智能大脑科技是什么意思，有哪个翻译高手知道智能科技的英译及缩写先谢了

来源：整理时间：2023-05-10 00:45:46 编辑：智能门户手机版

1，有哪个翻译高手知道智能科技的英译及缩写先谢了

智能科技： Intelligent technology 缩写： Intel-tech

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2，科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

科技术语有哪些

3，什么是智能电脑

现在的电脑就是智能！

智能,安全

好的电脑啊啊

智能的意思是自动化，例如人性化的识别.用户需要什么计算机就能够知道用户的意思，也分好多种，简单的说说这个语音控制，也算是一个智能化操作的电脑，声控，是利用软件硬件集合而成，什么是软件？软件是人类编程的思路，这个软件可以操控硬件，但是你要知道，如果电脑过智能化的第一件事绝对可能是消灭人类~ 因为你给它了许多关于人类的想法，包括作为，不是没有智能的电脑，只是怕它背叛主人，因为现在的网络科技算是很不错，所有只要经过互联的网络程序都存在着危险，随时有肯能被别人破解或攻击，那么智能电脑的出现，也会有人去破坏它，你说10个人和1个人的力量之间，包括思想之间的差距，要是你利用10万人的思想注入智能电脑里，那么别人会利用20万人，或者更高的数量来抵跨这10万人思路的电脑，如果之间加以利用，它就可以变成伤害人类的一大敌人！智能只是人类拥有的一个权利吧，但是很多都授予国家或者地区的限制，即使你有很多的想法，你也没有可能完成，因为你想要把大海填平。创造其他的你想的东西，可是你说别人会同意吗？就这样，所以之智能是人类思想. 电脑永远受控于人类...除非有人有能力做出这样的事，让智能电脑出生！

