各位朋友，你是否对智能工具的相关问题感到好奇？别担心，我将为你揭示这些问题的答案，帮助你更好地理解和应用这些知识。让我们一起探索吧！
智能工具有哪些
智能处理工具通常处理的问题是不确定的、非结构的、没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，也可能是不正确的，如手写汉字的识别率还不足100%，但已具实用价值。
我们日常可以接触到的智能处理有：手写板输入、语音输入、扫描仪通过OCR（Optical Character Recongnition,光学字符识别）软件对文字进行识别，翻译软件等
智能硬件有哪些
问题一：智能硬件都有哪些产品？主流智能硬件产品主要有以下分类：
1、智能家居
智能家居是以住宅作为为基础的操作平台，并且综合我们的房屋建设、网络通信以及家电信息等通过高科技技术达到设备能够自动化管理。包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段。
2、智能电视
智能电视不仅仅实现我们一般电视的播放功能，还能通过互联网连接实现智能操作的功能。例如可以自行下载应用程序、安装或者卸载各种软件等等。
3、智能手机
智能硬件之始，起于智能手机。
4、智能汽车
智能汽车其实就是在我们的普通汽车上安装了传感器、摄像以及执行器等一系列先进的装置。当我们使用时可以通过车载传感系统实现与人和车之间信息的交换，使汽车能够感知并且能够自行分析目前的汽车行驶情况，这替代了人的操作，最新产品如谷歌无人驾驶汽车等。
5、智能穿戴设备
可穿戴设备涉猎广泛，有：智能眼镜、智能手表、智能手环、智能戒指、智能颈环、智能隔音耳塞、智能衬衫、智能运动鞋等等。
6、智能防丢设备
智能防丢设备是通过对软硬件进行整合，可以实现将我们的手机、自行车、钱包等物品实现相连的操作，这样任何意见物品丢失都会提示给我们。如奥星澳蓝牙防丢器。
7、智能蓝牙耳机
现在有很多的手机会有蓝牙这个功能，因此蓝牙耳机势必会成为手机的选件。同时，随着蓝牙耳机可以连接到移动电话和音乐播放器，这将是蓝牙应用的一个新的突破。
8、智能医疗设备
代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
随着科技的发展，肯定还会有很多的智能硬件的出现，比如游戏类、空气净化类产品等。希望上述内容能对你有所帮助！
问题二：智能硬件是什么首先肯定是方便，然后就是真正能够解决我们当下面临的一些严重问题，真正的帮助到我们的日常生活和工作。举例子，女生路痴，手机导航也会常常分不清楚左右前后，但假如有一副可以导航的眼镜，眼镜里面直接告诉你往前走还是往右拐，这样会不会很方便？再比如一个飞机维修技师培养的成本超级高，而且在实际工作中有很多细微的零件磨损是我们用肉眼看不到的，这时候有一个分辨率为1亿像素的眼镜来帮我们扫描着整个机身细节，是不是可以减少很多安全隐患？这些就是智能硬件能够带给我们的。不过吹了这么多法螺，也得说说实际情况，智能硬件这个概念最近几年超级火，但实际上还真没有几件靠谱的东西出来。市场上常见的产品也都是一些零零碎碎的伪智能产品吧，如手环之类的。在工业或者说行业整体解决方案方面，反而因为功能需求简单或者说相对标准，倒是见到了一些不错的东西，默默的提一嘴，谷歌眼镜不也奔着2B方向去了。就现在市场来说，智能硬件、VR、AR、AI等，这可能是我们真正有机会赶超西方技术的一个机会，确实有华为、Realmax等踏踏实实在做这方面研究的团队，在B端市场也看到一些不错的解决案例，但距离能够在全球引导行业还有不短的距离要去努力。
问题三：智能硬件主要包括哪些产品智能硬件是以平台性底层软硬件为基础，以智能传感互联、人机交互、新型显示及大数据处理等新一代信息技术为特征，以新设计、新材料、新工艺硬件为载体的新型智能终端产品及服务。
随着技术升级、关联基础设施完善和应用服务市场的不断成熟，智能硬件的产品形态从智能手机延伸到智能可穿戴、智能家居、智能车载、医疗健康、智能无人系统等，成为信息技术与传统产业融合的交汇点。
问题四：智能硬件都有哪些牌子？牌子超级多，具体看你说的是那个具体的类目或者产品了，简单整理如下：
智能手表：苹果、谷歌、华为
儿童安全手表：360、腾讯
智能手环：小米、咚咚、豚鼠...
