一、人工智能视频让你易被骗

人工智能视频让你易被骗

什么是人工智能视频？

人工智能视频是指利用人工智能技术进行视频分析和处理的一种技术。通过对视频进行深度学习和图像识别，人工智能视频可以自动识别和分析视频中的内容，从而实现自动化的视频处理和智能化的视频应用。

人工智能视频的应用

人工智能视频在各个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的人工智能视频应用：

• 安防监控：人工智能视频可以用于监控摄像头中的行为识别和异常检测，帮助提高安防监控的效果和准确性。
• 智能交通：人工智能视频可以用于交通监控和车辆识别，实现智能交通管理和交通流量统计。
• 智能家居：人工智能视频可以用于家庭监控和人脸识别，实现智能家居的安全和便捷。
• 医疗诊断：人工智能视频可以用于医学影像分析和疾病诊断，提高医疗诊断的准确性和效率。

人工智能视频的挑战和风险

虽然人工智能视频在各个领域都有广泛的应用，但也面临一些挑战和风险：

• 隐私问题：人工智能视频需要对视频进行深入分析和处理，可能涉及到用户的隐私问题。
• 误识别问题：人工智能视频在识别和分析视频内容时，可能会出现误识别和误判的情况。
• 技术安全：人工智能视频的应用需要保证技术的安全性，避免被恶意攻击和滥用。

结论

人工智能视频是一种强大的技术，可以为各个领域带来许多创新和便利。然而，我们也需要关注其挑战和风险，积极探索解决方案，确保人工智能视频的应用能够更好地为人类服务。

二、视频面试完会直接让你入职吗？

不会直接让你入职的。视频面试完即便决定录取你，也会让你先回去等录取通知。而你可以在这个时候考虑自己是否要入职。毕竟求职是双向考虑的，你也可能有其他单位可以考虑。所以除非特别小不正规的单位会要求立即入职，大部分还是会有缓冲时间的，毕竟求职者也要考虑。

三、视频号小店如何让别人卖你的货？

如果想让其他人帮你卖货，你可以先尝试采用视频号小店提供的分销功能来帮助你实现。通过开启分销功能，你可以设置分销比例让他们参与，并获得对应的报酬。此外，你还可以允许与你合作的分销者在自己的媒体渠道上宣传你的产品。

四、你看过什么让你感到恐怖不寒而栗的视频（灵异视频）？

谢邀，很高兴跟大家分享这么私密的爱好。

关于灵异视频，我肯定是有发言权的，毕竟现在主要业务放在家用摄像头上！那么接下来跟大家分享下我最近的收藏：

NO.1 一位半夜想当体操运动员的宝宝

宝宝：我有一个梦想，长大后要当体操运动员，妈妈特别关心我，给我买了喜之郎果冻，多点关心多点爱～

NO.2 一位帮孩子写作业的鬼

这是一个鬼想帮她解题，不小心把纸推走了，又不小心把东西碰到了地上，他又去地上捡结果碰到头了，气得他直接踹桌子。

NO.3 一位上线忘开隐身的鬼

鬼：我擦，完了完了忘记开隐身就出来玩了，又要成为新闻了

NO.4 一位爱偷窥的鬼

鬼：让我来看看这个房间里有什么值钱的东西。

NO.5 一个半夜跳舞的摄像机

深夜摄像头突然动起来，这到底是有鬼祟作怪还是有什么不可言说的隐情，欢迎来到自然与科学之谁动了摄像头。

不过小蚁还是建议大家相信科学，有空多背背社会主义核心价值观。

五、有哪些让你惊艳开场视频？

创意开场舞，外国人还以为特效！

六、剪映发布视频怎么让别人截你的同款？

剪映发布视频让别人截你的同款的具体操作如下:

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打开剪映，选择“剪同款”。

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在上方模板里，可以选择“推荐”“卡点”“毕业季”等，比如选择卡点，然后选择一个喜欢的模板。

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选择“剪同款”。

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根据模板要求导入素材，可以是照片，也可以是视频，好了点击“下一步”。

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点击“导出”。

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点“无水印保存并分享”，分享抖音即可。

七、你看过哪些让你笑到窒息的视频？

【我独自生活】

彩虹家族山间玩水！！！综艺之神眷顾！！

2017彩虹家族参加大赏，男队员对娜莱跳舞的反应太真实了，哈哈哈哈哈哈

娜莱穿礼服

八、让你感触最深的人工智能类电影是哪部？

要说感触最深的，《人工智能》这部绝对排的上号，我看了好几遍，但每一次都会看哭，讲述的是一个被人类创造出来的情感机器人小孩，为了变成真人到处寻找答案的故事，变成真人就可以得到妈妈的爱，好好看看吧

