为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于“硬件”？ 首先，问题就有问题，人工智能的研究既基于算法，又需要硬件。NVIDIA每年更新显卡都不只是更新gtx 680、gtx780…gtx1080这些游戏显卡。如果你对人工智能、支持向量机、卷积神经网络等有了解，那你应该知道每次NVIDIA发布新卡都会有丽台的卡，价格比游戏显卡昂贵，从丽台 p100到p4000到现在的丽台GV100。每一次更新其计算能力都发生了飞跃。那么问题来了，为啥研究人工智能就研究算法而不做硬件？其实这两方面都有人做，各司其职，做算法的人研究如何运用卷积神经网络进行识别，面对爆炸的信息量如何最大化榨取处理器的计算能力。而做硬件的行业操心如何能让其核心拥有更强大的计算单元，更低的功耗。现在人工智能面临的问题，不是快和慢，而是有些事情做不到。根据现有的计算理论：即使把神经元近似的实现为一些计算芯片，即使用CMOS的方式搭出一个神经网络，它的计算能力和用软件写出来的卷积神经网络并没有本质的区别。目前人工智能发展的困难不在于是否用硬件实现，而在于算法。举个不恰当的例子，要想让马儿跑，得先让马儿走起来再说，现在马儿连站都站不起来，谈何马儿跑。关于详细的如何选择，选择哪方面的研究，以及国内外领先的的课题组和相应的研究，我想，这个论文。
代码查重是基于什么样的算法，准确度高吗？ https：// faculty.ist.psu.edu/wu/ papers/spd-survey-16.pdf 或者这里有基于Python的Winnowing的思路： 基于K-gram的winnowing特征提取剽窃查重检测技术（概念篇）-编程小栈。
最优化算法可以用于分类问题吗？ 最优化算法包含：蚁群算法，粒子群算法等启发式的搜索算法。分类问题中常用的方法有：神经网络。SVM等。
朴素贝叶斯分类算法基于什么假设 如果出现零概率
图像分类的分类方法 基于色彩特征的索引技术色彩是物体表面的一种视觉特性，每种物体都有其特有的色彩特征，譬如人们说到绿色往往是和树木或草原相关，谈到蓝色往往是和大海或蓝天相关，同一类物体。
以下哪些算法是基于规则的分类器 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）用到的知识就是概率的东西
基于私有密钥体制的信息认证方式所采用的算法是（）。A.素数检测 B.非对称密钥加密 参考答案：D
目标检测算法有哪些？ 项目主页：http：//www. rossgirshick.info/laten t/ DPM是使用弹簧模型进行目标检测，如下图。即进行了多尺度+多部位检测，底层图像特征抽取。我的AI相关博客：www.neohsu.com 。
贝叶斯分类算法的分类算法
能否设计出一种完全基于非拼音文字的加密算法？ 比如汉语这样的象形文字。汉语拼音不算。黑话不算。火星文不算。新闻联播不算。另外，看了知友余天升的…
