信息的浏览方式基于的协议？

一、信息的浏览方式基于的协议？

　　应用层是http（https）协议，传输层是TCP协议。　　TCP/IP是个协议组，可分为三个层次：网络层、传输层和应用层。在网络层有：IP协议、ICMP协议、ARP协议、RARP协议和BOOTP协议。在传输层中有：TCP协议与UDP协议。在应用层有：FTP、HTTP、TELNET、SMTP、DNS等协议。　　HTTP协议是建立在请求/响应模型上的。HTTP/1.0为每一次HTTP的请求/响应建立一条新的TCP链接，因此一个包含HTML内容和图片的页面将需要建立多次的短期的TCP链接。HTTP/1.1将只建立一次TCP的链接而重复地使用它传输一系列的请求/响应消息，因此减少了链接建立的次数和经常性的链接开销。

二、人工智能技术基于什么建模？

人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。

感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。

认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。

人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。

三、人工智能基于几何特征由谁提出？

人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”

因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。

四、物联网服务提供主要基于什么模式？

主要基于大数据，这样才能更加准确。

五、人工智能基于几何特征谁最早提出？

人工智能学科

学科起源

从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。

人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。

六、人工智能基于大数据

在当今科技领域的快速发展中，人工智能基于大数据已经成为一种不可或缺的技术趋势。人工智能和大数据这两大概念的结合，正在彻底改变着我们生活和工作的方方面面。本文将深入探讨人工智能基于大数据的重要性、应用领域以及未来发展趋势。

人工智能基于大数据的重要性

人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现了机器的自主学习和智能决策。而大数据则是指规模庞大、结构复杂且更新速度快的数据集合。人工智能基于大数据，利用海量数据进行分析、挖掘和预测，可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计以及提高生产效率。

人工智能基于大数据的重要性体现在以下几个方面：

• 实现个性化推荐：通过分析用户的历史行为数据，人工智能可以实现个性化推荐，提升用户体验。
• 精准营销：基于大数据分析的用户画像，可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果。
• 智能决策：人工智能可以根据大数据分析结果，辅助决策者做出更加科学的决策，降低决策风险。
• 智能制造：在制造业中，人工智能基于大数据的应用可以实现智能化生产，提高生产效率和产品质量。

人工智能基于大数据的应用领域

人工智能基于大数据的应用已经渗透到各个行业领域，推动着行业的数字化转型和升级。以下是一些人工智能基于大数据的典型应用领域：

1. 金融领域：人工智能基于大数据在金融领域的应用包括风险控制、信用评估、智能投顾等。
2. 医疗健康：通过分析医疗大数据，人工智能可以帮助医生制定更加精准的诊疗方案，提高治疗效果。
3. 零售行业：人工智能基于大数据可以帮助零售企业进行商品需求预测、库存管理以及精准营销。
4. 智能交通：智能交通系统借助人工智能和大数据技术，实现了交通流量监测、智能信号灯控制等功能。

人工智能基于大数据的未来发展趋势

随着人工智能和大数据技术的不断进步，人工智能基于大数据的未来发展将呈现出以下几个趋势：

• 跨行业融合：人工智能基于大数据将会在更多领域实现跨行业融合，形成更加智能化的生态系统。
• 算法优化：未来人工智能基于大数据的发展将更加注重算法的优化和提升，以提高智能决策的准确性。
• 隐私保护：随着数据安全和隐私保护意识的提升，人工智能基于大数据的发展将更加注重数据的安全性和隐私保护。
• 智能硬件：未来人工智能基于大数据的应用将越来越多地借助智能硬件设备，实现更加智能化的场景应用。

总的来说，人工智能基于大数据的发展已经成为科技行业的重要趋势，将在未来持续发挥重要作用。企业和个人应当及时了解并掌握这一技术，以适应未来科技发展的需求。

七、物联网服务提供主要是基于什么模式？

物联网服务提供商 (SP) 主要基于以下模式：平台即服务 (PaaS)：SP 提供一个平台，允许企业和开发人员构建和部署物联网应用程序和服务。软件即服务 (SaaS)：SP 提供预建的物联网应用程序和服务，企业和开发人员可以订阅这些服务。基础设施即服务 (IaaS)：SP 提供物联网设备和网络的基础设施，企业和开发人员可以租用这些基础设施。

八、etc系统基于什么信息技术？

基于GIS技术

ETC系统要完成对不同车辆，不同线路的收费工作，需要进行数据分析、处理，所以主要采用的地理信息技术是GIS。

ETC系统的关键技术

不停车收费系统（又称电子收费系统Electronic Toll Collection System,简称ETC系统）利用车辆自动识别（Automatic Vehicle Identification 简称 AVI）技术完成车辆与收费站之间的无线数据通讯，进行车辆自动识别和有关收费数据的交换，通过计算机网路进行收费数据的处理，实现不停车自动收费的全电子收费系统。

