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人工智能（AI）技术逐渐渗透到我们的日常生活。如今，越来越多的AI智能软件免费版出现在大众视野，为广大用户提供便捷、高效的服务。本文将围绕AI智能软件免费版展开，探讨其优势、应用领域以及未来发展趋势。
一、AI智能软件免费版的优势
1. 降低使用门槛
相较于付费版本，AI智能软件免费版降低了用户的使用门槛。用户无需支付高昂的费用即可体验AI技术的便捷，有利于普及AI技术，让更多人受益。
2. 提高用户体验
免费版AI智能软件通常具备基本功能，能够满足用户的基本需求。随着技术的不断优化，免费版软件的用户体验也在不断提升。
3. 促进市场竞争
免费版AI智能软件的出现，促使同类产品之间的竞争更加激烈。这有利于推动AI技术的发展，为用户提供更多优质的产品和服务。
二、AI智能软件免费版的应用领域
1. 语音助手
语音助手是AI智能软件免费版最常见的应用场景。如苹果的Siri、谷歌助手等，它们能够实现语音识别、语音合成、智能问答等功能，为用户提供便捷的服务。
2. 智能翻译
AI智能软件免费版在翻译领域具有广泛的应用。如百度翻译、谷歌翻译等，它们能够实现实时翻译、离线翻译等功能，方便用户跨越语言障碍。
3. 智能客服
AI智能软件免费版在客服领域具有显著优势。如阿里云客服、腾讯云客服等，它们能够实现智能问答、自动回复等功能，提高客服效率。
4. 智能推荐
AI智能软件免费版在推荐领域具有广泛的应用。如今日头条、网易云音乐等，它们通过分析用户行为，为用户推荐个性化内容。
三、AI智能软件免费版的发展趋势
1. 功能日益完善
随着技术的不断发展，AI智能软件免费版的功能将越来越完善，能够满足用户更多的需求。
2. 跨界融合
AI智能软件免费版将与其他领域的技术进行跨界融合，如物联网、大数据等，形成更多创新应用。
3. 个性化定制
AI智能软件免费版将更加注重个性化定制，根据用户需求提供专属服务。
4. 安全性提ai智能软件免费版升
随着AI技术的发展，AI智能软件免费版的安全性也将ai智能软件免费版得到提升，保护用户隐私和数据安全。
AI智能软件免费版为我们的生活带来了诸多便利，推动了智能时代的到来。在未来，随着技术的不断发展，AI智能软件免费版将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多价值。让我们共同期待AI智能软件免费版带来的美好未来！
ai是个什么软件,和PS一样么
ai，就是Adobe illustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。
AI和PS不一样的，ps是位图编辑软件，ai是矢量图编辑软件，区别非常大，用途都很重要，可以说各有优缺点。
AI作为一款非常好的矢量图形处理工具，该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。
扩展资料：AdobeIllustrator作为全球最著名的矢量图形软件，以其强大的功能和体贴用户的界面，已经占据了全球矢量编辑软件中的大部分份额。据不完全统计全球有37%的设计师在使用Adobe Illustrator进行艺术设计。
尤其基于Adobe公司专利的PostScript技术的运用，Illustrator已经完全占领专业的印刷出版领域。无论是线稿的设计者和专业插画家、生产多媒体图像的艺术家、还是互联网页或在线内容的制作者，使用过Illustrator后都会发现，其强大的功能和简洁的界面设计风格只有Freehand能相比。
软件特点
最大特征在于钢笔工具的使用，使得操作简单功能强大的矢量绘图成为可能。[2]它还集成文字处理、上色等功能，不仅在插图制作，在印刷制品（如广告传单、小册子）设计制作方面也广泛使用，事实上已经成为桌面出版（DTP）业界的默认标准。它的主要竞争对手是Macromedia Freehand；但是在2005年4月18日，Macromedia被Adobe公司收购。
所谓的钢笔工具方法，在这个软件中就是通过“钢笔工具”设定“锚点”和“方向线”实现的。一般用户在一开始使用的时候都感到不太习惯，并需要一定练习；但是一旦掌握以后能够随心所欲绘制出各种线条，并直观可靠。
它同时作为创意软件套装Creative Suite的重要组成部分，与兄弟软件——位图图形处理软件Photoshop有类似的界面，并能共享一些插件和功能，实现无缝连接。同时它也可以将文件输出为Flash格式。因此，可以通过illustrator让Adobe公司的产品与Flash连接。
功能特性
提供的工具
它是一款专业图形设计工具，提供丰富的像素描绘功能以ai智能软件免费版及顺畅灵活的矢量图编辑功能，能够快速创建设计工作流程。借助Expression
Design，可以为屏幕/网页或打印产品创建复杂的设计和图形元素。
它支持许多矢量图形处理功能，拥有很多拥护者，也经历了时间的考验，因此人们不会随便就放弃它而选用微软的Expression Design。提供了一些相当典型的矢量图形工具，诸如三维原型（primitives）、多边形（polygons）和样条曲线（splines），一些常见的操作从这里都能被发现。
特别的界面
其外观颜色不同于Adobe的其他产品，Design是黑灰色或亮灰色外观，这种外观上改变或许是Adobe故意为之，意在告诉用户这是两个新产品，而不是原先产品的改进版。
贝赛尔曲线的使用
Adobe Illustrator最大特征在于贝赛尔曲线的使用，使得操作简单功能强大的矢量绘图成为可能。它还集成文字处理，上色等功能，不仅在插图制作，在印刷制品（如广告传单，小册子）设计制作方面也广泛使用。
参考资料：Adobe Illustrator-百度百科
15 个开源的顶级人工智能工具
斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它受到研究人员和企业用户的欢迎。根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个NVIDIA K40 GPU处理6000万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心（BVLC）管理的，并且由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.Deeplearning4j
Deeplearning4j是一个java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。MLlib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop并可以与NumPy和R进行交互操作。它包括了许多机器学习算法如分类、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆理论的开源人工智能项目。从本质上讲，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个"在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力"的机器。
除了开源许可，Numenta还提供NuPic的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
9.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN是一个实现神经网络算法的c++编程库。它的关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程
10.OpenCyc
由Cycorp公司开发的OpenCyc提供了对Cyc知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过239,000个条目，大约2,093,000个三元组和大约69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI中有着良好的应用。该公司还提供另外两个版本的Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层λ架构。开发者可以使用Orys 2创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商Cloudera创造了最初的Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
最初由IBM开发，SystemML现在是一个Apache大数据项目。它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用R或一种类似python的语法写成。企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为："一个优先使用GPU的拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
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