① 光碟打卡怎麼看上個月
不可以查看跡仔。
光碟慧李打卡是一個致力於減少食物浪費、提倡綠色低碳生活方式的AI應用。用戶在餐後，通過光碟打卡應用對前州遲餐盤拍照，經由人工智慧識別為光碟後可獲得積分獎勵，完成打卡。APP內暫時沒有查看上個月成績的選項。
光碟行動倡導厲行節約，反對鋪張浪費，帶動大家珍惜糧食、吃光碟子中的食物，得到從中央到民眾的支持，成為2013年十大新聞熱詞、網路熱度詞彙，最知名公益品牌之一。
② 光碟打卡怎麼看上一個月總數
光碟打卡不可以查看上月份的打卡總數。
光碟打卡哪兆源是一個致力於減少食猜羨物浪費、提倡綠色低碳生活方式的 AI 應用。用戶在餐後，通過光碟打卡應用對餐盤拍照，經由人工智慧識別為「光碟」後可獲得積分獎勵，完成打卡。積分可以在應用內兌換禮品，還可以捐贈給公益項目、由企業配捐善款。同時平台支持組織入駐，認證的組織可以邀請成員共同加入光碟挑戰，通過活動、排行榜等形式激發李態組織活力。
③ 首家AI食堂，所有菜都出自機器人「大廚」之手
30秒快讀
「這些菜全部都是機器人做出來的嗎？」68歲的郭奶奶一邊吃一邊攔下路過的服務員好奇地問。
第一次來這家食堂吃午飯，看著面前的西紅柿炒蛋和紅燒肉，她始終不敢相信這是那個「大胳膊」做出來的。
郭奶奶所在的食堂是虹橋路1004號的AI社區食堂，也是上海首家AI社區食堂，由虹橋街道和上海熙香藝享電子商務有限公司共同打造，食堂內有自助中餐區、無人面擋區、自助結算區、網訂櫃取區、數據中台區、智慧小吃機六大區域。
作為AI食堂，沒有高 科技 的「刷子」怎麼行。在AI食堂，所有菜品和面類都出自智能烹飪系統和無人機械臂。
01 機器人大廚以一抵百
走進AI食堂，《IT時報》記者就被兩邊的無人機械臂吸引住了。
熙香工作人員介紹，無人機械臂會將中央工廠出品的凈菜放入對應的智能烹飪系統中進行煎炸烤蒸煮、收汁回溫等步驟，一般蔬菜烹飪3~5分鍾、葷菜烹飪5~8分鍾、燜燉類葷菜烹飪需要20~30分鍾，可同時完成100份菜品烹飪。
大葷8元一份，小葷5元一份，素菜3.5元一份，價格親民。
如果想換個口味吃一碗面條，機器人大廚也可以滿足你。在無人面擋區，「大廚」正忙碌著。記者將空碗放到取面位，無人機械臂就能夠感知到「訂單來了」，它會到壓面機口用湯簍取出生面條，放入煮麵鍋里。出鍋後機械臂還會將湯簍抖幾下瀝水，嫻熟得像一個專業廚師。
隨後，機械臂會將面條精準地投注到空碗中，面碗自動運至面湯龍頭前加湯，再傳送到取面位，一碗面條就出鍋了。旁邊配有雪菜、大排、穗敏舉辣醬等十多種自助澆頭，用餐者自行選擇。
一碗面從下單到完成，無人機械臂只花了一分半鍾，比起平時在面館等面的時間縮短了至少5分鍾。看著機器人大廚的「神操作」，好幾位用餐者都紛紛來到面擋區，點上一碗面。
除了中餐和面類，AI食堂還在臨街的位置設置了24小時智慧小吃機，這也是2021年世界人工智慧大會上的明星展品，集儲藏、接單、生產、打包、節能等功能於一體，手機掃碼，無觸下單，很適合疫情防控時期使用。在菜單上，有雪菜肉絲面、三鮮面等種類，滿足不同人群口味。
02 攝像頭識別菜價
目前，這家AI食堂的自助中餐區和無人面擋區都是採用了自助結算的方式，就餐者只需要將餐盤放置在結算區，系統就可以識別每道菜品價格，並算出總價。
與帶晶元的盤子不同，這家食堂使用的碟子是可降解的一次性餐碟，系統是如何識別的呢？
在結算區，《IT時報》記者發現，結算系統採用的是智能視覺結算，用餐者只需將餐盤放在AI識別智能結算台上，攝像頭自動抓取菜品圖片，和系統中的圖片樣品進行比對，識別菜品價格。為了更快速地結算，工作人員會提前將一碟菜樣放在餐盤的不同位置，一種菜品大概會更換九次位置進行圖片採集，增加識別的准確度。
正在錄入菜品圖片的工作人員告訴記者：「晶元會增加盤子的重量，輕便一些的可降解盤子更適合老人使用。用完之後可以直接回收降解，也保證了用餐的衛生安全。」