九、有哪些人工智能的运用让你印象深刻？

人脸识别技术，不只是现在的手机解锁方式，最早的应用应该是在拍照的时候，从直接拍到后来的人脸识别框，甚至对年龄性别都可以识别，支付方式、上下班打卡、脸的用处也越来越多了

十、哪些人工智能书籍让你爱不释手？

本月还真有最新重量级人工智能书和大家说说：

1、人工智能：现代方法（第4版）（上下册）

本书是在世界范围内广受欢迎的人工智能教材之一，其最鲜明的特点有二：第一，一卷在手，人工智能方方面面的主要知识被系统性地一网打尽，经典知识内容与前沿知识内容取舍剪裁别具匠心，深具章法，驾轻就熟，相得益彰，颇有一种“包藏人工智能宇宙之机，吞吐人工智能天地之志”的架势；第二，文字阐述深入浅出，言简意赅，旁征博引，详略得当，同时适合初学者以及在人工智能领域已有一定经验和造诣者这两大类人群阅读和学习，各取所需，甘之若饴。本书冠以人工智能的“现代方法”，可谓实至名归。

《人工智能：现代方法》是一本经典教材。本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

第 4 版新变化

• 第 4 版反映了自 2010 年第 3 版面世以来人工智能领域发生的下列变化。
• 由于数据、计算资源和新算法的可用性增加，我们更关注机器学习而不是人工设计的知识工程。
• 增加了专门的章节介绍深度学习、概率编程和多智能体系统的相关内容。
• 修订了自然语言理解、机器人学和计算机视觉的内容，以反映深度学习的影响。
• 在第 26 章“机器人学”中包括了与人类互动的机器人以及强化学习在机器人学中的 应用。
• 之前，我们将人工智能的目的定义为创建一些试图最大化期望效用的系统，其中具体效 用信息——目标——由系统的人类设计师提供。现在我们不再假设目标是固定的，也不 再假设人工智能系统知道目标，相反，人工智能系统可能不确定人类的真正目标。它必 须学习到要最大化的内容，必须在不确定目标的情况下也能适当地发挥作用。
• 我们增加了人工智能对社会影响的相关内容，包括道德、公平、信任和安全等重要问题。
• 我们把习题从每章末尾移到了网站。这让我们能够不断添加、更新和改进习题，以满足 教师的需求并反映这一领域和人工智能相关软件工具的进展。
• 书中约 25% 的内容是全新的，剩下的 75% 也做了大量修改，以呈现出更加统一的人工 智能领域图景。本版中 22% 的参考文献是 2010 年以后出版的。

作者简介

斯图尔特 ·罗素（Stuart Russell）1962 年出生于英国朴茨茅斯。1982 年，获得牛津大学 物理学一等荣誉学士学位。1986 年，获得斯坦福大学计算机科学博士学位。之后他进入加利 福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，并曾担任系主任，人类兼容人工智能中心主 任， 他也是史密斯 – 扎德（Smith-Zadeh） 工程系讲席教授。1990 年， 他获得了美国国家科学 基金会（NSF ）杰出青年科学家总统奖；1995 年，他成为计算机与思想奖的获奖人之一。他是 美国人工智能协会（AAAI）、美国计算机协会（ACM ）和美国科学促进协会的会士，牛津大 学瓦德汉学院的荣誉院士和安德鲁 ·卡内基（Andrew Carnegie）院士。2012 年到 2014 年， 他 在巴黎担任布莱斯 ·帕斯卡（Blaise Pascal ）主席。他在人工智能领域发表了 300 多篇论文， 涉及范围广泛。他的其他著作包括 The Use of Knowledge in Analogy and Induction 、Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality（与 Eric Wefald 合著）和《AI 新生：破解人机共存密码—— 人类最后一个大问题》（Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control）。

彼得 ·诺维格（Peter Norvig）曾任谷歌公司的研究总监、核心网络搜索算法的负责人。他 曾与他人合作共同教授了一门有 16 万名学生注册的在线人工智能课程， 帮助开启了当下的大 规模在线公开课程的大幕。他曾担任美国宇航局艾姆斯研究中心计算科学部的负责人，负责人 工智能和机器人学的研究和开发。他获得了布朗大学应用数学学士学位和加利福尼亚大学伯克 利分校计算机科学博士学位。他曾任南加利福尼亚大学的教授和加利福尼亚大学伯克利分校、 斯坦福大学的教师。他是美国人工智能协会和美国计算机协会的会士，以及美国艺术与科学 院和加利福尼亚科学院的院士。他的其他著作有Paradigms of AI Programming: Case Studies in

