1. dataeye，人工智能公司排行榜？

1. AIBrain

AIBrAIn是一家位于美国加利福尼亚州的人工智能公司，专门为智能手机和机器人应用提供AI解决方案，拥有自己的人工智能平台IRSP，并专注人工智能的开发。

2. 亚马逊

这家全球商品品种最多的在线零售巨头如今已经通过服务和产品进入了人工智能领域，它们的亚马逊机器人已经开始学习使用数据预测和查找模式的能力。目前亚马逊的人工智能服务机器人Alexa已经面世。

3. Anki

Anki是一家获得了银行业巨头摩根投资的玩具机器人公司，总部位于旧金山。Anki的旗舰机器人是Cozmo，该机器人由于出色的情感反应被称为是迄今为止最先进的消费机器人之一，它有表情、有情绪，没电了还能自己充电。

4. 苹果

苹果公司在过去的3年里收购了四家人工智能创业公司，预示着它们迈入人工智能领域的决心。多年来，苹果公司的虚拟助理Siri从一个简单的语音助手变成了成熟的语音机器人。

5. Banjo

Banjo是一家社交网络公司，在2015年获得了日本软银集团1亿美元的融资，它们利用人工智能对社交媒体进行数据整合，将地理定位和社交软件结合，用户可以查看自己周围的活动，也可以查看某个地址周边发生的事情。

6.达闼科技

达闼科技正在开发它称为基于云智能的机器人系统。CI与AI不同，它将机器与人类相结合，而不是将它们作为单独的实体来对待，但允许机器人由人控制。

7. Facebook

这家为全球30亿用户服务的公司，在对人工智能的战略投资商是舍得的，迄今为止，脸书已经开设了三家人工智能实验室，并且还收购了两家AI公司，即Masquerade和Zurich Eye。

8. Google

在所有互联网企业当中，谷歌是高居最具品牌价值企业榜首的人工智能领域领导者，它们早就已经开始大规模布局人工智能，并且投入很大。在四年内，谷歌收购了12家AI创业公司，它们研究的重点是推荐语言翻译、视觉处理以及排名和预测能力。

9. H2O

H2O是由Oxdata公司推出的一个人工智能项目，主要服务于数据科学家和开发者，被全球超过10,000个组织的100,000多名数据科学家所使用，为他们提供快速机器学习引擎，另外它还声称自己是“世界领先的开源机器学习平台”。

10. IBM

从20世纪50年代开始，IBM就一直是人工智能领域的先驱者，它一直专注于人工智能领域，其中Watson超级计算机是最知名的AI项目之一，这台计算机可以学习语言和人类知识。

11. 碳云智能

iCarbonX是一家中国生物技术公司，它使用人工智能来提供个性化的健康分析和健康指数预测。它已与来自世界各地的七家专注于收集不同类型医疗保健数据的科技公司结成联盟，并将使用算法分析基因组，生理和行为数据，并提供定制的健康和医疗建议。

12. 英特尔

英特尔已经认识到人工智能的重要性，并希望通过支持和投资人工智能技术保持领先地位。除了众多收购之外，英特尔还单独向微软投资了几家AI初创公司。该公司通过优化的机器学习框架和库宣传其对开源的承诺，以及他们对Nervana系统的收购，使他们能够利用他们的机器学习专家。

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2. AI算法如何识别人脸脸型？

人脸识别是计算机视觉领域中的一项核心技术，对于整个人工智能技术的发展也是非常重要，目前已经在多个领域中投入使用，相对较为成熟。很多人认为人脸识别技术高深莫测，难以企及，其实也并非如此神秘，本文将通过OpenCV和Python，利用简短的代码，帮助每一位读者实现人脸识别。

OpenCV：是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。本文旨在使用OpenCV和Python/C++从图像中检测面部。

本文基础：在机器上安装Python和C++，了解Python和C ++的编码基础知识，代码编辑器。有了这些，我们就可以开始进行人脸识别了。

为了通过代码实现人脸识别，我们将使用OpenCV中基于Haar的cascade分类器，这一种有效的对象检测方法。它是一种基于机器学习的方法，其中cascade函数是通过许多positive和negative图像得到训练，然后用于检测其他图像中的对象。 OpenCV已经包含许多面部、眼睛、微笑等预先训练的分类器。这些XML模型文件存储在opencv / data / haarcascades /的位置。

