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什么是深度学习与机器视觉
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（Yann LeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。许多因素导致了这一缓慢的训练过程，其中一种是由于尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）的学生赛普·霍克赖特（Sepp Hochreiter）于1991年提出的梯度消失问题[5][6]。与此同时，神经网络也受到了其他更加简单模型的挑战，支持向量机等模型在20世纪90年代到21世纪初成为更加流行的机器学习算法。
“深度学习”这一概念从2007年前后开始受到关注。当时，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫（Ruslan Salakhutdinov）提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法。这一算法将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机，再使用有监督的反向传播算法进行调优[7]。在此之前的1992年，在更为普遍的情形下，施密德胡伯也曾在递归神经网络上提出一种类似的训练方法，并在实验中证明这一训练方法能够有效提高有监督学习的执行速度[8][9].
自深度学习出现以来，它已成为很多领域，尤其是在计算机视觉和语音识别中，成为各种领先系统的一部分。在通用的用于检验的数据集，例如语音识别中的TIMIT和图像识别中的ImageNet, Cifar10上的实验证明，深度学习能够提高识别的精度。
硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度，使得机器学习算法的运行时间得到了显著的缩短[10][11]。
基本概念[编辑]
深度学习的基础是机器学习中的分散表示（distributed representation）。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象[1]。
深度学习运用了这分层次抽象的思想，更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征[1].
不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势[1]。
人工神经网络下的深度学习[编辑]
一部分最成功的深度学习方法涉及到对人工神经网络的运用。人工神经网络受到了1959年由诺贝尔奖得主大卫·休伯尔（David H. Hubel）和托斯坦·威泽尔（Torsten Wiesel）提出的理论启发。休伯尔和威泽尔发现，在大脑的初级视觉皮层中存在两种细胞：简单细胞和复杂细胞，这两种细胞承担不同层次的视觉感知功能。受此启发，许多神经网络模型也被设计为不同节点之间的分层模型[12]。
福岛邦彦提出的新认知机引入了使用无监督学习训练的卷积神经网络。燕乐存将有监督的反向传播算法应用于这一架构[13]。事实上，从反向传播算法自20世纪70年代提出以来，不少研究者都曾试图将其应用于训练有监督的深度神经网络，但最初的尝试大都失败。赛普·霍克赖特（Sepp Hochreiter）在其博士论文中将失败的原因归结为梯度消失，这一现象同时在深度前馈神经网络和递归神经网络中出现，后者的训练过程类似深度网络。在分层训练的过程中，本应用于修正模型参数的误差随着层数的增加指数递减，这导致了模型训练的效率低下[14][15]。
为了解决这一问题，研究者们提出了一些不同的方法。于尔根·施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）于1992年提出多层级网络，利用无监督学习训练深度神经网络的每一层，再使用反向传播算法进行调优。在这一模型中，神经网络中的每一层都代表观测变量的一种压缩表示，这一表示也被传递到下一层网络[8]。
另一种方法是赛普·霍克赖特和于尔根·施密德胡伯提出的长短期记忆神经网络（long short term memory，LSTM）[16]。2009年，在ICDAR 2009举办的连笔手写识别竞赛中，在没有任何先验知识的情况下，深度多维长短期记忆神经网络取得了其中三场比赛的胜利[17][18]。
斯文·贝克提出了在训练时只依赖梯度符号的神经抽象金字塔模型，用以解决图像重建和人脸定位的问题[19]。
其他方法同样采用了无监督预训练来构建神经网络，用以发现有效的特征，此后再采用有监督的反向传播以区分有标签数据。辛顿等人于2006年提出的深度模型提出了使用多层隐变量学习高层表示的方法。这一方法使用斯摩棱斯基于1986年提出的受限玻尔兹曼机[20]对每一个包含高层特征的层进行建模。模型保证了数据的对数似然下界随着层数的提升而递增。当足够多的层数被学习完毕，这一深层结构成为一个生成模型，可以通过自上而下的采样重构整个数据集[21]。辛顿声称这一模型在高维结构化数据上能够有效低提取特征[22]。
吴恩达和杰夫·迪恩（Jeff Dean）领导的谷歌大脑（英语：Google Brain）团队创建了一个仅通过YouTube视频学习高层概念（例如猫）的神经网络[23] [24]。
