一
伺服控制器总图
深度学习是一种或一系列的机器学习算法，目前主要涉及多中的模式/模型分析方法，旨在理解、解析、处理与人脑（神经网络，多层感知——推演多种组合的特点）以及涉及人类脑力更高复杂的问题，而支持模拟人类与人类沟通实现人工智能是其重要目的和内核（之一）。
朋福东
非标自制门用门锁
气垫霜有一个隔层，用来放置粉扑，圆形的化妆镜使用前贴膜，用的时候揭开贴膜。化妆镜的清晰度超赞的，非常直观，补妆超方便的。
日本售卖的大多数电器为110V，而中国大陆电压为220V. 因此，除了部分标明可适用于通用电压的电器之外，日本购买回国的电器，需要搭配变压器才能使用。
启动按钮
磁吸
西门子/德国、三菱/日本、OMRON/日本、安川/日本、Panasonic/日本、汇川/中国
“五十钱，我全买啦！”
为什么要使用安全继电器？
饮用水行业作为传统行业的奠基石，一直以来不断推陈出新，紧跟时代潮流勇于突破。饮用水行业各类网络平台的推出，带动了该行业营销模式的转变，与产品效益的提升。与超市、门店等渠道相比，互联网平台的应用助力企业更加迅速的占领市场。通过平台对产品信息的详细介绍，人们对所要购买的产品有了更深的认知，从而从中选择出最适合自己的那一款产品。
对于恪尽职守的人，没有比自己的工作受到褒奖更高兴的事。尤其这工作不是普通副业，而是藩内的重要产业。因此阿高感到了巨大的喜悦。“我要纺出更好的棉线。”阿高这么想着，回家路上又碰巧买到了杜父鱼。父亲中风以后，起初戒了酒，但在医生的劝告下，现在隔三天喝一次酒，每次只喝一小盅。杜父鱼是最好的下酒菜。阿高想着把杜父鱼烤干了也不错，便用从村公所领到的工钱多买了几条。生活贫穷节俭度日之人，会因一丁点的喜悦产生极大的幸福感。阿高步履轻盈地回到自家的长屋。
▼
22 乐利商城 LELI乐利系LOLLY集团在中国香港注册的投资公司，乐利（中国）有限公司联合相关资本于2012年8月在中国上海设立，依托LOLLY集团成熟的供 应链体系、专业背景及资本后盾，面向中国地区客户提供数百万种MRO工业品，仪器仪表产品等业务运作，并发展上述部分产品成套业务体系，部分财富全球 500强及中国本土知名企业已成为LELI乐利重要客户。LOLLY下属品质品牌：LOLLY™ ,6LI.COM™ ,MRO™ , EHS™ , LELI™ , QY™ , shlie™ , Beyond the self™ , 乐利™ , 施兰设备™ , 磬砚工程™ , 乐利内刊™ , 企采™；
哪些电器受欢迎？
配方是了解一款产品的敲门砖
日式的果子面包是一款带馅的甜面包，用不同的馅来填充；果子就是点心的意思，所以果子面包也就是点心面包。同样它里面也添加了鲁邦种，鲁邦种能够更好的锁水，使果子面包更加柔软。
西门子、美国GE、美国伊乐克
THK/日本、HIWIN/中国台湾、MISUMI/日本、黑田精工/日本、NSK/日本、TBI/中国台湾
梅特勒-托利多/瑞士、AND/日本、赛多利斯/德国
不同于IC，在Coda中，丸户史明给了玩家选择的权利。玩家会根据在Coda中的选择的不同在之后进入冬马线、雪菜线或者浮气线（还有一个很短的腰斩线忽略不计）。春希究竟是追求理想、坚持正论还是在感情的漩涡中不断堕落？您又会作出怎样的选择呢？是像MynameisDT一样觉得剧本与玩家意愿冲突，还是像我一样觉得入戏太深呢？
触点容量（一般在水晶头上有标明）：
但是，用这些app当然还要带手机。带手机就必须要穿条有口袋的跑步裤，或者买个跑步臂带或腰包，还是有点麻烦吧～所以如果想万事具备，不如买只智能运动腕表。很多运动手表都有计算心率的功能，根据心率来调整运动计划听说减肥更能事半功倍（技术盲也是有点不太明白）。