让我们先开始在Python上编写代码实现人脸识别然后再展示通过C++实现的教程。

Python

首先，导入numpy、OpenCV两个库：

import numpy as np

import cv2 as cv

然后，加载OpenCV中自带的基于Haar的cascade分类器来实现人脸识别。haarcascade_frontalface_default.xml 是OpenCV中已经经过训练的人脸识别模型文件。

face_cascade = cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_frontalface_default.xml')

eye_cascade = cv.CascadeClassifier('\\cv2\\data\\haarcascade_eye.xml')

现在，我们需要加载我们想要进行人脸检测的图像。对于本文，我们将使用如下OpenCV自带的'lenna'经典图像。

加载我们的图片，并将其转化为灰度图像：

img = cv.imread('lenna.jpg')

gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

我们已经做好了人脸检测的准备工作，现在我们通过我们前面加载的cascade分类器的detectMultiScale函数来进行人脸检测：

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

这里的1.3表示scaleFactor，5表示minNeighbours。

scaleFactor：在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。例如1.3指将搜索窗口依次扩大30%。

minNeighbors：构成检测目标的相邻矩形的最小个数。如果组成检测目标的小矩形的个数和小于minNeighbors都会被排除。

代码运行之后面部检测就完成了，并且在图像中找到的所有人脸数据都存储在faces这个数组中。然后，我们还可以在人脸周围绘制矩形：

for (x,y,w,h) in faces:

cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]

roi_color = img[y:y+h, x:x+w]

我们几乎已经完成了人脸识别，只需再将得到的带有人脸标记的图像显示出来即可。为此我们使用以下代码：

cv.imshow('Face_Detect',img)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

到此，我们已经学会了通过Python实现人脸识别，现在可以尝试在OpenCV库中使用不同的分类器来检测不同的对象。如果你有足够多的图片，甚至还可以制作自己的图片分类器！ 接下来我们将展示如何通过C++来实现人脸识别。

3. 你看好虚拟现实技术的发展吗？

VR已经经历了一段时间的发展，但它距离到达顶峰还有很长的距离。它早已不算是一个新概念了，已经逐渐渗透在人们生活中的各个方面。现在它已经能够带来更好的体验，也有很多消费级的设备，成功地用于医疗、游戏、教育、工业等领域。

今天让我们来回顾一下VR的发展历程。

在虚拟现实进入游戏领域被消费者所熟知之前，它必须拥有一定的发展基础，那么这一切是从什么时候开始的呢？

人们尝试过很多方式，用一种足以以假乱真的方式再现现实。最早的VR起源可以追溯到17世纪末和18世纪初。现实主义艺术家创作了作品，比如战争场景和更多不同主题的全景绘画，可以填满人们的视野。这些艺术家有时在360度环境中完成，这样他们就可以完全沉浸在画面中。

在20世纪50年代，被誉为VR之父的著名电影摄影师莫顿海利格（Morton Heilig）创造了Sensorama。 这是一个全传感仿真器，可以激发更多的感官体验，而不仅仅是视觉和听觉。他使用了3D显示器、一些风扇、气味发生器以及振动椅。几年后，他研发了一种名为TelesphereMask的新发明，成为第一款头戴式显示器。它具有立体3D视觉效果，较大的视场角和立体声，但它没有运动跟踪，只能播放非交互式视频。

第一台现代化的头戴式显示器出现在20世纪60年代，由两位Philco公司的工程师创建。它被称为头显，有两个独立的屏幕，还有头部位置跟踪系统。由于画面可以随着头部移动而变化，所以带来更加自然和真实的体验，即使它还没有计算机集成或生成图像，但这对VR来说也是一个巨大的进步。

1965年，Ivan Sutherland通过将头显连接到计算机并实时进行模拟以及实现真实的交互，将VR提升到了一个新的水平。

许多VR粉丝认为第一个真正的VR是IvanSutherland的Sword of Damocles装置，它是连接到计算机的头显。虽然这个头显佩戴起来很不舒服，但它显示了原始的计算机生成的图形。

VR正式被创造出来是在1980年代后期，当时Visual Programming Lab的创始人Jarom Lanier开发了自己的VR设备， Dataglove和EyePhone头戴式显示器。他还研发了VR眼镜。当时，购买一套完整的虚拟现实设备要花费超过70,000美元。