其他方法依赖了现代电子计算机的强大计算能力，尤其是GPU。2010年，在于尔根·施密德胡伯位于瑞士人工智能实验室IDSIA的研究组中，丹·奇雷尚（Dan Ciresan）和他的同事展示了利用GPU直接执行反向传播算法而忽视梯度消失问题的存在。这一方法在燕乐存等人给出的手写识别MNIST数据集上战胜了已有的其他方法[10]。
截止2011年，前馈神经网络深度学习中最新的方法是交替使用卷积层（convolutional layers）和最大值池化层（max-pooling layers）并加入单纯的分类层作为顶端。训练过程也无需引入无监督的预训练[25][26]。从2011年起，这一方法的GPU实现[25]多次赢得了各类模式识别竞赛的胜利，包括IJCNN 2011交通标志识别竞赛[27]和其他比赛。
这些深度学习算法也是最先在某些识别任务上达到和人类表现具备同等竞争力的算法[28]。
深度学习结构[编辑]
深度神经网络是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。深度神经网络通常都是前馈神经网络，但也有语言建模等方面的研究将其拓展到递归神经网络[29]。卷积深度神经网络（Covolutional Neuron Networks, CNN）在计算机视觉领域得到了成功的应用[30]。此后，卷积神经网络也作为听觉模型被使用在自动语音识别领域，较以往的方法获得了更优的结果[31]。
深度神经网络[编辑]
深度神经网络（deep neuron networks, DNN）是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。权重更新可以使用下式进行随机梯度下降求解：
其中，为学习率，为代价函数。这一函数的选择与学习的类型（例如监督学习、无监督学习、增强学习）以及激活函数相关。例如，为了在一个多分类问题上进行监督学习，通常的选择是使用Softmax函数作为激活函数，而使用交叉熵作为代价函数。Softmax函数定义为，其中代表类别的概率，而和分别代表对单元和的输入。交叉熵定义为，其中代表输出单元的目标概率，代表应用了激活函数后对单元的概率输出[32]。
深度神经网络的问题[编辑]
与其他神经网络模型类似，如果仅仅是简单地训练，深度神经网络可能会存在很多问题。常见的两类问题是过拟合和过长的运算时间。
深度神经网络很容易产生过拟合现象，因为增加的抽象层使得模型能够对训练数据中较为罕见的依赖关系进行建模。对此，权重递减（正规化）或者稀疏（-正规化）等方法可以利用在训练过程中以减小过拟合现象[33]。另一种较晚用于深度神经网络训练的正规化方法是丢弃法（"dropout" regularization），即在训练中随机丢弃一部分隐层单元来避免对较为罕见的依赖进行建模[34]。
反向传播算法和梯度下降法由于其实现简单，与其他方法相比能够收敛到更好的局部最优值而成为神经网络训练的通行方法。但是，这些方法的计算代价很高，尤其是在训练深度神经网络时，因为深度神经网络的规模（即层数和每层的节点数）、学习率、初始权重等众多参数都需要考虑。扫描所有参数由于时间代价的原因并不可行，因而小批量训练（mini-batching），即将多个训练样本组合进行训练而不是每次只使用一个样本进行训练，被用于加速模型训练[35]。而最显著地速度提升来自GPU，因为矩阵和向量计算非常适合使用GPU实现。但使用大规模集群进行深度神经网络训练仍然存在困难，因而深度神经网络在训练并行化方面仍有提升的空间。
深度信念网络[编辑]
一个包含完全连接可见层和隐层的受限玻尔兹曼机（RBM）。注意到可见层单元和隐层单元内部彼此不相连。
深度信念网络（deep belief networks，DBN）是一种包含多层隐单元的概率生成模型，可被视为多层简单学习模型组合而成的复合模型[36]。
深度信念网络可以作为深度神经网络的预训练部分，并为网络提供初始权重，再使用反向传播或者其他判定算法作为调优的手段。这在训练数据较为缺乏时很有价值，因为不恰当的初始化权重会显著影响最终模型的性能，而预训练获得的权重在权值空间中比随机权重更接近最优的权重。这不仅提升了模型的性能，也加快了调优阶段的收敛速度[37]。
深度信念网络中的每一层都是典型的受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine，RBM），可以使用高效的无监督逐层训练方法进行训练。受限玻尔兹曼机是一种无向的基于能量的生成模型，包含一个输入层和一个隐层。图中对的边仅在输入层和隐层之间存在，而输入层节点内部和隐层节点内部则不存在边。单层RBM的训练方法最初由杰弗里·辛顿在训练“专家乘积”中提出，被称为对比分歧（contrast pergence, CD）。对比分歧提供了一种对最大似然的近似，被理想地用于学习受限玻尔兹曼机的权重[35]。当单层RBM被训练完毕后，另一层RBM可被堆叠在已经训练完成的RBM上，形成一个多层模型。每次堆叠时，原有的多层网络输入层被初始化为训练样本，权重为先前训练得到的权重，该网络的输出作为新增RBM的输入，新的RBM重复先前的单层训练过程，整个过程可以持续进行，直到达到某个期望中的终止条件[38]。
尽管对比分歧对最大似然的近似十分粗略（对比分歧并不在任何函数的梯度方向上），但经验结果证实该方法是训练深度结构的一种有效的方法[35]。
卷积神经网络[编辑]
主条目：卷积神经网络
卷积神经网络（convolutional neuron networks，CNN）由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要估计的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构[39]。
