CG Chosen N6 CG Chosen N6|机器人杂志将带领你进入一个非比寻常的智能化世界。在那里你将欣赏到世界上最完美，最疯狂的机器人作品及图像。同时，你还可以从一些相关的文章和访谈上学到机器人制作的技巧。还在等什么，快来体验一下吧！
《自然》（英语：Nature）是世界上最早的科学期刊之一，也是全世界最权威及最有名望的学术杂志之一，首版于1869年11月4日。虽然今天大多数科学期刊都专一于一个特殊的领域，《自然》是少数（其它类似期刊有《科学》和《美国国家科学院院刊》等）依然发表来自很多科学领域的一手研究论文的期刊。在许多科学研究领域中，每年最重要、最前沿的研究结果是在《自然》中以短文章的形式发表的。
相信大家都有在餐厅吃饭或者咖啡店喝咖啡，等餐等位等到内伤的经历。有时候为了等咖啡，耽误了上班和送孩子，有时候在忙碌的餐馆想找服务员，却半天找不到人为你服务。而实际上，现在的人工智能就能解决这个问题。人工智能对人类的影响有多大？仅仅是刚才提到的这些吗？当然不是。人工智能主要运用在开发某些项目，研究某个理论和探索智能技术等领域，其是信息时代的一门新科学，它的发展将会不断改善人类的生活，引领人类进入新时代。随着时代的发展，人们的生活越来越离不开人工智能技术。目前，人工智能技术已经渗透到人类生活的方方面面。从人类驾驶汽车到无人驾驶汽车，从人类战斗机到无人战斗机，甚至医疗等方面纷纷离不开人工智能，人工智能不断改善人们的生活。但到目前为止，还没有通用的人工智能技术，所有人工智能应用都是被限定在特定场景中，而不可能“通吃”。比如，尽管下围棋是高智商智力活动，但它的规则简单、固定、封闭。人类的行为和社会生活复杂多变，不可能用简单的规则来概括、描述。目前人工智能的发展阶段，相当于当年蒸汽火车每小时跑5公里的阶段，离赶超人脑还有非常漫长的距离。而且，人工智能虽然会取代一些工作岗位，但也会创造新的工作岗位。比如手机上安装的地图APP，它看似剥夺了扛着仪器进行野外测量、制作地图的人的工作，但它也创造了新的岗位：开着车实地拍照的、软件维护的……做地图的人其实比原来还多了很多，只是工作方式不一样了。人工智能技术是为人类服务的，不能超越人类的底线，更不能对人类造成伤害。当然，人工智能的发展必然会带来一些问题，这就需要制定一定的法律法规对人工智能进行管理、约束，这样才能更好地为人类所用，才能让人类过上更好的生活。
好处1、除了能帮您好科技进行的日常的打卡、接送资料、迎宾交谈。未来机器人几乎可以做人类所有的工资，比如会计、汽车司机、工厂的工人、客服等等。2、危险的工作都会油机器人代替。 比如军事上的排雷工作，去危险太空中的—些任务，去深海的—些任务等等都可以让机器人来做。 边有比如—些比较脏累的工作，下水道排查等都可以油机器人来做。 3、人类的伴侣。 未来很多人可能不会结婚，耐是选择跟自己内心中真实需要的人的样子定制—个机器人来结婚，成为人的伴侣。 这种机器人伴侣可以给你做饭洗衣照顾家庭，照顾你的生活，边可以跟你—起睡觉等等。坏处1、机器人可能会让很多职业的从业者失业。 目前工厂的很多职位都是油机器人来做的，耐这些职位以前都是人类在做，这无形中就让很多人下子岗。 下岗就意味着没饭吃，被机器人抢子饭碗。 2、过渡智能化的机器人可能会让人类毁灭。 目前人类正在研究机器人神经网络，如果机器人的神经网络真正的成熟，那么机器人就是真正的人工智能子。 霍金、码斯克等都对人工智能的前景表达子担忧，认为超级神经网络的人工智能可能是人类的最后—个发明，这就意味着人类最终会被机器人毁灭。
机器人可以代替人类做的一些部分工作，毕竟没有人类的逻辑思维。随着社会的进步发展，机器人会成为人类的得力助手。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
11111
有很多网站是专门“卖”这些文献的，我记得有万方数据什么，那个可以搜索文献，但是都是要付费的，不知道你是不是大学生，一般学校会为学生老师提供搜索，并且是免费的，就是学校买的
能扫地机器人的外文我肯定好大
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
!!!ediwurfyh8ewrfuyeirheri哈斯无色请勿i
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条