在PS里存了一张PNG的图，然后置入带AI里想变成矢量图，进行了彩色面膜可是特别的模糊，哪位大神可以讲一下

位图转换成矢量图，

在AI软件中：1、实时描摹中选择“描摹选项”，模式：黑白；阀值128；

2、选择“扩展”给图像画出路径，

3、给图像上色。这张图简单，把色板调出来直接把颜色拖到上色位置上就可以了。

做好后放多大也不影响图像质量。

万维钢说：当人面临不确定性的时候，就会有迷信思维。

所谓迷信，就是在没有道理的地方寻找道理，在没有意义的地方找到意义，在没有规律的地方发现规律，在没有因果的地方强加因果。

近日，一个叫人工智能看面相的产品在朋友圈刷屏，我刚好参与其中，有三点感悟，现在分享与你。

注意，我不是说目前这个产品。就目前这个“看面相”产品而言，顶多只能当作是一次随机的课堂测试。因为，它只收集用户一张头像，而从数据层面看，一张头像的信息含量显然是太小了，不是吗？

那么，你可能会想，未来呢？

未来的AI，可能会收集到人们更多的数据，包括基因、医疗、运动、饮食、睡眠、人际关系、社会影响力……等等，如果AI的用户数量足够多，那它就可以大概率预测出一个人的命运。

到那时，生活会变成一场真实游戏，你可以看到自己的健康值、影响力、幸福指数、社会阶层等人生指数，你做一次运动、看一次**、和朋友聊一次天、做一次公开演讲，AI都会即时反馈，并对你的人生指数进行调整。

也许，你不喜欢，甚至害怕这样的生活，因为它会让人不舒服。但，这却可以提高整个人类的进化效率。

真正让人变好的选择，过程都会不舒服，这就是生活。比如，明知道躲在被窝里更舒服，但很多人还是选择早起。

所以，乐观的人生态度比什么都重要。

《面相研究院》上线即火，分享率高达50%。为什么？

我研究了它的营销策略。它采用多级分销机制，有王者、钻石、黄金三种代理，分别有对应的任务、时限和奖励机制。首先，团队专门开发了《代理助手》小程序，可以清楚地看到累计佣金收益、今日收益、新增订单。简单的说，你可以把它理解为一个即时反馈系统。其次，为了鼓励代理快速通过考核，代理助手设置了考核任务。比如，黄金代理的第一项任务就是在3天内，完成50元佣金。考核未通过，佣金结算到微信零钱，取消代理资格。一旦完成考核，每天还有奖励任务，比如新增3个订单、佣金收益达到100元、发展3个有效代理。每完成一项任务，还有额外奖励。

正是这些奖励机制，让成千上万的普通用户成为分销商，并主动为其背书、转发。

这些奖励方法是不是很熟悉？是的，这就是芒格强调过“过度奖励倾向”的实战运用。身为007，对此我有惭愧，如果把奖励的方法运用到子女教育上，那威力一定巨大。

对007社群而言，我们似乎就缺少这样的奖励机制，或者说反馈机制。当然，学习的反馈周期比营销的反馈周期长，是一个事实。但这并不是说，我们什么学不了。

这件事情给我的启示就是：世界正在不断升级，我们必须持续学习，才能做出符合自己利益的选择。

《面相研究院》的营销是成功的，但它的格局太小。对此，我需要反思！

看一件事情的格局大小，关键看它对这个世界能产生多大的正向影响。

从决策者的维度看，《面相研究院》对这个世界的正向影响并不大。相反，它只是满足了普通人对奖励的渴望，满足了部分人对“迷信”的刚需（厌恶不确定性倾向）。

当然，这并不是说所有决策都要追求“大格局”。真正需要“大格局”的决策，是那些会持续影响生活的极少数决策。比如，填报高考志愿、选择人生伴侣、确实事业方向、组建创业团队等等。

