一、人工智能写新闻事例

人工智能写新闻事例

现代科技的飞速发展，使得人工智能技术在各行各业都得到了广泛的应用，其中包括新闻领域。人工智能写新闻是指利用机器学习和自然语言处理等技术，让计算机能够生成具有一定新闻价值的文章。下面我们将介绍一些人工智能写新闻的实际应用案例。

智能新闻写作平台

某知名科技公司开发了一款智能新闻写作平台，利用深度学习算法和大数据分析技术，平台能够快速从海量信息中提取关键数据，并生成符合新闻规范的文章。这种智能新闻写作平台不仅可以提高新闻生产的效率，还可以降低人力成本，是新闻行业的一大创新。

财经新闻自动生成

一家财经新闻网站引入了人工智能技术，实现了财经新闻的自动生成。通过训练模型，系统能够自动从金融市场数据中提取关键信息，分析市场走势，并生成相应的新闻报道。这种自动生成新闻的方式不仅速度快，而且能够及时反映市场变化，提供有参考价值的信息。

体育赛事报道

在体育新闻领域，人工智能写新闻也有着广泛的应用。一些体育媒体利用人工智能技术，可以快速生成体育赛事的报道，包括比赛结果、关键时刻回顾等内容。这不仅提高了报道速度，还能够吸引更多读者关注。

社交媒体内容生成

一些社交媒体平台也正在尝试利用人工智能技术生成用户内容。通过分析用户的历史数据和偏好，系统可以自动生成符合用户口味的推文、动态等内容。这种个性化的内容生成方式为用户提供了更好的社交体验。

新闻摘要生成

除了完整新闻文章的生成，人工智能还可以用来生成新闻摘要。一些新闻聚合平台通过自然语言处理技术，可以从原始新闻中提取核心信息，生成简洁的新闻摘要，方便用户快速了解要点。这种方式有效提高了信息获取的效率。

人工智能写新闻的未来

随着人工智能技术的不断进步，人工智能写新闻的应用前景将会更加广阔。未来，人工智能可能不仅能够生成文字新闻，还能够结合多媒体技术生成更丰富多样的新闻内容，如视频新闻、虚拟现实报道等。这将为新闻行业带来全新的发展机遇。

总的来说，人工智能写新闻技术的发展，为新闻生产带来了革命性的变革。虽然目前仍然需要人类编辑来保障新闻的质量和客观性，但人工智能的不断进步必将为新闻行业带来更多可能性和创新。

二、医疗岗面试名人事例？

首先，他会有很好的医学基础，在医学这个行业上做过很好的成绩。

三、关于人工智能改变世界的事例？

能让马云、马化腾、李彦宏等业界大佬共同看好的方向，除了人工智能，可能很难找到第二个。

在7月9日举行的2020世界人工智能大会云端峰会上，“三马”（马云、马化腾、马斯克）、“二宏”（李彦宏、张文宏）少见地隔空同台。此外，还有包括七位图灵奖得主、一位诺贝尔奖得主在内的550多位业界、学术界嘉宾汇聚一堂。

大会上，以联合国数字合作高级别小组联合主席的身份出席的马云，就疫情期间社会经历的大动荡发表了自己的感悟，他认为，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当，“为活下去而做的创新才是真正最强大和不可阻挡的动力”。

马云有此感叹，一定程度上是因为在疫情危机中，依赖人力、线下运转的传统行业遭受极大冲击，以人工智能为代表的新兴科技彰显出其重要性与必须性。例如，复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏提到，“从人工智能参与到抗疫物资调配的时候，我们就意识到将来人工智能具有非常强大的物资调配能力”。

人工智能的意义已不止于经济层面，它也是抵御大自然不可抗力、维持社会健康稳定发展的依仗，基于这一逻辑，政策已率先做出反应。

在今年2月，工业和信息化部科技司发布了《充分发挥人工智能赋能效用 协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》，倡议通过科技力量支撑疫情防控。随后，“新基建”政策落实，人工智能被列为七大领域之一。

