一、人工智能在推荐算法上的应用？

在日常工作生活当中，人工智能也不是遥不可及，AI算法在各行各业中已经广泛使用，极大提高企业生产效率，减少人工成本和时间成本。

1、农业：农业中已经用到很多的AI算发，农作物病虫害检测算法，目前，极视角算法已经实现了苹果、马铃薯、花生等数十种农作物的上百种病虫害识别。该算法可帮助农作物种植人员监控作物病害状况，并快速、便捷、准确地确定病害类型，对症下药；也可以对不清楚的病害进行初步确定，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、城市：在日常管理过程中，需要花费大量人力去解决很多小问题，借助AI视觉算法，以道路管理、路面状况、环境安全等场景为核心，通过城市监控摄像头搭载餐饮占道经营识别、摩托车及自行车占道识别、机动车占道识别、积水识别、裸土识别、垃圾桶识别、垃圾堆放检测、河道漂浮物检测等算法，能精准识别经营占道、车辆占道等道路违规行为，识别路面积水、渣土堆积等路面问题，并全方位监测城市垃圾堆放、河道漂浮物等情况，实现高效一体化的城市精细化管理。

3.制造业：为推进传统钢铁行业智能化生产，让智能监控代替人工监控，极视角打造了智能生产管控系统，其中包含液位监测算法和爆管监测算法。液位监测算法，能自动识别蓄水池警戒刻度或浮标的位置，判断水池的液位情况，一旦出现过低或者过高情况便立即报警提醒，保障生产得以顺利运行；爆管监测算法则能自动识别并实时精准分析厂内液压管状况，对潜在安全风险进行自动预警，并提醒工作人员及时处理安全隐患。

4，交通：针对传统交通管理部门人工审核图片效率低下、工作量庞大等问题，极视角推出交通违法智能审核一体机。智能审核一体机能跟踪车道中的所有车辆，通过多张图片综合判断，识别车辆是否闯红灯，是否不按导向线行驶，是否超速，是否违反禁止标志等，它解决了传统人工审核图片效率低下、工作量庞大的问题，有效提升人工二次审核效率。

以上是我们对人工智能算法在各个行业应用的一些分享。

二、人工智能 筛选算法？

人工智能中的筛选算法是指用于从大量数据或信息中筛选出符合特定条件或标准的项或样本的算法。这些算法可以帮助人工智能系统自动地、高效地进行数据筛选和过滤，从而减少人工操作和提高工作效率。

以下是几种常见的人工智能筛选算法：

逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型。它通过将输入数据映射到一个概率值来进行分类，然后根据设定的阈值进行筛选。

决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类算法。它通过一系列的判断条件对数据进行分割，最终将数据分为不同的类别或标签。

随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都对数据进行独立的判断和分类，最后通过投票或取平均值的方式得出最终结果。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类，从而实现数据的筛选和分类。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：卷积神经网络是一种用于图像识别和处理的深度学习算法。它通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类和筛选。

这些筛选算法在不同的应用场景中具有各自的优势和适用性。根据具体的需求和数据特点，选择合适的筛选算法可以提高人工智能系统的准确性和效率。

三、人工智能调度算法？

调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法，如任务A在执行完后，选择哪个任务来执行，使得某个因素（如进程总执行时间，或者磁盘寻道时间等）最小。对于不同的系统目标，通常采用不同的调度算法。

四、先进人工智能算法是什么算法？

在人工智能领域里，算法（Algorithm）是指如何解决一类问题的明确规范。算法可以执行计算，数据处理和自动推理任务，基本上就是可规量化的计算方式。算法主要作用是用于训练模型的。其中，算法具有下面4个特征：可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。

然后算法的常有思路有一下几种：列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术和回溯法。

五、slam算法是人工智能算法吗？

是的，slam算法是做无人驾驶的，属于人工智能算法范畴

六、人工智能a*算法是什么？

A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。

这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。

七、人工智能是算法吗？

是

AI即人工智能是一组算法,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。

八、人工智能三大算法？

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；

S 矩阵是源数据，有 1-N 条数据，A B C 是feature，最后一列C是类别；

由 S 随机生成 M 个子矩阵。

3. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成；

例如，根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’，要得到 markov chain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

九、决策算法和人工智能算法

决策算法和人工智能算法

随着科技的发展，决策算法和人工智能算法在各个领域中扮演着越来越重要的角色。这两者之间有着密切的联系，同时又各有其特点和应用场景。

决策算法

决策算法是一种用于帮助制定决策的计算方法。在现代商业和管理中，决策算法被广泛运用于数据分析、风险评估、资源分配等方面。决策算法通过分析大量数据和情况，提供多种可能的选择，并根据事实和规则做出最优的决策。

常见的决策算法包括决策树算法、贝叶斯算法、模糊逻辑算法等。这些算法可以根据具体情况选择最适合的方法，以达到最佳的决策效果。

人工智能算法

人工智能算法是一种模仿人类智能思维和行为的计算方法。人工智能算法可以通过学习和调整来适应不同的情况和任务，具有自我学习、自我优化的特点。

在当今社会，人工智能算法被广泛应用于自然语言处理、图像识别、智能控制等领域。通过深度学习、神经网络等技术，人工智能算法不断创新和发展，为人类生活带来了诸多便利和创新。

决策算法和人工智能算法的联系

决策算法和人工智能算法在实际应用中常常相互结合，以实现更高效的决策和智能化的处理。决策算法可以为人工智能算法提供决策支持和规则指导，而人工智能算法则可以为决策算法提供更智能化的数据分析和处理能力。

例如，在金融领域中，决策算法可以利用历史数据和规则提供决策支持，而人工智能算法可以通过深度学习和模式识别技术分析大量复杂数据，提供更精准的预测和决策建议。

结语

决策算法和人工智能算法在当今科技发展中发挥着重要的作用，它们相互补充、相互促进，共同推动着人类社会的进步和发展。在未来的发展中，决策算法和人工智能算法将会更加全面、智能化地应用于各个领域，为人类带来更多的便利和创新。

十、算法书籍推荐？

以下是一些计算机算法相关的书籍推荐：

1.《算法导论》（Introduction to Algorithms）由Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson、Ronald L.Rivest和Clifford Stein所著，是计算机科学中算法领域应该读的经典之作。

2. 《算法设计与分析基础》（Algorithm Design and Analysis Foundations）是由Graham Cormode编写的，适合于计算机科学本科生阅读。该书以一种实用的方式说明了基本算法的原则。

3. 《算法之美》（Beauty of Algorithm）由作者王晓东编写的，主要讲述了算法的基本知识和应用情况，并以生动的方式解释算法的设计思想。

4. 《数据结构与算法分析》（Data Structures and Algorithm Analysis）由Mark Allen Weiss所著，是一本在讲解数据结构和算法方面非常优秀的书籍。

5. 《算法竞赛入门经典：训练指南》（Introduction to Algorithms）由刘汝佳所著，是一本讲述Algorithm和数据结构竞赛的书籍。书中设计了许多经典的竞赛题目，使读者逐渐掌握算法知识和技巧。