日本的几大发明？

一、日本的几大发明？

日本超级有用的十大发明，很接地气：安全气囊、退热贴、暖宝宝、擦写笔、自动铅笔、胃视镜、电饭锅、电池、卡拉OK、即食咖喱。日本虽然宅文化很流行，但是毋庸置疑的是他们的设计和发明能力是相当的高的，并且十分的严禁和认真做事情。安全气囊，现在也是每个汽车的标配了。为全世界的乘车人缘提供着安全防护；退热贴，宝宝发烧了最好的是用物理降温的方法，而退热贴无疑是退烧的好帮手；暖宝宝，冬天很保暖。擦写笔，这个可能很多人没有用过，类似写出来的钢笔字但是可以擦除的；自动铅笔，没想到这个也是日本发明的；胃视镜，原来这麽痛苦的东西是日本人发明的。电饭锅，非常方便使用的厨房电器；电池，这个必须要给个赞，很方便；卡拉OK，果然会玩；即食咖喱，吃起来蛮不错的。

二、人工智能思维的几大模型？

1、人工智能算法模型——线性回归

到目前为止，线性回归在数学统计中使用了200多年。算法的要点是找到系数(B)的这些值，它们对我们试图训练的函数f的精度影响最大。最简单的例子是y = B0 + B1 * x，其中B0 + B1是有问题的函数

通过调整这些系数的权重，数据科学家可以获得不同的训练结果。成功使用该算法的核心要求是在其中没有太多噪声(低值信息)的清晰数据，并删除具有相似值(相关输入值)的输入变量。

这允许使用线性回归算法来对金融，银行，保险，医疗保健，营销和其他行业中的统计数据进行梯度下降优化。

2、人工智能算法模型——逻辑回归

逻辑回归是另一种流行的AI算法，能够提供二进制结果。这意味着模型可以预测结果并指定y值的两个类别之一。该函数也基于改变算法的权重，但由于非线性逻辑函数用于转换结果的事实而不同。此函数可以表示为将真值与虚值分开的S形线。

与线性回归相同 - 删除相同的值输入样本并减少噪声量(低值数据)即为成功。这是一个非常简单的功能，可以相对快速地掌握，非常适合执行二进制分类。

3、人工智能算法模型——线性判别分析(LDA)

这是逻辑回归模型的一个分支，可以在输出中存在两个以上的类时使用。在该模型中计算数据的统计特性，例如每个类别的平均值和所有类别的总方差。预测允许计算每个类的值并确定具有最大值的类。为了正确，该模型要求根据高斯钟形曲线分布数据，因此应事先去除所有主要异常值。这是一个非常简单的数据分类模型，并为其构建预测模型。

4、人工智能算法模型——决策树

这是最古老，最常用，最简单和最有效的ML模型之一。它是一个经典的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都有“是”或“否”决策。

该模型易于学习，不需要数据规范化，可以帮助解决多种类型的问题。

5、人工智能算法模型——K-Nearest Neighbors

这是一个非常简单且非常强大的ML模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点的整个数据集(所谓的邻居)并使用欧几里德数(可以基于值差异容易地计算)来确定结果值的预测，以确定结果值。

这样的数据集可能需要大量的计算资源来存储和处理数据，当存在多个属性并且必须不断地策划时会遭受精度损失。但是，它们工作速度极快，在大型数据集中查找所需值时非常准确和高效。

6、人工智能算法模型——学习矢量量化

KNN唯一的主要缺点是需要存储和更新大型数据集。学习矢量量化或LVQ是演化的KNN模型，神经网络使用码本向量来定义训练数据集并编码所需的结果。如上所述，矢量首先是随机的，并且学习过程涉及调整它们的值以最大化预测精度。

因此，发现具有最相似值的向量导致预测结果值的最高准确度。

7、人工智能算法模型——支持向量机

该算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它为数据分类提供了非常强大的功能。所谓的超平面是用不同的值分隔数据输入节点的线，从这些点到超平面的向量可以支持它(当同一类的所有数据实例都在超平面的同一侧时)或者无视它(当数据点在其类平面之外时)。

最好的超平面将是具有最大正向量并且分离大多数数据节点的超平面。这是一个非常强大的分类机器，可以应用于各种数据规范化问题。

8、人工智能算法模型——随机决策森林或Bagging

随机决策森林由决策树组成，其中多个数据样本由决策树处理，并且结果被聚合(如收集袋中的许多样本)以找到更准确的输出值。

不是找到一条最佳路线，而是定义了多条次优路线，从而使整体结果更加精确。如果决策树解决了您所追求的问题，随机森林是一种方法中的调整，可以提供更好的结果。

9、人工智能算法模型——深度神经网络

DNN是最广泛使用的AI和ML算法之一。有在显著改善深基于学习的文本和语音应用程序，机器感知深层神经网络和OCR，以及使用深度学习授权加强学习和机器人的运动，与DNNs的其他杂项应用程序一起。

