深入理解弱人工智能及其在现代社会的应用

一、深入理解弱人工智能及其在现代社会的应用

在当今技术飞速发展的时代，弱人工智能（Weak AI）成为了人们讨论的热门话题。虽然人工智能的概念近年来广受关注，尤其是在社交媒体和科技领域，但许多人对弱人工智能及其实际应用仍然了解较少。本文将深入探讨弱人工智能的定义、特点以及其在现代社会的应用，为读者提供全面的认知。

什么是弱人工智能？

弱人工智能是指专门设计用于执行单个任务的人工智能。与之相对的是强人工智能（Strong AI），后者能够进行更高层次的认知和推理，模拟人类的思维过程。具体来说，弱人工智能无能力理解或感知世界，只是在某个特定领域或任务下高度专业化的智能系统。

弱人工智能的特点

弱人工智能具有以下几个主要特点：

任务专一性：弱人工智能通常只能够执行特定任务。例如，聊天机器人可以回答客户服务相关的问题，但无法进行其他类型的对话。
限制的理解能力：这些系统通常缺乏对复杂情境的深入理解。例如，图像识别系统只能识别特定类型的图像，不能处理未训练过的内容。
依赖于数据：弱人工智能的性能通常依赖于其训练数据的质量和数量。数据越多、越准确，系统的表现会越好。

弱人工智能的实际应用

今日，弱人工智能在多个领域中发挥着至关重要的作用，以下是一些显著的应用场景：

1. 客户服务

许多公司已经开始使用弱人工智能的聊天机器人来提高客户服务效率。通过自然语言处理技术，这些机器人能够处理常见问题，为客户提供及时的回答，减少人力成本。

2. 推荐系统

电商平台和流媒体服务常常利用弱人工智能来分析用户行为，并根据个人喜好提供推荐。这不仅提升了用户体验，也大大促进了销售。

3. 语音助理

像Amazon Alexa和Apple Siri这样的语音助理，使用弱人工智能技术帮助用户完成简单的任务，如设置提醒、查询天气等。这类助手的设计目的是方便用户，而非替代人类智慧。

4. 图像识别

在医疗、安防、交通等领域，图像识别技术应用广泛。利用<强>弱人工智能，系统能够快速分析医疗影像，帮助医生早期诊断疾病。

弱人工智能的挑战与局限

虽然弱人工智能在许多应用中表现良好，但它也面临一系列挑战：

数据隐私问题：在许多应用中，用户的数据用以训练AI系统，这引发了用户个人隐私的担忧。
技术局限性：弱人工智能无法进行创新或创造性的思考，其能力局限在既定的任务和数据范围内。
误解与误用：由于公众对人工智能的误解，有时可能会将弱人工智能的结果视为信任的依据，这可能导致决策错误。

未来的展望

尽管弱人工智能存在一些局限，但其发展前景依然广阔。随着技术的不断进步，新的应用场景和更高效的算法将不断涌现。为了充分发挥其潜力，我们还需要：

加强数据的合规使用，确保用户隐私得到保护。
提升公众对人工智能技术的认知，消除误解。
持续研究和创新，推动弱人工智能向更高阶的应用方向发展。

结论

通过对弱人工智能的深入分析，我们可以看到它在现代社会的广泛应用和重要性。虽然它在理解、创新等方面存在短板，但其特定领域的专用性与高效性使其成为不可或缺的工具。感谢您阅读这篇文章，希望这能帮助您更好地理解弱人工智能及其在日常生活中的实际应用。

二、人工智能在社会各领域应用？

人工智能主要应用领域包括：1、农业方面。2、通信方面。3、医疗方面。4、社会治安方面。5、交通领域方面。6、服务业方面。7、金融行业方面。8、大数据处理方面。

1、农业

农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信

智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等

3、医疗

利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。

4、社会治安

安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等

5、交通领域

航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治

6、服务业

餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等

7、金融行业

股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等

8、大数据处理

天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

三、人工智能在社会服务中的应用？

购物时“刷脸”支付，乘火车时“刷脸”进站，使用智能终端时“刷脸”解锁……如今，人脸识别的应用场景日益广泛。

伴随技术进步，人脸识别正融入民生服务、城市治理、安全保障等领域。例如，“刷脸政务”广泛应用，节约了办事时间；一些地方启用电子警察执法，通过“刷脸”识别交通违法行为；利用人脸识别，对机场和商场等人流密集处进行监控等等。此外，基于人脸识别的人工智能相关产业也在快速发展。

