siri宠物名字,siri宠物取名字

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于siri宠物名字的问题，于是小编就整理了3个相关介绍siri宠物名字的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是度秘？
2. 新手想黏人聪敏的猫，德文卷毛猫和暹罗猫哪个更适合？
3. 腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

什么是度秘？

如果想确切的知道度秘是什么，可以直接在*** store或者安卓应用商店去搜索下载，它的体验类似于苹果的siri。

在当下人工智能技术大火的时候，百度作为ALL IN 人工智能的企业在智能语音助手上也有所探索。

度秘（英文名：Duer）是百度出品的对话式人工智能秘书，在2015年9月由李彦宏（Robin）在百度世界大会中推出。基于DuerOS对话式人工智能系统，通过语音识别、自然语言处理和机器学习，用户可以使用语音、文字或图片，以一对一的形式与度秘进行沟通。

“世界很复杂，百度更懂你”，依托于DuerOS人工智能技术，度秘可以在对话中清晰的理解用户的多种需求，进而在广泛索引真实世界的服务和信息的基础上，为用户提供各种优质服务。比如一键叫车、订个喜欢吃的外卖、买张熟悉位置的电影票、预定心仪的餐厅，还有智能化叫醒起床等。跟其他的萌宠网络机器人不同，度秘的定位是专业、实用、优质的体验。目前看，度秘是内嵌在手机百度***中的人工智能助手，而百度地图、百度贴吧等百度系***也度秘深度结合。百度度秘事业部推出的DuerOS人工智能系统，更是将把度秘所代表的服务能力集成并全面开放，其他非百度系的合作伙伴也可以在他们的服务和应用中，用度秘来帮助他们更好服务用户。目前，度秘已在餐饮、电影、宠物等多个场景提供秘书化服务，并延伸到美甲、代驾、教育、医疗、金融等其他行业中。

未来，通过DuerOS，每个人都将拥有属于自己的智能秘书，数以亿计的度秘将成为一个个服务分发入口，搭起真实世界商家与用户间的桥梁。依托于DuerOS，将搜索引擎、大数据智能推荐、用户画像等技术进行融合，彻底打通服务供需双方的数据，实现用户需求与商家服务的精准匹配，为商家带来更精准的客流量。随着人工智能引领的下一次技术变革的临近，度秘具有巨大的想象空间，是每个商家不可错过的新入口和新商机。

随着各家互联网公司推出智能语音助手，不少互联网巨头已经开始把人工智能技术开始落地应用，真的是“未来，已来”。

新手想黏人聪敏的猫，德文卷毛猫和暹罗猫哪个更适合？

我是 成功的年代

即温顺又黏人的猫当属是布偶猫了，布偶猫外观看似对人显得特别高冷，总是瞪着它那双明亮的双眼傲慢的盯着你！

其实那是它外表的***象，当他和你真正熟悉了之后，只要你在家它除了吃喝拉撒其余时间基本是黏在你身边的,不论你是玩电脑还是写东西或者躺着休息，它肯定会小声喵喵几声示意它来了，然后乖巧的趴在你身边，静静的瞪着它既明亮又有神的大眼睛在旁边看你做事，只要见到你的手闲下来它就会用小爪子扒拉你的手，让你抚摸它或给它挠痒痒。

另外，美短、英短在宠物猫里也属于既漂亮又温顺的品种，相对布偶来说比较容易伺候，价格目前也算走低，也比较适合新手饲养。

实际本人比较推荐我们的 大中华 田园猫，原因是聪明、机灵、好饲养！

总之买那种刚刚断奶的小猫，只要你用心伺候它，它们都会和你比较亲近的。如果是收养的流浪猫或朋友送你的成年猫温顺黏人的程度会稍微差一些，但不是绝对的，黏人不黏人取决于你如何对待它们，因猫而论、因人而定。

个人看法，希望能够帮到您！

建议先从一只暹罗猫开始养起，从两个半月到三个月大的时候开始养。刚养不建议有太大的投入。先适应一下有猫以后的生活看看猫咪是否能够融入你的生活。

这边可以给你分析一下

第一个：暹罗猫

暹罗猫身体修长，俗称“小煤炭工”“矿工”他们的性格比较像猫咪中的小狗，会粘着人在后面喵喵叫，也是话唠，喜欢互动并喜欢主人回应。养一只暹罗猫就相当于养了一个“siri”。看你会喜欢“话唠”猫吗？

