大家好，人工智能应用的生活实例相信很多的网友都不是很明白，包括人工智能在作物育种中的成功案例也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于人工智能应用的生活实例和人工智能在作物育种中的成功案例的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

一、人工神经网络的应用实例

1、人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

2、人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。

3、在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

4、神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

5、每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。

6、每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

7、网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。

8、而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

9、最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

二、人工智能在作物育种中的成功案例

1、2020年，中国科学院田志喜、梁承志、韩斌等研究者通过全基因组重测序对全球2898份具有遗传多样性的大豆种质材料进行分析和鉴定，进而构建了世界首个大豆泛基因组。

2、本次泛基因组研究所选用的大豆种质材料具有重要的育种和生产价值，其中“满仓金”“十胜长叶”等种质材料作为骨干核心亲本已各自培育出“黑河43”“齐黄34”等上百个优良新品种，这些品种被各个大豆主产区大面积推广种植。

3、“分子标记辅助选择、全基因组选择等是分子育种的代表性技术，其旨在对大豆内源基因进行聚合或修饰，赋予大豆新的性状，而这些育种技术的应用都依赖于对大豆功能基因组的深入研究和全面了解。”于彩虹说。

4、因此，大豆泛基因组和相关自然群体遗传变异的发布为大豆育种技术研究提供了重要的资源和平台，也为推进大豆分子设计育种、提升大豆产量奠定了基础。

三、人工智能在智能音响中的应用

1、随着AI在应用广度上的拓展，音乐产业也有缘从中受益。根据全球众多AI公司纷纷开发推出的各种案例大致可以将AI音乐应用分为“音乐作曲、音乐流媒体和音乐货币化”三大类。

2、其中，音乐作曲类应用主要是通过AI来创作、增强和/或补充音乐内容；音乐流媒体类应用借助AI的音乐流媒体能力，以及其机器学习和深度学习功能，根据用户的活动数据向其推荐个性化的内容；而音乐货币化类应用则通过AI平台帮助艺术家将他们的音乐内容货币化，并产生实质性收入

四、人工智能创业型企业的案例

1、2018年被誉为人工智能元年，是因为业内普遍认为在今年人工智能将会发生一些重大的发展，同时，也有更多的公司投入到这一行业中。仅在中国的A股市场，就已经拥有了200多家大数据和人工智能的企业，这其中还不包括未上市和初创企业，全部加起来大概数以千计。但很多人在抱怨，虽然科技新贵们一直在出现，但是在商业化上真正做出成绩的却寥寥无几。

2、其实对于初创企业来说，AI产业格局中的中间层，也就是大家所熟知的图像识别、语音识别等较为通用的技术，虽然获得了媒体最多的宣传和曝光，但大部分投资人都认为，这一层在未来很长一段时间内只会停留在巨头内斗的格局中。如果初创公司选择了这些方向，就只能靠技术赚钱。对于初创公司而言，应用层也是非常明智的选择，即利用巨头们的成果，投身于垂直领域中。

五、人工智能如何展现实践与认识是关系

1、人工智能是人类通过反复的实践活动及论证，运用数据分析和逻辑思维，按照编程的顺序完成某一任务而制造的机器人。

2、机器人的闻世其实就是人类的意识思维的结晶。在制造的过程中，人类要将逻辑思维的推理通过实践来检验和求证，求证的过程中也存在不断实践的方法，所以人工智能的过程中同样存在从实践到认识又从认识到实践的反复过程。

3、最后才制造出具有较为生命力的机器人，这就是实践和认识的辩证关系。

关于人工智能应用的生活实例到此分享完毕，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望能帮助到您。

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