-機器 | 知乎問答精選

 

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如何優雅地借車(或拒絕借車)?

【知乎用戶的回答(86票)】: 借車這種事不存在優雅不優雅,現在基本上很多家庭條件尚可的都會購置家用汽車,本身也是圖個自己上下班方便。公共交通如今這麼發達,真要是出行旅遊要麼坐高鐵要麼就自己買車。一般車主自己對於車都是比較心疼的,明事理的朋友不會開這個口,短途的話你可以強調自己待會要用車,要去哪可以送他去。 當然社會嘛,自然會有來找你開口的朋友,開口之後,題主自己權衡關...



《剪刀手愛德華》為什麼又叫《幻海奇緣》?

【yolfilm的回答(7票)】: 港台譯名的誇張化,其實只有一個理由。就是市場競爭太利害了。 當你一年有上百部,甚至數百部外片上映時,不在名字上灑狗血,鑽牛角尖,如何在市場上賺足眼球? 中國大陸的進口片,譯名單純,理由也簡單,就是競爭壓力小。一年才幾部? 等你進口量大了,有一天,全開放進口了,我保證名字一定叫得花枝招展,無比搖擺呢。 說到底,還是為了票房。就是騙,也得把觀眾騙進...



《剪刀手愛德華》為什麼又叫《幻海奇緣》?

【yolfilm的回答(7票)】: 港台譯名的誇張化,其實只有一個理由。就是市場競爭太利害了。 當你一年有上百部,甚至數百部外片上映時,不在名字上灑狗血,鑽牛角尖,如何在市場上賺足眼球? 中國大陸的進口片,譯名單純,理由也簡單,就是競爭壓力小。一年才幾部? 等你進口量大了,有一天,全開放進口了,我保證名字一定叫得花枝招展,無比搖擺呢。 說到底,還是為了票房。就是騙,也得把觀眾騙進戲院來。 【...



為什麼人造肌肉遲遲沒有運用到機器人領域?

【蔡世勳的回答(17票)】: 人造肌肉是當今研究的前沿和熱門 俄先期研究基金會討論「人造肌肉材料和製造技術」研究 人造肌肉有很多種,我不知道問題中說的是哪一種? 比如 氣動馬達 氣動人工肌肉_百度百科 人造纖維肌肉 人造肌肉新材料,比天然肌肉強200倍 另外一種纖維 科學家用釣魚線制人工肌肉 力量為天然肌肉100倍 壓電陶瓷盤疊層 記憶合金絲 石蠟嵌入碳納米管纖維 電活化聚合物,聚丙烯酸橡膠或天然...



有哪些比較好用的翻譯工具?

類似 Google Translation Toolkit 這樣的機器輔助翻譯系統(CAT)。 免費的英漢互譯的全文翻譯工具有哪些?它們各有什麼優缺點?翻譯質量如何? 【miaou的回答(6票)】: 最好的是trados(塔多思),全球聯網的術語庫,但是要錢還是什麼。國內現在做CAT的有雅信什麼的。 作為全球專業翻譯領域的標準工具,塔多思(TRADOS)系列工具已經成為業界的標準,其核心技術——翻譯記憶(Translation Memory)是目前世界上...



為何總感覺人工智能和神經科學(神經網絡)被綁在一起?

【Yuanning的回答(44票)】: 簡而言之,這兩者捆在一起的時候構成了一門極為宏大而重要交叉學科,叫做認知科學,研究的對象是思想和認知的形成和工作機理。 但是我想扯點遠的。 其他的答案裡提到說神經網絡和神經科學沒關係,這是不準確的,且不說神經網絡和神經科學千絲萬縷的淵源,就是現如今的認知神經科學研究裡也還是有不少用神經網絡的。君不見Neural Computation至今仍還是神經網絡,計算神經科學,...



用於數據挖掘的分類算法有哪些,各有何優劣?

【JasonGu的回答(37票)】: 嘗試將quora上的這個回答翻譯了下。第一次翻譯,不好之處請見諒。 What are the advantages of different classification algorithms? 以下是我這些年總結的指南 訓練集有多大? 如果你的訓練集很小,高偏差/低方差的分類器(如樸素貝葉斯)比低偏差/高方差的分類器(如K近鄰或Logistic回歸)更有優勢,因為後者容易過擬合。但是隨著訓練集的增大,高偏差的分類器並不能訓練出非...



為什麼在我們熟知的事物上加上人面就會恐怖異常?

【OwlofMinerva的回答(132票)】: 謝劉柯邀 該現象最早由日本機器人專家森政弘(Masahiro Mori)在1970年描述[1],並被後人成為恐怖谷(The Uncanny Valley)現象,表現為 如果一個實體充分地「不夠擬人」,那它的類人特徵就會顯眼並且容易辨認,產生移情作用。在另一方面,要是一個實體「非常擬人」,那它的非類人特徵就會成為顯眼的部份,在人類觀察者眼中產生一種古怪的感覺。 比如下面這張圖會讓人感覺非...



用簡單易懂的語言描述過擬合 overfitting?

【鄭昆的回答(94票)】: 其實不完全是噪聲和假規律會造成過擬合。 (1)打個形象的比方,給一群天鵝讓機器來學習天鵝的特徵,經過訓練後,知道了天鵝是有翅膀的,天鵝的嘴巴是長長的彎曲的,天鵝的脖子是長長的有點曲度,天鵝的整個體型像一個「2」且略大於鴨子.這時候你的機器已經基本能區別天鵝和其他動物了。 (2)然後,很不巧你的天鵝全是白色的,於是機器經過學習後,會認為天鵝的羽毛都是白的,以後看到...



如何看待谷歌物理學家 John Martinis 宣稱十年後機器學習將全部量子化?

【劉逸群的回答(196票)】: 謝題主邀。 John Martinis是UCSB的教授(不要叫谷歌物理學家了吧聽起來好奇怪啊..),是業內非常厲害的量子計算機專家。和大多數量子算法專家不一樣,他的特長是Make,把機器造出來。 Martinis的確開了個地圖炮,「機器學習算法真的是一種愚蠢的做法」。確實有一點在座的各位都是垃圾的意思... 可能是因為他的確覺得傳統機器學習在量子機器學習前不堪一擊。 不過,他真的沒有說「...