与此同时，每个人的精力是有限的，这就要求我们在不重要的事情上少花精力。比如，乔布斯每次演讲都穿相同的衣服，就有节约精力的考虑。

所以，“看面相”这事对绝大多数人而言，也许根本就不值得花费精力。如果实在想测，试试无妨，且当娱乐。

欧文说，人类一切努力的目的在于获得幸福。

这是一个更高的格局。其实，我们做很多事情就是为了这个目的。如果做一件事背离了这个初衷，那就是在走弯路。

以上就是我的三点感悟，希望对你有用。

小心，下面是真正的广告！！

想试就试，不要憋着，且当娱乐！！

智能计算机迄今未有公认的定义。在工具书中的解释为能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具。下面是我为大家整理的关于智能计算机的论文，希望大家喜欢!

关于智能计算机的论文篇一

《计算机在人工智能中的应用研究》

摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。

关键词：计算机;人工智能;应用研究

一、前言

人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。

二、人工智能应用于计算机中存在的问题

(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。

(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。

三、人工智能在部分领域中的应用

伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。

(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。

(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说

的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话 网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。

(三)人工智能 计算机网络安全中的 应用。当前，在计算机的网络安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。

(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。

四、结束语

总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。

参考文献：

[1]杨英智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J]电脑知识与技术,2009,9

[2]毛毅人工智能研究 热点及其发展方向[J]技术与市场,2008,3

[3]李德毅网络时代人工智能研究与发展[J]智能系统学报,2009,1

[4]陈步英,冯红人工智能的应用研究[J]邢台 职业技术学院学报,2008,1

关于智能计算机的论文篇二

《基于智能计算的计算机网络可靠性分析》

摘 要：当今社会是一个信息化社会，网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域，计算机网络化已经成为一种趋势，计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法，采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算，阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。

关键词：智能算法;计算机网络;可靠性分析

1 影响计算机网络可靠性的因素

11 用户设备。用户设备是提供给用户使用的终端设备，其功能是否可靠深刻影响着用户的使用感受，而且还会对计算机网络的可靠性产生重要影响。确保用户终端在使用过程中的可靠性是计算机网络运行过程中日常维护的重要组成部分，用户终端的交互能力越高，其网络就越可靠。

12 传输交换设备。传输设备包括了传输线路和传输设备，在实践中，如果是由于传输线路原因造成的计算机网络故障，一般是比较难以发觉的，有时候为了找出这一故障原因所在，所需要耗费的工作量是比较大的。所以，在安装传输设备的时候要采用标准化的通信线路和布线系统，而且要充分考虑到冗余和容错能力，以最大程度保障网络的可靠性。在条件允许的情况下，最好采用双成线布线方式，以便在出现故障的时候可以切换网络线路。

13 网络管理。在一些比较大型的网络设备结构中，所使用的网络产品和设备都是不同的生产厂商生产的，规模比较大，结构也相对比较复杂。提高计算机网络的可靠性，可以保证信息传输具备完整性、降低信息丢失的发生率、减少故障及误码的发生率。提高计算机网络的可靠性需要采用先进的网络管理技术对运行中的网络参数进行实时采集，并排除存在的故障。

14 网络拓扑结构。网络拓扑结构是指采用传输介质将各种设备相互连接布局起来，主要体现在网络设备间在物理上的相互连接。计算机网络拓扑结构关系到整个网络的规划结构，是关系到计算机网络可靠性的重要决定因素之一。网络拓扑结构的性能主要受到网络技术、网络规模、用户分布和传输介质等因素的影响。随着人们对网络性能要求的提高，现在计算机网络拓扑结构需要满足更多的要求，比如容错直径、宽直径、限制连通度、限制容错直径等等。这些参数更加能够精确的衡量计算机网络的可靠性和容错性，以实现计算机网络规划的科学性和可靠性。

