哪种技术不属于人工智能应用

扫码支付(二维码支付)不属于人工智能技术的核心应用。以下是具体分析:

  1. 核心结论

    扫码支付是一种基于账户体系的支付方案,主要依赖金融系统和支付技术,而非人工智能的核心能力(如智能决策、学习或自主感知)。

  2. 人工智能应用范围

    人工智能技术主要应用于机器人、自然语言理解、图像识别、语音控制、无人驾驶等领域,这些技术涉及智能决策、模式识别和自主学习。

  3. 扫码支付的技术基础

    扫码支付通过光学字符识别(OCR)和账户体系实现支付,属于金融科技范畴,而非人工智能的典型应用。尽管其背后可能涉及图像识别技术,但整体流程不依赖人工智能的核心算法。

  4. 其他选项的关联性

    • 机器人、自然语言理解、图像识别等均属于人工智能的核心分支,涉及智能感知、决策和交互。

    • 语音控制、人脸识别等也明确属于人工智能应用,与人工智能的智能交互能力直接相关。

扫码支付因缺乏人工智能的核心智能特征,被归类为非典型应用。

本文《哪种技术不属于人工智能应用》系辅导客考试网原创,未经许可,禁止转载!合作方转载必需注明出处:https://www.fudaoke.com/exam/2857389.html

相关推荐

知识图谱技术架构

​​知识图谱技术架构是通过分层设计实现海量知识的结构化存储与智能应用的核心框架,其核心价值在于将分散数据转化为可推理、可检索的语义网络。​ ​ 关键技术包括数据采集、知识抽取、融合存储及推理优化,支撑搜索引擎、智能推荐等场景的高效运作。 ​​分层架构设计​ ​ 知识图谱采用数据层与模式层的双轨结构:数据层以“实体-关系-实体”三元组为基础存储事实数据,例如(马云,创立,阿里巴巴)

2025-05-10 计算机类考试

信息安全行业现状

​​信息安全行业当前呈现高速增长与严峻挑战并存的态势,核心驱动力来自政策合规需求、技术迭代威胁及数字化转型浪潮。​ ​全球市场规模持续扩大,但关键技术自主可控性、产业集中度不足仍是国内发展的瓶颈,同时AI、量子计算等新兴技术正重塑行业防御与攻击的博弈格局。 ​​政策与需求双轮驱动市场扩张​ ​ 国内信息安全投入占IT总支出的比例仅为1%-2%,远低于欧美国家的8%-12%

2025-05-10 计算机类考试

人工智能领域热门职位

根据2025年最新数据,人工智能领域热门职位主要集中在技术研发、产品管理及伦理合规等方面,以下是具体分析: 一、核心技术研发类 机器学习工程师 负责开发和优化机器学习模型,应用场景涵盖自动驾驶、医疗诊断等。薪资范围13万-25万美元,需掌握Python、TensorFlow等技能。 自然语言处理(NLP)工程师 解决机器翻译、语音识别等问题,需求因智能助手普及而激增

2025-05-10 计算机类考试

信息安全人员证书

信息安全人员证书 是证明个人在信息安全领域具备专业知识和技能的资质。这些证书通常由知名行业组织或教育机构颁发,被广泛认可和接受。 1. 证书类型 信息安全人员证书涵盖了不同的专业领域和技能水平,包括但不限于: 道德黑客证书 :如CEH(Certified Ethical Hacker),证明个人具备攻击性安全测试的技能。 网络安全证书 :如CISSP(Certified Information

2025-05-10 计算机类考试

人工智能的介绍

人工智能是一种支持计算机和数字设备学习、阅读、写作、创造和分析的技术。它通过模拟人类智能,使机器能够执行原本需要人类智能或人工干预的任务。 1. 核心定义与技术特点 人工智能的核心在于模拟人类的认知能力,包括学习、理解、推理和决策。机器学习和自然语言处理是人工智能的重要技术支柱,使机器能够从数据中学习并理解人类语言。 2. 主要应用领域 人工智能的应用覆盖多个领域,包括但不限于以下方面:

2025-05-10 计算机类考试

哪个领域不属于人工智能

人工智能(AI)的核心领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等,但传统自动控制、3D打印和编译原理等技术并不属于AI范畴 。以下是具体分析: 自动控制 自动控制系统(如工业流水线调节)依赖预设规则和反馈机制,无需模拟人类智能。其核心是稳定性与精确性,而非AI强调的自主学习和推理能力。 3D打印 3D打印属于增材制造技术,涉及材料科学和机械工程。尽管AI可优化打印参数(如通过机器学习)

2025-05-10 计算机类考试

安全生产18个行业领域

​​安全生产涉及18个行业领域,包括煤矿、建筑、化工、冶金、交通运输等,其核心在于通过标准化管理、风险防控和应急响应保障人员与财产安全。​ ​ 以下分点展开关键要点: ​​行业分类与风险特征​ ​ 煤矿行业需重点防控瓦斯爆炸和透水事故;建筑行业需规范高空作业和机械操作;化工行业需严格管理危险化学品;冶金行业需应对高温高压环境;交通运输行业需强化车辆安全与驾驶员培训

2025-05-10 计算机类考试

不属于人工智能的研究领域

在讨论人工智能的研究领域时,我们首先需要明确哪些领域不属于 其范畴。人工智能主要聚焦于模拟、扩展人类智能的技术和理论 ,而那些不涉及智能行为或决策过程的学科则不在其研究范围内。例如,纯数学、经典物理学以及传统的机械工程等并不直接探讨如何使机器具备感知、学习、推理或解决问题的能力。 纯数学 :虽然数学为人工智能提供了基础工具,比如统计学和线性代数,但是纯粹的数学研究

2025-05-10 计算机类考试

信息安全包括哪些方面

信息安全是指保护信息系统的机密性、完整性、可用性 ,以及数据安全、网络安全、硬件与软件安全 等核心方面,确保信息不受破坏、泄露或滥用。 机密性 :防止未经授权的访问或泄露,如加密技术、权限管理,确保敏感信息(如密码、商业机密)仅限授权人员获取。 完整性 :保障数据在传输或存储中不被篡改,例如通过数字签名、校验技术,避免金融交易或医疗记录被恶意修改。 可用性 :确保系统持续正常运行

2025-05-10 计算机类考试

不属于人工智能应用领域的是

​​不属于人工智能应用领域的是天文观测​ ​。尽管人工智能已广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、金融风控等场景,但天文观测仍属于传统天文学范畴,依赖专业仪器和人工分析,而非AI的认知与决策能力。以下是具体分析: ​​天文观测的本质​ ​:通过望远镜、光谱仪等设备收集宇宙数据,其核心是物理观测和数学建模,不涉及AI的自主学习或模式识别。例如,哈勃望远镜的图像分析需人工校准,而非AI算法主导。

2025-05-10 计算机类考试

人工智能知识图谱应用实例

人工智能知识图谱的核心应用场景包括医疗诊断辅助 、金融风控决策 、电商智能推荐 、智能制造优化 以及智慧城市管理 等领域。通过结构化数据整合与语义推理能力,知识图谱显著提升了行业决策效率与精准度。 1. 医疗健康领域 (1)辅助临床诊断 :整合患者病历、基因数据、医学文献构建疾病关系网络,辅助医生识别罕见病关联特征。例如,通过症状与病理关联模型实时推荐最优诊疗方案,降低误诊率30%以上。

2025-05-10 计算机类考试

人工智能发展四个阶段

人工智能的发展历程可以分为以下四个主要阶段: 第一阶段:起步发展期(20世纪50年代) 关键亮点 :图灵测试提出,奠定理论基础。特点 :人工智能概念首次被提出,阿兰·图灵提出图灵测试作为衡量机器智能的标准。这一阶段的研究主要集中于逻辑推理和知识表达,试图用计算机模拟人类思维过程。 第二阶段:黄金发展期(20世纪60-70年代) 关键亮点 :符号主义与专家系统兴起。特点 :人工智能进入快速发展阶段

2025-05-10 计算机类考试

人工智能的发展现状200字

深度学习主导,多领域融合 人工智能(AI)近年发展迅速,呈现以下核心特征: 技术突破 :深度学习算法推动机器从海量数据中自动提取特征,在图像识别、语音识别等领域达到甚至超越人类水平。 应用拓展 :AI已渗透医疗、金融、交通、教育等领域,例如辅助诊断、风险评估、智能交通管理等,显著提升效率与安全性。 硬件与基础设施 :专用芯片(如GPU、TPU)和云计算技术的发展,降低计算成本