卷积深度信念网络[编辑]
卷积深度信念网络（convolutional deep belief networks，CDBN）是深度学习领域较新的分支。在结构上，卷积深度信念网络与卷积神经网络在结构上相似。因此，与卷积神经网络类似，卷积深度信念网络也具备利用图像二维结构的能力，与此同时，卷积深度信念网络也拥有深度信念网络的预训练优势。卷积深度信念网络提供了一种能被用于信号和图像处理任务的通用结构，也能够使用类似深度信念网络的训练方法进行训练[40]。
结果[编辑]
语音识别[编辑]
下表中的结果展示了深度学习在通行的TIMIT数据集上的结果。TIMIT包含630人的语音数据，这些人持八种常见的美式英语口音，每人阅读10句话。这一数据在深度学习发展之初常被用于验证深度学习结构[41]。TIMIT数据集较小，使得研究者可以在其上实验不同的模型配置。
方法
声音误差率 (PER, %)
随机初始化RNN 26.1
贝叶斯三音子GMM-HMM 25.6
单音子重复初始化DNN 23.4
单音子DBN-DNN 22.4
带BMMI训练的三音子GMM-HMM 21.7
共享池上的单音子DBN-DNN 20.7
卷积DNN 20.0
图像分类[编辑]
图像分类领域中一个公认的评判数据集是MNIST数据集。MNIST由手写阿拉伯数字组成，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。与TIMIT类似，它的数据规模较小，因而能够很容易地在不同的模型配置下测试。Yann LeCun的网站给出了多种方法得到的实验结果[42]。截至2012年，最好的判别结果由Ciresan等人在当年给出，这一结果的错误率达到了0.23%[43]。
深度学习与神经科学[编辑]
计算机领域中的深度学习与20世纪90年代由认知神经科学研究者提出的大脑发育理论（尤其是皮层发育理论）密切相关[44]。对这一理论最容易理解的是杰弗里·艾尔曼（Jeffrey Elman）于1996年出版的专著《对天赋的再思考》（Rethinking Innateness）[45]（参见斯拉格和约翰逊[46]以及奎兹和赛杰诺维斯基[47]的表述）。由于这些理论给出了实际的神经计算模型，因而它们是纯计算驱动的深度学习模型的技术先驱。这些理论指出，大脑中的神经元组成了不同的层次，这些层次相互连接，形成一个过滤体系。在这些层次中，每层神经元在其所处的环境中获取一部分信息，经过处理后向更深的层级传递。这与后来的单纯与计算相关的深度神经网络模型相似。这一过程的结果是一个与环境相协调的自组织的堆栈式的转换器。正如1995年在《纽约时报》上刊登的那样，“……婴儿的大脑似乎受到所谓‘营养因素’的影响而进行着自我组织……大脑的不同区域依次相连，不同层次的脑组织依照一定的先后顺序发育成熟，直至整个大脑发育成熟。”[48]
深度结构在人类认知演化和发展中的重要性也在认知神经学家的关注之中。发育时间的改变被认为是人类和其他灵长类动物之间智力发展差异的一个方面[49]。在灵长类中，人类的大脑在出生后的很长时间都具备可塑性，但其他灵长类动物的大脑则在出生时就几乎完全定型。因而，人类在大脑发育最具可塑性的阶段能够接触到更加复杂的外部场景，这可能帮助人类的大脑进行调节以适应快速变化的环境，而不是像其他动物的大脑那样更多地受到遗传结构的限制。这样的发育时间差异也在大脑皮层的发育时间和大脑早期自组织中从刺激环境中获取信息的改变得到体现。当然，伴随着这一可塑性的是更长的儿童期，在此期间人需要依靠抚养者和社会群体的支持和训练。因而这一理论也揭示了人类演化中文化和意识共同进化的现象[50]。
公众视野中的深度学习[编辑]
深度学习常常被看作是通向真正人工智能的重要一步[51]，因而许多机构对深度学习的实际应用抱有浓厚的兴趣。2013年12月，Facebook宣布雇用燕乐存为其新建的人工智能实验室的主管，这一实验室将在加州、伦敦和纽约设立分支机构，帮助Facebook研究利用深度学习算法进行类似自动标记照片中用户姓名这样的任务[52]。
2013年3月，杰弗里·辛顿和他的两位研究生亚历克斯·克里泽夫斯基和伊利娅·苏特斯科娃被谷歌公司雇用，以提升现有的机器学习产品并协助处理谷歌日益增长的数据。谷歌同时并购了辛顿创办的公司DNNresearch[53]。
批评[编辑]
对深度学习的主要批评是许多方法缺乏理论支撑。大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。尽管梯度下降已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。深度学习方法常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。
也有学者认为，深度学习应当被视为通向真正人工智能的一条途径，而不是一种包罗万象的解决方案。尽管深度学习的能力很强，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏诸多重要的能力。理论心理学家加里·马库斯（Gary Marcus）指出：
就现实而言，深度学习只是建造智能机器这一更大挑战中的一部分。这些技术缺乏表达因果关系的手段……缺乏进行逻辑推理的方法，而且远没有具备集成抽象知识，例如物品属性、代表和典型用途的信息。最为强大的人工智能系统，例如IBM的人工智能系统沃森，仅仅把深度学习作为一个包含从贝叶斯推理和演绎推理等技术的复杂技术集合中的组成部分[54]。
未来有哪些领域将最早被机器人取代？
未来如下领域将最早被机器人取代：
1、电话推销员