人脸等生物特征信息具有特殊性，人脸识别广泛应用，就会衍生过度使用、缺乏统一标准规范、数据存储缺乏安全保障等问题。此前，中国消费者协会发布一份关于App个人信息收集与隐私政策的测评报告显示，测评的100款App中，有10款涉嫌过度收集个人信息。客观存在的问题，提醒我们对于海量人脸数据的存储、分享、应用等还需更加审慎。

大数据时代，人脸是关键的数据信息，因其唯一性和较好防伪性，人脸识别技术发展前景广阔。因此，需要理性看待相关技术，既不能因噎废食、谈“刷脸”色变，也须明确规范、健全制度、加强监管，及时封堵个人信息泄露等漏洞。

近年来，我国不断加大个人信息保护力度，在网络安全法、电子商务法、民法典等法律中，均对个人信息保护作出明确规定。目前，个人信息保护法草案公开征求意见，把个人生物特征列入敏感个人信息，拟确立以“告知—同意”为核心的个人信息处理一系列规则，各地也积极作出尝试和探索。比如，《杭州市物业管理条例（修订草案）》提出，物业服务人不得强制业主通过指纹、人脸识别等生物信息方式使用共用设施设备。多管齐下、精细治理，及时堵住滥用漏洞，就能有效规避安全风险，让人脸识别技术更好造福社会

四、区块链在社会领域应用？

1、版权保护：在区块链技术环境下，每一次版权交易都会产生不可逆的交易记录，这就意味着一旦记录在区块链上，即使所有权发生交换、转移、出售等，该资产都将一直被追踪，从而解决版权问题。

2、物流链：所有节点上区块链后，商品从生产商到消费者手里都有迹可循，形成完整链条；商品缺失的环节越多，将暴露出其是伪劣产品概率更大。

3、供应链：所有节点上链后，通过区块链的私钥签名技术，保证了核心企业等的数据可靠性；而合同、票据等上链，是对资产的数字化，便于流通，实现了价值传递。

4、跨境支付：接入区块链技术后，通过公私钥技术，保证数据的可靠性，再通过加密技术和去中心，达到数据不可篡改的目的，最后，通过P2P技术，实现点对点的结算；去除了传统中心转发，提高了效率，降低了成本。

5、医疗：区块链存储完成去中心化的医疗信息和患者数据管理，实现各机构数据共享。

五、人工智能理财在我国的应用趋势？

人工智能理财又被称为智能投顾、智能资产管理、机器人理财等，它起源于欧美，目前在美国发展的更为成熟，在亚洲则是韩国发展较快。我国的人工智能理财于2015年兴起，2016年凭借Fintech的东风正式进入大众视线，并快速进入发展期。与传统理财业务相比，带着人工智能光环的智能理财模式有着许多优势，但由于其在我国尚处于发展初期，发展趋势尚不明朗，技术水平、法律法规等方面都存在着不足，这给金融监管带来一定的压力和挑战。

人工智能理财与传统理财服务相比的优势

(一)门槛低。财富管理一直是高净值客户才能享受到的服务，即使是在理财市场较为发达的美国，也仅有20%左右的大众富裕人群才拥有财富顾问，国外知名私人银行对客户投资资产的最低限额通常在百万美元以上；即便是国内，招商银行私人银行的门槛也高达1000万元人民币。而大部分人工智能理财网站对客户投资门槛的要求很低，部分网站甚至没有投资金额的限制。

(二)费用少。由于智能理财系统上线后只需要后台的技术团队、风险管控团队等维持运营即可，前台营销和后台投资运作都可由计算机完成，因此大大节省了人力成本，从而可以在价格上给予客户更多的优惠。与传统理财服务1%的管理费用相比，人工智能理财网站只收取0.15%至0.5%的管理费。

