大家好，今天小编来为大家解答傅立叶 人工智能这个问题，傅利叶智能很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？
你好。谢邀。
人工智能无法取代人类的论文。重点和难点都是数据表示问题。
为什么人工智能无法取代人类论文？目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，都是由人类来定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候需要惩罚以期最后达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提都是人类定义的，人工智能怎么可能取代人类。
还有一个原因是人能够基于历史上的所有知识进行知识再生产，甚至跨领域再生产，也充分结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备这么强的知识再组织能力，所以人工智能必然无法取代人类的论文。
研究的重点和难点一直是表示的问题。如何表示一个词，如何表示一个句子，如何表示一篇文章，如何表示一段语音，如何表示实体间的关系，如何....
可以说能够清楚将概念表示出来是所有人工智能技术的前提和保证，表示的好坏决定了人工智能技术能够取得的效果。一种好的表示也许能催生一个让人类惊叹的结果。
以下列举一些历史上经典的表示方法。
语音表示语音可以通过傅里叶变换等一步步操作产生fbank特征和mfcc特征，这就是一小个时间片的语音表示，有了这样高效的语音表示，才有了后面更加高效的神经网络计算能力。
词表示word2vec技术打开了词表示的新的时代，极大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以通过距离进行度量，词拥有了相当丰富的语音，后续在此基础上产生了更多的词的表示方法，句子的表示方法，文章的表示方法，都产生了非常神奇的效果。
图节点表示Node2vec是用来产生网络中节点向量的模型，输入是网络结构（可以无权重），输出是每个节点的向量。这里的节点可以是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以用这种方式来表达，Node2Vec从某种方式具备了有联系的万物皆可表示的能力。
初次之外，还有很多表示方法值得我们进一步探索，也欢迎大家不断完善这种表示方法。
人工智能与傅里叶有关系吗
有关系，人工智能需要用到自动化，自动化跟傅里叶变换关系很大。
傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
通信工程主要学些啥？
通信工程专业一直以来都很热门，即便是在现在互联网非常发达的今天，大家都以考上计算机专业或者软件工程、IT相关专业为荣，但通信工程专业依然是大家报考的热点，由于该专业学习难度大，在本科四年基本上学到的是一些基础知识，所以该专业考研人数相对较多，毕竟通过考研才能延伸自己的知识层次，为获得更好的岗位打下坚实的知识基础，眼看2020考研所剩时间不多，那么考研通信工程报考哪些高校好呢？
通信工程专业是除了学习与通信密切相关的信号处理、通信原理等学科外，计算机专业同样也要学，所以通信工程中有所学知识范围广，也相当庞杂，同时难度也会更大。
既然开设通信工程专业的院校较多，所以大家在对院校的选择上一定要注意，首先一点就是要选择通信专业底蕴深厚、实力强劲的院校，比如两电一邮，就业稳定薪酬高，当然竞争也相对比较激烈，像其它的西电、电子科大等都是知名的行业院校。
最后我们说说通信工程的就业，该专业最好就业岗位应该是三大电信运营商，私企方面，华为的实力也很强，有志于互联网行业的话，可以进腾讯、头条等互联网公司。就业面相当宽泛，只要学到了东西就不愁就业和薪酬问题了。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。