过往的意思是什么？

一、过往的意思是什么？

释义

①指时光过去或流逝。

[阿英《〈流离〉自序》：“从这一部纪录里，能以看出离乱时代的一部分人民的流离颠沛的生活状况，以及过往的一年的社会的暗影。”]

②以往；往昔。

[倪贻德《零落》：“行人也很快的把以前住在那里的主人忘记，再没有人去谈论他们过往的历史了。”]

③（人物）经过；来去。

[孙犁《采蒲台》：“把回子网兜放在怀里，抖露着叫过往的人看。”]

④过从，交往。

[冰心《老舍和孩子们》：“我们和老舍过往较密的时期，是在抗战期间的重庆。”]

二、过往的近义词是什么？

近义词：过去、畴昔、从前、昔时、昔日、夙昔、往日过往

释义：1. 谓时光过去或流逝。2. 以往；往昔。3. (人物)经过；来去。

1. 谓时光过去或流逝。　　

①三国 魏曹丕《与吴质书》：“少壮真当努力，年一过往，何可攀援。”　　

②阿英《自序》：“从这一部纪录里，能以看出离乱时代的一部分人民的流离颠沛的生活状况，以及过往的一年的社会的暗影。”

三、过往意思是什么？

过往，汉语词汇，拼音：guò wǎng，释义为时光过去或流逝；以往，往昔； (人物)经过，来去；人物的过从，交往。

中文名

过往

外文名

come and go

拼音

guò wǎng

近义词

往昔 往日 以往 曾经  

反义词

如今

四、人工智能模式识别是什么

人工智能模式识别是什么

人工智能模式识别是一种基于人工智能技术的重要应用领域，旨在让计算机系统具备类似人类视听感知的能力，能够识别、理解和作出针对各种模式的决策。这一领域涵盖了图像识别、语音识别、手势识别等多个方面，是人工智能技术在现实世界中的具体应用。

人工智能模式识别的应用领域

人工智能模式识别在各个领域都有着广泛的应用，其中最为突出的包括：

• 图像识别：通过人工智能算法，使计算机系统能够识别和理解图像中的内容，实现人脸识别、物体检测等功能。
• 语音识别：利用模式识别技术，让计算机能够听懂人类语言并做出相应的反馈，如语音助手、语音识别输入等。
• 手势识别：通过分析人体动作，实现对手势的识别和理解，可应用于虚拟现实、智能交互等领域。

人工智能模式识别的技术原理

人工智能模式识别的技术原理主要基于机器学习和深度学习等方法，通过大量数据的训练和模型优化，使计算机系统能够自动识别、分类和预测不同模式的数据。其中，深度学习技术的发展使得模式识别在准确性和效率上得到了极大的提升。

在人工智能模式识别中，常用的技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，这些技术在图像、语音、文本等领域的模式识别中发挥着重要作用。

人工智能模式识别的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，人工智能模式识别也在不断演进和完善。未来，人工智能模式识别有望在以下几个方面取得进展：

• 跨领域应用：人工智能模式识别将更广泛地应用于医疗、交通、金融等各个领域，为实际生活带来更多便利。
• 多模态融合：将不同模式的信息融合起来，提高系统对复杂环境的理解和识别能力，实现更全面的智能化应用。
• 边缘计算：将模式识别的计算推向设备端，实现更快速响应和更高效的处理，促进智能设备的普及和应用。

结语

人工智能模式识别作为人工智能技术的重要应用领域，对推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。随着技术的不断创新和进步，相信人工智能模式识别将在更多领域展现出其强大的应用潜力，为人类社会带来更多智能化的变革和发展。

五、人工智能模式识别器是什么

什么是人工智能模式识别器？

人工智能模式识别器是一种基于人工智能技术的系统，旨在识别和分类特定模式或数据集。这种先进的技术利用深度学习、机器学习和数据挖掘等方法，能够帮助计算机系统自动识别图像、声音和文本等不同类型的模式。