智能眼镜：谷歌、Realmax、联想、爱普生、meta
智能音响等：小米等
智能汽车：特斯拉、百度
无人机：大疆，亿航
智能电视：乐视、三星
问题五：智能硬件是什么概念？智能硬件是一个科技概念，对传统设备进行改造，进而使其拥有智能化的功能。通过app来控制硬件设备，通过云来存储数据。近来的前景还是非常看好，这也是物联网快速发展，国内掀起一轮智能硬件创新创业。智能硬件创业不管是个人、团队还是企业都无法避免供应链难题。整个供应链链条往往让一个产品从一年甚至几个月的上市时间，变成了几年甚至更长，而市面上已经出现类似的产品就很可悲了。不过目前智能硬件行业内也有以供应链为核心的智能硬件平台，像硬蛋供应链，据说有四千多家供应商，从概念到产品量产一站式供应链服务，可以很好的帮助创新创业者。
问题六：智能硬件平台有哪些？不是很清楚你说的这个平台指那种了，如果是智能硬件开发平台，是指系统OS这类么？这一类的话可以搜下Realmax的开发者套件和开发系统、SDK等等
问题七：主流智能硬件有哪些分类？各类的代表产品√智能手机：智能硬件之始，起于智能手机。相信大家已经很熟悉。这里不再赘述。
√智能家居：包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段，如乐视、小米等智能电视、ITROPIC智能灯光控制器、i-BELL智能门铃等等，而智能家居的一体化解决方案还未出现。
√可穿戴设备：涉猎广泛。代表产品有：智能眼镜Goole Glass、智能手表Moto 360、智能手环Microsoft Band、智能戒指Gala Ring、智能颈环Fineck、智能隔音耳塞Hush、智能衬衫Arctic、智能运动鞋NIKE+等等。
√智能交通：代表产品智能自行车Denny、谷歌无人驾驶汽车等。
√智能医疗：代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
√智能玩具：代表产品智能玩具剑Sabertron、智能玩具赛车Anki Drive、无人机等。
√智能机器人：代表产品Pepper。
问题八：智能硬件平台有哪些？不知道是你问产品电商类还是产品设计类。现在几大互联网巨头都有做智能硬件平台，像百度未来商店，jd+，硬蛋智能硬件供应链平台，腾讯的iot
问题九：智能硬件方面的工作有哪些？有一个职位叫做“智能硬件产品体验师”你可以百度一下。
要求智能硬件爱好者或者深度体验者
对智能产品敏感，对公司样机要快速上手，熟练操作
了解市场中最新最热最有价值的智能硬件
对问题敏感，擅长换位思考，喜欢站在用户角度考虑问题
具有较强内容创作能力，工作认真仔细负责
我觉得“智能硬件黑镜子”的这个岗位比较适合你，待遇也不错你可以试试。
问题十：2015全球最具创意的智能硬件有哪些一、HoloLens现实增强眼镜
HoloLens AR（现实增强）眼镜由Microsoft微软公司于今年1月份发布的。HoloLens在发布会上一出现就抓住了所有人眼镜，原来一款眼镜还可以这么“cool”，让我们的现实世界变得如此的不同。
HoloLens的现实增强技术是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术。与VR（虚拟现实）有所不同，AR向消费者展示的并不是一个虚拟世界，而且现实世界中的物体与虚拟画面的合成画面。眼镜将会追踪你的移动和视线，进而生成适当的虚拟对象，通过光线投射到你的眼中。因为设备知道你的方位，你可以通过手势与虚拟3D对象交互。
戴上了HoloLens消费者仍可以在现实世界行走自如，随意与人交谈，不用担心会像戴上了VR设备那样什么都看不到，然后撞到墙角。当然你也可以在家里的每张桌子上玩类似《minecraft》这样的游戏，未来你甚至可以通过这台设备与你的好朋友在家里玩一把现实增强版“真人CS”。
二、Gest体感手套
这款设备非常像一款简易版的手套，戴在手上还是非常有科技感的，它可以说是早已有之的手势控制手套的进化版。其外形构造还是非常简单的，手背上是一个橡胶材质黑带，除大拇指以外其他四个手指上都配置了四个黑色指环芯片，并通过线缆与手背设备连接，相比之前的手势手套产品要轻巧了不少。
这款设备配置了加速器、陀螺仪和磁力计，以准确定位到手指的位置，并将其通过蓝牙传输给计算机或者移动设备。虽然它没有提供大拇指芯片，但设计师表示，其可以通过用户手掌移动来推断出拇指的运动，这一技术相对那些智能手势戒指和手势捕捉工具更容易变为现实。
像钢铁侠和贾维斯那样的全息投影交互我们可能还要等上几年甚至几十年，不过通过Gest这样的设备输入和交互应该很快就会实现。
三、Lily无人机
Lily刚出现的时候可谓是拯救了许多爱***的少年，如果这款设备未来真能量产，它应该会革了很多***杆的命。
Lily是一台无人机，从官方给出的参数来看，这款无人机仅重 1.3 kg，尺寸为 26.1×26.1×8.18 cm，这个体积应该能轻松装进背包里，随身携带。
Lily的操作也十分简单，不需要遥控起飞，只需要把它扔出去，它就可以自行稳定并飞行，也就是“抛飞”。降落同样简单，它可以通过内置摄像头和计算机视觉技术自动定位，然后降落在用户手上。并且Lily还达到了IP76防水等级，这是许多无人机并不具备的。
拍摄是现在大多数消费级无人机的核心功能，Lily有一个配套的GPS定位装置，用户只需将其戴在手腕上或揣在口袋里，Lily就会一直跟着用户，帮你拍下各种运动视频，一次充满电预计可飞行 20分钟，最高飞行速度可达 40公里/小时，最远距离 30米，最大垂直高度为 15米，用它拍下自己的运动视频再好不过了。
四、Blocks模块化智能手表
这是一款模块化的智能手表。无论Apple Watch、Moto 360这类的智能手表多么出色，其中肯定还是有我们不想要的功能。
Blocks最大的特点就是可以像乐高一样，一块一块随心所欲地拼接出最适合自己的智能手表。Blocks由两部分组成：作为核心的表盘，作为模块的表带。选择自己想要的功能模块，一块一块接起来插到表盘上，就可以得到一块适合自己的智能手表了，而这些功能模块只是作为表带的一节而存在，所以它可以长得跟传统手表一样好看。
虽然模块化的概念并不新鲜，不过应用在手表上还是比较新奇的，模块化智能手表最大的好处就是可以根据使用场景的不同选择不同功能，没有丝毫的......>>
15 个开源的顶级人工智能工具
斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。
除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程
10.OpenCyc
由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
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