L3 （“人类移开视线”的有条件自动驾驶）：AI可以承担大部分驾驶任务，但需要人类驾驶员在AI遇到无法处理的情况并发出请求时接管车辆（有一些人对L3持怀疑态度，认为人类驾驶员突然接管车辆会增加危险发生的可能性，而不是降低风险）。
SMC/日本、CKD/日本、FESTO/德国、亚德客/中国
OMRON/日本、sick/德国、DEUZE/德国、基恩士/日本、劳易测/德国、Panasonic/日本、神武/中国
首先，简单测试下AI对自己未来发展的看法/算法。以chetgpt3.5为例：
首先，AI发展的掣肘之一是数据的缺乏或者不完整。AI需要大量的数据来训练和优化算法，而在某些专业领域中，数据可能难以获取或者不够完整，这就限制了AI在这些领域的应用和发展。
其次，AI的发展还受到专业领域的复杂性和不确定性的影响。有些专业领域的问题非常复杂，涉及到多个变量和因素，这就要求AI算法能够处理更加复杂的情况，而这需要更加高级的算法和更加强大的计算能力。
这些论述都是有逻辑性和合理性的。首先，数据缺乏和不完整性是AI在专业领域应用中面临的主要问题之一，这是因为AI需要大量的数据来训练和优化算法，如果数据不足或者不完整，那么AI的应用就会受到限制。其次，专业领域的复杂性和不确定性也是AI发展的掣肘之一，这是因为有些领域的问题非常复杂，需要更加高级的算法和更加强大的计算能力。最后，行业标准和法规的限制也会对AI的应用产生影响，因为AI的应用需要遵守一定的标准和要求，否则就无法应用到相关领域中。
1. 数据质量问题。AI需要大量的高质量数据才能训练出有效的模型，但在某些专业领域，如医疗、法律等，数据的获取和共享受到限制，导致数据量不足或数据质量不够。
2. 领域知识不足。AI需要深入了解专业领域的知识才能更好地应用于该领域，但很多AI研究人员缺乏相关领域知识，导致应用效果不佳。
3. 人才短缺。AI需要具备专业领域知识和AI技术的人才才能有效应用于该领域，但这类人才相对稀缺，难以招聘。
1. 逐步深入专业领域。AI将逐步深入各个专业领域，通过学习和吸收领域知识，优化算法和模型，提高在特定领域的应用效果。
2. 多模态融合。将多种数据模态（如图片、声音、文本等）融合在一起，有助于提高AI在某些领域的应用效果。
3. 模型的可解释性。在某些专业领域，如医疗、法律等，AI的应用需要考虑到模型的可解释性，以便更好地接受和应用于实际场景。
4. 自动化。AI在某些专业领域的应用将逐步实现自动化，提高效率和准确性。例如，自动化的医学影像诊断系统等。
5. 与人类合作。AI将逐渐与人类合作，共同完成某些专业领域的任务，实现人机协作，提高工作效率和质量。例如，智能客服系统等。
可以接触和知道的是，chetgpt3.5已经区别于早些年我们认识的“伪AI”——包括但不限于某助手、某语音、某精灵等，可操作性和可玩性（可自定义性——人性化的可塑造、调试性、趣味性）大大提高，而数据可靠性也有了很大进步，部分领域已经接近和超越人类达到人工智能而非人工智力障碍的水平，与之对应的是相当的领域是不适用的（可能基于数据和算法或者现有软硬件等资源的支持的局限性）。而4.0的版本则领域范围以及数据会有更多的更新，其更多领域的应用结果也更智能，缺憾是算力后面支撑的资源成本——具体表现为不能及时响应（短暂滞后类似于人类思考，但确不是人类明显的滞空感）、背后支撑的算网等软硬件能效等等。那么，随着软硬件和程序算网等不断创新、迭代、更新，广领域或专业领域且低延迟的人工智能仿佛指日可待，仿佛日新月异，仿佛明天就可能到来，仿佛明天就能商用走进你我的生活。而实际上，人们或者说国家、社会和民族等行政团体做好迎接其准备了吗？