和传统的人工收费系统不同，ETC技术是以IC卡作为数据载体，通过无线数据交换方式实现收费计算机与IC卡的远程数据存取功能。计算机可以读取IC卡中存放的有关车辆的固有信息（如车辆类别、车主、车牌号等）、道路运行信息、征费状态信息。按照既定的收费标准，通过计算，从IC 卡中扣除本次道路使用通行费。当然，ETC也需要对车辆进行自动检测和自动车辆分类。 ETC系统的关键技术主要集中在以下几个方面：

*自动车年辆识别（AVI Automaic Vehicle Idenification ）技术

*自动车型分类（AVI Automatic Vdhicle Classification）技术

*短程通信（DSRC Dedicated Short Communication）技术

*逃费抓拍系统（VES Video Enforcement System）

ETC系统主要由ETC收费车道、收费站管理系统、ETC管理中心、专业银行及传输网络组成。

 

九、为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于「硬件」？

看到上面很多误人子弟的回答，实在忍不住过来说两句。

套用知乎的八股文结构：先问是不是，再问为什么。

真正搞人工智能研究的人都清楚，人工智能的三大要素：算法、算力、数据，缺一不可。

这其中“算力”主要指硬件。事实上，现在的人工智能技术落地面临的最大障碍就是算力。

根据应用的不同，算力的含义也略有区别。在云端，算力就是本身的意思，只单位时间能处理的运算数。现在比较火的自然语言处理算法GPT-3或BERT都是在无限堆算力，算力越高效果越好。一般一个网络训练下来，光是电费就几百万甚至几千万美元。算力需求直接使NVidia的GPU大卖。现在想搞搞人工智能研究的单位，基本上第一件事就是花几百万买一堆GPU。所以说，能否搞出来算力更高的芯片，绝对是人工智能的主要方向之一。

另一方面，在终端，算力更多的是指算力密度和能量效率，即单位芯片面积下的算力、单位功耗下的算力。因为终端设备（如手机）体积有限、电池有限，因此要在尽量小的代价下获得满足所需的算力，这也是人工智能的一个主要方向。

目前国内号称做人工智能芯片的创业公司已经有几十家了，华为阿里腾讯也都在搞这玩意，学术界还搞一些更新的，比如类脑芯片等等。

最后再说一点，“数据”其实也是人工智能的一个重点研究方向，有空我再详细补充其重要性和前沿性吧。

十、人工智能是基于机器学习的

人工智能是基于机器学习的

人工智能是当今世界上最引人注目的技术之一，它的发展和应用影响着我们生活的方方面面。作为一种基于机器学习的技术，人工智能正逐渐走进人们的日常生活，并为各行各业带来革命性的变革。

人工智能的基本概念

人工智能是指利用计算机技术模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的总和。在人工智能的发展过程中，机器学习扮演着至关重要的角色。机器学习是一种让计算机利用数据自主进行学习的技术，通过不断优化算法和模型，实现系统在接受新数据时能够逐步改善自身性能和表现的能力。

人工智能与机器学习的关系

人工智能的发展离不开机器学习这一支撑技术。机器学习是实现人工智能的一种重要手段，它通过构建数学模型来分析数据、识别模式，并根据反馈不断优化模型。人工智能应用多种技术手段，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，而机器学习则是其中的基石之一。

人工智能的应用领域

• 医疗保健：利用人工智能技术可以更准确地诊断疾病、辅助手术操作，提高医疗水平。
• 金融服务：人工智能可以帮助银行和金融机构识别欺诈行为、量化风险，提高金融服务质量。
• 智能制造：应用人工智能技术可以实现设备智能化、生产自动化，提高生产效率。
• 智慧城市：结合人工智能技术可以实现城市交通优化、环境监测、智能安防等功能，提升城市管理水平。

人工智能发展的挑战与机遇

随着人工智能技术的快速发展，也面临着一些挑战，比如数据隐私保护、算法不公平性等问题。同时，人工智能也为社会带来了巨大的机遇，如提高生产力、优化资源配置等。在这个过程中，我们需要不断完善相关法律法规，加强数据安全和隐私保护，确保人工智能的健康发展。

结语

人工智能是一项具有前瞻性和战略性意义的技术，它的发展将深刻影响我们的生活和工作。作为基于机器学习的重要技术支撑，人工智能将继续发挥其巨大潜力，为我们创造更美好的未来。