Common Lisp 、 Verbmobil: A Translation System for Face-to-Face Dialog 和 Intelligent Help Systems for UNIX。

两位作者共同获得了 2016 年首届 AAAI/EAAI 杰出教育家奖。

2、深度学习：从基础到实践（上、下册）

本书采用通俗易懂的讲解方式，搭配近千张图例与示例，深入浅出的讲述了深度学习的基本概念与理论知识，不涉及复杂的数学内容，零基础小白也能轻松掌握！

本书由计算机图形学专家 Andrew Glassner 撰写，介绍了深度学习的基础知识和实践深度学 习的方法。全书分为上下两册：上册介绍深度学习的预备知识，涵盖基本的数学知识和机器学 习的基本概念以及通用机器学习库 scikit-learn 的相关内容；下册深入介绍了各种成熟的深度学 习方法和技术以及深度学习库 Keras 。

正如AndrewGlassner所描述的那样，在本书英文版出版之前，市面上其实已出现了较多的深度学习相关的图书。例如，由IanGoodfellow等撰写的DeepLearning一书，对算法进行了非常详细的分析，并给出了大量的数学运算；还有一类风格截然不同的书，例如由FrançoisChollet撰写的DeepLearningwithPython，主要是针对只想知道如何利用各种机器学习库快速完成某些特定任务的读者。本书介于这二者之间，主要介绍深度学习的基础知识，以帮助读者建立扎实的知识储备，进而了解深度学习实践的进展。AndrewGlassner擅长以类比和图示的方法讲解复杂的理论知识，因此本书对不具备相关理论知识的读者也会非常有帮助。

本书致力于介绍深度学习的基础知识， 以帮助读者建立扎实的知识储备。随着深度学习实践 的推进，你不仅需要对本书课题的背景有充分了解，还需要充分知悉可能需要查阅的资料。

这不是一本关于编程的书。编程很重要， 但是会不可避免地涉及各个细节， 而这些细节与本 书的主旨并无关联。此外， 编程会让你的思考局限于某一个库或者某种语言。尽管这些细节是构 建最终学习网络体系的必要条件， 但是当你想要专注于某一重要理念时， 这些细节可能会让你分 心。与其就循环和目录以及数据结构泛泛而谈， 倒不如以一种独立的方式讨论某种语言和库相关 的所有知识。只要扎实理解了对这些理念，阅读任何库文件都将变得轻而易举。

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。

本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。

3、图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南

本书作者乔恩 ·克罗恩（Jon Krohn）具有多年的深度学习课程教授经验 ，他在纽约开源 统计编程聚会（New York Open Statistical Programming Meetup）上的演讲令人难忘 。在这次 演讲之后 ，他成立了深度学习研究小组（Deep Learning Study Group），小组成员被他对深度 学习的深刻领悟和高超的写作技巧所折服 ，在相互讨论和资料分享中得到了很大的收获 。 格兰特 ·贝勒费尔德（Grant Beyleveld）和阿格莱 ·巴森斯（Aglaé Bassens）分别负责本书中深 度学习算法的应用和插画绘制工作 。

本书将深度学习理论 、所需的数学知识 、代码和可视化全面融合起来 。本书涵盖深度学 习的主要内容 ，包括全连接网络（fully connected network）、卷积神经网络（convolutional neural network）、循 环 神 经 网 络（recurrent neural network）、生 成 对 抗 网 络（generative adversarial network）、强化学习（reinforcement learning）以及相关应用 。本书可以作为神经网 络理论及其应用实践的指南 ，是希望了解神经网络的读者的理想选择 。无论你是谁 ，只要你 愿意 ，请跟随作者一起踏上深度学习之旅 ，相信你会获益匪浅 。

本书利用精美的插图和有趣的类比 ，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入 浅出的讲解 ，解释了什么是深度学习 ，深度学习流行的原因 ，以及深度学习与其他机器学习 方法的关系 。 阅读本书 ，读者可以掌握卷积神经网络 、循环神经网络 、生成对抗网络和深度 强化学习等热门技术 ，学习 TensorFlow 、Keras 和 PyTorch 等热门工具的使用 ，同时能够更深 刻地理解计算机视觉 、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用 。本书还提供了简单明 了的示例和代码 ，能够帮助读者动手实践 。

本书适合人工智能 、机器学习 、深度学习等领域的开发人员 、数据科学家 、研究人员 、分 析师和学生阅读 。

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