2 基于智能计算的网络可靠性分析

21 基于智能计算的网络可靠性概念。计算机网络系统的组成部分包括了节点和连接节点的弧，节点又可以分为输入节点(只有输出弧但没有节点属于输入弧的)、输出节点(只有输入弧而没有输出弧的节点)和中间节点(非输入、输出节点);网络又可以分为有向网络(全部都是由有向弧组成的网络)、无向网络(全部由无向弧组成的网络)以及混合网络(包含了有向弧和无向弧)。在一些结构比较复杂的网络系统中，为了能够准确分析系统的可靠性，一般会用网络图来表示。在分析网络可靠性的时候，我们通常会做这样的简化：系统或弧只存在正常和故障两种状态;无向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一条弧发生故障都不会影响到其他弧的正常使用。

22 网络系统最小路集的节点遍历法。求网络系统最小路集的方法一般有以下三种方法：其一，邻接矩阵又叫联络矩阵法，其原理就是对一个矩阵进行乘法和多次乘法运算，这种方法比较适合节点不多的网络进行手算 *** 作，但在节点数非常多的时候就不太适合了，因为那样运算量会很大，对计算机的容量要求也很高，运算时间也很长，不太适合这种方法;其二，布尔行列式法，该种方法类似于求矩阵行列式，这种方法比较容易理解， *** 作简便，可以用手工处理，但是在节点比较多的网络中的应用就比较繁琐;其三，节点遍历法以其条理清晰、能够求解多节点数的复杂网络而被广泛使用，但是该方法判断条件较多，在考虑欠周全的时候容易出现差错。求网络系统最小路集的基本方法是：从输入节点I开始逐个点遍历，一直到输出点L，直到找到所有的最小路集为止，在这个过程中需要作出以下几个判断：判断当前节点是否有跟之前的节点重复;判断是否有找到最小路集;判断是否已经完成所有最小路集的寻找。

23 基于智能粒度计算分割的计算机网络系统最小路集运算。粒是论域上的一簇点，而这些点往往难以被区别、接近，或者是跟某种功能结合在一起，而粒计算是盖住许多具体领域的问题求解方法的一把大伞，具体表现为区间分析、分治法、粗糙集理论。基于智能粒度计算改进节点遍历法的计算机网络系统最小路集运算方法一般作如下 *** 作：首先是将传统网络系统最小路集节点遍历计算方法中的二维数组用一维表示出来，容易表示为n-1，这是因为n节点的网络系统最小路集的最大路长小于或等于n-1，即是启用一维动态数组，从输入节点到输出节点，逐个节点遍历，并将结果存放在一维数组中，当找到最小路集之后，就可以将结果写入到硬盘的文件中，再继续寻找下一个最小路集，找到后写入硬盘文件，依次类推下去直到找到所有的最小路集，释放一维动态数组;其次，将融入到运算中的数组以动态的方式参与到运算中去，完成运算功能后就立即释放掉，这样就可以节省内存空间，提高整体的运算速度;再者，根据节点表示的最小路集文件，将其转变成用弧表示的最小路集，并储存起来以便于后续的相关计算;最后，利用智能粒度计算分割对象理论方法，采用动态数组分层实现，从而实现对计算机网络系统的可靠性分析。

3 计算机网络可靠性的实现

31 计算机网络层次、体系结构设计。可靠的计算机网络除了要配套先进的网络设备，且其网络层次结构和体系结构也要具备先进性，科学合理的网络层次和体系结构设计可以将网络设备的性能充分的发挥出来。网络层次设计就是要将分布式的网络服务随着网络吞吐量的增多而搭建起规模化的高速网络分层设计模型。网络的模块化层次设计可以随着日后网络节点的增加，网络容量不断的增大，以加大确定性，方便日常的 *** 作性。

32 计算机网络的容错能力实现。容错性设计的指导原则是“并行主干、双网络中心”，其具体设计为：其一，将用户终端设备和服务器同时连接到计算机网络中心，一般需要通过并行计算机网络和冗余计算机网络中心的方法来实行;其二，将广域网范围内的数据链路和路由器相互连接起来，以确保任何一数据链路的故障不会对局部网络用户产生影响;其三，尽量使用热插热拔功能的网络设备，这样不但可以使得组网方式灵活，还可以在不切断电源的情况下及时更换故障模块，从而提高计算机网络长时间工作的能力;最后，采用多处理器和特别设计的具有容错能力的系统来 *** 作网络管理软件实现容错的目的。