随着底层技术的进步，与计算能力、大数据、场景等人工智能成长土壤的逐渐成熟，人工智能正处于平台化、产业化之前的关键节点。

疫情催化及政策推动下，人工智能的发展被按下加速键：仅在大会上，就诞生了8个人工智能产业投资基金项目，36个人工智能产业项目，签约投资总额超过300亿元。

而在新基建的东风下，人工智能又会带来哪些机遇？

一局围棋

在未来关于人类历史的讲述中，一定会有这样一个篇章。

2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发的人工智能机器人AlphaGo与围棋职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，此时，大众对谁赢谁输的预测还有很大分歧，最终AlphaGo以4比1的总比分获胜。

这样一场比赛，将人工智能这样一个更多存在于科幻电影、小说中的概念实体化，也将人类一直以来的自信与骄傲击破，证明了人工智能可以达到比肩，甚至超越人类的高度——这甚至引发了一些恐慌。但在当时，中国选手柯洁仍认为“AlphaGo能赢李世石，但是赢不了我”。

仅一年之后，AlphaGo再次突飞猛进，大众已经一边倒地做出了人类必败的判断，最终AlphaGo以3:0的战绩击败了几乎代表着人类围棋最高水准的柯洁。

第三局比赛中，柯洁甚至中途离场20分钟痛哭，连坐在十几米之外的观众都能听见他隐忍但清晰的哭声。“我感到浑身都在颤抖，真的，寒冷地颤抖。”后来柯洁这样描述自己的状态。

柯洁承认，他的失态是因为觉得机器下得太完美。

值得指出的是，人工智能从诞生到打败世界围棋冠军，只经过了六十余年的发展。

1950年，一位名叫马文·明斯基的大四学生，与同学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。而马文·明斯基在后来也被誉为“人工智能之父”。

同年，“计算机之父”阿兰·图灵提出设想：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。直到1956年，计算机专家约翰·麦卡锡才提出“人工智能”一词，被人们看做是人工智能正式诞生的标志。

随后，由于技术难度高、进展慢，人工智能的发展反复经历着高潮与低谷。在1987 年，由于通用计算机 Lisp Machine在商业上的失败，人工智能再次滑入了低迷期，行业人士开始意识到人工智能的问题不在于硬件，而是在软件以及算法层面的挑战没有突破。

长久以来，对人工智能的探讨一直局限在研发圈层中，一直到AlphaGo出世，横扫人类围棋界，才一举将人工智能推向了社会话题中心，自此之后，人工智能概念始终炙手可热。

人工智能之所以会在2017年的时点上爆发，本质上是得益于发展土壤的逐渐成熟，马化腾曾在演讲中提到，发展人工智能，场景、大数据、计算能力和人才缺一不可。

在计算能力方面，深度学习技术是人工智能发展历史上的一个重要突破。2006年，现任职于Google Brain的技术专家 Geoffrey Hinton带领团队发现了训练高层神经网络的有效算法，2012年，Geoffrey Hinton团队在ImageNet上首次使用深度学习技术完胜其它团队。

Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功让科学家开始更多的关注模型与算法的创新突破，以弥补训练中数据的不足，从而带来算法上的快速迭代：以图形计算为代表的GPU在计算机视觉训练中替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，加快了计算机视觉前期训练和推理的迭代周期，带来效率上的成倍提升。

大数据则是人工智能的燃料，随着互联网浪潮从PC时代过渡到移动时代，人类生活逐渐被智能终端所绑定，每日可产生的数据量出现指数级的增长，且数据维度更加丰富，大数据技术逐渐精进。而大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式，从各种各样类型的海量数据中，快速获得有价值信息，为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。

另一方面，随着社会经济形态与产业形态发展，人工智能有了更多的落地场景，如医疗、安防、交通等，这是承载人工智能发展的介质。

因此，近几年人工智能风口再起，实际上是技术发展、数据沉淀以及场景延展等多个因素，厚积薄发，引发了一场席卷全球的AI创投热潮。

迷雾尚未消散

在探讨人工智能的前景之前，有必要先厘清人工智能的基本架构。对人工智能的探讨可以分为两条主线：一是学术视角的底层研究，二是产业视角。

高校是培养人工智能人才、执行人工智能技术研究的主阵地，在美国，人工智能方面科研实力最强的高校有麻省理工学院、卡内基梅隆大学、斯坦福大学等。其中，卡内基梅隆大学在2018年开设了美国首个人工智能本科学位，加大对人工智能领域人才培养的投入。