(三)操作易。客户若采用人工智能理财，一旦完成开户和授权，并通过简单的在线问卷风险测评后，就可以交由网站负责投资管理和动态调整。同时，借助在线和移动渠道，投资者可以随时随地通过简洁明了的图表，查看投资情况。与传统理财业务依靠理财经理个人能力和经验的方式相比，人工智能理财不仅操作更为简单，且分析处理能力更强，反应更快。

(四)智能化。人工智能理财的投资建议完全依据后台的模型和算法给出，能够有效避免非理性行为，严格按照预先设计的投资策略进行运作，并根据市场变化及时止损和止盈。与传统理财服务相比，人工智能理财排除了情绪波动和人性贪婪等人为干扰因素，投资方式更为直观、透明。

人工智能理财在我国的发展趋势

我国人工智能理财的快速崛起，一方面是由于个人理财需求的爆发，另一方面是固定收益类市场的下滑。以销售为导向的理财顾问往往针对的是固定收益类产品，而对于浮动类收益产品，理财管理能力才是核心。对于我国已经进入跑马圈地阶段的人工智能理财市场，未来可能会呈现以下特点:

（一）供给产品更加丰富。我国的人工智能理财市场尚处于起步阶段，目前市场上出现的，主要是传统银行和互联网集团旗下的智能理财服务独立的科技初创公司提供的智能理财服务以及部分转型的网贷平台提供的智能理财服务。相较美国上千只ETF的规模，我国市场主体单一、产品供给有限，百余只的ETF供给限制了投资组合的灵活性。随着市场的逐渐拓展和运营模式的逐渐成熟，人工智能理财市场上的供给产品将更加丰富。

（二）介入资本趋向多元。2016年被称为我国人工智能理财的“资本元年”，仅京东金融（智投）、拿铁财经、慧理财、弥财金融、财鲸等五家智能理财平台就获得了约67.9亿元的投资。从投资方看，不仅有红杉资本、创新工厂等专业风投机构，嘉实基金、中国太平等金融机构，还有联想创投基金及分众传媒等传媒行业参与。随着发展前景的逐渐明朗，更多的资本将介入智能理财行业，而多元化的投资方也必将推动行业加速发展。

（三）技术发展逐步成熟。目前我国人工智能理财提供的大多是短期理财产品，而实际上消费者更需要能够带来长期财富增值的产品。随着数据的积累、技术的进步和模型算法的不断修正，智能理财在客户需求理解、产品组合策略、市场跟踪调整、风险管理预警等方面将逐步完善成熟。在财富管理领域，依托金融科技基础，通过逐步打造量化投资平台，为客户提供长期资产配置方面的服务将是我国人工智能理财未来发展的主要方向。

（四）模式差异渐次显现。随着跑马圈地阶段的结束，人工智能理财行业的竞争也将逐渐加剧。为摆脱同质化的竞争，人工智能理财平台将各展身手开发自身独有的优势，如：深耕海外市场、联手社交网络平台、搭建策略出售者和购买者之间的桥梁等诸多手段。因此，人工智能理财平台的差异化运营模式随着行业发展将渐次显现。

（五）监管环境或将趋严。人工智能理财行业刚刚兴起，尚没有明确的法律定位。尽管2015年证监会发布的《账户管理业务规则（征求意见稿）》允许取得证券投资咨询业务资格的机构接受客户委托，就证券、基金、期货及相关金融产品的投资或交易做出价值分析或投资判断，代理客户执行账户投资或交易管理，扫清了投资顾问和资产管理业务必须分开的部分法律障碍。但在目前大环境下，理财是强监管的重点，也是金融稳定发展委员会成立后功能最集中的领域之一，随着传统理财监管的持续趋严，互联网行业要实现规范化和可持续化的发展，其监管环境必将不再宽松。