系統算出價格後，用餐者可以使用微信、支付寶、銀行卡、數字人民幣等方式支付。不太會用智能手機的老人，也可猜碧以直接刷敬老卡。對於老年人可能忘記帶卡或者卡易丟失等現象，食堂還會幫助老年人進行人臉識別，綁定個人信息，下次結賬直接刷臉就可以了。
就人臉的隱私安全問題，熙香CEO李明告訴《IT時報》記者：「我們的平台不儲存用戶信息，由銀聯作為終端支持，我們把用戶信息傳輸到銀聯，形成有效交易。我們也不會強迫老人錄入信息，老人也可以使用現金。」
「這里結算方便，可以刷敬老卡，也可以付現金。但是結算之後沒有小票，我們也不知道自己到底花了多少錢。」郭奶奶說。
快捷的結算方式節省了很多時間，但沒有智能手機的老年人希望自己花的每一筆錢可以通過紙質的拿卜形式查閱，在智能化的快車道上還是要考慮到老人的生活習慣。
03 老年人社交新場景
「老年人去菜市場不方便，做菜也做不動。」89歲的蔣奶奶告訴記者，「以前家裡請鍾點工，自從有了這個食堂，我們就來這里吃飯。」和蔣奶奶一起來的還有她的老伴93歲的張爺爺，旁邊放著一張輪椅。老兩口行動不便，開在家門口的食堂對於他們來說很友善。「中午多打一點菜晚上吃，一天的伙食就解決了。」張爺爺說。
《IT時報》記者了解到，虹橋街道會在高峰期安排志願者到食堂引導。老人到了自助中餐區說出自己需要的菜品，志願者就可以幫老人打好。「因為剛剛開業，所以志願者可以幫助老人熟悉用餐流程。之後，我們會改成機器人分餐和打包，真正實現智能化無接觸用餐。」配菜區工作人員介紹。
李明告訴記者：「這里的設置更偏向老年人群，在菜品上少油少鹽、松軟清淡；環境安排上，會優先考慮老年人的習慣，所有座椅都是採用沙發的形式，地面鋪設防滑磚等。有老人反映空間比較小，用餐高峰時比較擁擠、電子屏幕顯示不夠明顯等問題，我們也會把這些建議考慮進去。我們希望把AI食堂打造成老年群體新的社交場景，來這里的老人能夠找到歸屬感，體驗智能化生活帶來的便利和美好。」
每天不到11點，就會有很多老人陸續來到食堂，他們坐在就餐區的沙發上，閑聊著等待餐廳的營業。AI社區食堂不僅為他們提供智能化的社區生活體驗，也帶來了新的社交場景，讓老人在吃飯之餘能夠擁有屬於自己的「朋友圈」。
對此，虹橋街道服務辦表示，社區AI食堂位於居民區、白領園區的「雙區域」交匯地，增加餐飲業態可以整合資源，讓周邊的「白領+白發」群體有多種用餐的選擇。機械臂烹飪的菜品能更精準地控制油鹽攝入和營養配比，為老人提供更營養的飯菜品類。
據《IT時報》記者了解，AI食堂接下來還會利用數據中台區進行用餐數據收集，用戶可以通過錄入個人信息，比如年齡、性別、身體狀況等，數據中心會根據提供的身體信息和用餐習慣自動推薦和搭配營養菜單。而刷敬老卡的老人也可以通過錄入人臉信息，在門口大屏上查看個人數據。除此之外，食堂還會和營養師合作，推出像糖尿病、高血壓等人群適合吃的菜品和數據中台菜單，幫助他們優化自身飲食的 健康 習慣，更好地關注老年生活。
對於社區AI食堂的發展與推廣，虹橋街道服務辦表示，下一階段，社區AI食堂會積極發揮輻射作用，未來將在鄰近的6個居民區開展送餐服務，方便老人就近用餐，推進虹橋街道老年助餐服務集中配送全覆蓋。
編輯／潘少穎 挨踢妹
排版／季嘉穎
圖片／IT時報
來源／《IT時報》公眾號vittimes
「在看」「留言」，你想嘗嘗機器人做的面嗎？
④ 在哪裡能找到靠譜的人工智慧前景分析的數據以及報告
如果是想找權威的、企業用的數據，建議直接咨詢專業的市場調研公司。
目前中國的人工智慧行業分析還處於欠缺的水平，網上公開的資料延遲度也很高，基本都是17、18年的分析，數據精細度和延遲度都很差。如果想要一線、權威的數據，市場調研公司可以在保證數據和報告是准確的前提下做到個性化，就等於說你可以根據公司的需求去點對點的拿數據，不僅提升效率還有後期保障。
