一、请问手机百度搜索的 搜索智能聚合是什么？我可以设置吗？怎么设置？
搜索智能聚合是百度手机端一个产品，百度词王产品，按词收费，操作方法如下：
1、首先选择手机里面的设置打开，如下图所示。
2、接着选择里面的桌面、锁屏、壁纸，如下图所示。
3、点进去后选择桌面设置，如下图所示。
4、然后在打开的页面中， 点击第1个选项智慧桌面，并选择关闭，如下图所示。
5、最后在打开的窗口中，确认关闭，如下图所示就完成了。
二、ai智能seo是什么
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。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。
SEO（Search Engine Optimization），汉译为搜索引擎优化。搜索引擎优化是一种利用搜索引擎的搜索规则来提高目的网站在有关搜索引擎内的排名的方式。所谓“针对搜索引擎作最佳化的处理”，是指为了要让网站更容易被搜索引擎接受。
三、人工智能的就业前景
人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。那么人工智能的就业方向和前景怎么样呢？下面是小编整理的详细内容，一起来看看吧！
人工智能就业方向
1、搜索方向：搜索是人工智能的重要应用领域，目前初步实现的人工智能产品例如小度小度、小爱同学、天猫精灵等，都是建立在智能搜索和语音搜索的基础之上的。此外图片搜索已经基本实现，精准度可以达到90%以上，例如百度识图、作业帮搜题等。视频搜索也是搜索领域进一步研究的方向。
2、计算机视觉和模式识别方向：这个方向是从技术层面划定的方向，其应用领域包括：智能办公、智能交通、智慧城市等等。技术的表现层有指纹识别(常见如智能办公中的打卡、公安系统中的案件处理)、人脸识别(常见如各种互联网工具认证、规模化人员管理)、虹膜识别(常见如影视剧中密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判定以及电子化处理)等等。
3、医学图像处理：医疗设备和医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像技术，诸如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。
4、无人驾驶领域：无人驾驶是近些年国内比较热点的话题，也是人工智能重点应用领域之一，某些汽车品牌已经在无人驾驶领域得到了应用并且真正获得上路资格，但是由于目前的人工智能技术并无法支撑真正的无人驾驶，因此在无人驾驶车辆出现事故后，无人驾驶的应用目前再次回归实验室。
5、智慧生活和智慧城市等：阿里集团已经与杭州签订智慧城市的合作协议。包括交通、商业、生活的诸多领域将会出现人工智能的影子。此外智慧生活包括智能家居等领域也已经逐步推广应用于人们的日常生活中。
人工智能发展前景
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
第三：人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。
四、什么是人工智能的搜索方式？
什么是搜索？搜索是人工智能领域的一个重要问题。它类似于传统计算机程序中的查找，但远比查找复杂得多。传统程序一般解决的问题都是结构化的，结构良好的问题算法简单而容易实现。但人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题，对这样的问题很难找到成熟的求解算法，而只能是一步步地摸索前进。就像是甲、乙两个不同的网络，甲网络中的某一台计算机A要想找到乙网络中的数据。乙网络位于广域网中，A的目标就是要找到乙网络（实际上就是找到甲主路由器的IP），但是A不知道目标的具体位置，只能试探着去找。像这样摸索着前进，不断搜索前进方向的过程称为搜索。从理论上讲，只要乙不犯规 (不会关闭设备)，A终究是会找到乙的（当然这必须是在甲、乙本来是可以互通的基础上）。当然，A找到乙所需的时间是无法预测的。如果A以前就访问过乙网络上的某台主机，在找的过程中，可以得到路由器中更新的路由表的支持，很快会找对了方向，可能花费的时间就会少些。相反，也有可能A找遍了所有的地方，最后才找到乙(极端情况)。 搜索，通常可分为盲目搜索和启发式搜索。盲目搜索是按预定的控制策略进行，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略 。这在复杂网络中的路由选择会经常用到。广域网中的动态路由协议，为了学习相邻路由器的路由，为了确定最短路径，总是主动地去搜索相邻的路由设备。由于路由选择总是按预先规定的方式进行，未能考虑到环形结构或不可到达情况，因此效率不高，具有盲目性，往往会因此占去不少的网络带宽。启发式搜索是在搜索过程中根据问题的特点，加入一些具有启发性的信息，如从上一级路由器中找到相应的路由表来确定下一步搜索的路线，加速问题的求解过程。显然，启发式搜索的效率比盲目搜索要高，但由于启发式搜索需要与网络本身特性有关的信息，而这对非常复杂的网络是比较困难的，因此盲目搜索在目前的应用中仍然占据着统治地位。而盲目搜索中最行之有效、应用最广泛的搜索策略就是：宽度优先搜索和深度优先搜索。这两种搜索方法在很多人工智能的资料中都有介绍，关于算法也给出了简单的设计思路。这里只对简单应用及体会做简单介绍。 宽度优先搜索，又称为广度优先搜索，是一种逐层次搜索的方法。在第n层的节点没有全部扩展并考察之前，不对第n+1层的节点进行扩展。设V1为起始节点，则搜索的顺序为：V1V2V3V4V5V6V7 Flash5中Action Script功能非常强大，其实它涉及到的最主要的问题就是动作怎么通过指定路径或一个大概的方式去完成动作的结果。利用此算法可以很好地解决这个问题。打红警，玩帝国时，指挥坦克或炮车去指定位置，计算机控制坦克通过此算法找到最短路径行进只需要将屏幕分成多个区间并编成号码，实际上从源地址到目标地址就是找到到达目标地址的一串区间号码。这样问题就可以程序化了。至于具体的设计流程和源程序这里就不多讲了。 Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想。 实际上网络上许多协议和应用程序都会用到类似的思想。例如，生成树协议中，为了确定生成树的树根。它要确定每一台交换机的树值并不断地更新结果。象使用网络下载某个软件时，它的每个线程都会去找目标地址，来确定到达的路径。 因为宽度优先搜索是针对非结构化或结构不良的问题，所以只要碰到类似的情况只是将具体条件转化一下，就可以应用此算法了。