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人工智能技术主要包括以下几种：
1.机器学习：这是一种让计算机系统通过数据和经验自我改进的技术。它涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等多种子领域。在监督学习中，模型根据标记的训练数据进行学习；无监督学习则是在没有标签的情况下发现数据中的模式；强化学习则是通过与环境交互来学习最优策略。
2.深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，主要利用多层神经网络模拟人脑的工作原理，能够处理复杂的数据结构，如图像、语音和自然语言。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域表现出色，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。
3.自然语言处理（NLP）：NLP使计算机能够理解、生成和处理人类语言。它包括词法分析、语法分析、语义理解和对话系统等，广泛应用于搜索引擎、聊天机器人、文本翻译等领域。
4.机器视觉：这是一种让计算机“看”和理解视觉信息的能力，通过图像处理和模式识别技术，实现物体识别、人脸识别、场景理解等功能。深度学习在这方面的应用尤为突出。
5.自动驾驶：结合了传感器技术、机器学习和路径规划，让车辆能够在无需人类干预的情况下自主导航，是人工智能在现实世界中的重要应用。
6.推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，预测并推荐个性化的内容或产品，如电商网站的商品推荐、音乐和视频平台的个性化推荐等。
7.强化决策：通过智能算法帮助系统在复杂的环境中做出决策，例如游戏AI、金融投资策略等。
人工智能包括哪些技术：
1、机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它是指让计算机从数据中自动学习模式并进行预测和决策的能力。机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
2、深度学习：深度学习是机器学习的一种，它使用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接方式，以实现更高级别的抽象和推理。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3、自然语言处理：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的能力。这包括文本分析、文本生成、语言翻译、语音识别等。
4、计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够像人类一样看到和理解图像和视频的能力。这包括目标检测、图像分类、图像分割等。
5、机器人技术：机器人技术是指让计算机能够控制和操作机器人的能力。这包括机器人设计、机器人控制、机器人感知等。
6、语音识别：语音识别是指让计算机能够识别和理解人类语音的能力。这包括语音转文字、语音合成等。
7、知识表示与推理：知识表示与推理是指让计算机能够像人类一样理解和运用知识的能力。这包括知识库建设、知识推理、常识推理等。
8、强化学习：强化学习是指通过让计算机在环境中不断尝试和优化，以实现自我学习和决策的能力。这包括策略优化、价值函数学习等。
9、生成式对抗网络（GANs）：GANs是一种机器学习模型，它由两个神经网络组成，一个负责生成数据，另一个负责判断生成的数据是否真实。GANs在图像生成、风格迁移等领域有很大的应用前景。
10、可解释AI（XAI）：可解释AI是指让AI的决策过程可被人类理解，从而增加其可信度和可接受度。XAI的技术包括可视化、可解释模型等。
以上只是人工智能的一部分技术，实际上人工智能还包括许多其他的技术和分支，例如决策树、贝叶斯网络、支持向量机等等。这些技术和分支都在不同程度上推动了人工智能的发展和应用。
金融界2024年10月18日消息，国家知识产权局信息显示，苏州元脑智能科技有限公司申请一项名为“确定回复文本方法、装置、计算机设备及存储介质”的专利，公开号CN118779416A，申请日期为2024年6月。
专利摘要显示，本发明涉及服务器技术领域，公开了确定回复文本的方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取目标问题文本、至少一个参考问题文本，以及与每一个参考问题文本对应的回复文本；根据预构建的问题文本处理模型和目标问题文本，确定与目标问题文本对应的目标搜索内容；或者，根据问题文本处理模型、目标问题文本和至少一个参考问题文本，确定目标搜索内容；根据目标搜索内容、每一个参考问题文本，以及与每一个参考问题文本对应的回复文本，确定与目标搜索内容对应的目标回复文本；将目标回复文本反馈至目标设备。本发明通过目标问题文本可以自动查询相应的目标回复文本，用户即可根据目标回复文本执行运维操作，可以提高服务器的运维效率。
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