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- 工程伦理是工程师在工作中所面临的伦理道德问题以及相关的理论和指导原则。对于工程师而言,理解和掌握工程伦理知识对考试具有以下作用: 考试准备与题目理解: 考试通常包括工程伦理方面的题目,对伦理理论、案例分析和道德决策的了解有助于理解和解答相关考题。 道德决策能力: 考试可能考察工程师面对具体情境时如何做出道德决策。掌握工程伦理知识有助于培养学生在伦理挑战下做出合适决策的能力。 案例分析和讨论: 通过考试中的案例分析和讨论题目,学生可以运用工程伦理理论来分析、评估并提出解决方案,这种能力在工程实践中非常重要。 职业规范和责任意识: 考试通过对工程伦理的考察,帮助学生建立起对工程师职业规范和责任的认识,强化他们作为专业人士的责任感和使命感。 考试成绩和专业认证: 对于一些工程专业或者相关认证考试,工程伦理方面的知识可能是必考的一部分,成绩可能会影响最终的专业认证结果。 综上所述,工程伦理知识对于考试来说是重要的一部分。理解伦理原则和实践对工程师职业发展和行为准则都至关重要。0 61浏览免费
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- 人工智能是当今最热门的技术领域之一,它正在以惊人的速度影响着我们的日常生活。设计一门关于人工智能的课程需要考虑多方面的因素,包括课程目标,课程内容,教学方法和评估方式等。本文将从以下几个方面简述设计人工智能课程的过程。 首先,课程目标应该是明确的,以便为学生成立适当的期望和收获。例如,学生可以掌握人工智能的概念、应用领域和相关技术,了解人工智能对社会、经济和伦理方面的影响等。当然,教师也可以根据学生的年级和背景设定更为具体的目标。 其次,课程内容应当包括人工智能的基础知识、算法、技术、应用案例、风险和机会等。比如,可以讲解人工神经网络、深度学习、自然语言处理、机器视觉等基础算法,同时也可以介绍人工智能在医疗、金融、制造业等应用领域中的案例。此外,教师还可以探讨人工智能的风险,如数据安全、算法偏见、人类就业等问题。 第三,教学方法也非常重要。人工智能课程可以采取多种方式进行,如讲座、研讨会、案例解析、小组讨论等。此外,还可以结合在线资源,如MOOC、在线论坛、实践项目等,帮助学生更好地掌握知识和技能。0 154浏览免费
- 现有的大多数技术都简化了模拟个人行为的假设,同时努力传达真实人群的复杂性。虽然这种方法可能会捕捉到广泛的,整体行为的人群,但是在不同人群显著地细节上他们往往会错失人群显示出来的微妙细节。在真实人群中可能观察到的个体行为范围通常过于复杂,无法使用简单的行为模型进行模拟。人们的人际距离和速度不同,在相似的情况下反应也不同。传达复杂行为的一种方法是使用从真实人群(像磁带录像)中提取的信息;也就是说,不是手动定义一个群体行为模型,而是从数据中学习它。来自真实人群的数据可用于(a)学习现有仿真系统的参数值(如速度或基于力的方法),以实现与真实世界相似的行为, (b)生成基于实例的系统,其中从数据中直接提取行为。0 42浏览免费
- 应用tensorflow进行图片分类识别,提供了源代码的文件及具体程序0 67浏览免费
- 大模型是当前通用人工智能产业发展创新的核心技术,目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个。面向以大模型为核心的生成式AI开发与应用场景,近日浪潮信息发布了大模型智算软件栈OGAI(Open GenAI Infra)——“元脑生智”,为大模型业务提供了全栈全流程的智算软件栈,包括AI算力系统环境部署、算力调度保障、模型开发管理等。OGAI软件栈由5层架构组成,从L0到L4分别对应于基础设施层的智算中心OS产品、系统环境层的PODsys产品、调度平台层的AIStation产品、模型工具层的YLink产品和多模纳管层的MModel产品。0 82浏览免费
