人工智能都有哪些应用领域？
人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人备饥悉；10、智能音箱。
1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
2、人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算肢扒机视觉、图像处理等。
3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算仿乎机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。
4、教育
iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。
最近AI
最近AI领域有很多新技术呀！让我来给大家简单介绍一下。
首先，GAN（Ge仅影款nerative Adver来自sarial Network）模360问答型的应用正在变得越来越广泛。它是一种基于对抗训练的生成模型，可以用来生成各种形式的图像和视频。有很多厉害的研究者在探索如何更好地使用GAN来生成更加逼真的图像和视频，这将会是最近AI领域的一个热门话题。
其次，自然语言处理技术也在持续发展。最近有很多公司和研究机构在研究如何让机器理解自然语言，用机器来自动回答问题。这项技术有很大的潜力，可以提高人们碧卖中的生产效率，并带来更好的用户体验。
另外，强化学习也是一个非常热门的话题。它是一种基于机器学伤宗米笑身调绝习的悔山算法，被广泛应用于智能游戏、机器人控制和自动驾驶等领域。强化学习的核心思想是让机器自己通过与环境的交互来学习最优的决层行款亲普家够鸡高察三策策略，这将会是未来AI智能化的一个重要方向。
总结起来，最近AI领域的新技术层出不穷，其中GAN模型、自然语言处理和强化学习，都是非常配贺重要的研究领域。我相信这些技术的不断发展，将会为我们未来的生活带来更多的惊喜。
das是什么
DAS即直连方式存储,英文全称是Direct Attached Storage。中文翻译成“直接附加存储”。顾名思义,在这种方式中, 存储设备是通过电缆(通常是SCSI接口电缆)直接到服务器的。I /O(输入/输出)请求直接发送到存储设备。
