努比亚的系统和华为的系统哪个好用？？

一、努比亚的系统和华为的系统哪个好用？？

这两个品牌的手机都有用过，也体验过努比亚和华为的系统了，努比亚的系统会更加深得我心，因为在重度使用手机的情况下，还可以保持很稳定和流畅，而且这次的nubiaUI6.0更是让人惊艳了。

1、nubiaUI6.0搭载了ET进化张量技术，能够根据用户日常使用习惯进行自我进化，实时动态调整，按照需求分配性能和功耗，保证系统的长时间流畅运转。就算你重度使用手机，也不用担心会卡。

2，nubiaUI6.0的全新界面也让人眼前一亮，轻量化和年轻化的设计，用大面积的黑白灰搭配多彩点缀，让整个系统颜色更加简单和统一，更符合年轻人的审美。

3、还有众多智慧应用的加持，AI智能服务、AI人脸解锁等，AI人脸解锁功能，通过对面部1024个特征维度的高精细智能感知，快速准确地识别面部，科技感十足。

二、杨幂跳红昭愿是什么节目？

那个是鞠婧祎跳的 后面粉丝用ai技术合成的 把杨幂的脸换上去了

三、古装换脸视频是什么软件？

古装换脸视频软件列举：古装相机、AI变脸王、FacePlay-ai换脸、chic古装相机、百变特效相机、复古滤镜、变脸助手、ZAO换脸、魔法换脸等。

古装换脸视频是什么软件？

1、古装相机

软件介绍：扮公主，当明星，你的古装造型一定超美。 姑娘你的古装造型一定超美?让我来偷偷告诉你吧。古装发型能帮你选出一款适合你的发型，明星试衣里面各种美衣随便尝试，发现自己青春美丽，让自己美的不要不要的，再扮个古装让你的小伙伴们羡慕嫉妒恨去吧。

2、AI变脸王

是一款非常有趣的滤镜类软件，在这个软件中有超多的特效可以提供给用户进行选择，不管是变老特效还是变年轻特效，都是可以在这个软件中找到的，同时软件的玩法是非常多的，只有用户想不到，没有这个软件做不到的特效。

3、FacePlay-ai换脸

FacePlay-ai换脸是一款非常高级的变脸特效妆容软件，软件上都是非常好玩的特效妆容，用户能在线能拍照，操作方法也非常的简单，让用户能随时随地的使用这款软件来拍摄视频或者照片，给用户带来最丰富的变装模板，用户能随意的使用这些模板。

4、chic古装相机

chic古装相机app是一款可以拍出唯美诗意的古风相机，拥有时下流行的古风元素。chic古装相机软件提供“古风“诗词、字体、贴纸、滤镜、印章等，chic古装相机app还拥有各式各样的古风元素，将您心中所想的古风摄影画面记录下来。chic古装相机软件还提供古风滤镜、美颜贴纸、字体、 画框等素材，海量古风元素随心用，用手机即可快速出片!

5、百变特效相机

百变特效相机app是一款摄影必备的滤镜相机哦，在这里不但有着各种热门超火的相机特效，还有更简单的照片处理功能为你提供哦，一键拍照非常不错，并且还有艺术感十足的美颜效果让你查看哦，不管是漫画脸还是变老变年轻都能为你实现，有喜欢的话赶紧来下载试试吧！

6、复古滤镜

复古滤镜app是款滤镜资源超丰富的手机相机工具，在线各种特效滤镜都是免费的，各位想要拍照的小伙伴别错过，所有的滤镜素材任你去选择，还有多种功能，支持图片的编辑以及美化处理，还有各种模板素材，让你轻松编辑和美化图片。

7、变脸助手

变脸助手是一款拥有强大编辑功能的图片美化app在线上也可以轻松来修图，不管是添加各种滤镜还是贴纸等都可以，所有的滤镜以及特效素材都是免费提供的。

8、ZAO换脸

zao换脸，一般又称ZAO。大家是不是经常有在社交圈里看到将自己的脸替换到各种视频里面，你是不是很好奇这是怎么制作出来的？就是这款zao换脸app，功能强大，你可以随意替换任何脸到视频中，操作简单方便，用来整蛊朋友也很有趣哦，快来下载试试吧！

zao融合生成，使用顶尖AI技术的换脸神器，仅需一张正脸照，让你体验史上新奇的玩法！让你发现更多面更有趣的自己！

9、魔法换脸

魔法换脸是一款ai换脸变脸软件，里面提供了一键智能换脸、ai变脸、图片换脸等多种功能，里面还为用户精选了男生女生、古装武侠等多种风格的模板以供选择，用户只需拍照或上传照片就可以进行奇幻变脸，将你的脸型与模板进行人脸合成，还可以换性、换装、明星换脸、照片换脸、疯狂变脸等操作。

四、人工智能、机器学习、深度学习是一种怎样的层级关系？

人工智能：从概念提出到走向繁荣

1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。

人工智能的研究领域也在不断扩大，图二展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。

弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

机器学习：一种实现人工智能的方法

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。

机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。

传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。

深度学习：一种实现机器学习的技术

深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。

最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。

深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

三者的区别和联系

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。

目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。

深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：

1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；

2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；

3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。