2.0，新增了五个方面的搜索内容，包括动物植物、行政区域网文小说、酒店旅馆以及旅游景区。
3、传送门并非小米独有，还有类似功能
小米传送门功能可能名字上，是小米独有，但功能实现上，其它品牌也能实现。比如传送门功能与锤子“一步”功能很相近。
小米对传送门这一功能的形容是“长按直达，即按既得”。传送门功能将第三方app接入，并在第三方app自动搜索显示结果。用户只要长按文字内容，即可立即得到智能结果，一步直达目标内容。据官方表示，目前传送门已支持对人物、影视、图书、商户、地点、航班、车次、链接八种数据类型的搜索。在此基础上，MIUI9还提供进阶选词搜索功能，长按内容可进行“智能分词”的操作。
熟悉锤子SmartisanOS操作系统的朋友在体验这个功能后不难发现，这款功能似乎是一步与大爆炸的结合。一步将最近使用过的图片，文件和剪切板内的文字集合在屏幕顶部，将常用应用和联系人集中于屏幕侧边，通过拖拽即可将信息发送至应用或联系人，不用来回切换程序，大大提高了操作效率。除此以外，还有以图搜图、一步查词、一步识字体等多元化功能。而大爆炸则可以将图片、PPT、网页等文件中的文字“炸”成可编辑文本。不难看出，两者都是为了免去用户复制粘贴的麻烦，既提高效率，又避免出错。
一步不仅能够对聊天记录、网页中的文字内容进行处理，对于便签、相册、甚至是app、闪念胶囊中的文字都支持拖拽功能。除了文字格式的内容，一步也支持对图片进行搜索、信息发送等处理。同样地，大爆炸也可以识别任何应用中及各种格式文件中的文字。由此看来，一步对于各app之间的打通做得更加彻底到位。
5G、AI和物联网如何实现“智能互联”？
首先，智能互联需要一个落地体系，当前IT行业内广泛认为物联网就是智能互联的落地体系，以物联网为基础来打造智能互联是实现人工智能落地的重要方式和途径。
物联网的体系有六个组成部分，从下到上分别是设备、网络、平台、分析和应用，而安全则围绕在整个物联网体系之上。物联网体系不仅涉及到5G、AI，也涉及到云计算和边缘计算，未来边缘计算在物联网体系中将起到重要的作用，大量的边缘计算将极大的提升用户的使用体验。
5G标准的落地使得移动互联网与物联网进行了深度融合，移动互联网作为物联网的一个拓展将把大量的移动设备并入到智能互联体系当中，由于5G在容量、速度和安全性方面均有提升，所以5G的出现进一步促进了物联网相关领域的发展，也使得很多应用场景得以实现，比如车联网、农业物联网等等。另外，由于智能终端通常都具备一定的计算能力，所以智能终端也将分担一部分计算任务，这样会极大的提升产品的响应速度。
在物联网体系结构中，设备与网络除了进行数据传递之外，在网络边缘还需要承担一部分计算任务，这就是边缘计算。边缘计算能够显著降低网络传递负担，同时能够对敏感数据进行有效保护，能够更好的保障数据的使用边界。最后，系统只把结果发送到云端平台就可以了。
物联网平台通常需要搭建在云计算平台的基础之上，分析部分则主要采用大数据技术（统计学分析方式或者机器学习分析方式），而在应用部分可以部署人工智能产品。
简单的说，5G拓展了物联网的应用边界，物联网是人工智能的“触角”，而大数据则是人工智能进行决策的基础。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
人工智能得到广泛应用可能在什么时候？它以后在工业农业服务业中会扮演着什么样的角？
今年世界互联网大会上发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三；融资规模超过26亿美元，列世界第二。国内很多互联网公司已将人工智能提至公司战略层面，一些技术在国际领先。
从互联网的发展历程来看，中国互联网已经走过了20多年，目前正处在一个新阶段。我想未来30年，是人类最关键、最需要重视和把握的30年。人工智能的发展将远超人们的预估。如果说，2016年是人工智能的元年，未来的15年到20年，将是人工智能的时代。到那个时候，随着技术的成熟和普及人工智能应该会被广泛应用于各个行业。
人工智能被称为人类历史上的第三次革命，工业革命将人类从体力劳动中解放出来，信息技术把全世界紧密地联系在一起，而人工智能则是要将人类从脑力劳动中解放出来。六十年来，人工智能的发展经历了曲折的过程：既有迅速发展的时期，也有在遇到一些技术瓶颈和道德伦理的质疑后走向低落的阶段。现在人工智能成为全世界关注的焦点，什么原因呢？除了近年来业内的一些热点事件，更主要的是在技术和应用上有所突破，包括大数据、云计算和神经网络等领域的全新进展，让我们迎来了“知识和数据双驱动的人工智能时代”。
人工智能在工业领域的应用：
（1）代替肉眼检查作业，实现製造检查智能化和无人化；（2）大幅改善工业机器人的作业性能，提升製造流程的自动化和无人化；（3）工业机器人异常的提前检知，从而有效避免机器故障带来的损失和影响；4）例如工业上的3D模型设计完成后，需要根据3D模型中参数，寻找可对应的现实中的零件，用于製造实际的产品；（5）PCB电路板的辅助设计。
人工智能在农业领域的应用：
人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些应用正在帮助我们提高产出、提高效率，同时减少农药和化肥的使用。主要有以下几种形式：
（1）智能图像识别：以前我们在野外看到一个不认识的花草要查阅资料才能知道是什么花草，可如今我们可以通过各种识图软件对着花草拍照扫描一下就知道了，这就是电脑图像识别技术。如今借助机器学习和深度学习，智能图像识别准确率越来越高，而应用也远远不止这些。
（2）卫星云图学习，种地不看天，看手机：通过对卫星拍摄图片，航拍图片以及农田间其他设备拍摄的照片进行智能识别和分析，人工智能的能够精确的预报天气，气候灾害，识别土壤肥力，庄家的健康状况等等。
（3）牛脸识别，智能穿戴：人工智能通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片，进而通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析，然后帮助农场主判断出那些牛生病了，生了什么病，那些牛没有吃饱，甚至那些牛到了发情期。
（4）让物联网更有价值：除了智能穿戴还有更多的农业物联网设施，比如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等等。这些设施能够为农业管理提供海量的实时数据，那么如何把这些海量的数据及时的变成有价值的信息，就是人工智能要做的事情。这些数据被实时传送到云服务器上，不同类型的农业服务公司会根据不同的农业状况设置自己的算法，然后通过机器学习和深度学习把这些数据变成对农户有意义的信息，比如那里虫害超标，那里需要灌溉等等。
人工智能在服务业领域的应用：人工智能在服务行业的应用已经涉及到金融、医疗、企业服务、营销服务、法律服务等诸多领域。
关于传输领域的人工智能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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