人工智能模式识别器的工作原理是通过对大量数据进行学习和训练，使得系统能够具备识别和分类的能力。其核心在于建立模型、提取特征并进行预测，以便对输入数据进行有效的分析和处理。

人工智能模式识别器的应用领域

人工智能模式识别器在各个领域都有着广泛的应用，包括但不限于：

• 计算机视觉：用于图像识别、人脸识别和目标检测等任务。
• 语音识别：用于语音指令识别、翻译和音频分析等领域。
• 自然语言处理：用于文本分类、命名实体识别和情感分析等用途。
• 生物医学：用于医学影像分析、疾病诊断和药物研发等方面。

这些应用领域展示了人工智能模式识别器在帮助人们解决现实世界问题中的巨大潜力。

人工智能模式识别器的优势

相比传统的模式识别方法，人工智能模式识别器具有诸多优势，主要包括：

• 自动化：系统能够自动学习和优化模型，减少人为干预。
• 准确性：借助深度学习算法，提高了模式识别的准确性和精度。
• 适应性：对于复杂和多变的模式，系统能够自适应并灵活调整。
• 效率：在大数据环境下，能够快速处理和分析大规模的数据集。

这些优势使得人工智能模式识别器成为当今信息技术领域中备受瞩目的技术。

人工智能模式识别器的挑战与未来

虽然人工智能模式识别器在各个领域展现出巨大的潜力，但也面临一些挑战，如：

• 数据隐私：大规模数据的收集和使用可能带来个人隐私和安全问题。
• 鲁棒性：在复杂环境和数据变化下，模式识别器的鲁棒性需要进一步提升。
• 解释性：人们对于人工智能决策的解释性需求不断增加，需要更透明和可解释的模型。

未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的扩展，人工智能模式识别器将在更多领域展现出更为广泛和深远的影响力。同时，我们也需要继续研究和探索如何克服现有挑战，确保人工智能技术的可持续发展和社会价值。

六、过往的近义词是什么呢？

过往的近义词

　　畴昔、从前、昔时、昔日、夙昔

　　过往的反义词

　　如今,今昔

　　过往的造句

　　过往船只纷纷停泊在港口以期躲避即将来临的台风。

　　面对着几个盘查过往行人的特务，交通员老李稳定一下情绪，神色自若地迎了上去。

　　决不能容忍路霸肆无忌惮地向过往车辆的司机和乘客讹诈钱财。

　　这条街道虽窄，但过往的人群却熙熙攘攘。

　　每到夏天，过往行人常到那个古城门洞乘凉。

　　那些孩子们一直在向过往车辆扔石块。

七、人工智能销售模式？

人工智能，是计算机科学的分支，企图通过语言识别、语言处理、数据处理等新兴技术赋予机器“人”的智慧，使得机器成为人类智能的延伸。1936年阿兰·图灵发表的论文《机器能思考吗》开创了人工智能的先河，他也因此被誉为“人工智能之父”。但图灵未必能想到，在仅仅80年后，AI就已经真正介入了我们的生活。

AI技术的崛起让现有的营销模式逐渐崩塌瓦解，在重组的过程中不断融入数字时代的基因。新的营销体系大厦拔地而起，每个维度都融入了AI的粒子。最先登上这座大厦的人，将占据这个时代的高地。AI技术让营销学迎来了第三次重组。信息时代的到来和物质的极大丰富使得传统的“产品”为中心的“4P”营销体系转为“4C”营销体系。营销体系的核心要点由产品、价格、地址、促销转化为顾客、成本、便利性、沟通。

八、人工智能与模式识别是什么

人工智能与模式识别是什么

人工智能（AI）和模式识别是当前科技领域中备受关注的两大热门话题。人工智能作为一项尖端技术，正在深刻影响着我们的生活和工作。而模式识别作为人工智能的重要分支，更是在诸多领域展现出强大的应用价值。本文将就人工智能与模式识别这两个概念展开深入探讨，带您了解它们的核心含义、基本原理以及未来发展趋势。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科。其目标是使计算机系统能够具备类似人类的智能，具备感知、学习、推理、决策和自我适应的能力。人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代，如今已经成为计算机科学中最前沿和炙手可热的研究领域之一。

