印度的貢獻全文？1)紐扣:公元前2000年，紐扣首次在印度河流域使用。最初發明它是為了觀賞而不是固定。2)象棋:6世紀印度笈多帝國發明的一種古代策略游戲。3)尺子:公元前1500年，印度河流域發明了第

印度的貢獻全文？

1)紐扣:公元前2000年，紐扣首次在印度河流域使用。最初發明它是為了觀賞而不是固定。

2)象棋:6世紀印度笈多帝國發明的一種古代策略游戲。

3)尺子:公元前1500年，印度河流域發明了第一把尺子。它由象牙制成，精確度驚人。

4)洗發水:最初是莫臥兒帝國國民的頭部按摩油。這些年來，它演變成了洗發水。

5)棉花種植:古希臘人過去穿獸皮，不戴帽子。;我甚至不知道棉花。但當印度人感到寒冷時，他們開始在印度河流域種植棉花，很快就被世界各地的人們訂購。

6)撲克游戲:撲克起源于印度的一種流行游戲，叫做Krida patram(字面意思是 "畫衣服玩 ").

7)白內障手術:印度醫生蘇什魯塔(公元前6世紀)進行了白內障手術。后來它被傳播到和希臘。希臘科學家甚至去印度學習基本操作。

8)鉆石開采:印度是全世界鉆石的唯一來源，直到18世紀的巴西。

又找到鉆石了。5000年前，鉆石首先在印度中部被發現和開采。

9)月球上的水:ISRO和；;美國的探月計劃獲得了圓滿成功，人們發現月球上不僅有干燥的巖石，還有水。

10)無線通信:1895年，賈格迪什·錢德拉·博斯爵士在印度首次公開演示了通信無線電波。

11)廁所:印度河流域文明第一次使用廁所。大多數家庭都有廁所，并連接到一個復雜的污水處理器。

12)二進制代碼:公元前200年，二進制數字首次描述了Pingala，這是已知的最早的梵文韻腳。

13)墨水:從公元前4世紀開始，在印度南部用尖針書寫墨水已經很普遍了。

14)鋼鐵和金屬工程:古印度人是冶金工業的先驅，能夠生產高質量的鋼材。2000年以后歐美才掌握了煉鋼技術。

15)整形手術:

如何制作chm格式的象棋電子書？

用東平xqf到UBB工具或者棋友軟件或者棋友生成一個網頁文件，然后用easy chm軟件做一個電子書。如果需要轉換代碼，可以使用sup

機器學習、數據科學、人工智能、深度學習和統計學之間的區別是什么？

1.數據科學

簡單定義為:數據科學是從數據中提取有用知識的一系列技能和技術。

這些技能通常由德魯·康威創建的文氏圖(或其變體)來表示:

三個圓圈代表三個不同的領域:編程領域(語言知識、語言庫、設計模式、架構等。);數學(代數、微積分等。)和統計；數據域(特定項圈領域知識:醫療、金融、工業等。).

這些領域共同構成了定義中的技能和技術。它們包括數據獲取、數據清洗、數據分析、假設創建、算法、機器學習、優化、結果可視化等等。

數據科學匯集了這些領域和技能，以支持和改進從原始數據中提取見解和知識的過程。

什么是 "有用的知識 "？能有一定價值，能回答或解決現實世界問題的，是知識。

數據科學也可以定義為:研究和應用數據處理和分析的進展，為我們提供解決方案和答案。

2.人工智能

機器會思考嗎？

1950年，艾倫·圖靈提出了這個問題，他甚至發明了一個著名的測試來評估機器給出的答案是否與人類給出的答案相似。從此，人工智能的幻想開始了，重點是模仿人類的行為。

你做過那個測試了嗎？

人工智能不是《銀翼》的克隆人或《太空堡壘卡拉狄加》的賽昂人。我們可以把人工智能定義為任何具有某種智能行為的機器或軟件。

什么是智能行為？

好問題！這就是分歧所在。隨著機器新功能的不斷發展，以前被認為是智能的任務也被從人工智能環境中剝離出來。

我們可以將人工智能定義為能夠正確解釋來自其環境的數據，從中學習，并在不斷變化的環境中使用獲得的知識執行特定任務的機器或軟件。

比如能自己停下來的車就不是智能車；它只是按照套路測量距離和運動。我們認為能自動駕駛的汽車是智能的，因為它能根據周圍的事件(在完全不確定的環境中)做出決策。

人工智能領域包括幾個分支，目前正處于鼎盛時期。想象一下，你就會確切地知道我們在談論什么:

3.機器學習

機器學習是人工智能最重要的分支。它的任務是:研發技術，讓機器在沒有人類明確指令的情況下，能夠自我學習，從而執行特定的任務。

機器將從輸入數據集(稱為樣本或訓練數據)中學習，并根據算法檢測到的模式建立數學模型。該模型的最終目標是對來自同一數據源的數據做出(準確的)預測或決策。

有兩種類型的傳統機器學習:

監督學習:當訓練數據是 "標記 "。這意味著，對于每個樣本，我們都有對應于觀察變量(輸入)和變量(輸出、目標或因變量)的值，我們希望學習預測或分類。在這種類型中，我們發現回歸算法(用于預測數值的算法)和分類算法(當輸出限于某些分類值時)。

無監督學習:當訓練數據沒有標記時(我們沒有目標變量)。這里的目標是找到某種結構或模式，比如訓練樣本。對行進行分組，以便我們可以對未來的樣本進行分類。

傳統的機器學習已經讓位于更復雜或更現代的學習類型:

集成法:基本上是幾種算法一起使用，把它們的結果組合起來，得到更好的結果。雖然XGBoost是以其在Kaggl《星際爭霸2》，實力碾壓人類)。

深度學習:皇冠上的寶石…

4.深度學習

深度學習是機器學習的一個子領域。

它是基于人工神經網絡的應用。人工神經網絡是一種具有層次結構的計算模型，由相互連接的節點共同工作而形成。這個名字的靈感來自(或試圖模仿)大腦的生物神經網絡。

雖然神經網絡已經被研究和使用了很多年，但是這方面的進展一直比較緩慢；主要是計算能力不足。雖然近年來深度學習發展蓬勃，部分原因是由于CPU在神經網絡訓練中的使用，但它才剛剛起步十年。

一般認為，任何機器學習問題，不管多復雜，只要把它做得足夠大，都可以用神經網絡來解決。如今，深度學習的發展帶動了人工智能其他領域的發展；無論是更傳統的領域(改進已獲得的結果)還是最熱門的領域:自然語言處理、人工視覺、語音識別、生成逼真的多媒體內容等。

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