电话推销员被取代的几率最大，因为一直在重复相同的知识，即使没有机器的取代，这样一个单调、重复、无趣，又没有效率的工种也是迟早要消亡的，当然要用在正道上，不能像今年3.15晚会上爆出的那样智能电话营销给大众带来了恶意骚扰。
2、客服人员
Siri 诞生了这么多年，人工智能取代人工客服在技术上早已能够实现，剩下的就是普及化的问题。近两年，这类人工智能客服平台也逐渐成为了互联网行业热门的创业项目，其中某些产品的回答准确率据说已经能达到97%。
3、内容编辑员及主持人
内容创业时代，写稿创作重新焕发生机，但是人工智能的来临，可能会接替人类的创作，举例来说，2015年9月，腾讯财经推出的自动化新闻写作AI智能机器人，它用一分钟的时间完成了编辑生涯的第一篇报道。随后，新华社也上线了写稿机器人“快笔小新 ”。再比如今年央视网络上的人工智能主持人，以及最近新华社发布的人工智能新闻主播等。
电脑为什么更新不了
一，Windows XP优化恢复第一感觉
Windows经典界面很多人安装了Windows XP之后的Windows变得非常漂亮。不幸的是，成本只是个美丽的我们这不是富人消耗的内存和显存。要返回到经典的Windows类似的界面和使用习惯，请在桌面上单击鼠标右键，选择“属性”命令，进入“显示属性”的设置窗口。这里共有“主题”，“桌面”，“屏幕保护程序”，“外观”和“设置”五个选项卡。在当前选项卡的标签将在明亮的黄色突出显示，默认是“主题”选项卡，在这里我们只是“主题”下拉菜单中，选择“Windows经典”，立即就可以在预览窗口看到效果，而外观选项卡的内容也会随之改变。
注意：Windows XP中“主题”和“外观”选项卡是息息相关的，只要其中的任何更改，在另一个选项卡中的选项会看到相应的变化。
恢复“开始”菜单
Windows XP中新的“开始”菜单中是非常方便的，对系统资源的影响也不是很大。如果你喜欢的经典菜单的最后的话，用鼠标右键单击任务栏上的空白处，选择“属性”菜单，进入“任务栏和开始菜单属性”的设置窗口，选择“[开始]菜单”选项卡，选择“经典[开始]菜单”返回到它的方式是在它之前。
Windows XP中的操作界面的视觉效果是非常好的，好看的背后大量的内存消耗作为代价，相对于速度和美观，我们还是比较喜欢的前者用鼠标右键单击“我的电脑”，然后单击“属性/高级”，在“性能”一栏中，点击“设置/视觉效果”，在这里你可以看到所有的设置外观，您可以手动删除一些不需要的功能。在这里，所有特殊的外观设置诸如淡入淡出，平滑滚动，滑动打开，所有的视觉效果都关闭掉，我们就可以节省“大量的”内存。
禁用不必要的服务组件
Windows XP和Windows 2000可以作为诸如http服务器，邮件服务器，FTP服务器，所以每当Windows XP的启动，并与它推出了许多服务，有很多服务对于我们这些普通用户来说是完全没用的，所以关掉它们是一个很好的选择。操作方法是：右键单击“我的电脑”，选择“管理/服务和应用程序/服务”，将禁用不需要的服务组件。
注意：有些服务是必要的Windows XP中，将系统崩溃后进行关闭。查看详细资料确认之前禁止。
编者注：对于Windows XP 90共同服务，本文将有专门章节分析。
许多应用程序会自作主张添加至系统启动时，系统会自动运行，每次启动的时候，它不仅延长了启动时间，并启动完成后，大量的系统资源已经被吃掉！我们可以设定系统，以减少启动时加载，方法是：选择“开始”菜单中的“运行”，键入“msconfig”启动“系统配置实用程序”，在这个窗口中输入“启动”选项卡中列出了系统启动的项目及来源加载仔细查看你是否需要它自动加载，该项目之前，否则清除该复选框，该项目被加载时，自然少启动速度更快。这需要重新启动才能生效。
关闭系统还原功能
“系统还原”功能是Windows系列操作系统，Windows问题的一个重要特征上运行时，还原操作系统。 “系统还原”虽然人们经常犯错误很有用，但它会让你的硬盘处于高度繁忙的状态，你会发现你的硬盘总是很忙，因为Windows XP操作系统，以记录以备将来恢复。如果你对自己有信心，那么就不要使用它，因为它可占不少内存。
关闭系统还原功能方法是：点击“开始/所有程序/附件/系统工具/系统还原”，在系统还原界面，单击“系统还原设置”进入“系统还原设置”窗口，清空“上关闭系统还原在所有驱动器“复选框，Windows XP的系统还原点，以便备份将被删除，释放磁盘空间，它占用了。
一般来说，为了兼顾系统性能和系统安全，我建议打开包含Windows XP的系统还原功能的驱动器。
关闭自动更新
“自动更新”是一项新功能，Windows XP用户升级系统，以方便推出此功能可以在微软的系统升级补丁或系统安全补丁的时候，升级他们的系统会自动提醒用户推出，但是这项功能有一个要求，即用户必须时时在线，但是对于那些我们不再那么铁银“穷“，这个要求过于苛刻，所以我们把”自动升级“功能关闭，改为”手动升级。 “
关闭自动更新做的是：右键单击”我的电脑/属性/自动通知设置“一栏选择”“中的”更新关闭自动更新我将手动更新计算机“一
。
关闭远程桌面这个功能的一个特点就是可以让别人访问你的另一台计算机上的桌面。在局域网中，这个功能是非常有用的，例如，你有一个问题，你可以寻求从同事们的帮助，他可以做你的面前来访问你的机器帮你直接通过解决问题“远程桌面”，但对于普通用户，我们只有一台电脑，此功能就显得多余了，所以我们把它关掉，不要让有浪费的内存具体操作：右键单击“我的电脑”，选择“属性/远程”，则在“允许用户远程连接到这台计算机”勾去掉
“远程桌面”。
禁用休眠功能消除