技术革新从来都是多刃剑，可以用来做建设性的自然也可以用来非建设性的包括阻碍建设甚至破坏性的，服务人民和保护人民应当是法律和道德的底线，而这种限制行为的主体与保护人民的主体相统一——政体，技术开发和应用主体可能有道德却不强制，政体却不能把安全隐患曝露给大众，保护人民和保护政体本身是相一致的。故而，技术的开发的前提是相当的隐患的监察和跟进，局域性的、封闭性的调测和研判是不可少的，联网性的、开放性的调测和研判的数据、记录、备案、验证、截断当是不可忽视的。其次，真实数据和虚拟数据的加密和防伪应当是区别的、解算是对应的和不可复制的（不可随意复制的）、数据响应的链路应该是明晰的和可追溯的（真实物理数据需要层层隔断，层层加密，封闭环境，进行调测和应用；封闭环境的数据库更新采用禁网式或手动式机械开关等也做层层隔断和溯源，关键主要体现在公开的库和用户的差异性属性的区别，规避差异性用户的物理的基于软硬件的风险）。虚拟数据可以类似的、简化的配置和逻辑，进行区分公开的和非公开的区别对待，以保障安全和私密性。
1、关于了解AI的途径，作者于序言中给出了三种方式，即——科幻小说或影视作品、新闻报道和意见领袖。也是三种主流或者说最便宜的、最广泛的形式吧，其本质——或可以理解为媒体/媒介，更具体地就是传播的媒体或是媒介，他可以表现为各种文化方式诸如书籍、影视、报道等各类的传播作品；也可以是传播的主体——机构、组织、团体和个人等，最终落实到概念、观点输出的基点还是关于人的思考（或者多人的思考），落实到知名、著名、专业等的广泛被大家熟知/认可的人、机构——大约就是所说的“意见领袖”吧。而作者以“科幻小说或影视作品、新闻报道和意见领袖”去概括，虽理解上有些许交融或者递进的感觉，但也基本涵盖了生活中普遍的认知和共识（毕竟，当今资讯爆炸的时代，智能电子设备如手机是人们获取资讯的主要手段，而其中影视、新闻、聊天和关注的对象——也可以理解为意见领袖，是社会生活的重要组成部分，无论老幼，只在乎有没有智能设备，没有的话只能道听途书，此外还有就是根据自我知识储备去理解、推理和畅想，毕竟，千人千面、各人理解不同，“一千个人眼中有一千个‘伤心的理由’不，其实是哈姆雷特”）。
2、关于趋势，序言中引用阿玛拉定律“人们总是高估一项科技所带来的短期效益，却又低估它的长期影响。”可以很好地进行概述。毕竟，AI的很多技术在过去几年已经有了突飞猛进的提升，数据积累、算法的优化、模型的更新等等，已经有了比较完整的产品，涉及语言、文字、图片、声音等。（其中，语言的差异性，比如不同民族的语言差异，各国的官方语言，各民族的主流语言、方言和俚语等等，身体和动作/行为语言等等）
故事一：一叶知命（由故事而延伸出对未来AI科技的发展产生的思考和评论——本书的结构为故事+评论，分别由陈楸帆和李开复担任作者操刀或执笔完成，作者着重介绍了“深度学习”的概念、现阶段的优缺点以及自己的一些理解和考量）
3、关于深度学习的思考和问题，书中章节末尾结合实例思考，提出了很现实的问题或症状或是需要优化、规范、改进的现状和挑战。
其一：“深度学习会使AI比你更了解你自己”，AI会根据获取的个人信息（无论这信息数据是你主动或被动提交的）分析进而掌握你的优缺点，可以保护你也可以以“保护的名义”伤害你和的利益、安全等权益；
其二：“使不公平和偏见得以延续”，AI完全基于数据优化和结果优化进行决策，（数据不完整或者数据结构不完整，训练的模型或算法有缺陷，底层逻辑、目标函数或代码有隐患或漏洞等等（无论是有意或无意产生的）。那么，AI最终必然会产生偏见，其安全性、可靠性和稳定性会令人担忧。）