現在市面上比較有宴基名的市場調研機構如尼爾森、GfK、益普索、Kantar group都可以做類似的服務。如果是聚焦在人工智慧、TCG、耐用品行業的數據，中稿可以去GfK官網看看，他們是家總部在德國的老牌市場調研公司，擅長提供點對點輔助決策的數據分析，像是科技行業和耐用品行業都是他們的強項。但可能是因為是家德國公司，雖然在數據嚴謹度上有保障，但是決策相對晌培謹較慢。可以在決定前先去這些市場調研公司的官網或者官方微信公眾號上看看，有很多免費的預覽報告。。滿意我的回答的，請您採納
⑤ 有很多測食物卡路里的軟體，他們是怎樣通過照片識別出實物擁有多少卡路里的
卡路里計算器最近在很多日本網友中間流行，其實就是拍一張食物的照片，然後就可以自動偵測是什麼食物，食物所含卡路里有多少。
Im2Calories所使用的圖片識別技術，谷歌已經做了不少的類似嘗試。比如，最新的谷歌產品已經能夠識別整幅畫面，並用自然語言描述出來。比如，「草原上的大象」、「玩飛盤的年輕人」這樣的字句。
需要指出的是，Im2Calories本身或許並算不上是什麼特別令人驚艷的應用，但其背後所使用到的人工智慧技術似乎才是谷歌的未來重心所在。因為人工智慧擁有著幾乎無限的應用前景，或許在不久的未來我們可以通過讓這一技術「閱讀」街上的車流狀態，並實時反饋哪邊有合適的停車位
⑥ 如何找回vivo手機上被刪的圖片
vivo手機中的圖姿困片數據不小心刪除，可以參考以下方法找回：
一、如果有備份過，只需要找到備份的軟體，登陸賬號恢復數據瞎州即可找回。
二、若沒有磨冊蔽備份。vivo部分機型支持相冊「最近刪除」功能（需進入設置--相冊中，將「最近刪除」開啟）。
⑦ 人工智慧怎麼用
機器學習、自然語言處理和人工智慧(AI)都旨在將數據從人們生活中的簡單部分轉化為認知組件.最終，幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，影響戰略方向.接下來，金投小編將介紹人工智慧的使用方法
現在人們生活在數據海洋中，生活和工作的幾乎所有方面都與某種數據生成引擎交織在一起.這將對未來幾代人產生更大的影響，因為它將成為一個持續運行的社會，並在數據驅動的世界裡運行.認知系統和學習引擎這樣的新概念將成為人們日常生活的一部分.
機器學習、自然語言處理和人工智慧(AI)都旨在將數據從人們生活中的簡單部分轉化為認知組件.最終，幫助人們做出更好的決策，保持競爭力，影響戰略方向.
最近，調查機構IDC公司預計，受數據分析影響的世界數據量將在2025年增加50倍.兩個位元組.認知系統觸達的分析數據量將在2025年增長100倍，達到1.4個澤位元組
什麼是人工智慧？人工智慧引擎允許機器通過各種類型的數據收集、輸入甚至經驗來執行類似人類的任務.這些技術取決於自然語言處理和機器學習和深入學習等工作.
已經有很多用例.以下是一些例子:
人工智慧有助於重復學習和任務自動化.大家可能聽說過機器人流程自動化（RPA）這個術語，但是人工智慧卻截然不同.與只執行同樣的任務相反，例如支持後台功能，人工智慧引入了可變性和適應不斷變化的業務環境的能力.雖然需要更多的人工互動，但人們可以使用人工智慧引擎來支持更復雜的任務.
人工智慧有助於增加更深層次的智能.人們可以採用人工智慧發動機做很多事情.也許你想要搭建一個聊天機器人，或者你需要一個互動系統來使用一級支持.人工智慧有助於維護這些類型的系統結構，使其能夠自我運行.隨拆啟液著數據的增加，人工智慧可以分析這些信息，將其轉化為可用於各種目的的洞察力.例如，安全分析、金融服務甚至醫療服務的交付.
人工智慧自適應，通過學習演算法發展.這部分真的很酷.通過收集數據，在數據結構中找到模式，人工智慧引擎可以學習.想像一下自學國際象棋的人工智慧引擎.同樣，當有足夠的數據、模式和行為分析時，人工智慧引擎可以成為預測工具.例如，接下來我們應該在網上賣什麼？人工智慧還可以根據人們甚至看不見的市場情況來調整財務模式.
