今天给各位分享专业人工智能技术应用实例的知识，其中也会对人工智能应用领域案例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

一、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。

二、人工智能应用领域案例

1、智能制造领域。标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。

2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。

三、举例说明人工智能在我国的应用

Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。

总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。

人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。

微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。

事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。

可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。

“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。

就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。

现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。

最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。

如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。

毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。

虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。

这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。

与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会。

四、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是

1、机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代，当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。

2、其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议，该会议被认为是人工智能的起源，会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步，机器学习在各个领域得到广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。

五、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。

好了，关于专业人工智能技术应用实例和人工智能应用领域案例的问题到这里结束啦，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！希望可以解决您的问题哈！

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