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作為書海慧名核心技術——機器人起名，相信對普羅大眾來說還是十分陌生的，對於問題的簡化，我們可以慢慢為大家剖析這項技術機的獨特性，我們可以先從起核心組成要素之一的深度學習來一一解析。
什麼是深度學習
深度學習（deep learning）是機器學習的分支，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象的算法。深度學習是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的算法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效算法來替代手工獲取特徵。
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常用應用
除了書海慧名把它應用於起名行業外，其實深度學習還有更多應用領域被大眾所熟知的：
深度學習被用於研究界和工業界，幫助解決許多大數據問題，如計算機視覺，語音識別和自然語言處理。實際的例子包括：
- 車輛，行人和地標識別的司機協助
- 圖像識別
- 語音識別和翻譯
- 自然語言處理
- 生命科學
- 深度學習的引擎（機器人起名關鍵）
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自動駕駛
國外自動駕駛的大頭是Uber和Lyft，Alphabet的Waymo和Tesla。由於軟件錯誤，Uber 在舊金山錯過了幾盞紅燈，但是由於之前報道過的人為錯誤，Uber開始了一年的挫折。之後Uber分享了內部使用的汽車可視化平臺的細節。
- Uber的自駕車計劃在12月份達到了200萬英里；
- Waymo模擬顯示改進的車輛導航；
- Lyft宣佈正在建立自己的自主駕駛硬件和軟件；
- 特斯拉Autpilot還沒有看到太多的更新；
- 蘋果，Tim Cook 證實，蘋果公司正在開發用於自動駕駛汽車的軟件。
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硬件應用
現代深度學習技術，要求昂貴的GPU來訓練最先進的模型。到目前為止，NVIDIA一直是大贏家。今年，它宣佈了其新的Titan V旗艦GPU。（顏色是土豪金）但是競爭正在增加。
- Google的TPU 現在可以在其雲平臺上使用；
- 英特爾的Nervana 推出了一套新的芯片；
- 特斯拉承認它正在開發自己的AI硬件。
藝術應用
- 今年初獲得最多的吸引力的一個應用是圖像，音樂，草圖和視頻的生成性建模。
- NIPS 2017年會議今年首次推出了機器學習創意與設計研討會。
- 最流行的應用程序之一是谷歌的QuickDraw，它使用神經網絡來識別你的塗鴉。使用發佈的數據集，您甚至可以教機器為您完成您的繪圖。
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回到起名的話題，這種機器人起名是彙集了國內著名專家的智慧，採用八元素智能起名技術、全國戶籍大數據重名率比對系統、高精度天文時間同步系統、傳統易學精準分析系統，從漢字的字形、字義、讀音、內涵、五行、數理，到天文真太陽時的定位、全國大數據重名率的分析比對、對社交影響的分析應用等等方面。
人類總會犯錯，在起名計算精準的真太陽時以及八字喜用神的時候，假若出錯便會使後面的工作變得毫無意義，確保準確的準確的生辰八字是起名的基礎，在排除人類的幾率犯錯後，就能保證從基礎層面起名不會犯大錯，影響人的一生，這就是引入機器人起名的重要因素之一。
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