Windows XP的休眠可以把内存中当前系统状态完全保存到硬盘，当你下次开机的时候，系统并不需要加载，系统初始化和其他进程，并直接进入睡眠状态时，你最后的，所以启动速度非常快。但它会占用大量的硬盘空间（和大小相同的内存），可以去当“控制面板/电源选项/休眠”，将其关闭，以释放硬盘空间，直到您要使用，然后开通。方法是：单击“开始/控制面板/电源管理/休眠”，将前面的勾去掉“启用休眠”。
关闭“自动发送错误报告”功能
我相信你在Window XP的这段经历，一旦一个程序异常终止，系统就会自动弹出一个对话框，询问您是否向Microsoft发送错误，这就是“自动发送错误”功能的XP中，它可以发送错误信息到微软网站。虽然微软一再信誓旦旦地说，提供强大的安全性，不会泄露个人隐私，但是信息发送到微软可能包含你正在浏览或编辑的文档信息，也许这正包含个人隐私或机密，因此如果你想保障他们的合法权利，我们应该毫不犹豫地把这个功能关闭。方法是：单击“开始/控制面板/系统/高级”，单击“错误报告”按钮，然后选中“禁用错误报告”，下面的“但在发生严重错误时通知我”可以选中。
关闭“Internet时间同步”功能
“Internet时间同步”就是使你的计算机时钟每周和Internet时间服务器同步，这样你的系统时间就会是精确的，不过这个功能是不是对我们来说非常有用，但也可能导致崩溃的问题。一般情况下，只要你在第一时间以后安装Windows XP可以同步。所以我们把它关闭。具体操作是：单击“开始/控制面板/日期，时间，语言和区域选项”，然后单击“日期和时间/ Internet时间”。
合理设置虚拟内存
对于一个大的虚拟内存文件，Windows XP总是设置默认值？为了安全，又浪费了大量的磁盘空间，其实我们可以通过设置其值小。方法是：进入“控制面板/系统/高级/性能/设置/高级/虚拟内存/更改”来到虚拟内存设置窗口，首先确定你的页面文件的驱动器盘符，然后另一个驱动器盘符所有的页面文件禁用。建议您在其他分区设置，而不是默认的系统所在的分区，这样可以提高页面文件的读写速度，有利于快速运行的系统。根据微软的建议，页面文件应设为1.5倍的内存容量，但如果你的内存比较大，它占用的空间，这是非常令人印象深刻，它是建议，如果256MB或更少的内存容量，它是设定为1.5倍，最大和最小值，仿佛半512MB以上的存储容量的设置完全可行的。
删除多余的文件
Windows XP中有许多文件平时我们很少用到，在硬盘上，白白浪费空间，降低系统性能。我们可以把这些文件不能被需要被删除，删除文件：
帮助文件：C：WindowsHelp目录下。
驱动备份：Driver.cab文件Windowsdriver cachei386目录：C。
系统文件备份：一般用户是不怎么用，使用命令器sfc.exe / PURGECACHE删除。
备用的dll文件：C：Windowssystem32dllcache目录下。
输入法：在C：WindowsIme删除文件夹直接chtime，IMJP8_1，IMKR6_1三个目录即可，分别是中国传统，日文，韩文输入法。
删除WindowsXP中隐含的组件
Windows XP的正常安装之后，会自动安装许多组件，这些组件通常比许多，并安装在系统中会占用大量的空间，降低系统性能的，我们可以用下面的方法删除不用的组件。
用记事本C：的Sysoc.inf文件WindowsInf目录，使用查找/替换功能，在搜索框中输入“，hide”的（一个逗号后面隐藏），盒子组“改为”空。并选择全部替换，这样就把所有的“，hide”的都去掉，保存退出，然后单击“开始/控制面板/添加或删除程序”，就可以看到许多的组件平时看到的，选择没有必要删除该方案。
清理垃圾文件
Windows XP中的分机的正常过程中会产生TMP，BAK，OLD样的垃圾文件，你可以用Windows的搜索功能，查出这些文件，然后将其删除。另外Windows XP中默认会在系统失败，错误事件，并写入调试信息，这些文件我们可以抛弃的信息被记录。其方法是单击“开始/控制面板/系统/高级/启动和故障恢复”空，在“写入调试信息”下拉框中选择“将事件写入日志文件”，选择“否”按钮。
禁止MSN和Windows启动
每次启动Windows时，Messenger的总是自动运行，即使你不想启动它，可是它也自动运行，非常烦人，我们不能时刻禁止它，不让它随windows启动的？答案是肯定的。第一种方法
：。
1，在“开始”菜单，单击“运行”，在“打开”框中，输入“MSCONFIG”，“确定”，打开“系统配置实用程序”窗口。
2，单击“开始”选项卡，在“启动项目”列表中，清除“MSMSGS”复选框，并单击“确定”按钮。
3。当系统提示“重新启动计算机”，然后单击“是”按钮。
第二种方法：。
1打开“注册表编辑器”窗口。
2。展开“KEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionRun”分支，然后在右窗格中，右键单击“MSMSGS”，再单击快捷菜单上的“删除”命令，当系统提示确认删除时，请单击“是”按钮。
设置完成后，MSN将不再启动Windows XP和启动。
优化带宽
Windows XP专业版增加了QoSRRP（这是服务的资源预留协议的缩写的质量，这意味着服务的资源预留协议的质量）。一般来说，试图通过可用带宽，应用程序要么通过QoS的应用程序编程接口，或者通过另一种称为TCI的应用程序编程接口来访问信息。在网络上通信，以保持安全的给予一定量的带宽管理，这无疑是对QoS的应用程序是一件好事的商业方面，但用户不需要此功能，所以实际上部分（默认为20％ ）也浪费了大量的带宽，所以我提供以这种方式取消该功能。