- 主要介绍ChatGPT对以下问题的回答和相关使用ChatGPT的方法: (1)如何使用hadoop进行大数据分析 (2)使用pyspark进行词频统计 (3)如何使用Hive查询大型数据集0 38浏览免费
- 清晰明确的问题:确保你的问题清晰、明确,以便模型能够理解你的意图。避免使用模糊或含糊不清的问题,尽量提供具体的细节和上下文。 上下文提供:为了帮助模型更好地理解问题,你可以在提问时提供适当的上下文。可以在问题之前或之后提供相关的对话历史或背景信息,以便模型有更多的上下文参考。 限制回答长度:通过指定所需的回答长度,你可以控制模型生成的回答的详细程度。这有助于避免得到过于冗长或不完整的回答。 问题引导:通过以特定方式引导问题,可以获得更加有针对性的回答。例如,你可以要求模型进行推理、解释或提供多个选项等。这样可以引导模型生成更具针对性的回答。 重述问题:如果你对模型生成的回答不满意或不准确,你可以尝试以不同的方式重述问题。有时候,用不同的措辞或表达方式重新提问,可能会得到更好的回答。 多次交互:如果一个问题的回答不够满意,你可以与模型进行多次交互,逐步迭代问题和回答。在对话中逐步澄清和细化问题,以期望获得更准确和有用的回答。请记住,虽然这些技巧可以帮助你与ChatGPT进行更有效的交互,但模型仍然有一定的局限性。始终审慎评估生成的回答,并注意确认信息的准确性和可靠性。0 66浏览免费
- 未来在人工智能方面迎来了巨潮,为了我们大学生更好的跟进时代的发展,学校开展了关于人工智能这门课程,我们时时刻刻都在学习当中,想要学习的朋友可以参考这篇报告,这篇报告首先是关于写了征信问题:与传统征信相比,互联网征信在征信主体、数据来源、数据加工处理方式上有明显的区别。 在数据来源上,传统征信数据来自于借贷领域并主要应用于借贷领域,而互联网征信获取的主要是信息主体在线上的行为数据; 在数据的处理方式上,与传统征信模式相比,互联网征信需要处理、加工、验证海量的数据,技术要求相对较高,利用数据挖掘技术; 在征信主体上,传统的征信中,央行在我国征信体系中处于主导地位,央行征信系统已经与大部分商业银行,部分小额贷款公司以及融资性担保公司实现互联互通。互联网征信的主体相对分散化、市场化、多元化。以百度、阿里巴巴、腾讯、京东为代表的互联网公司。 主要是从以下几个方面进行展开: 数据展开 定量数据分析 数据分组聚合 处理与时间有关的分析 建立分类模型 对用户进行画像 交互串口的使用0 56浏览免费
- ChatGPT(基于生成预训练模型(GPT)的聊天机器人)是一种基于自然语言处理(NLP)的人工智能技术。其核心原理是使用大型神经网络来理解和生成人类语言。0 259浏览免费
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- 欢迎来到我的CSDN博客!我专注于人工智能领域,尤其是自动驾驶行业的数据标注技术。在这里,你将发现关于如何通过先进的数据标注技术来提高自动驾驶系统的智能化水平的深入讨论。我将分享从基本的标注工具和技巧,到复杂的场景理解等的全方位知识,以及它们如何为自动驾驶的算法训练提供精确数据支持。 适用人群: 我的内容面向数据科学家、机器学习工程师、自动驾驶研究人员和技术爱好者。无论你是刚入行的新手,还是在这一领域寻求更深刻理解的资深专家,这里都有适合你的内容。 通过阅读我的博客文章,你将能够: 掌握自动驾驶数据标注的最佳实践和工业标准。 理解如何通过高质量的数据标注提高算法性能。 学习如何利用数据标注来提升自动驾驶模型的泛化能力。 获取在实际项目中应用数据标注技术的实战经验和案例分析。 我计划定期更新博客,不仅分享最新的行业动态和技术进展,还会对遇到的技术难题和解决方案进行剖析。此外,我鼓励大家在评论区提出问题和讨论,我们可以共同进步。你的反馈和建议将是我不断前进的动力。期待与你在人工智能和自动驾驶的精彩世界中并肩探索!0 40浏览免费
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