智能计算机（intelligent computers）　　迄今未有公认的定义。计算理论的奠基人之一 A. 图灵定义计算机为处理离散量信息的数字计算机。而对数字计算机能不能模拟人的智能这一原则问题，存在截然对立的看法。1937年A.丘奇和图灵分别独立地提出关于人的思维能力与递归函数的能力等价的假说。这一未被证明的假说后来被一些人工智能学者表述为：如果一个可以提交给图灵机的问题不能被图灵机解决，则这个问题用人类的思维也不能解决。这一学派继承了以逻辑思维为主的唯理论与还原论的哲学传统，强调数字计算机模拟人类思维的巨大潜力。另一些学者，如H.德雷福斯等哲学家肯定地认为以图灵机为基础的数字计算机不能模拟人的智能。他们认为数字计算机只能做形式化的信息处理，而人的智能活动不一定能形式化，也不一定是信息处理，不能把人类理智看成是由离散、确定的与环境局势无关的规则支配的运算。这一学派原则上不否认用接近于人脑的材料构成智能机的可能性，但这种广义的智能机不同于数字计算机。还有些学者认为不管什么机器都不可能模拟人的智能，但更多的学者相信大脑中大部分活动能用符号和计算来分析。必须指出，人们对于计算的理解在不断加深与拓宽。有些学者把可以实现的物理过程都看成计算过程。基因也可以看成开关，一个细胞的操作也能用计算加以解释，即所谓分子计算。从这种意义讲，广义的智能计算机与智能机器或智能机范畴几乎一样。　　对智能计算机的不同看法还来源于不同的目标和出发点。一种是科学研究的观点，强调理解人脑的机制，要求计算机按照人脑的工作方式表现出智能行为。另一种是工程的观点，强调用计算机解决需要人的智慧才能解决的实际问题，不管人脑和计算机的工作方式是否相同。从工程观点看智能计算机，所关心的是它具有的功能而不限制其实现途径。也就是说，所谓智能计算机就是指具有感知、识别、推理、学习等能力，能处理定性的、不完全不确定的知识，能与人类以自然语言、文字及图形图像通信并在实际环境中有适应能力的计算机。要达到这一目标需要长时期的努力。　　智能与智能计算机　　一部计算机表现出某种智能行为并不一定被认为它本身有智能。为了判定计算机是否具有智能，图灵曾设计了一种测试方法，即有名的图灵试验。设想一个测试者用计算机终端分别与被测的人及计算机联系（测试者不能直接看到被测人与计算机），如果从回答测试者问题的信息中不能正确区分被测者是人还是计算机，即把计算机当成人了，就应认为计算机具有智能。这是一种关于智能机的行为主义的观点。以回答问题的能力做为具有智能的判据有一定局限性，因为人的智能涉及许多方面，有些智能如形象思维就不可以言传。这种测试也难以反映自学习自适应能力。人们一方面追求用机器实现智能，另一方面又不大相信电子器件的自动开与关能实现人的思维。因此当一种实现智能应用的方法很有效时，往往认为这是一种已知的技术，与其他计算机程序运行没什么不同，人们对于机器模拟人类思维的矛盾心理趋向于认为一个能工作的系统是有用的但不是真正有智能的。　　实际上，智能计算机已经成为一个动态的发展的概念，它始终处于不断向前推进的计算机技术的前沿。人工智能的权威学者M.明斯基定义人工智能的任务是研究还没有解决的计算机问题。这一观点反映了人工智能与智能机研究有别于其他学科的显著特点。智能应用问题往往没有确定的求解算法而采用搜索的办法，一旦人们对某一问题掌握了足够丰富的知识，即已找到了不需要搜索的确定型算法，可以预见其行为与效果时，这个问题一般就不再认为是一个智能问题了。从应用的角度看，如果一项人工智能的研究成果已经成熟并被广泛采用，人们已经了解它的运行机制，就不再把它视为智能技术了。可以预言，目前被看成是智能计算机主要组成部分的知识库在不久的将来就会像数据库一样被当成一般的计算机技术。因此，智能计算机与其看成是与传统计算机完全不同的一种机器，还不如看成是带动计算机不断发展的一项高技术。这种压力迫使从事智能计算机研究的科研人员必须不断提出新概念、新方法，不断攻克新的技术难关。　　研制智能计算机的目的不是用计算机代替人的脑力劳动，而是充分发挥人和计算机各自的特长，形成互补、协调的人机合作环境。不怎么聪明的智能计算机可以使聪明的人更加聪明。在人机合作的和谐环境中，人主要负责提供涉及面很广的常识和从事有创造性的工作，机器做为人的助手从事需要一定智能的其他工作。智能机往往是某些方面聪明过人而其他方面又十分愚笨，因此设计一个高效率高智商的人机协作智能系统必须合理地确定哪些事由人做，哪些事由机器做，而且要建立十分友好的人机对话界面。　　研制智能计算机的主要途径　　尽管各国学者为研制智能机进行长期不懈的努力，但究竟通过什么途径才能使计算机具有智能或者说表现出智能行为，还是一个未解决的问题。概括来说，已提出的主要途径有以下几条，它们分别以认知心理学、神经生理学、人类社会学及生物进化论为模拟的基础。　　①符号处理与知识处理。把智能问题当成符号处理与知识处理问题是人工智能的主流。纽威尔和西蒙教授在1975年的图灵奖演说中提出物理符号系统假设：物理符号系统是智能行为的充分必要条件。这一假设把符号处理技术摆到智能机研制的关键位置。60年代关于推理机制和问题求解技术的研究使人们认识到一个智能系统的能力主要在于系统中包含的知识而不是它的推理机制，这就是E.费根鲍姆教授倡导的知识原则。根据这一原则，构造智能机系统的关键是建立包含大量常识和专门知识的知识库，其技术难点在于知识的自动获取和自动维护以及知识共享等。这一途径的基础是逻辑理论与认知心理学。　　②人工神经网络。构造智能机的另一途径根源于神经生理学的研究成果，即用大量相对简单的处理单元（人工神经元）通过复杂的互连构成神经网络计算机。这一途径强调大规模并行、分布式的表示与处理、非线性的动力学系统行为、系统的训练与学习以及模拟量的处理等等。尽管目前提出的人工神经网模型及已研制的各种人工神经网系统与人脑的神经网结构相距甚远，但这种以整体的统计行为取代逻辑推理，以样本训练与学习取代执行某种算法的新思路对传统的唯理论与还原论是一种冲击。神经网计算机在模式识别和低层次感知模拟等方面有发展潜力，但也有一定局限性。它与传统的符号处理有某种互补关系。这两者的结合可以发挥各自的优势。　　③层次化的智力社会模型。错综复杂的人类社会是由许多个人和不同层次的团体组成。与此类似，智能行为也可看成是许多在不同层次上的相互影响的并行操作的进程。层次越低，其智力越差，最底层的处理应是非智能的行为。按这种思路，关键是要弄明白非智能的活动的联合如何才能浮现智能行为，其奥秘应在其相互联系之中。这就是明斯基教授主张的所谓“智力社会”模型。这一学派强调理解智能的层次和系统中各部分的联系，主要从人类社会的行为来看待思维与智能，其实现上较侧重分布式的人工智能和复杂的巨系统。　　④基于生物进化的智能系统。人类的智能是通过极其漫长的生物进化产生的，进化是智能的源泉。如果把机器智能的提高也当成是一种进化过程，其进化速度将比形成人的智能快得多。生物进化的关键是在动态环境中的适应能力。基于这一观点，布鲁克斯教授提出研制智能机的另一种途径：建立在现实世界中具有真正感知和行动能力的智能系统，由简单到复杂逐步提高其智能水平。这一方法强调自适应控制，主张无需表示无需推理的智能系统。　　上述每一条途径都有各自的理论背景和应用前景。鉴于脑的功能是成千上万具有不同专门功能的子系统协作的结果，是上百万条生物进化缠绕组合的结果，人类智能的本质不可能归结为几个像波函数或运动学三定律那样规整、简洁、漂亮的基本原理。智能机也不可能按某一种固定模式制造。研究智能计算机应当采取综合集成的方法，在上述几条途径和可能的新途径基础上，将定性与定量、数字与模拟、逻辑与统计、电子与非电子等互补的技术综合集成起来，特别是将存于机器的知识与人的经验知识集成起来，发挥系统的整体优势与综合优势。　　应用前景　　智能计算机技术还很不成熟，现主要在做模式识别、知识处理及开发智能应用等方面的工作。尽管所取得的成果离人们期望的目标还有很大距离，但已经产生明显的经济效益与社会效益。专家系统已在管理调度、辅助决策、故障诊断、产品设计、教育咨询等方面广泛应用。文字、语音、图形图像的识别与理解以及机器翻译等领域也取得了重大进展，这方面的初级产品已经问市。计算机产品的智能化和智能机系统的研究开发将对国防、经济、教育、文化等各方面产生深远影响。计算机智能化是21世纪信息产业的重要发展方向。发展智能计算机将加速以信息产业为标志的新的工业革命。智能计算机的应用将放大人的智力，减少对自然资源的利用。它只需要极少的能量和材料，其价值主要在于知识。另一方面，研制智能计算机可以帮助人们更深入地理解人类自己的智能，最终揭示智能的本质与奥秘。

智能电脑或许换个角度就是说拥有自己的管理能力，可以自动操作，实现自动化的效果，未必要人类自己操作，或许就是这个意思吧！

什么是智能电脑