纺织品测试技术试题,纺织品测试技术试题及答案

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于纺织品测试技术试题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍纺织品测试技术试题的解答，让我们一起看看吧。倜傥形近字？腾讯AI机器人一秒...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于纺织品测试技术试题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍纺织品测试技术试题的解答，让我们一起看看吧。

1. 倜傥形近字？
2. 腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

倜傥形近字？

tì qiàn mǐ 竣 谧 潦试题分析：解答这类题目一定要注意同音字和形近字。“倜傥”中的“倜”应读“tì”，不能字读半旁音，误读成“zhōu”；“天堑”中的“堑”应读“qiàn”， 不能字读半旁音，误读成“zhǎn”；“风靡”中的“靡”应读“mǐ”，不能与“糜（mí）”相混。“竣、谧 、潦”都是易写错的字，“竣工”中的“竣”不能误写成“峻或俊”；“静谧”中的“谧”不能误写成“泌或榓”；“潦草”中的“潦”不能误写成“燎或瞭”。点评：学习和复习的过程中可以进行适当分类整理，误读误写积累，阶段总结等，尤其是误读误写字的积累。同时接近考试时要适当做一些强化训练，以及时查漏补缺。

答案：倜的形近字：绸，读音chóu，释义：丝织物的 一种。 用蚕丝或化学纤维织成的平纹织物或平纹作地的提花织物。质地细密。如塔夫绸、双宫绸等。组词：丝绸，绸子，绸缎，府绸，绵绸。

解释：丝绸：用蚕丝或人造丝织成的纺织品的总称。

傥的形近字：谠，读音dǎng，组词：谠臣，谠直，谠正，谠议，谠辞。

解释：谠辞：正直之言，直言。

腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

• 这个问题问的很有水平，相信在不久的未来越来越多的简单而又重复性的劳动都将被人工智能取代。
• 从人类诞生之日起，人类就一直在有意识或者无意识的做着提高生产力的事情，不管是火的发明还是驯养动物还是锄头、镰刀、铁锹等等的范明，还有车、船、飞机等等的发明以及后来的计算机现在的人工智能都是在不断的提高生产力以及提高人的能力。
• 就目前阶段而言，人工智能已经可以替代人类做很多事情了，尤其在语音语义、图像处理、生产线装配、交通管理、无人汽车等领域都有着很广泛的应用，例如腾讯AI机器人一秒写完演讲稿、淘宝天猫双十一活动将近4亿张海报都是由阿里的设计人工智能“鲁班”完成。这些事情对于人类来说基本都是不可能达到的。尤其是阿里的设计人工智能“鲁班”设计的4亿张海天方夜谭。
• 至于在将来，人工智能还能替代人类做哪些事情呢？
• 1.对由程序和数字构成的东西，人工智能基本都可以完成，不管是声音处理、信号处理，比如语音语义、图像处理甚至是编程、软件开发、人脸识别等等与程序和数字有关的人。
• 2.非虚拟产品，与现实世界相关的，还得具备一定的传感器基础，当传感器技术发展到一定程度，可以更有效的延伸人工智能的使用范围，在诸如机器人、物资运输、无人驾驶、***肢、手术、无人工厂、产品设计、产品质量检验等方面都可以有效的替代人类。
• 但是并不是所有的人类所做的事情，人工智能都可以处理，比如法律、制度设计、企业管理、处理感情***、心理咨询等。
• 但是在我们看到人工智能的种种好处的时候，还要能看到背后隐藏的危机，对于人类而言机器并不是越智能越好，机器也好人工智能也好提高生产力的同时，他们生产的产品也必须能够有效得社会消费，而不能形成巨大的浪费和产能过剩。在大量人工智能使用的同时，也必然会造成很多社会问题如失业率上升等等。甚至如果有朝一日人工智能能够实现编程能够实现自我进化的时候，这就不一定是好事了。
• 人类的历史是生产力不断提高的过程

“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。

另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。

近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”

论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。

机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。

还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。

到此，以上就是小编对于纺织品测试技术试题的问题就介绍到这了，希望介绍关于纺织品测试技术试题的2点解答对大家有用。