一、AI传统算法和底层算法区别？

AI传统算法是指以手动编写指令为主的算法模型，它是基于对人类认知能力的分析而产生的。这种算法通常需要大量的人工参与和调整，具有较高的参数复杂度，算法性能的提升需要不断地调整人工指定参数。

而底层算法则是利用大量的样本数据，通过算法学习形成模型，这些模型能够自我改进，减少了人工调整和参与的成本和时间，并且能够具有更强的适应性和泛化性，对数据新的应对能力也更强。总的来说，底层算法具有更高的效率，更强的应用能力和表现力,是AI领域未来更值得研究和探究的算法方法。

二、底层算法基本知识？

底层算法的基本知识：底层算法用底层代码来表达。底层代码是指被封装好的代码，底层代码写的就是比较原始，比较基础的代码。底层代码编写是非常接近机器的编程，使用底层开发语言（如C或汇编）。这与使用高级语言（例如Python，Java）的程序员进行编程不同。

对于java来说，底层代码一般是指框架的实现代码，这些代码一般都是一些常用代码或比较接近于原始的代码，这些代码封装好，可以方便复用和调用。

三、ai算法的底层逻辑？

AI算法的底层逻辑是复杂的，并且随着技术的不断进步和算法的持续发展，这一逻辑也在不断深化和变化。一般来说，AI算法，尤其是机器学习和深度学习的算法，主要依赖于对大量数据的分析和学习来发现数据之间的关系和规律，并用于预测、分类、聚类等任务。

对于机器学习算法，如线性回归和非线性回归，底层逻辑通常涉及设置参数的初始值，然后通过计算机进行穷举搜索，最终学习到最优参数。对于分类任务，包括线性分类和非线性分类，可能会使用如sigmoid这样的函数，将线性分类器转换为非线性分类器，以更好地处理复杂的数据分布。

深度学习的底层逻辑则更加复杂，它通常通过反向传播算法来不断调整网络中的权重和偏差，使得网络的输出与实际结果更加接近。这种调整过程需要大量的计算资源和时间，但随着算法的优化和硬件的提升，深度学习的效果也在不断提升。

除了机器学习和深度学习，AI算法的底层逻辑还可能涉及自然语言处理、数据库技术等多个方面。自然语言处理主要关注对自然语言的理解和分析，包括语音识别、语义分析、机器翻译等，其底层逻辑通常基于语言学知识和算法模型。而数据库技术则主要关注数据的存储、管理、挖掘等，为AI系统提供必要的数据支持。

总的来说，AI算法的底层逻辑是一个复杂且不断发展的领域，它涉及到多个学科的知识和技术，包括数学、统计学、计算机科学、语言学等。通过不断地研究和实践，人们正在逐渐揭开AI算法的底层逻辑，推动人工智能技术的不断发展和应用。

四、人工智能底层特征？

一、通过计算和数据，为人类提供服务

从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。

二、对外界环境进行感知，与人交互互补

人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解”人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。

三、拥有适应和学习特性，可以演化迭代

人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主体的演化迭代，以使系统具有适应性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。

五、鸿蒙系统底层算法是什么？

鸿蒙系统有着三大核心能力，分别为分布式软总线、分布式数据管理和分布式安全。分布式软总线让鸿蒙系统使用更加流畅，分布式数据管理可以提高升跨设备数据远程读写和检索性能等，分布式安全让鸿蒙系统的安全性能提高，能够确保正确的人、用正确的设备、正确使用数据。

鸿蒙系统从技术架构总体上分为四层，从下到上为内核层、系统服务层、框架层和应用层。系统功能是按“系统 》 子系统 》 功能/模块”逐级展开的

六、人工智能 筛选算法？

人工智能中的筛选算法是指用于从大量数据或信息中筛选出符合特定条件或标准的项或样本的算法。这些算法可以帮助人工智能系统自动地、高效地进行数据筛选和过滤，从而减少人工操作和提高工作效率。

以下是几种常见的人工智能筛选算法：

逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型。它通过将输入数据映射到一个概率值来进行分类，然后根据设定的阈值进行筛选。

决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类算法。它通过一系列的判断条件对数据进行分割，最终将数据分为不同的类别或标签。

随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都对数据进行独立的判断和分类，最后通过投票或取平均值的方式得出最终结果。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机是一种用于分类和回归问题的监督学习算法。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类，从而实现数据的筛选和分类。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：卷积神经网络是一种用于图像识别和处理的深度学习算法。它通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类和筛选。

这些筛选算法在不同的应用场景中具有各自的优势和适用性。根据具体的需求和数据特点，选择合适的筛选算法可以提高人工智能系统的准确性和效率。

七、现在人工智能的底层算法都是开源的，那各AI公司的算法科学家是做什么的？

开源的只是代表性算法的基本版。

并没有一个现成的神经网络框架适合所有问题，针对特殊的场景，综合考虑到数据量、数据质量、性能要求、性能偏好等各种因素，模型的架构是很有可能需要局部调整的。而且有些问题可能要用多个模型的变种组合使用。这些都不是所谓的开源算法能解决的。

甚至有些时候，需要尝试开源算法没有，论文文献上也没有的方法。

以上都是算法科学家需要做的事情。

算法工程师相对简单一些，负责具体执行，模型调参等。

八、人工智能调度算法？

调度算法是指：根据系统的资源分配策略所规定的资源分配算法，如任务A在执行完后，选择哪个任务来执行，使得某个因素（如进程总执行时间，或者磁盘寻道时间等）最小。对于不同的系统目标，通常采用不同的调度算法。

九、先进人工智能算法是什么算法？

在人工智能领域里，算法（Algorithm）是指如何解决一类问题的明确规范。算法可以执行计算，数据处理和自动推理任务，基本上就是可规量化的计算方式。算法主要作用是用于训练模型的。其中，算法具有下面4个特征：可行性、确定性、有穷性和拥有足够的情报。

然后算法的常有思路有一下几种：列举法、归纳法、递推法、递归法、减半递推技术和回溯法。

十、slam算法是人工智能算法吗？

是的，slam算法是做无人驾驶的，属于人工智能算法范畴