六、人机交互在人工智能的应用？

深海探测机器人，火山爆发检测机器人，一些危险领域的，不适合人类直接去的，都可以利用人机交互让机器人去探测

七、深入解析知识网络框架及其在现代社会的应用

在信息技术飞速发展的今天，知识网络框架逐渐成为了一个热门话题。它不仅影响了我们获取和管理信息的方式，也改变了众多行业的运作模式。本文将为您详细介绍知识网络框架的概念，它的组成部分以及在实际应用中的重要性。

什么是知识网络框架？

知识网络框架是一个用于描述和结构化知识的模型，意在帮助用户理解和使用知识。该框架通常由多个互相关联的知识节点（知识点、概念或主题）构成，每个节点都与其它节点有着不同的联系方式。这种网络化的结构使得知识不再是孤立的，而是一个逐渐扩展的知识体系。

知识网络框架的组成部分

知识网络框架通常包括以下几个核心组成部分：

知识节点：每一个知识点或主题，通常包含与该点相关的信息和数据。
连结关系：不同知识节点之间的联系，指示了它们在概念上的相关性。
元数据：描述知识节点和连结关系的附加信息，例如创建时间、来源等。
层级结构：展示知识节点之间的层级关系或分类，帮助用户更清晰地理解知识的组织方式。

知识网络框架的优点

采用知识网络框架有几个显著的优点：

信息整合：能够将分散的知识整合到一个统一的结构中，减少信息孤岛现象。
增强理解：通过图示化的网络结构，使知识的含义和相互关系更加直观。
便于更新：网络结构便于信息的随时更新和扩展，确保知识的时效性。
促进协作：不同领域的专家可以通过这一框架共享知识，增强跨学科交流。

知识网络框架的应用领域

知识网络框架已经在各种领域得到了广泛应用，包括：

教育：在教育领域，知识网络框架可以帮助学生建立系统的知识体系，提高学习效果。
企业管理：企业利用知识网络框架整合内部知识，提高决策效率和创新能力。
科学研究：研究人员通过知识网络框架实现信息共享，加速研究进展。
人工智能：在AI领域，知识网络框架常被作为知识图谱，用于提升机器学习的准确性。

构建有效的知识网络框架

构建一个有效的知识网络框架并非易事，以下是一些建议：

清晰目标：在建立框架之前，首先要明确其目的和预期结果。
合理分类：对知识节点进行合理的分类，以便于后续的管理和检索。
定期维护：定期对已建立的框架进行更新和扩展，确保信息的最新和相关性。
用户反馈：鼓励用户给出反馈，根据用户的使用体验及时调整框架。

总结

总的来说，知识网络框架是一种以网络形式组织和管理知识的有效工具，它在现代社会中扮演了越来越重要的角色。无论是在教育、企业管理还是科学研究中，这一框架都能够提升信息的流通效率和知识的利用价值。

感谢您花时间阅读这篇文章。通过对知识网络框架的了解，希望能为您的学习和工作提供帮助，促进您在处理复杂信息时的思考与决策。

八、深入探索 MATLAB 在人工智能领域的应用与发展

引言

随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的编程语言和平台被应用于此领域。作为一种功能强大的数学计算和可视化工具，MATLAB在人工智能的研究与应用中发挥了重要的作用。本文将深入探讨MATLAB在人工智能领域的应用、优势和未来发展趋势。

MATLAB 简介

MATLAB是一种高性能的语言，主要用于技术计算、数据分析、算法开发以及模型仿真。它为用户提供了丰富的内置函数和工具箱，尤其适用于处理线性代数、统计分析、信号处理等问题。

人工智能与 MATLAB 的结合

人工智能是计算机科学的一个分支，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。而MATLAB提供了多个-toolbox-，专门用于机器学习与深度学习等人工智能技术的开发。