此后虚拟现实似乎经历了一段韬光养晦的时期，直到2014年Facebook以30亿美元收购虚拟现实头戴设备制造商Oculus，结束了虚拟现实默默无闻的状态，开始迅猛发展并引起了各界的关注。再看现在的VR，已经轻便且便宜了很多。VR头显的品牌数不胜数，VR头显、VR眼镜、VR一体机带来的体验也已经有了质的飞跃。但似乎这样也还是不够，我们希望尽快看到VR的全部潜力。

4. 高中英语单词背了容易忘怎么办？

高中生的记忆力和小学生比肯定是没法比的，经过了长身体以后，90%以上的高中生，由于身体性激素的分泌会导致记忆力下降，死记硬背的能力就不如小学的时候了，取而代之的是逻辑推理能力的发展。但是，偏偏在背单词这件事情上，逻辑推理能力用不上。

所以，学英语背单词，很多家长懂得要鸡娃，就是为了在长身体之前把考试该背的单词都背下来，免得到了高中的时候，时间不够用还背不下来。

到了高中以后再来背单词，就要讲究一些方法，同时也要有一定的勤奋度。方法和勤奋相结合才能够攻克单词问题。

要让孩子主动勤奋的背单词，首先必须要让孩子明白背完单词以后在分数上可以达到一个什么样的效果。高中英语3500词，你只要能够做到看到单词就条件反射出中文意思，150分满分的高考难度的卷子，你至少能拿80分。80分是完全不会语法的情况下能拿到的分数。如果有一定的语法基础，那么分数一般会在80~110分之间。天赋型的选手，分数有可能会到120。

也就是说单纯靠背单词，就有可能让一个孩子从专科变本科，从二本变一本。背单词这个工作产生的分数价值是巨大的。只要你能够让孩子明白这个道理，调动起他背单词的主动性，那么结合方法，孩子攻克单词记忆就非常容易了。

背单词讲究速战速决，建议每天背100个，用一个月时间背完，然后每天复习200个再复习两遍。用这样的方式可以有效地避免背后忘前的情况。

如果你背100个单词的时间超过一个小时，建议你学习一下“睡眠记忆法”。这是免费公开在互联网上面的方法，方法的作者是我们国家的高考英语单科状元廖唯伟。你只要按照方法的要求做到“一背四复习”，你就能利用睡眠记忆，花一小时产生8个小时的效果。你只要采用“机关枪式的读单词方式”，你就可以利用口腔的肌肉群产生肌肉记忆，克服遗忘。

方法是无偿公开的，我就不赘述了，有文字版和视频要点，自己可以去检索学习。特别是机关枪式的读单词方式，对于克服遗忘非常有效，要注意观看作者的视频示范，多加练习。

高考是没有超纲单词的，看一下今年的新高考全国一卷你就知道了，超纲单词边上都标注了中文意思，所以背完3500词就基本够用了。想要搞素质教育，把四六级单词背完，增量词也就2800个，掌握了睡眠记忆法，背完也就一个月，很简单。

但是，背完单词，我们的分数在及格线附近，最主要的原因不在于单词，而在于词组短语。词组短语是构成英语长句的必要条件，而英语长句又是高考英语文章中必然会有的内容。孩子读英语的句子能够看懂每一个单词，但是连成句子就是看不明白，主要就是因为词组短语不会。因为，单词组合成短语以后意思就变了，短语相当于一个新的单词，要记忆的。

3500词相互组合形成的词组短语约有1.5万个，高考没有划定词组短语的范围，只要构成一个词组短语的所有单词都属于3500词的范围内，这样的词组短语高考就可以考。

词组短语可以自己整理，整理的方法可以参考《高中英语1.5万考点》，这个72页的资料对高考真题中出现的词组短语，连续10多年保持98%的命中率，并且每年都公布命中率分析报告。

我们可以根据作者公开的整理攻略“《高中英语1.5万考点》是如何整理出来的”，然后整理自己的笔记。整理完的笔记是否有效，我们可以参照作者公开的命中率分析报告。如果作者命中的词组短语，我们的笔记也能命中，那么我们的笔记就是有效笔记。记住50%分数就能突破130，记住80%就有机会挑战140以上的高分。

拿高分的最后一环就是练字，特别是一些理科生写作文的时候，字特别丑。你写同样的作文内容，字好看和字丑可以差十几分。我们一定要记住写作是人工改卷，把字写好就是把人为因素的丢分降低到最低限度。

所以，我们一定要练字帖，考试接纳度最高的就是衡水体字帖，卷面美观整洁，老师也看得清，你写什么内容。每天用衡水体抄一篇高考优秀作文，写的多了，作文的写作功底，同样也就练上去了。