人工智慧可以與數據倉庫整合.數據倉允許用戶在智能平台上存儲大量信息.請注意，資料庫不是傳統的資料庫.雖然兩者都是關系系系統，但數據倉庫集成了大量數據，用於分析甚至挖掘數據的特定目的.從中，人工智慧引擎可以利用這些系統創建新的學習模式，幫助企業可視化數據.基本上，人工智慧利用大數據的力量.
人工智慧有助於提高企業與用戶之間的准確性.甚至是業務互動和安全.人工智慧分析數據模式，隨著組織結構的發展而發展.從中，可旅物以檢測出異常，並在出現問題前提交報告.除了安全性之外，人工智慧還可以對圖片進行分析，比如微調結果.想像一下能夠掃描輻射學報告或核磁共振成像（MRI）的人工智慧發動機.可以減少圖片和結果中的噪音，為醫生提供前所未有的視角.
現在人們有機器學習和自然語言處理等功能.為了保持比較簡潔，機器學習是重要的數據分析功能，有助於自動化數據分析建模.它是人工智慧的核心分支，有助於學習數據，識別模式，通過極少的人機交互幫助做出更好的決策.
自然語言處理的力量
另一個非常有趣的組件是自然語言處理(NLP).這很有趣.自然語言處理(NLP)允許用戶在機器和人之間創造智能互動.為了填補人與機器之間的空白，自然語言處理(NLP)利用代碼、計算語言學、計算機科學，有助於理解和操縱人類語言.這是一個非常有趣簡單的例子.
人們可以應用一個叫theMind的應用.如果你想應用自然語言處理（NLP），這是他們的機會.基本上，自然語言處理(NLP)允許用戶插入幾乎任何類型的數據以獲得最終結果.在這種思想的情況下，用戶可以匿名地向世界提出任何問題，立即深入理解這個主題.這是關鍵，用戶的回答沒有限旁凳制.可以是數字、單詞、句子、完整的書籍.自然語言處理（NLP）引擎對結果進行總結，可以過濾響應，根據其問題將結果作為真正的無偏見意見.
用戶需要掌握很多東西，以下快速深入了解結構和人工智慧的使用方法.
考慮基礎設施.用戶實際上有幾個選擇.可以使用內部配置解決方案，一個只是雲平台的解決方案，另一個是混合解決方案.例如，最近PureStorage公司和NVIDIA公司發表了強大的高級分析引擎AIRI，作為支持人工智慧的基礎設施，支持數據架構師、科學家和業務領導者.這種結構旨在使數據結構師和科學家能夠在幾分鍾到幾個小時內提供洞察力，而不是幾周到幾個月.當然，也有雲平台選購.AWS上的機器學習、MicrosoftAzure機器學習、谷歌AI只是基於雲計算的強大人工智慧引擎的幾個例子.從中，用戶可以整合API，開發者可以利用應用程序、各種數據點，支持滿足其數據科學需求的廣泛框架.
了解了數據來源.這需要一些研究.用戶的數據是否構建和處理或者半結構化、非結構化甚至原始化此外，做數據的是什麼？是用戶.是筆記本電腦還是物聯網設備？在設計自己的人工智慧架構和環境時，這些概念都很重要.數據源探索可能耗費精力，具有挑戰性.不要自己動手.用戶很可能會錯過密鑰存儲或不包含應包含的數據.與可提供幫助的一兩位數據科學家組織合作，幫助他們有效地繪制數據.
了解用例.這可以說是最難的部分.你現在怎麼知道自己是否有人工智慧的用例？這是一切照舊，做得很好.你真的需要投資人工智慧引擎嗎？那_，醫療保健、製造行業、酒店行業、教育、金融服務乃至政府都在投資AI，以協助她們做出更好的決策.在提出正確的問題之前，有時候知道自己是否有用.通常，用戶需要檢查自己的業務策略和計劃.請記住，創新是通過技術步伐實現的.此外，人工智慧系統確實有助於加快這個過程.在此之前提到了一些用例.當用戶開始AI之旅時，請考慮這些以及其他人.
這里給出的建議之一是不需要單獨行動.這是數據科學家和人工智慧建築師蓬勃發展的重要原因.即使不太了解用例，詢問人工智慧的潛力和自己的數據要求也是個好開始.不要收集數字垃圾.現在有很強的用例和場景，人工智慧引擎可以提供真正的幫助.
