场景是人工智能的第四要素，与数据、算力、算法同等重要。”拿着技术找场景，还是拿着场景找技术？这个锤子和钉子的问题，一直困扰着各家AI大厂。从近5年的实践来看，拿着场景找技术是更为稳健的，否则就很难避开资金短缺的风险。农业人工智能也是如此，首先要选准场景，看明白场景，很懂场景。仅从农业垂直领域来看，场景不是第四要素，而是第二甚至第一要素。正如在互联网时代，互联为上，软件为主，硬件为辅。硬件软件化，软

这样就可以将这个Java文件转换为Kotlin文件，之后就可以在Kotlin代码中使用这个类。在这个案例中，我们在Kotlin类中引入了一个Java类，并且成功地创建了它的实例并调用了其中的方法，实现了Java和Kotlin的混合编程。在Kotlin代码中，我们可以像使用Kotlin类一样使用已经转换过的Java类。通过这些简单的步骤，就可以在Android应用中轻松地实现Java和Kotlin的

这样就可以将这个 Java 文件转换为 Kotlin 文件，之后就可以在 Kotlin 代码中使用这个类。在这个案例中，我们在 Kotlin 类中引入了一个 Java 类，并且成功地创建了它的实例并调用了其中的方法，实现了 Java 和 Kotlin 的混合编程。在 Kotlin 代码中，我们可以像使用 Kotlin 类一样使用已经转换过的 Java 类。通过这些简单的步骤，就可以在 Androi

自从今年google IO大会推出flutter跨平台开发框架以来，flutter在各个技术论坛里被吵得如日中天。flutter团队直言flutter可以帮助开发者轻松实现恒定60fps的性能体验。我们知道flutter跨平台的原理是采用dart语言预编译的方式直接编译出各个平台的原生代码，而不需要类似RN用JavaScript桥接器执行原生代码。那么这样做的性能究竟如何呢？是否能达到和原生一样的

基于规则的评估通过制定一系列的评估规则和标准来进行评估，例如根据借款人的收入、资产、债务等信息来进行评估。通过本文的介绍，我们了解了机器学习在信用风险评估中的应用，以及在实际案例中构建信用风险评估模型的步骤和技术要点。机器学习技术的发展为传统的信用风险评估带来了新的机遇和挑战，相信在未来的金融领域中，机器学习技术将发挥越来越重要的作用。文章将涵盖信用风险评估的基本概念、机器学习在信用风险评估中的应

支持Qwen(阿里)、InternLM(商汤科技)、ChatGLM(智谱AI)、Baichuan(百川智能)、Yi-Large(零一万物)、Llama(Meta AI)、Mistral(MistralAI)、Gemma(Google)、Stable Diffusion(Stability AI)、Belle-whisper-large(OpenAI)等业内主流大语言、多模态大模型，以及支持商用大模

总而言之，人工智能的发展对劳动者的技能需求产生了深刻的影响，要求劳动者具备更加全面和深入的专业技能、跨学科思维和创新能力，以及更强的学习能力和适应能力。为了应对这些挑战，政府、企业和个人都需要采取积极措施，加强技能培训和职业教育，提高劳动者的技能水平和综合素质，推动劳动力市场的健康发展。其次，技能需求的转变表现在对劳动者跨学科思维和创新能力的要求上。从自动化生产线上的机械臂，到智能客服系统中的虚拟

最近几年人工智能成为极其热门的概念和话题，可以说彻底出圈了。但人工智能的概念在1955年就提出来了，可以说非常古老。我在上小学的时候《科学》课本上就有人工智能的概念介绍，至今还有印象，但那些年AI正处于“寒冬”，很少在其他地方见到这个概念。现在人工智能这么热，普通人容易从科幻电影和媒体宣传上来理解人工智能，这就难免有很多误解的成分。漫威电影中的人工智能幻视，是一个超级英雄漫威电影中的AI人：幻视。

人工智能里面有智能两字，可不代表现在所谓的人工智能真的是智能的。现在的人工智能是建立在学习上的，被称为机器学习（），或者说是深度学习（比如要识别一只猫，需要有一个由程序员完成的程序来进行学习，然后你就可以提供一张图片，来“让他告诉你这个图片里面有猫吗？”－它给出的结果其实是一个0－1的数字，代表概率，学习的内容就是很多张含有猫的图片－很多很多张，不过对于人类来说，只需要一张猫的图片就能够获得识别出

执行数据库查询时，通常查询条件是多对个属性进行判断和约束，对于这种类型的查询，如果存在多个索引则使用多个索引，或者使用建立在多属性搜索码上的索引，这样能提高查询效率。