例如2>我们需要全力以赴应对AI的公平性问题和偏见问题。第一，使用AI的公司应该披露AI系统被用在哪里以及使用目的。第二，AI工程师应该接受一套职业道德准则的培训——类似医学生宣誓用的“希波克拉底誓言”。这样，工程师才能深刻地理解，他们所从事的职业使他们承担了把事关伦理道德的重要决策嵌入产品之中的任务，这是足以改变他人人生轨迹的事情，工程师有责任承诺维护用户的权益。第三，工程师使用的AI训练工具应该嵌入严格的测试机制，以对基于样本比例不公平的数据训练出来的计算模型发出警告或彻底禁止生成模型。第四，应该制定AI审计法。这与传统的财务审计或税务审计类似，AI公司被举报后，政府需要派遣专家对其进行审计。如果一家公司在AI的伦理道德或者公平性方面多次被投诉，它的AI算法就必须接受审计，以检查、确定其是否存在不公平、偏见或隐私保护方面的漏洞。
其三：不可解释性，人类的决策过程本身比较简单，是基于经验积累得出的规则。可是，深度学习的决策基于复杂的方程组，这种方程组有数千个特征和数百万个参数，深度学习决策的“理由”，就是在一个有数千个维度的“空间”里经过海量数据训练而得出的数学方程组，要把这个方程组精确地简化成一个人类可以听得懂的“原因”，基本上是不可能的。但是，无论是出于法律的考量，还是出于用户的期望，许多关键的AI决策都需要给出一个解释。为了解决这一问题，人们目前正在进行许多相关的研究，这些研究试图简化、总结AI复杂的逻辑过程，或者发明具有可解释性框架的AI算法，从而使AI变得更加“透明”。
4、关于深度伪造（Deepfake）和人工智能安全性思考。
5、关于自然语言处理
5-1.关于顶尖的投资银行家
首先，他要了解一家公司，学会如何从公开渠道收集资料，根据历史数据建立财务模型，从当前经营状况对未来做出预测。然后，把这家公司放到整个行业上下游的价值链里，分析它的优劣势、风险与机会。最后，总结成一份具有参考价值的投资报告。
5-2.关于基于深度学习的gpt
GPT-3最令人兴奋的潜力在于，它有望成为一个崭新的平台或底层架构。基于此，开发者将得以快速构建针对特定领域的应用。（PS：作者成书于22年，于当下来说，如前文所述，ai发展日新月异毫不为过，gpt3.5和如今的4.0版本以及目前衍生的诸多基于此进一步开放的应用如雨后春笋喷薄，这些应用或插件虽不尽如人意，却也有相当积极的作用，况且其中也有比较实用的——至少现阶段可用后续也可不断更新等）
5-3.关于2042
回顾历史，技术是经济和社会生活发展、变革的核心驱动力（确切滴说——科学技术是发展的核心驱动之一，科学之于理论知识与技术之于实践的知识同，如果进一步区分内核和因素进行比例和划分的话，科技比重或许还要和外部或其他因素相互纠缠，诸如军事、政治、经济环境等）
6.AI关于教育领域的理解（作者之一李开复）
7.关于人类三大需求和自动化推手
8.关于文学编辑和写作者
9.关于偶像和人设
高清扫描建模数字化身并不困难，通过动作捕捉建立姿态数据库也很成熟，表情模拟只是一个精度问题。真正花时间的是自然语言处理，和利用海量数据训练AI模型，以达到流畅自然的交互效果。一旦用户感觉到对话不对劲，对产品而言，这就是死亡之吻。最后，维贝兹必须找到一条实现用户个性化造梦的道路。依靠最简便的数据调查和建模工具，生成目标用户的性格特征图谱，并将这些结果映射到产品上。要想利用这些技术锻造和整合一个成熟的产品，需要耗费无尽的日夜。
10.关于元宇宙
10-1.关于概念
10-2.关于发展