33 采用冗余措施。提高计算机网络系统的容错性是提高计算机网络可靠性的最有效方法，计算机网络的容错性设计就是寻找常见的故障，这可以通过冗余措施来加强，以最大限度缩短故障的持续时间，避免计算机网络出现数据丢失、出错、甚至瘫痪现象，比如冗余用户到计算机网络中心的数据链路。

4 结束语

研究计算机网络系统的可靠性对解决问题有着重要的意义，所以研究其可靠性是很有必要的，但从理论方法上看还需要进一步深入探讨。随着计算机网络系统的应用遍及各个角落，其可靠性分析已经越来越备受业界的关注。网络可靠性分析的手段要本着理论服务于实践的宗旨，将可靠性分析理论应用到实际生产中，使计算机网络的建设更加的科学、合理。

参考文献：

[1]刘君计算机网络可靠性优化设计问题的研究[J]中国科技信息，2011(18)：29

[2]邓志平浅谈计算机网络可靠性优化设计[J]科技广场，2010(10)：52

[3]高飞基于网络状态之间关系的网络可靠性分析[J]通信网络，2012(25)：19

人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧，如 DeepFakes 可以实现视频换脸，且逼真程度很高，有时人类都无法分辨真伪。为此，本研究提出了一种检测人脸伪造图像的新方法以及包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值的数据集。本研究使用该数据集，采用额外的人脸区域特定领域知识，改善了人脸图像伪造检测的准确率。

现在， *** 纵视觉内容已经很普遍，也是数字社会中最重要的话题之一。比如，DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸，进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容 *** 纵方法的主要兴趣点，这有很多原因。首先，人脸重建和追踪是计算机视觉中比较成熟的领域，而它正是这些编辑方法的基础。其次，人脸在人类沟通中起核心作用，因为人脸可以强调某个信息，甚至可以传达某个信息。目前的人脸 *** 纵（facial manipulation）方法分为两类：面部表情 *** 纵和面部身份 *** 纵（见图 2）。最著名的面部表情 *** 纵技术之一 Face2Face 来自于 Thies 等人 [48]。它可基于商用硬件，将一个人的面部表情实时迁移至另一个人。后续的研究（如《Synthesizing Obama: learning lip sync from audio》[45]）能够基于音频输入序列使人脸动起来。《Bringing portraits to life》[8] 可以编辑图像中的面部表情。

图 2：人脸数字化的发展是现代人脸图像编辑工具的基础。这些编辑工具分为两类：身份修改和表情修改。除了使用 Photoshop 等工具手动编辑人脸以外，近年来出现了很多自动化方法。最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸（face swapping）。这些技术流行的根源在于其轻量级特性，方便在手机上运行。facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸，从而改变一个人的表情。

身份 *** 纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同，身份 *** 纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。因此，这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用，这类技术变得流行。DeepFakes 也可以换脸，但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行，但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练，这非常耗时。

本研究展示了一种方法，可以自动、可靠地检测出此类人脸 *** 纵，且性能大幅超过人类观察者。研究者利用深度学习的近期进展，即使用卷积神经网络（CNN）学习极强图像特征的能力。研究者以监督学习的方式训练了一个神经网络，可以解决人脸伪造检测的问题。为了以监督的方式学习并评估人类观察者的表现，研究者基于 Face2Face、FaceSwap 和 DeepFakes 生成了一个大规模人脸 *** 纵数据集。

本文贡献如下：

使用特定领域知识的当前最先进人脸伪造检测技术。

新型人脸伪造图像数据集，包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值，以保证监督学习。

进行了用户调查，以评估所用人脸 *** 纵方法的有效性，以及人类观察者在不同视频质量情况下检测伪造图像的能力。

论文：FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

论文链接：>

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