第二个：德文卷毛猫

这种猫他们的性格机敏，也是十分的好动，也挺喜欢叫的，互动性也很强。叫声也不是偏向于想引起你的注意。德文卷毛猫比较不容易掉毛。也是他的加分项。

猫咪并不是都是高冷的，有些是十分外向活泼。猫还是慢慢养出来的，感情也是慢慢培养的，所以，第一眼也很关键，祝你早日找到自己喜欢的猫主子。

小编认为，就新手来说，最好不要养品种猫，养田园猫才是比较合适的选择！田园猫的身体素质最好，胃口好，生病少，一样的可爱聪明黏人！

但如果一定要在暹罗猫和德文之间选择的话，小编推荐暹罗猫！

暹罗猫是来源自泰国的猫种，性格比较外向，喜欢呼唤铲屎官，黏人！铲屎官不在的时候，它们会感觉到不安！

暹罗猫有“猫中狗子”的称呼，善于活动，拆家，黏人。对长时间在一起生活的铲屎官有很强的依赖性！因此成年后养了几年的暹罗猫转养很不容易！

另外暹罗猫的体型天然瘦小，属于吃不胖，不会发腮的猫种。如果想养一只胖嘟嘟的猫咪的铲屎官，暹罗猫会让您失望的！

如果你喜欢爱叫，追着你跑，黏人，在家活跃的，苗条的，价格不是太贵的猫咪，暹罗猫你值得拥有！

德文卷毛猫，又名德文帝王猫，因其在发现于英国德文，所以以“德文”为名，它也是既柯尼斯卷毛猫之后，地球上第二种卷毛猫。

德文卷毛猫是一种近代基因突变的猫种，古时候是没有这个品种的！

德文卷毛猫是一种性格比较温顺的猫咪，可以和布偶猫相媲美！而且德文的性格甚至有点像狗的性格一样，高兴的时候会摇起尾巴，对铲屎官热情之极！就像一只黏人的小妖精！因此也有着“卷毛狗”的美喻！

德文猫有一个优点，就是它几乎很少换毛。而且它的毛发程度介于无毛猫和短毛猫之间，因此铲屎官可以告别猫毛满天飞的窘境！

腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

俗话说得好，知己知彼百战不殆，要看看人工智能首先会取代我们人类什么工作，首先要明白AI人工智能擅长什么以及目前它们开始涉足的工作领域，从而知道未来哪些岗位是“安全”的。

搜狗王小川对人工智能的工作边界做过定义：如果所输入的信息是封闭、有边界、可以结构化的，且包含做决策所需要的所有信息，目标也是确定的，那么这样的判断能力就可以被机器所取代。

我们结合目前已经运用了AI人工智能的场景，来看看事实是不是这样。

文稿类的工作包括写作、翻译、批改试卷等，目前都已经开始运用AI技术。像题目中说的，腾讯AI一秒钟写演讲稿，还有谷歌、科大讯飞等公司研发的同声传译技术，以及阿里最近试验的AI批改试卷，这些都是AI开始“入侵”的领域。

现在自动驾驶已经进入一个相对成熟的研发阶段，几个月前的百度产品发布会，李彦宏坐着装载着自家研发的无人驾驶系统的汽车前往发布会现场；在深圳，已经有一批无人驾驶公交车开始试运营，目前运行顺利；而在美国，谷歌早已宣称其无人驾驶系统已经能正式上路……

数据分析可以说是人工智能最擅长的领域了，在生活中，数据对我们的作用也越来越大。现阶段的数据分析大多是大数据分析，从海量的数据中整合出数据大报告，从报告中我们可以知道行业的变动、趋势、市场空间、业务增长点等，从而方便我们进行决策。

在以前的电影中，我们经常可以看见主角家里有一个电子管家，只要输入信息，管家会自动帮你安排日程，并提醒你，而你需要问什么问题，电子管家都会回答你。这个场景现在已经实现了，其实几年前就已经有这种人工智能对话系统出现，但还不够智能，日常应用的场景比较少，现在随着人工智能技术越来越成熟，这种管家类的设备和系统也会越来越像***，可以和我们自如地对话。

我们现在去办事大厅***或者过海关、安检的时候，会发现很多原本人工审核的岗位已经换成了机器自助的，流程也快了很多，这种情况目前已经基本普及了，未来随着AI技术越来越先进，可能我们办事会少很多流程，比如人脸识别就可以获取和识别你所有的信息，你直接说出你想办的业务，系统很快会***帮你办好。

“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。

另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。

近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”

论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗[_a***_]，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。

机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。

还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。

到此，以上就是小编对于siri宠物名字的问题就介绍到这了，希望介绍关于siri宠物名字的3点解答对大家有用。