MATLAB 在人工智能中的主要应用

在人工智能的不同领域，MATLAB具有广泛的应用，以下是一些主要的应用领域：

数据预处理：在进行机器学习之前，数据的清洗和预处理是至关重要的。MATLAB提供了多种数据类型、图形显示和数据分析工具，可以有效地对数据进行处理。
机器学习：MATLAB的统计和机器学习工具箱使用户能够轻松构建、训练和验证学习模型，支持各种算法，如决策树、支持向量机和随机森林等。
深度学习：MATLAB中的深度学习工具箱可以帮助用户设计和训练深度神经网络，用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。
计算机视觉：在图像处理和计算机视觉领域，MATLAB的图像处理工具箱提供了多种函数和算法，可以处理图像，并提取有用信息。
自然语言处理：MATLAB也支持自然语言处理，用户可以利用文本分析工具箱对文本数据进行处理和分析，进行情感分析等任务。

MATLAB 的优势

MATLAB在人工智能应用中有几个明显的优势：

易用性：MATLAB的语法简单、易于理解，适合初学者和研究人员进行快速开发。
丰富的工具箱：MATLAB提供了大量根据不同需求定制的工具箱，可以方便地进行机器学习、深度学习等操作。
强大的可视化功能：用户可以轻松生成各种图表和图形，帮助理解数据的分布特征和模型的输出效果。
与其他语言的兼容性：MATLAB可以与C、C++、Python等其他语言进行良好的集成，便于扩展各种功能。

实例分析：使用 MATLAB 进行图像分类

作为一个具体示例，下面将介绍如何使用MATLAB进行图像分类任务。该过程主要分为以下几个步骤：

数据收集：准备一组标注好的图像数据集。
数据预处理：利用MATLAB进行数据清洗、去噪声、调整图像尺寸等操作。
特征提取：使用内置的图像处理工具箱提取图像特征，包括边缘检测、纹理分析等。
模型训练：利用机器学习工具箱中的算法（例如支持向量机），对图像特征进行训练。
模型验证：采用交叉验证等技术评估模型的性能，并进行调整。
结果展示：通过可视化工具展示分类结果，包括混淆矩阵和ROC曲线等。

总结与展望

在人工智能的持续发展中，MATLAB依然担当着重要的角色。凭借其简洁的语法、强大的工具箱和高效的可视化能力，MATLAB使得开发和应用人工智能变得更加高效便捷。同时，随着技术的不断更新，MATLAB也在逐步增加对新算法的支持，提升其在人工智能领域的竞争力。

感谢阅读

感谢您阅读这篇关于MATLAB在人工智能领域应用的文章。通过本篇文章，希望您对MATLAB及其在人工智能中的应用有了更深入的认识。这将为您的研究或工作提供有价值的参考和指导。

九、深入探索：JavaScript在人工智能中的应用与前景

引言

随着科技的迅速发展，**人工智能**（AI）已经成为了现代社会中的热门话题。无论是机器学习、自然语言处理还是智能机器人，AI的发展都在深刻地影响着各行各业。而在这其中，**JavaScript**作为一种广泛使用的编程语言，正逐渐在人工智能领域中展现出其独特的价值和潜力。

JavaScript与人工智能的基础知识

在探讨JavaScript如何应用于人工智能之前，我们需要先明白这两者的基本概念。

**人工智能**是指通过计算机系统模拟人类智能的能力，包括学习、推理、自适应、决策等方面。而**JavaScript**是一种用于创建动态网页和应用程序的编程语言，因其灵活性和兼容性，被广泛应用于前端开发、服务器端开发以及移动应用开发。

JavaScript在人工智能中的应用

随着JavaScript生态系统的不断发展，它在人工智能中的应用前景变得非常广阔。以下是几种JavaScript在人工智能领域的主要应用：

机器学习：使用JavaScript库如TensorFlow.js，开发者可以在浏览器中训练和运行机器学习模型。这使得开发过程变得更加简单和直观。
自然语言处理：JavaScript可以与API结合，处理文本数据，实现聊天机器人、情感分析等功能。
图像处理：借助库如opencv.js，JavaScript能够实时处理图像，应用于对象检测和人脸识别等领域。
可视化和数据分析：利用D3.js等图形库，开发者可以将复杂的AI数据以图表和可视化的方式展示，帮助用户更好地理解数据。