中国高校也在近两年间不断推进人工智能教育，数据显示，截至2018年底，有94所拥有人工智能二级学院的中国大学，相比2017年增加了21所，其中，清华大学、浙江大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、华中科技大学、中国科学技术大学、中科院各研究所等是人工智能底层研究的主力军。

高校开展的人工智能研究更多是由国家拨款支持的，此外，也有不少大型科技公司出资成立研究院，从事人工智能底层技术研究。

谷歌一直以来都将人工智能作为主要战略方向之一，它在2011年时就推出了聚焦深度学习的Google Brain项目，并在2014年1月斥资4亿美元收购一家名为Deep Mind的人工智能公司，正是这家公司在三年后推出AlphaGo，掀起人工智能风潮。

据咨询公司麦肯锡报告显示，包括谷歌在内的科技巨头，2016年在人工智能上的投入在200亿至300亿美元之间，其中10%用于人工智能收购，90%用于研发和部署。

2017年，AlphaGo引爆人工智能概念之后，美国科技巨头对人工智能的投入进一步加大。该年的Google I/O 开发者大会上，谷歌确立了从mobile-first到AI-first的根本战略转变，同年，微软宣布计划建立百人规模的微软AI研究院。一年后，谷歌又将谷歌研究院（Google Research）改名为谷歌人工智能（Google AI），将人工智能放在最高战略地位上。

四、人工智能进入校园的事例？

AI智能分析技术应用于校园监控视频中，可以减轻常规检查、排除等工作给人带来的沉重负担，从而缓解安保枯燥的监控流程。

另外一方面，由于AI智能分析技术可以迅速地筛选出需要信息，因此可以帮助人员迅速地从海量的监控视频中找到重点。

五、医疗人工智能怎么推广？

医疗人工智能的推广可以通过多种方式进行，以下是一些可能的策略：

教育和培训：对医生和医疗工作人员进行人工智能的教育和培训，使他们了解并熟悉这种技术如何改善医疗服务。这可以通过研讨会、在线课程、工作坊等形式进行。

合作伙伴关系：与医疗机构、大学和研究机构建立合作伙伴关系，共同研究和开发人工智能在医疗领域的应用。这有助于推动技术的进步，并增加医疗人工智能的可接受性。

成功案例的展示：通过展示医疗人工智能在改善医疗服务、提高诊断准确性、降低医疗成本等方面的成功案例，来增强公众和医疗机构对医疗人工智能的信任和接受度。

政策支持和资金补贴：政府可以通过制定有利于医疗人工智能发展的政策，以及提供资金补贴，来鼓励医疗机构引入和使用这种技术。

与科技公司合作：与科技公司合作，开发和推广医疗人工智能产品。这些公司通常拥有强大的技术实力和丰富的市场资源，可以帮助医疗人工智能更好地进入市场。

建立示范点：在一些医疗机构中建立医疗人工智能的示范点，展示其在实际医疗服务中的应用效果，从而吸引更多的医疗机构引入这种技术。

开展研究和评估：对医疗人工智能的效果进行研究和评估，以科学的数据来证明其有效性和价值。这可以为医疗人工智能的推广提供有力的支持。

需要注意的是，医疗人工智能的推广需要考虑到各种因素，包括技术成熟度、市场需求、法律法规等。因此，在推广过程中需要灵活调整策略，以适应不同的环境和需求。

六、人工智能代替劳动力的事例？

1.个人语音助手。用苹果手机的朋友对siri一定不陌生，只要你说出指令，它就能帮助你找到有用信息，这一过程有人工智能介入。它会收集你的指令，识别你的语音，并为你提供你要的结果

2.在线客服与电销机器人。很多网站在线客服是人工智能设备，它可以回答客户的基本问题。还有很多电话销售被电销机器人代替。

3.人工智能摄像头。安防过程中，在监控摄像头系统引入人工智能来判断画面是否出现异常人员，如果发现及时通知安保人员。不用安保24小时轮值。

4.智能家居设备。自动通过调整温度调节器来调整室内温度。还有智能照明，设备可根据你正在做的事调整房子周围灯光。

七、人工智能机器人的事例

今天，我们将探讨人工智能机器人的事例。人工智能（AI）已经成为当今世界的热门话题之一，而机器人作为AI技术的重要应用之一，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。