选择“开始”菜单上，单击“注销”，进了主登录界面，按Ctrl主登录界面+ Alt + Del键两次登录窗口出现时，输入用户名Administrator（注：要区分大小） ，填写从密码字段（空白，如果没有密码是由它设置），按OK键进入Windows的密码，点击“开始/运行”输入gpedit.msc进入“组策略”窗口，选择“计算机配置/管理模板/网络/ QoS数据包调度程序“，在左侧窗口中，双击右侧窗口中的”保留限制带宽“，选择”带宽限制（％）“，”启用“设置为0，单击”应用“，然后”确定“，重新启动。
注意：Windows XP家庭版用户不必更改这些设置。
删除多余的字体
Windows XP上安装更多的字体，它会占用更多的内存，系统资源，减慢系统，因此，不常用的字体，我们最好将其删除从系统中。字体文件存放在C：Windowsfont目录，您可以根据需要选择一些字体，对于更多不用的字体，删除之一。在系统分区上，大量的临时文件
更改IE临时文件夹
互联网时，大量的临时文件都存放在IE临时文件夹中，默认情况下生成的临时文件夹是影响硬盘的性能读写系统文件。你可以更改临时文件的位置来避免出现这种情况。该方法是单击“常规”选项卡中的“开始/控制面板/ Internet选项”，单击打开的窗口中的“设置”按钮，单击“移动文件夹”按钮，指定一个非文件系统分区的文件夹，点击“确定”后，临时文件就会移到指定的文件夹。
加快“网上邻居”共享
你不知道用户的速度，里面的“网上邻居”使用Windows XP时，共享资源打开，都没有发现的时候花了很长的，这是因为它会检查其他计算机的工作环境，有时甚至停在那里了将近一分钟，很烦人，你可以使用下面的方法步骤是检查取消：选择“开始/运行”，键入regedit，注册表编辑器中弹出寻找[HKEY_LOCAL_MACHINE /软件/微软/视窗/ CURRENTVERSION /
资源管理器/ RemoteComputer / NAMESPACE]中，您可以按下鼠标右键，在这个位置将其删除。
明确的预读文件当Windows XP使用一段时间后，安装目录Prefetch文件夹：在该文件中（C WINDOWSPREFETCH）变大，会有链接文件，这会减慢系统，建议您定期删除这些文件。
设置预读以提高速度
Windows XP的预读设置才能使用这一新技术，以提高系统速度。如果您的计算机配置良好，PIII 800，512M内存以上，你可以进行以下：单击“开始/运行”，输入“regedit”，打开注册表，找到[HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlSession ManagerMemory ManagementPrefetchParametersEnablePrefetcher]，设置的值0,1，2,3（0 - 禁用，1 - 预读应用程序2 - 启动预读3 - 两个预读之前），推荐使用“3”，这样可以减少启动时间。
取消不必要的网络服务组件
单击“开始/控制面板/网络连接/本地连接”打开本地连接状态窗口，单击“属性”按钮，打开属性对话框中单击“高级”选项卡，选中“限制或阻止来自Internet的访问，通过访问此计算机来保护我的计算机和网络”选项，然后单击“设置”按钮，就可以看到所有已安装的，Internet用户就可以访问并运行您的网络服务，除非你想架设FTP或SMTP服务器，否则不妨全部取消这些项目的状态。
启用DMA所谓DMA，即直接存储器访问模式传输模式，指计算机周边设备（主要指硬盘）可直接与内存交换数据，这样可以加快硬盘读写速度，提高速的数据传输速率。出于某些原因，Windows XP中有时用在IDE PIO通道并行输入输出传输模式，而不是DMA模式。如果是这种情况，用户可以手动改变IDE通道DMA模式，以便该设备可以减少CPU周期。方法是：右键单击“我的电脑”，选择“属性”，单击“硬件”选项卡，单击“设备管理器”按钮，打开“设备管理器”，然后单击以展开“IDE ATA / ATAPI控制器”分支，其中“IDE控制器”二“主要IDE通道”及“次要IDE通”被选中，依次进入“属性/高级设置”，该对话框会列出目前IDE接口连接设备的传输模式，检查“传输模式“下拉菜单中，他们都位于”DMA（若可用）“，点击”确定“。
加快菜单显示速度选择“开始/运行”，输入regedit，弹出注册表编辑器，找到[HKEY_CURRENT_USERControlPanelDesktop]，在右边的窗口中选择MenuShowDelay，按鼠标右键并选择“”其数值数据为100或更小（默认值：400），建议不要使用0作为结果，只要鼠标一不小心触碰“所有程序”，整个菜单将出来，那这很混乱。
加快关机速度
Windows XP的开机速度的确比操作系统以前的版本要快得多，但关机速度已经放缓了很多。如果您担心的步伐关机，你可以几个注册表键值，就可以大大减少所花费的时间的Windows关闭。首先，打开注册表编辑器，找到HKEY_CURRENT_USERControl PanelDesktop，把它呼吁HungAppTimeout键，它的默认值是5000（如果不是，将其更改为5000）。接着，有一个WaitToKillAppTimeout键的值4000（默认为2000）。最后，找到以下注册表位置：HKEY_LOCAL_MACHINESystemCurrentControlSetControl。同样的，关键的WaitToKillServiceTimeout的4000。此外，在NVIDIA驱动程序帮助服务“控制面板/管理工具/服务”被设置为手动，您可以加快Windows关闭时间。自动结束任务的时候