人工智能涵盖了诸多子领域，包括专家系统、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，其中最具代表性的应用包括语音助手、自动驾驶、智能推荐系统等。人工智能技术正逐渐渗透到各行各业，为传统行业带来了全新的变革和机遇。

什么是模式识别？

模式识别（Pattern Recognition）是一门研究如何使计算机或机器“看懂”和“理解”数据的学科。其核心任务是建立数据之间的关联关系，识别规律和模式，并进行分类、识别、聚类等分析。模式识别技术广泛应用于图像识别、人脸识别、声纹识别、手写体识别等领域。

模式识别可以认为是人工智能的一个重要分支，是让计算机具备“感知”和“认知”能力的关键技术之一。通过模式识别技术，计算机可以从海量数据中识别出规律和模式，为决策、预测、识别等任务提供支持。

人工智能与模式识别的关联

人工智能与模式识别之间存在着密不可分的联系和互相促进的关系。人工智能依赖于模式识别技术来理解和处理数据，而模式识别又借助人工智能的方法和思想来提升识别的准确率和效率。

在许多人工智能应用中，模式识别被广泛应用。比如，在智能语音助手中，系统需要通过语音识别技术将用户输入的语音转换成文字，然后通过自然语言处理技术理解用户意图，这就是人工智能和模式识别紧密结合的典型案例。

人工智能与模式识别的未来发展

随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，人工智能与模式识别的应用前景将更加广阔。未来，人工智能系统将变得更加智能化、个性化，模式识别技术也将更加精确、高效。

同时，人工智能与模式识别在医疗、金融、安防等领域的应用也将进一步深化，在为人们带来便利的同时，也带来了一些新的挑战和问题，如数据隐私、算法公平性等。因此，在人工智能与模式识别的发展过程中，我们需要不断探索和完善相关法律法规和伦理规范，确保技术的合理、可靠和安全应用。

总的来说，人工智能与模式识别是当今科技发展中不可或缺的两大重要领域。它们的结合为我们的生活带来了诸多便利和惊喜，也推动着科技的不断进步和创新。相信在不久的将来，人工智能与模式识别将继续发挥重要作用，为我们的生活和工作带来更多的智能化和便利。

九、模式识别与人工智能是什么级别

模式识别与人工智能是什么级别

模式识别的概念

模式识别是一种通过对数据进行分析、总结和推理，从中发现有价值的特征和关系的技术和方法。它是一种从大量数据中提取和挖掘潜在模式的过程，以了解和解释事物的规律和趋势。

模式识别广泛应用于计算机科学、人工智能、生物医学、图像处理、语音识别等领域。它的应用领域非常广泛，可以应用在人类认知、机器学习和自然语言处理等方面。

人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的计算机科学与技术。它涉及到使计算机能够感知、理解、学习、推理、决策和交互等一系列复杂的智能行为。

人工智能是模拟人类智能的一种尝试，通过使用各种算法和技术，使计算机具备像人类一样的学习和推理能力。人工智能可以应用于各种领域，如机器人技术、自动驾驶、语音识别、图像处理和自然语言处理等。

模式识别与人工智能的关系

模式识别是人工智能领域中的一个重要分支，两者有着密切的联系和互相补充的关系。模式识别是人工智能的核心技术之一，而人工智能则是模式识别的一种应用。

模式识别通过对数据进行分析和处理，提取出其中的模式和规律。而人工智能则利用这些模式和规律，通过学习和推理的方式，使计算机具备类似人类智能的能力。模式识别为人工智能提供了基础和前提，而人工智能则进一步推动了模式识别的发展和应用。

模式识别与人工智能的应用

模式识别和人工智能在许多领域都有着广泛的应用。

在计算机视觉领域，模式识别可以用于图像处理和目标识别。通过对图像进行分析和处理，模式识别可以识别出图像中的物体和特征，从而实现自动驾驶、安防监控等应用。

在语音识别和自然语言处理领域，模式识别和人工智能可以实现语音识别、文本理解和自动翻译等功能。通过对语音和文本进行分析和学习，模式识别和人工智能可以理解和处理人类语言，进一步提高交互体验。

