世界人工智能大会日前在上海召开。
大会期间,张_文宏医生一句"在人工智能如日中天的今天,此次抗疫靠的还是传统智慧"引起很多人的共鸣。
人工智能曾经是一个颇为科幻的话题。
有人担心人工智能会取代人类,甚至会反人类。
然而几年下来,我们发现人工智能并没有想象中的那样智能。
问题究竟出在哪儿?从2004年开始,复旦大学哲学学院教授徐英瑾就开始将注意力投向人工智能。
他不仅撰写了大量相关论文专著,开设的人工智能哲学课程也受到学生好评。
日前,他讲述了自己对上述议题的思考。
他的剖析从"什么是人""什么是智能"这两个问题切入。

Unity科幻风格的全息交互界面UI（内含多个Demo），若有报错，请在AssetStore下载LegacyImageEffects，导入即可使用

5套VB界面美化方案(比QQ界面还漂亮哦)在网上能够找到的几乎都有了如:像QQ的靠墙隐藏,很有科幻感觉的黑色调界面空间窗体透明....还有按扭美化等....

最近许多大数据平台都更换了UI界面，一改咯比风格，更换了土里土气的科幻风界面，访问https://blog.csdn.net/qq_29099209/article/details/82414126查看效果

这个是一个过编程完成的一个实时演算作品，有科幻在飞机，异空间在风景，和宏伟的音乐，重点，它只有3.98KB的大小。
对，你没听错，3.98kb

3DScifiKitVol2很炫的科幻模型场景，仅作学习交流，若要商用，请前往Unity官方资源商店重新购资源以获得合法使用权

时至今日，相信已经没有人会认为每天带在裤兜里的那个设备只是一个电话而已。
如果说2010年，你觉得手机可以做的只是电话、短信、拍照和玩游戏，那么2011年，你就要重新认识它们了。
今天的移动产品将世界变得如此丰富多彩，许多过去人类寄托在科幻电影里的场景，在最近几年开始飞速地逐个转为现实。
与桌面的台式或者笔记本电脑相比，移动产品能够应付的功能当然是有限的，但是移动设备上却有诸多桌面平台上无法比拟的优势。
我现任职于eicodesign，它作为国内最早从事品牌化用户体验设计的公司之一，已经与众多客户厂商及合作伙伴，共同经历了行业重心由桌面平台和网络应用向移动产品转移的变迁历程。
根据在eicodesign

三体人之间的交流是镜面映射，所有信息都是公开透明的，他们可以互相读取对方的思维，所以无法隐瞒任何事情。
”这是科幻作家刘慈欣在《三体》中的描绘。
这种公开透明的思维方式跟区块链的去中心化思想是非常相似的。
自比特币白皮书诞生以来，区块链技术的发展已有10年的历史。
资本已经把区块链作为风口大力投入，创业公司如雨后春笋般涌现，巨头企业抢滩布局开发前沿技术。
然而，除了“千帆竞技、百家争鸣”这样美好的场景，也存在一些暴富、神话、炒币、割韭菜、骗局等不和谐之声。
在“区块链+”、“+区块链”的时代趋势下，有人怀疑泡沫即将破裂，有人坚信这场变革会带来巨大的机会，有人抛出威胁论……然而大多数人对区块链的理解还处于概念阶段，可能只知道一些技术术语，但并不真正知道它究竟是什么？

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

这是一个基于AE2018的模板，适用于各种特效，非常适合大家的使用和学习。
一个模板在手，做什么视频都能够牵肠挂肚！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。