⑧ 網路上的數據、文字、圖片、視頻等都存儲在哪裡
網路上你所看到的各種數據，多媒體，一爛激物般都存儲在各種數據中心。數據中心也就是機房，裡面有大量的機櫃，機櫃上插滿了存儲設備（硬碟、快閃記憶體）等。果殼網有一篇文章：《雲到底有多大》，摘抄部分如下：根據科技網站ExtremeTech的統計，整個互聯網的下載流量中，有40%是訪問YouTube這樣的視頻網站產生的； *** 則佔了另一大山頭，占據整體流量的30%；剩下的30%由網路硬碟數據下載、訪問網址、電子郵件等日常網路服務產生。當電腦前的人們從互聯網上獲取信息時，大概沒有人會去關注信息究竟來自何處。如果大家順藤鉛神摸瓜，便可以發現這些信息中的絕大部分都來源於互聯網的雲端。
如今提供雲存儲服務的服務商不僅有亞馬遜（旗下Amazon Web Services），微軟（旗下Microsoft Azure）和谷歌（旗下Google Drive）這樣的網路巨頭，還有成百上千的小公司機構。他們中或擁有一整個數據中心，或只有幾個機箱的存儲設備，規模參差不齊。從這些大大小小的公司身上我們大可窺探整個雲儲存產業的火爆程度。
雲計算因其出眾的能力備受青睞，它可以最快的效率為網路中的任何一方提供相關服務。谷歌麾下單單一個為YouTube服務的「雲團」就可以存儲管理幾個PB（1PB=1024TB）的數據。雲計算可以有幾TB的RAM與幾千核的CPU，遠非傳統計算機可比。而雲計算延伸發展出的雲存儲又究竟有著怎樣的魅力，引得谷歌、微軟和Dropbox這樣的巨頭競相折腰？讓我們從數據入手。
通常，谷歌、Facebook、亞馬遜和微軟這樣的大公司都很少對外發布自己的詳細數據。不過如果用心去多方核查，還是可以得到一些大概的數值：
Facebook：在Facebook的IPO檔案中，他們提到自己存儲著約為100PB的圖片及視頻信息。如果考慮了Facebook還要對用戶狀態這些信息進行網路備份，我們猜測100PB絕對不是他們的存儲上限。這里，把這個數值估為300PB應該不為過。
微軟：微軟近日承認自己的Hotmail伺服器內存有超過100PB的信息，而有著1700萬用戶的SkyDrive也存有10PB的信息。合理預測整個微軟的存儲規模應該不在Facebook之下，我們也把它的存儲上限估為300PB。
Megaupload：和上面兩個網路巨頭相比Megaupload自然是小巫見大巫，不過它在業內確也有著一席之地，算是25PB吧。
亞馬遜：亞馬遜旗下有Simple Storage Service這一網路儲存服務（簡稱S3）。亞馬遜從來沒有向公眾透露過S3究竟存有多大規模的數據量，不過今年四月他們卻對外宣布S3中存有9050億份文件。假設平均每份文件的大小為100KB，則S3的存儲量在90PB上下；假設平均每份文件為1MB，那麼S3的存儲規模將達到900PB，它將成為唯一一個儲存規模接近1EB的服務商。
Dropbox,：去年還只有2500萬用戶的Dropbox當時對外宣布，自己存儲著逾10PB的數據。如今Dropbox的用戶數已經上升到了一億，那麼他們的存儲規模應該在40PB上下。
儲存這些數據究竟多耗地方呢？我們得把這些虛擬數據的大小具體化。一台普通電腦的硬碟平均存儲空間為500GB或者1TB，1PB=1024TB，也就是說微軟和Facebook最少也得有100000個硬碟用於存儲信息。普遍情況下，一個4U機箱內可以塞進48個硬碟。考慮到還要塞一些其他的連接設備，那麼一個40U的機櫃大概可以存儲400個硬碟。一個40U的機櫃飢液佔地約為一平方米，也就是說要存儲100000個硬碟還是很佔地方的。不過對於谷歌、亞馬遜、Facebook或是微軟這樣有著30000多平米大樓的地主公司來說，找個地方放機櫃還是不成問題的。事實上， CPU、伺服器和網關比硬碟要佔地得多。
原文地址：guokr/article/204956/
⑨ 請問下面截圖的數據要哪裡找，最好詳細一點，謝謝
第一頁 是讓你在淘寶中 查看 排名前30家店鋪的月銷量，可以直接就可以看攜枝到。
第二頁 讓你在淘寶中找到銷量前50的產辯彎敏品是什麼。 估計情趣用品又是TOP1
第三個沒怎麼看懂
第鬧告四個感覺很麻煩。 需要你看訂單，具體看看他的產品在什麼時間段被購買的多。