美国时间2021年3月10日，“元宇宙第一股”——世界上最大的多人在线创作沙盒游戏平台——Roblox在美国纽约证券交易所上市，首日估值达到450亿美元。这使得元宇宙这一概念从文学领域迅速席卷金融、科技圈乃至受到整个社会的广泛关注。Roblox是一个多人在线的游戏创作平台，玩家在创作游戏时具备极高的自由度，可以通过编程构造心目中的虚拟世界，Robux虚拟货币与现实经济互通，Roblox的商业模式已经与元宇宙的雏形非常接近了。Roblox的首席执行官巴斯祖奇认为，元宇宙有八大特征，分别是身份、朋友、沉浸感、低延迟、多元化、随时随地、经济系统和文明。用户通过构建一致性高、代入感强的虚拟身份在元宇宙内的虚拟场景中完成一系列虚拟活动，获取沉浸感强的虚拟内容，包括游戏、社交、娱乐、创作、教育、交易等社会活动。
10-3.关于XR及解释
我们需要制定相应的规则来规范XR技术的应用，同时努力推动社会朝着更好地保护个人隐私的方向发展。近年，很多人觉得智能手机和各种应用程序、社交媒体已经掌握了我们太多的信息，那么XR无疑会推波助澜，使这个问题变得更加严重，进一步挑战人们对隐私保护及数据安全的边界。其次，XR将使人们重新定义生命。
11.关于自动驾驶
生命可贵。显然，每个身处自动驾驶领域的公司都必须谨慎行事。针对这个问题，目前有两种典型的做法。其一，在推出自动驾驶产品之前保持谨小慎微，在绝对安全的环境中缓慢收集数据，以避免任何死亡事故。这是谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo的做法。其二，在只能说还算安全的情况下尽快推出自动驾驶产品，以扩大所收集的真实数据的规模——要知道，虽然这种做法在开始的时候可能会导致较多的死亡事故，但在未来，AI系统势必会挽救更多的生命。这是特斯拉的做法。
12.关于量子
12-1.关于量子计算机及发展和挑战
然而，他们可能忽略了量子计算面临的一些巨大挑战。例如，IBM的研究人员表示，随着量子比特数量的增加，由量子退相干效应引起的误差会更加难以控制。为了解决这一问题，人们需要利用全新的技术和精密工程手段，构建精细、复杂但非常脆弱的硬件基础。此外，由于存在退相干误差，每个逻辑量子比特都需要额外的多个物理量子比特来进行纠错，以确保整个系统的稳定性和容错率达标，因此一台量子计算机预计需要上百万个物理量子比特，才能发挥出4000个逻辑量子比特应该有的算力。而且，即便我们成功制造出了一台实用型量子计算机，量产又将成为摆在人们眼前的另一个难题。最后，量子计算机与传统计算机的编程方式完全不同，人们需要发明新的算法，开发新的软件工具。
12-2.关于自主武器
自主武器被视为继火药、核武器之后的“第三次战争革命”。虽然地雷和导弹揭开了早期简单自主武器的序幕，但运用了AI技术的真正的自主武器才是正片。AI自主武器让整个杀戮过程——搜寻目标、进入战斗、抹杀生命⸺完全无须人类参与。
12-3.关于自主武器的利与弊
第一，如果由机器人来取代人类的战士，那么自主武器可以挽救士兵的生命。第二，一支负责的军队可以用自主武器来引导士兵（无论是人类还是机器人）只攻击敌方战斗人员，以免伤害无辜的友军、儿童和平民（类似于L2/L3级别自动驾驶车辆帮助人类驾驶员避免犯错）。第三，自主武器还可以用于对付暗杀者、罪犯、恐怖分子。
不过，自主武器给人类带来的负面影响要远远大于这些好处。第一，自主武器面临的最大问题就是伦理和道德上的争议——几乎所有伦理制度和宗教信仰都把夺走一个人的生命视为一种极具争议性的行为，如果不经过严肃的审判，没有任何人可以拥有这样的权力。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯曾表示：“掌握生杀大权、能够随意夺人性命的机器，在道德上令人厌恶。”
第二，自主武器降低了杀人的成本。尽管过去也有自杀式爆炸袭击者，但对于任何人来说，为一件事献出生命仍是一个很大的挑战。但如果有了自主武器，暗杀者和恐怖分子不用放弃生命就可以达成目的了。