人工智能机器人在医疗领域的应用

人工智能机器人在医疗领域的应用是其中一个令人振奋的方面。通过结合AI技术和机器人技术，医疗机器人可以帮助医生进行精准的手术，提高手术成功率，并减少手术风险。例如，某些机器人手术系统可以实现微创手术，减少患者的恢复时间和疼痛感，提高手术效果。

人工智能机器人在生产领域的应用

在生产领域，人工智能机器人也发挥着重要作用。自动化生产线上的机器人可以根据人工智能程序进行智能操作，提高生产效率和产品质量。同时，机器人还可以在危险环境下代替人类执行任务，保障员工的安全。

人工智能机器人在服务领域的应用

服务型机器人是近年来人工智能机器人发展的热点之一。在餐饮、酒店、零售等行业，人工智能机器人可以替代人类完成一些重复性工作，如客户接待、清洁服务等。这不仅提高了工作效率，也降低了企业的运营成本。

人工智能机器人的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展和普及，人工智能机器人的应用领域将会进一步扩大。未来，我们有望看到更多智能机器人投入到农业、教育、交通等领域，为人类生活带来更多便利。

结语

综上所述，人工智能机器人的事例展示了其在不同领域的广泛应用前景。随着技术的不断进步，人工智能机器人将继续为人类社会带来积极的影响，推动社会的发展和进步。

八、人工智能对医疗的影响？

人工智能在医疗领域有着广泛的应用，它可以帮助医生和医疗工作者更准确、快速地诊断疾病，并且能够更好的管理患者的病历。

例如，人工智能系统可以帮助分析大量的医学影像数据，以帮助医生发现疾病的早期症状，并且可以帮助医生做出更精准的诊断。

此外，人工智能还可以帮助医生预测疾病的发展趋势，并且能够帮助医生做出更好的治疗决策。总之，人工智能在医疗领域有着巨大的潜力，可以提高医疗水平，改善患者的健康状况。

九、医疗人工智能学啥专业？

医疗人工智能涉及多个学科领域，主要包括生物医学工程、计算机科学、数据科学、机器学习、医学、生物信息学等。以下是对这些领域的简要介绍：

生物医学工程：这是一个跨学科的领域，结合了工程学、生物学和医学的知识，旨在开发和应用技术来改善医疗保健。生物医学工程师可能会设计医疗设备、开发新的诊断工具或治疗技术，以及研究人体生物系统的各个方面。

计算机科学：计算机科学是医疗人工智能的核心，因为它涉及到开发、维护和使用计算机系统和软件。医疗人工智能领域的计算机科学家可能会专注于开发用于医学图像分析、自然语言处理、数据挖掘和机器学习等方面的算法和工具。

数据科学：数据科学是一个跨学科的领域，涉及到统计学、计算机科学和数学等多个领域。在医疗人工智能中，数据科学家可能会负责收集、清洗、分析和解释医疗数据，以支持诊断、治疗和预防等方面的决策。

机器学习：机器学习是人工智能的一个子集，涉及到使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能。在医疗领域，机器学习算法可以用于预测疾病进展、诊断疾病、个性化治疗等。

医学：医学是研究人类健康和疾病的科学，是医疗人工智能应用的重要领域。医生、生物学家和其他医学专业人士可能会与人工智能专家合作，以开发和应用新技术来改善医疗实践。

生物信息学：生物信息学是生物学和计算机科学之间的交叉学科，涉及到基因组学、蛋白质组学等大规模生物数据的获取、处理和分析。在医疗人工智能中，生物信息学家可能会利用计算方法和统计模型来解析这些数据，以发现新的生物学见解和治疗策略。

总之，医疗人工智能是一个多学科交叉的领域，需要综合运用多个学科的知识和技能。

十、医疗人工智能基金有哪些？

其中主要有：南方中证500信息技术联接A、南方中证500信息技术联接C、和煦智远金融科技指数（LOF）A、和煦智远金融科技指数（LOF）C、金鹰转型动力混合、信诚中证信息安全指数（LOF）、华富中证人工智能产业ETF联接C、华富中证人工智能产业ETF联接A、天弘中证计算机ETF联接A等。