10、人工智能算法模型——Naive Bayes

Naive Bayes算法是一个简单但非常强大的模型，用于解决各种复杂问题。它可以计算出两种类型的概率：

1.每个班级出现的机会

2.给定一个独立类的条件概率，给出一个额外的x修饰符。

该模型被称为天真，因为它假设所有输入数据值彼此无关。虽然这不能在现实世界中发生，但是这种简单的算法可以应用于多种标准化数据流，以高精度地预测结果。

三、人工智能谁发明的？

人工智能并没有一个具体的发明者，它是由众多科学家和研究人员在不同的领域和时间内逐步发展和完善的。人工智能的研究始于20世纪50年代，当时的计算机科学家们开始探索如何赋予计算机以类似人类智能的功能和能力。

经过多年的研究和发展，人工智能逐渐成为了一个新兴的学科，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多

四、gtp人工智能谁发明的？

GTP 是美国OpenAI 公司发明的，ChatGTP，2022年11月30号发布的人工智能聊天机器人。

与之前的很多人工智能相比，其功能之强大，可以用质的飞跃来形容。她可以写文字，翻译，回答问题，写视频脚本。总之，没有他做不到，只有你想不到

五、鲁班发明的句子图片？

相传有一次鲁班上山砍树，不小心被野草划破手指。鲁班细心观察，发现野草叶片两边长有许多小细齿。以此为启发，鲁班发明了锋利的锯子，大大提高了劳动效率。

六、曲别针是世界几大发明？

安全别针的起源可追溯至公元前14世纪的麦锡尼文化（麦锡尼第三时代晚期）。那时被称为“Fibulae”（众数，单数为fibula），其用法和今日的安全别针相同且外观也相似。但之后安全别针就失传了。

一直到1849年时，近代的安全别针才由美国发明家瓦特·杭特（Walter Hunt）重新再发明，当时它的专利权售价是四百美金。

其实别针发明源于19世纪中叶，为了方便快速地从一大堆文件寻找出一张有用的资料，人们开始用裁缝用大头针在纸张一角将文件别起来，可是又时常扎破手指。发明一种安全有效的办公用品的想法，几乎同时在三个人脑中产生，但现如今，人们普遍认为曲别针的发明者是挪威数学家约翰·瓦勒，因为三人中他的设计草图上标注的日期是最早的——1899年。

在挪威，这件事总是令其国人特别自豪。二战期间，德国占领军禁止挪威人使用带挪威国王姓名首写字母的纽扣，为了强调对民族传统的忠实，他们在衣服上别上曲别针。不仅如此，1990年2月，还在首都奥斯陆市中心竖起了一个高5米的曲别针形不锈钢纪念碑。

七、人工智能发明家？

斯坦福大学的约翰麦卡锡教授于1956年发明了人工智能一词，有趣的是他们这样做是为夏季学习筹集资金的营销策略。

在人工智能冬季前不久与詹姆斯·莱特希尔爵士进行辩论时引用约翰·麦卡锡的话：“我发明了热能人工智能，因为我们在1956年试图为夏季学习赚钱时必须做点什么。1952年，克劳德·香农和我收集了一份一批有助于启动该领域的研究。这是一项旨在实现人类智能的长期目标的研究“

八、人工智能哪国发明？

人工智能操作系统的理论前身为20世纪60年代末由斯坦福大学提出的机器人操作系统，应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。发展至今，人工智能操作系统已经被广泛的应用于家庭、教育、军事、宇航和工业等领域。

九、中国超级人工智能发明？

我国第一个人工智能是智能机器人一一佳佳。

“佳佳”是中国科学技术大学研发的第三代特有体验交互机器人，诞生于2016年4月。身高1.6米，肤白貌美，五官精致，初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航等功能。在传统功能性体验之外，首次提出并探索了机器人品格定义，以及机器人形象与其品格和功能协调一致，赋予“佳佳”善良、勤恳、智慧的品格

十、100K的图片是几大啊？

一M1024K 100就是不到十分之一M 追问： 1/10 M是多大? 回答： 1M就是一MB也就是所说的1兆， 一MB等于1024K 所以1/10M就是102.4K 100K就跟你用相素高一点的手机拍的600*800的照片差不多~~~