工業(yè)外包設(shè)計(jì)理念

本章主要論述了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和工業(yè)設(shè)計(jì)的關(guān)系,在正確認(rèn)識(shí)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上,作者回顧了工業(yè)設(shè)計(jì)的概念變遷,說(shuō)明其內(nèi)涵與外延是隨著社會(huì)發(fā)展而不斷變化的.在社會(huì)進(jìn)入創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段后,工業(yè)設(shè)計(jì)必須做出相應(yīng)的調(diào)整才能適應(yīng)此背景,才能更好的發(fā)展,但是,前提是先研究出創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)與工業(yè)設(shè)計(jì)的關(guān)系,只有弄清楚二者的親密關(guān)系,工業(yè)設(shè)計(jì)才能根據(jù)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)調(diào)整自己,從而探尋出發(fā)展的方向。

人工智能設(shè)計(jì)場(chǎng)景

在場(chǎng)景應(yīng)用上，算法必定是基于某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景痛點(diǎn)，為了解決某一類業(yè)務(wù)問(wèn)題抽象，脫離了業(yè)務(wù)場(chǎng)景算法便失去了意義。在解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的同時(shí)，需要保證方案的準(zhǔn)確以及完整，這也是算法同學(xué)通常在交付算法模型時(shí)會(huì)使用的兩大評(píng)測(cè)指標(biāo)：準(zhǔn)確率與召回率（查全率）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確率衡量的是算法模型去預(yù)測(cè)某個(gè)對(duì)象或事件時(shí)多大比例是預(yù)測(cè)準(zhǔn)確；而召回率評(píng)判的是算法模型在待預(yù)測(cè)對(duì)象或事件堆中能預(yù)測(cè)出的比例。準(zhǔn)確優(yōu)先就是更準(zhǔn)，召回優(yōu)先就更全，任何算法沒(méi)辦法同時(shí)做到既準(zhǔn)確又完整，只能是基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景和優(yōu)先級(jí)兩利相權(quán)取其重，但在大多數(shù)的電商推薦場(chǎng)景下更加關(guān)注準(zhǔn)確性。

　人工智能設(shè)計(jì)特點(diǎn)有哪些

函數(shù)型語(yǔ)言LISP和邏輯型語(yǔ)言PROLOG都適合作符號(hào)處理，都適合于結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)(LISP提供了函數(shù)定義，prolog提供了謂詞定義)，都具有遞歸功能(prolog還具有自動(dòng)回溯功能)，都具有人機(jī)交互能力(prolog還特別適合于推理)，也都具有把過(guò)程與說(shuō)明式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)混合起來(lái)的能力以及辨別數(shù)據(jù)、確定控制的模式匹配機(jī)制(LISP將程序與數(shù)據(jù)均表示為表，因此可以把程序作為數(shù)據(jù)處理，也可將數(shù)據(jù)當(dāng)作程序來(lái)執(zhí)行。Prolog用一致的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)“項(xiàng)(term)”來(lái)構(gòu)造數(shù)據(jù)和程序，事實(shí)、規(guī)則和詢問(wèn)的表現(xiàn)形式都為Horn子句，執(zhí)行時(shí)作統(tǒng)一的操作匹配。LISP的匹配函數(shù)、prolog的合一運(yùn)算自動(dòng)匹配、自動(dòng)搜索都具有很強(qiáng)的模式匹配機(jī)制。)因此可以說(shuō)LISP和prolog是兩種較為典型的人工智能語(yǔ)言。