2025-05-10 计算机类考试

人工智能发展史ppt

​​制作一份高质量的人工智能发展史PPT,需围绕技术演进脉络、关键里程碑和实际应用展开,并确保内容符合Google EEAT标准(经验性、专业性、权威性、可信度)。​ ​ 以下是核心要点: ​​技术演进的分阶段梳理​ ​ 从1950年代达特茅斯会议提出AI概念,到1980年代专家系统兴起,再到2010年后深度学习爆发,需清晰划分阶段并标注标志性事件(如AlphaGo战胜李世石)

2025-05-10 计算机类考试

知识图谱属于大数据技术吗

知识图谱是大数据时代的关键技术之一,它通过结构化语义网络实现海量数据的智能关联与推理,属于数据智能产业的核心组成部分,但并非传统意义上的大数据存储或计算技术。 本质区别与关联 知识图谱以实体关系网络为核心,侧重语义理解和知识推理,而大数据技术更关注数据存储、处理和分析的规模化能力。两者协同作用明显:大数据为知识图谱提供原始数据源,知识图谱则提升数据价值挖掘效率。 技术定位与功能

2025-05-10 计算机类考试

人工智能的发展历程以及发展趋势

人工智能(AI)的发展历程可分为以下几个阶段,结合不同技术流派和关键事件进行梳理: 一、早期探索与奠基阶段(1940s-1950s) 理论奠基 :1943年,沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出人工神经元模型,为神经网络研究奠定基础。 图灵测试 :1950年,艾伦·图灵提出“图灵测试”,定义机器智能的标准。 达特茅斯会议 :1956年,约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”术语

2025-05-10 计算机类考试

ai人工智能技术在工业领域的应用

​​AI人工智能技术正在工业领域掀起革命性变革,通过智能决策、自动化流程和精准预测,显著提升生产效率、降低成本并优化产品质量。​ ​ 其核心应用包括​​大模型驱动的设计创新、工业质检的零缺陷追求、预测性维护的故障规避​ ​,以及​​供应链的全局优化​ ​,推动制造业向智能化、绿色化转型。 ​​垂直行业大模型深度赋能​ ​ 工业大模型通过融合行业知识与海量数据,在细分场景中实现精准突破

2025-05-10 计算机类考试

人工智能技术在财务领域的应用

人工智能技术在财务领域的应用主要体现在智能支付、财务分析、风险管理、合规性监控和客户服务等方面。 1. 智能支付 人工智能技术在支付领域的应用,为用户提供了更便捷、安全的支付方式。例如,通过机器学习算法,支付系统可以更准确地识别用户身份,防止欺诈行为。智能支付还能够根据用户的消费习惯,提供个性化的支付建议,提升用户体验。 2. 财务分析 在财务分析领域

2025-05-10 计算机类考试

社会主义核心价值观涉及三个层面

社会主义核心价值观包含​​国家、社会、公民三个层面的价值要求​ ​,以24字凝练概括:​​富强、民主、文明、和谐​ ​是国家目标,​​自由、平等、公正、法治​ ​是社会导向,​​爱国、敬业、诚信、友善​ ​是个人准则。这一体系既传承中华优秀传统文化,又体现新时代中国特色,为民族复兴凝聚精神力量。 ​​国家层面​ ​:聚焦现代化建设目标。富强是物质基础,民主保障人民当家作主,文明推动文化繁荣

2025-05-10 计算机类考试

国家社会个人三个层面

富强自由爱国 国家社会个人三个层面是社会主义核心价值观的核心内容,具体如下: 国家层面 价值目标 :富强、民主、文明、和谐 内涵 : 富强:体现社会主义初级阶段最大国情,追求经济、科技、国防等综合实力提升; 民主:保障人民当家作主,发展全过程人民民主; 文明:传承中华优秀传统文化,推动社会文明进步; 和谐:促进社会公平正义,构建人与自然、人与社会的和谐关系。 社会层面 价值取向 :自由

2025-05-10 计算机类考试
查看更多
首页 顶部