问xbox one和ps4 哪个适合孩子
xbox one
远洋
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Esther_113
为了搞清三者关系，我们来看一张图：
如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习。从低潮到繁荣
自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议（dartmouth conferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。但是在过去几年中，人工智能出现了**式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（gpu）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（general ai）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 c-**o，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。我们力所能及的，算是“弱人工智能”（narrow ai）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习。机器学习
机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。许多年来，计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器（classifier），如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界；图形检测分类器，判断物体是否有八个面；以及识别“s-t-o-p”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最终的结果。每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”（probability vector），这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86%的把握认定图像是一个停止标志，7%的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。不过，问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 geoffrey hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精确，几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是facebook 利用神经网络记住了**的面孔；吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的**迹象等。谷歌的 alphago 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。总结
人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。本文作者 michael copeland 曾是 wired 现在是硅谷知名投资机构 andreessen horowitz 的合伙人。
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问 现在买xbox360/ps3合适吗？ 还是等one 或者 ps4 主机
提问时间：2024-05-02 03:33:10
答 次时代主机还没上市 上市后价格也不是你第一个月工资能承受得了的 当然也不排除你还能攒几个月不过 新主机刚上市难免会遇到各类的问题 而且正版软件的消费也不是个小开...
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问 神偷（xbox one版）哪个键是跳？
提问时间：2024-05-02 09:30:44
答 你好，神偷（xbox one版）的跳跃键是lt的，顺便把其他键位也给你吧，这个键位和xbox360是一样的。望采纳，谢谢。
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问 国行 xbox one,ps4哪款各值得入手？xbox one已确定锁区。
提问时间：2024-05-02 20:37:12
答 从国情来看，国行ps4锁区没跑了，玩传统游戏的话都不值得入。如果方便上网看国内视频或国内网游，可以考虑一下
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问 玩尘埃拉力赛，入ps4好还是xbox one 好点
提问时间：2024-05-02 02:34:17
答 只要支持这个游戏都一样。另外看看你还有没有其他喜欢的游戏看看哪个平台。比如光环或神秘海域。
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问 ps4与xbox one该如何选择？
提问时间：2024-05-02 16:26:36
答 两台主机已经发售了一段时间，销量来看的话，ps4如今已经彻底碾压xboxone，xboxone一开始在价格和性能上就完败，有这样的结果并不奇怪，尽管后来微软改良...
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问 想入手 xbox one 几个问题
提问时间：2024-05-02 16:41:58
答 是的 他有2路 hdmi 一路是in 一路是out 我现在就是连接的apple tv ps4 单独连接了。我用的是20m 联通 还可以无压力。
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问 有哪款**适合女孩子玩？
提问时间：2024-05-02 15:08:36
答 我喜欢王者荣耀，不过感觉其他女生都喜欢奇迹暖暖，以前玩过，但是玩久了就觉得有点不刺激了。我是个喜欢刺激的家伙。哈哈，我上个赛季靠貂蝉上了钻石，可惜，钻石之后再也...
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问 ps4和xbox哪一个更好？
提问时间：2024-05-02 09:30:08
答 我ps4入手很久了，xbox是去年过生日朋友把他的送给我了。给你最简单的推荐就是如果你特别喜欢车枪球类游戏，要求有体感就入手xbox。如果不是就选择ps4。如果...