关闭电脑关机时，它有时是恼人的弹出对话框，提醒某个程序仍在运行，是否任务结束。事实上，通过一点点就可以让Windows自动结束这些程序还在运行。在注册表中打开HKEY_CURRENT_USERControl PanelDesktop目录，里面的AugoEndTasks关键1
注意：您可能找不到AutoEndTasks的关键，如果是这样的话，自己建了一个字符串值，并将其更改为名称，值设置1就可以了。
关闭华生医生Dr.Watson会
单击“开始/运行”中输入“drwtsn32”命令，或者“开始/所有程序/附件/系统工具/系统信息/工具/华生医生“，调出系统的沃森Dr.Watson会士，只保留”转储全部线程上下文“选项，否则一旦程序出错，硬盘会读很久，并占用大量空间。如以前有此情况，看User.dmp文件，你可以在删除后节省几百MB的空间。
减少磁盘扫描等待时间
的WindowsXP虽然号称稳定，但是并不是永不机偶尔给你一个蓝色的脸时，系统会自动扫描非法操作，出现大段大段段，告诉你系统异常提前终止，现在需要检查是否错误，但要等一段时间才开始，所以我们可以在dos下，键入“CHKNTFS / T：0”，表示等待时间为0秒。
删除多余的帐户如果你的电脑只有一个你使用的人，最好建立自己的帐户，因为你每建一个帐户时，就会在Windows XP的安装目录根据多个内置到您的帐户中的文件夹，用来存储一些信息，此帐户的名称下列文件和设置，有收藏夹，文档，历史记录，系统设置信息等，随着时间的推移它也不能占用空间低估，解决的办法是根据自己的情况“开始/控制面板/用户帐户”删除多余的帐户。
让系统自动关闭该程序停止响应
单击“开始/运行”，输入regedit，弹出注册表编辑器，寻找[HKEY_CURRENT_USERControlPanelDesktop]，在右边的窗口中选择AutoEndTasks的，右键单击并选择“”，并将其值数据设置为1（默认值：0）。
IE网页浏览器加速技术
Windows XP中自带的互联网Explorer6，有个小技巧，启动太快（我的机器上，简直是瞬间启动）之后。具体做法是：右键点击Internet Explorer快捷图标（如任务栏的IE图标上的快速启动栏），然后在“目标”，加上“-nohome”参数的后面打开图标属性。
二，文件管理和操作技巧
加密文件和文件夹
任何需要加密的文件和文件夹，右击鼠标，选择“属性”命令，单击“常规”选项卡中，然后选择“高级加密内容以便保护数据”来确定它。应该指出的是：仅适用于Windows XP的NTFS格式的磁盘分区，其传统的分区FAT16和FAT32格式的加密不提供加密支持，如果你想使用加密，您需要将磁盘转换为NTFS格式。
自定义的文件夹图片
在Windows XP中的文件夹图片功能，它提供了更丰富的内容比供用户选择原来的图标图像资源添加，您可以使用此功能来设置任何图片你最喜欢的文件夹图标，方法是：选择任何一个在资源管理器文件夹，右键单击并选择“属性”命令，打开对话框，选择“自定义”选项选项卡，单击“选择图片”按钮选择一个文件夹图形图像文件，点击“更改图标”按钮，文件夹图标，然后单击“确定”按钮，选择“减少在资源管理器缩略图”视图后，当以文件的形式，你可以看到你定义的图片文件夹。
快速移动和复制文件
你要移动或复制的资源管理器中选中文件，然后用鼠标右键释放后拖动文件到目标文件夹，它会弹出一个菜单，允许你选择复制，移动文件，或创建一个快捷方式，甚至取消
人工智能消费的体验如何改变？
1、人工智能消费的体验——人工智能驱动的礼物选择:
零售商使用这个工具来帮助消费者挑选合适的礼物，比如1800-Flowers.com。这位在线购物者创建了“GWYN”(当你需要礼物时送礼物)，一个新的人工智能驱动的礼品礼宾服务，充当你的“私人助理”，通过一系列人机交互问题了解你的喜好。她可以变得更聪明,并预测存在的类型的人,例如,客户类型,“我想买一个礼物送给我的母亲”这个要求,格温将解释他们的问题,然后提出了一系列的相关情况,情绪和重要的问题,以确保为每个客户提供适当的建议,定制的礼物。重要的是，这不同于联合估计甚至贝叶斯估计，因为当沃森用自然语言与人互动时，她会理解、推理、学习，然后将她的见解应用到礼物推荐中。她不仅从人机交互中提取数据，还从许多其他来源提取数据，比如消费者购买趋势和购买行为。
2、人工智能消费的体验——人工智能驱动的产品选择:
The North Face是一家销售服装、设备和鞋类的户外品牌。这家零售商最近推出了一个交互式在线购物平台，该平台由IBM的沃森(Watson)提供支持，这符合了North Face品牌利用技术改变零售体验的使命。Fluid XPS现在提供了一个引擎，允许客户用自然语言在线购物，获得直观的购物建议。凭借沃森的自然语言处理能力，XPS可以根据消费者对一系列问题的回答来发现和改进产品选择，帮助他们做出正确的选择。例如，在购物者详细回答了想要的夹克或户外活动后，XPS会询问诸如位置、温度或性别等因素，以提供满足购物者使用条件和气候要求的建议。
3、人工智能消费的体验——Ai驱动的供应短缺管理:
零售商面临的主要挑战是库存管理。理想情况下，你有完全正确的库存来满足消费者的需求。如果你缺货，顾客可能会不满意而去另一家商店。如果你有太多的存货，你就会失去流动性。那么人工智能如何解决这个问题呢?答案就是沃森正在做的事情:与零售商合作，监控天气、购买价格和消费者行为，以更好地管理和监控供应链，保持适当的库存水平，避免短缺。我们使用的工具被称为IBM智能业务和沃森订单优化。
4、人工智能消费的体验——人工智能驱动的消费者需求分散:
人工智能正在改变营销人员对消费者需要提供更多相关信息的看法。通过了解个人的社会互动、运动、天气和行为，人工智能可以帮助营销人员更详细地了解消费者想要和需要什么。消费者的需求是动态的，而不是静态的，所以你需要洞察机器的动态，并将其纳入你的营销计划。人工智能能够理解、推理、学习，然后应用它的洞察力。此外，人工智能可以在其学习过程中引入更多信息，使营销更加个性化。例如，Watson人工智能包括Tone Analyzer，它可以提高智能，让系统更好地理解自然语言，并不断学习推理和调整产品。例如，对于癌症患者，沃森的人工智能可以更好地评估消费者对不同治疗方案的反应，并为每个患者量身定制更好的方案。在这方面，人工智能的潜力是无限的。
以上就是《如何改变人工智能消费的体验?从这几点判断才是最重要的》，在分析之前，让我们先简单介绍一下人工智能的应用。人工智能由于其在数据分析、知识提取和自主学习方面的突出优势，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站的其他文章进行学习。
为什么说人工智能是业界下一个增长点
近来，业界上游对人工智能领域颇为青睐。从去年以来谷歌收购多家机器人公司以及今年1月收购以算法著称的DeepMind公司，到近期IBM收购Cognea公司助力沃森系统，百度宣布“百度大脑”计划并斥资3亿美元建硅谷研发中心，此外，微软、脸谱也在AI领域投入重金。上游在该领域的系列举动或暗示互联网信息产品人工智能化水平有望大幅提升并成为业界下一个增长点。
业界素有“风向标”之说，IBM、谷歌、微软、苹果、三星在人工智能领域皆有布局，IBM的深蓝、沃森系统，谷歌的google now，微软的Cortana、苹果的Siri等等，谁才是AI风向标？这不是我们今天关注的重点，就像当年乔布斯拿起金钥匙，率先开启了移动互联网黄金时期的大门，这并不是说没有乔布斯就不能成事，这件事迟早能成，谷歌和微软也在盯着做，谁先谁后的问题，这是趋势。如今移动互联网厮杀未毕，人工智能暗流又起，其能否成为下一个业界增长点？且听笔者细说。
计算机科学发展的必然要求
作为计算机科学-应用计算机科学下的一个分支，人工智能涵盖的范围十分广泛，它包括机器的学习、演绎、推理和解决问题的能力。事实上，一部计算机科学的发展史就是人工智能史。比如我们从操作系统的角度来看人工智能，操作系统主要解决人机交互的问题，从最早的命令行输入界面，到直观的图形鼠键输入界面，再到如今的图形触控界面，每一次里程碑的发展都使人机交互更为便利。再如计算机语言的发展经历了机器语言、汇编语言、高级语言，每一次进步都意味着计算机语言更接近于人类语言。从计算机科学各个领域发展历史我们即可看出，用人的逻辑思维与机器进行交互，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势。
大数据为人工智能化水平的提升提供了可能
笔者在前面文章中曾提起，互联网产品与技术的景气同任一科学技术一样，必须依赖天时的作用，这里的天时指的是时效性。任何思想、设计超前或滞后的产品都将不被市场所认同，甚至不被时代所认可。为什么乔布斯的理念在上世纪80年代遭遇冷漠，却在2000年后大获成功；为什么Web2.0的提出是1999年，却在2004年才广泛应用？时效性在里面扮演了很重要的角色。
人工智能其中的一个研究方向是依赖于统计学、博弈论等数学方法，这些方法处理的信息包括人机交互的行为、人为编辑的知识等等，这些信息的数量决定了人工智能实现的程度和人工智能化水平。譬如，人工智能的发展初期就像一个刚出世的婴儿，婴儿的大脑如同一张白纸，他必须学习尽可能多的知识来适应母体外的生活并掌握与其他人交流的方法。大数据技术为人工智能化水平的提升提供了这种可能。无独有偶，大数据也经历了由低潮到兴起的过程，其虽于上世纪80年代就早已提出，但由于当时计算机技术以及互联网上有效数据量的局限，并未得到广泛应用。然而根据统计，至2013年底全球互联网每年产生数据流量已超过700艾字节(700×10的18次方)，如此庞大的数据量成为AI运用大数法则实现精确数据定位的天然条件，也必然能够大幅提升机器的人工智能化水平。
可穿戴智能设备兴起为人工智能发展供应多元渠道
前面所言，计算机科学的发展要求只是理论必然，人工智能成为业界新增长点还必须依靠市场的力量。近年来，得益于移动互联网所形成的规模经济作用，品种繁多且功能各异的可穿戴智能设备也从概念走进人们日常生活。从某种意义上讲，智能可穿戴设备的价值并非在于其设备形态，而是人们所希望获取到的信息，它的功能相当于人体器官的延伸，由于同身体接触紧密，具有人工智能的可穿戴设备则更受人们欢迎。
可穿戴智能设备领域整体仍处于概念和设计阶段，但实物产品呼之即出，从上游巨头在该领域的布局重量来看其市场前景可窥一斑。尽管人们购买可穿戴智能设备的动机不一，但其确实为人工智能走进民用领域提供了多个渠道。
人工智能的理想与现实差距产生驱动力
大多数人对人工智能的认识来自于科幻小说、影视作品，在他们的印象里，作品中的机器人能够像人一样工作、思考，甚至产生感情。但现实中，人工智能的发展水平还处于比较低的阶段，现有的科学技术和文明程度还远未能够使机器具备人的全部思维逻辑，尽管深蓝、沃森在某些方面已超越了人类极限，但与科幻作品中的机器人依旧差别甚大。于是乎，理想与现实之间的差距就会产生驱动力，使机器像人一样思考是人工智能发展的趋势，也是人类文明前进的一大课题。
最后说一个题外话。人工智能在哲学、伦理方面一直存在颇多争议，有人认为人工智能的发展并非好事，且风险巨大，或将造成人类某些功能的退化。笔者认为此观点并非毫无道理，但任何事必然有两面性，人工智能能够代替人类完成部分工作而不是全部，人类也绝不会因此退化，而是将更多精力从事于别的或是新的领域，从而开发出新的文明；另外，人工智能永远无法具备人类的另一种思维——想象力。
关于《沃森科技有限公司》的介绍到此就结束了。