在医学领域，模式识别和人工智能可以用于医学影像分析和疾病诊断。通过对医学影像、生物样本和病例数据进行分析和学习，模式识别和人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

在金融领域，模式识别和人工智能可以用于风控和欺诈检测。通过对金融数据和交易行为进行模式识别和分析，人工智能可以判断风险和异常，提高金融安全性。

结语

模式识别和人工智能是现代科技中的重要概念和技术。它们在各个领域都有着广泛的应用和发展。通过模式识别和人工智能的研究和应用，可以使计算机具备类似人类的智能，为人类提供更多便利和创新。

十、人工智能关键模式识别是什么

人工智能关键模式识别是什么

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来备受关注的热门领域，它正在以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。人工智能关键模式识别作为人工智能领域的重要应用之一，正日益成为各行业的关注焦点。那么，什么是人工智能关键模式识别呢？本文将深入探讨人工智能关键模式识别的概念、应用以及未来发展趋势。

概念

人工智能关键模式识别（Key Pattern Recognition）是一种通过分析和识别数据中的关键模式以支持决策和预测的技术。它基于人工智能和机器学习算法，通过对大规模数据的处理和分析，寻找数据中的关联性和规律，从而帮助企业和机构做出准确的决策。

人工智能关键模式识别的核心在于对数据进行全面的分析和理解。它能够自动提取数据中的重要特征，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策者提供有价值的信息和洞察。人工智能关键模式识别广泛应用于金融、医疗、电商、智能交通等领域，帮助企业和机构更好地了解市场、优化业务流程、提高工作效率。

应用

人工智能关键模式识别在各行业都有广泛的应用，下面以几个典型领域为例进行介绍：

金融领域

在金融领域，人工智能关键模式识别被用于风险管理、投资决策等方面。金融市场的波动性很大，而且存在大量的数据，传统的分析方法往往难以应对。人工智能关键模式识别可以帮助金融机构识别出关键的市场趋势和交易模式，从而更好地进行风险控制和资产配置。

医疗领域

在医疗领域，人工智能关键模式识别可以应用于疾病诊断、药物研发等方面。通过对大量的病例数据进行分析，人工智能可以寻找出异常模式和潜在的风险因素，为医生提供准确的诊断和治疗方案。此外，人工智能关键模式识别还可以通过分析药物的作用机制和副作用，加速新药研发的过程。

电商领域

在电商领域，人工智能关键模式识别被广泛用于用户行为分析、个性化推荐等方面。通过对用户在电商平台上的浏览、点击、购买等行为进行分析，人工智能可以识别出用户的喜好和购买习惯，进而为用户推荐个性化的商品和服务，提高用户的购物体验和满意度。

未来发展趋势

人工智能关键模式识别作为人工智能领域的重要应用，未来有着广阔的发展前景：

技术进步

随着人工智能和大数据技术的不断发展，人工智能关键模式识别的算法和模型也在不断升级和改进。新的算法和模型可以更好地挖掘数据中的隐藏规律和趋势，提高模式识别的准确性和效率。

跨行业应用

人工智能关键模式识别的应用不仅仅局限于特定行业，它将更加广泛地应用于各个行业和领域。无论是金融、医疗、电商，还是制造、教育、交通等领域，都可以通过人工智能关键模式识别来提升工作效率、优化决策和服务质量。

深度融合

人工智能关键模式识别将会与其他人工智能技术进行深度融合。例如，与自然语言处理、计算机视觉等技术相结合，可以实现更加智能化的模式识别和决策支持。

总之，人工智能关键模式识别作为人工智能技术的重要应用之一，正迅速发展并逐渐渗透到各个行业和领域。它的出现将大大提高数据分析和决策的效率，促进社会和经济的发展。相信在不久的将来，人工智能关键模式识别将成为各行业不可或缺的智能助手。