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5. matlab中如何输入任意矩阵？

你好，在MATLAB中输入任意矩阵可以使用以下方法：

1. 手动输入矩阵元素：可以使用矩阵的行列式表示矩阵，例如输入一个3x3的矩阵可以用如下语句：

```

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

```

2. 使用预定义函数生成特定的矩阵：MATLAB中提供了许多函数来生成特定的矩阵，例如zeros、ones、eye等，如下所示：

```

B = zeros(3,4) %生成一个3x4的全0矩阵

C = ones(2,3) %生成一个2x3的全1矩阵

D = eye(4) %生成一个4x4的单位矩阵

```

3. 从外部文件导入矩阵：可以使用load函数导入MATLAB支持的数据格式的文件，例如.mat、.txt、.csv等，如下所示：

```

load('data.mat') %导入.mat文件

E = dlmread('data.txt') %导入.txt文件

F = csvread('data.csv') %导入.csv文件

```

6. 金山毒霸护眼屏保图片是放在电脑哪个文件夹里？

一般是在 C:\Users\User\AppData\Roaming\khealtheye\wallpaper，文件夹里或者 C:\Users\“实际用户名”\AppData\Roaming\khealtheye\wallpaper

7. UVFilter有什么用？

UV Filter译为： 紫外光滤片 紫外滤光片 紫外线滤色器 彩色玻璃滤光片是一种利用散布在玻璃材料中的光吸收物质控制入射光波长的光学件。 此类滤光片吸收可见光，允许紫外光通过，也允许一些近红外光通过。 此类滤光片主要被用于提取紫外光，如分离汞灯的紫外光等。 例句： 1. Use sunglasses with a uv filter佩戴带有uv滤光功能的太阳镜。 2. Avoid sun tanning : bring hat , umbrella , sun tan oil and eye glasses withuv filter避免阳光伤害：备帽子或雨伞，涂防晒油及戴防紫外光眼镜 3. High definition optics ? ( hdo ? ) combines patented optics and plutonite ? lens material that provides 100 % uv filtering and unsurpassed impact protection专利技术和plutonite ?专利材质，过滤100 %紫外光和无可比拟的碰撞防护。 4. Hanson ' s research team found that three uv filters widely used in sunscreens generate ros when skin is exposed to uv radiation汉森的研究小组发现当皮肤处在紫外线辐射之下，三种广泛用于防晒产品中的紫外线过滤成分也会生成活性氧簇ros 。 5. Hanson ' s research team found that three uv filters widely used in sunscreens generate ros when skin is exposed to uv radiation汉森的研究小组发现当皮肤处在紫外线辐射之下，三种广泛用于防晒产品中的紫外线过滤成分也会生成活性氧簇ros 。 6. Ingredients : pure olive essential oil , constant sunscreen factor , uv filtering agent , dahurian rhododendron , wild wormwood , natural moisturizing factor etc成份：清纯橄榄精油、长效防晒因子、紫外线过滤剂、满山红、野艾、天然保湿因子等。 7. But three uv filters which are widely used in sunscreens actually generate ros in skin themselves when exposed to ultraviolet radiation - adding to the natural level但3种被广泛地应用于防晒用品里的滤光剂，实际上在紫外线照射下，产生了ros作用，超出了自然状态下的水平。 8. But the researchers found extra ros are generated only when the uv filters have penetrated into the skin and , at the same time , sunscreen has not been reapplied to prevent ultraviolet radiation from reaching these filters但研究者们发现，只有当遮光剂渗入皮下的同时，防晒霜并没起到阻挡紫外线进入的作用，并产生了额外的ros反应。 9. However , hanson pointed out that their data showed that if coverage at the skin surface was low , the uv filters in sunscreens that had penetrated into the epidermis could potentially do more harm than good但是，汉森指出他们的研究数据表明如果在皮肤表面涂得不够厚，那些已经渗入表皮的防晒霜中的紫外线过滤成分有可能会带来伤害而不是保护。 10. However hanson pointed out that their data showed that if coverage at the skin surface was low the uv filters 10 in sunscreens that had penetrated into the epidermis 11 could potentially do more harm than good但是，汉森指出他们的研究数据表明如果在皮肤表面涂得不够厚，那些已经渗入表皮的防晒霜中的紫外线过滤成分有可能会带来伤害而不是保护。