第三，自主武器还涉及责任人的界定，我们需要知道谁应该为自主武器的失误负责。对于战场上的士兵来说，每个人的责任是非常清晰明确的。但对于被分配了任务的自主武器来说，出问题后的责任就相对模糊了（类似于自动驾驶车辆撞死行人应该向谁追责）。更糟糕的是，如果责任无法明确，幕后黑手就有从国际人道主义法律中逃脱的机会。这直接降低了战争的门槛。
第四，自主武器不仅能够对某个人执行暗杀任务，还能够针对任何群体进行灭绝式屠杀（这可以通过面部或姿态识别技术、移动设备或物联网信号追踪技术来实现）。在故事《人类刹车计划》中，我们就看到了对影响力超群的商业精英和社会知名人士的针对性杀戮。
13.关于AI发展或发达以后的职业何去何从？
第一，创造力。AI不具备进行创造、构思以及战略性规划的能力。尽管AI非常擅长针对单一领域的任务进行优化，使目标函数达到最优值，但它无法选择自己的目标，无法跨领域构思，无法进行创造性的思考，也难以具备那些对人类而言不言自明的常识。
第二，同理心。AI没有“同情”“关爱”之类的“感同身受”的感觉，无法在情感方面实现与人类的真正互动，无法给他人带去关怀。
第三，灵活性。AI和机器人技术无法完成一些精确而复杂的体力工作，如灵巧的手眼协作。此外，AI还难以很好地应对未知的或非结构化的空间，并在其中执行工作任务，尤其是它观察不到的空间。
14.关于AI带给人类生活幸福感的改变
14-1.关于如何利用AI衡量和提升幸福感
第一种方法非常简单——直接问就行了。
第二种方法则依托于一系列日新月异的技术，如利用物联网设备（摄像头、麦克风、运动检测仪器、温度或湿度传感器等）捕捉用户的行为反应、面部表情、声音信息，然后使用情感计算算法（识别人类情绪和情感），输入所采集到的物联网数据，输出每个人的情绪识别结果。
第三种方法，是持续监测与特定感觉和情绪相关的激素水平
15.关于未来，可能为AI主导的科技对资源影响
15-1.关于技术合成
15-2.关于稀缺时代与后稀缺时代的经济模式
16.关于结尾和作者（或者说两位作者）的希冀
2.AI技术龙头和专业龙头博弈，若互不让步、互不妥协，中间可能突然出现其他革命性技术，超越或替换AI等。
比如说：1.以生命科技为突破点——衍化和发展而来的先进（较目前而言）DNA编译表达出人们预期或期望的技术；2.以生命科技基础的移植和再生（再生包括前者DNA技术、3D打印、智能机械），实现半机械人或类-全机械人（大脑移植机械设备保留现有意识和意志，或者心脏其他关键器官做移植），或者一旦意识可以和数字技术/信息技术对接——人体的意志有可能会主动抛却身体成为智能的主体以获得意识的长存；3.空间理论或空间科技的突破——宏观、微观的宇宙的壁垒被突破（量子、多维、平行等），星空变得咫尺之近、尘埃变得天涯般宏远壮大，可能发现其他生命，资源的开拓也更加广阔，空间规则覆写或重新定义时间、宇宙等概念，空间和基础理论的剧变重构宏观领域或微观领域的理论，AI的终极状态的实现需要现有信息或数字技术有了许多其他方向的突破（包括但不限于基础科学诸如材料、物理、化工、工艺理论、乃至空间、生命仿生、生命仿真、DNA等等理解和突破）；4.其他未可知的诸多可能，可能玄而又玄，如完美地守恒理论、能量理论、永续理论（退一步或相对时间的长循环理论）等等，其特征为“恒”、“无限”、“矛盾”、“循环”等等。
你可以是任何人，却有不同的背景，或者说简单的有和没有其他因素和背景；它可以代表各种幸运的、正面的、积极的事物，也可以是不幸的、迟到的、无效的事物……（这种很多，有的人认为是不公的待遇、相对的正义，各人不同，准绳和标准不一，有人讲双标和多标，有人观念局限、角度和立场偏执等等，然而世界总有一种适合自己的解读的方式，各人也在适应地过活吧？）