JavaScript人工智能的优势

尽管JavaScript在人工智能领域仍然处于相对初期，但它的优势使其代表了一种新兴的趋势：

易于学习：与其他编程语言相比，JavaScript的学习曲线相对平缓，适合初学者入门。
高效实用：JavaScript能够在浏览器中直接运行，避免了繁琐的环境搭建过程，使得原型迅速验证成为可能。
社区支持：庞大的开发者社区推动了JavaScript库和框架的不断更新与迭代，为开发者提供了丰富的资源。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展，JavaScript的应用前景将更加广阔。未来，我们可以预见以下几个趋势：

智能Web应用的普及：结合AI的Web应用将变得越来越智能，从而提升用户体验。
边缘计算的发展：JavaScript可以使得AI模型在终端设备上运行，减小延迟，提高实时反馈能力。
跨平台的统一性：JavaScript的跨平台特性使得AI可以在多种设备上实现，从而推动智能设备的普及。

结论

总而言之，JavaScript在人工智能领域展现出越来越多的应用潜力和价值。随着技术的不断进步和社区的持续创新，开发者将能够利用JavaScript构建功能强大的人工智能系统，推动各行各业的变革。

感谢您花时间阅读这篇文章，我们希望通过这些信息能够帮助您更好地理解**JavaScript**与**人工智能**之间的关系，激发您的创造力与灵感，让您在这个快速发展的领域中把握住机遇。

十、深入探索BBC在人工智能领域的创新与应用

随着科技的飞速发展，人工智能已成为各行各业的重要驱动力。尤其是在传媒行业，BBC作为国际知名的广播公司，积极探索人工智能技术的应用。本文将深入分析BBC在人工智能领域的创新举措及其对传媒行业的影响。

一、BBC与人工智能的紧密结合

在现代传媒环境下，BBC认识到人工智能的重要性，并着手构建一系列应用来提升其内容生产、传播效率和用户体验。人工智能技术的加入，不仅提升了节目的制作水平，也为观众提供了更为个性化的观看体验。

二、内容推荐系统的创新

为了改善用户体验，BBC开发了智能的内容推荐系统。这一系统运用机器学习算法分析观众的观看习惯，并根据数据分析生成个性化推荐。这种技术不仅提高了用户的黏性，还促进了内容的有效传播。

三、自动化新闻报道

在新闻报道方面，BBC利用人工智能技术实现新闻内容的自动生成。通过分析实时数据和社交媒体内容，BBC可以快速生成针对特定事件的报道。这一技术帮助新闻机构在突发事件发生时迅速响应，提供及时的信息给观众。

四、智能语言翻译与多语言内容提供

随着全球化进程的发展，BBC希望其内容能够覆盖更广泛的受众。为此，BBC引入了自然语言处理技术，实现内容的智能翻译。这使得他们能够快速将内容翻译成多种语言，满足不同地区观众的需求。

五、观众反馈与数据收集

通过利用人工智能，BBC能够更好地收集观众的反馈。利用大数据分析，BBC可以监测观众的观看行为和意见，从而优化内容制作和传播策略。这不仅增加了观众的参与感，也提升了节目质量。

六、AI与创作的平衡

尽管人工智能在内容创作中展现出巨大潜力，BBC依旧强调人类创作者的价值。AI可以作为创作的辅助工具，帮助制作团队更有效地实现创意，而不是取代他们的独特视角和创造力。

七、未来展望：人工智能与传媒行业的融合

展望未来，BBC将继续探索人工智能在传媒领域的更多应用。随着技术的进步，预计AI将与传媒行业的融合愈发深入。在此背景下，BBC还需关注社会伦理与隐私保护，为观众提供安全可靠的媒体环境。

总结

如上所述，BBC在人工智能的多方面应用已经展现出良好的前景与创新能力。借助这些技术，BBC不仅提升了内容创造力和传播效率，也为观众提供了更加丰富的体验。希望此文能帮助您深入理解BBC在人工智能领域的探索与未来方向。

感谢您阅读这篇文章，通过本文，您将获得对于BBC如何运用人工智能提升自身业务的深刻见解，期待在未来的文章中与您分享更多信息。