如何通过夸克浏览器来预测高考志愿的录取情况

最近经常有小伙伴私信询问如何通过夸克浏览器来预测高考志愿的录取情况相关的问题，今天，广博教育网小编整理了以下内容，希望可以对大家有所帮助。

本文目录一览：

• 1、如何通过夸克浏览器来预测高考志愿的录取情况
• 2、实在智能召开新年新品发布会，发布多项AI技术，引领RPA行业创新
• 3、AI主题书单看什么书？

如何通过夸克浏览器来预测高考志愿的录取情况

高考已经结束，那么众多的高三毕业生应如何预测自己的高考录取情况呢？接下来就由小编来告诉大家。
具体如下：
1. 第一步，打开手机夸克浏览器，进入主页后，点击下方的ai应用图标。

2. 第二步，切换至ai应用页面后，点击下方的AI录取预测选项。

3. 第三步，来到资料填写页面，根据实际情况填写自己的信息。

4. 第四步，设置地区、科目与分数，然后点击完成按钮。

5. 第五步，来到录取概率预测界面，在下方输入自己的目标学校。

6. 第六步，学校设置完成后，将自动生成录取概率。

实在智能召开新年新品发布会，发布多项AI技术，引领RPA行业创新

2021年1月8日，国内科技圈迎来新年第一场重磅硬科技发布会，RPA赛道头部企业「实在智能」在杭州召开年度首场发布会。本次新年新品发布会以重复的归我，创造的归你为主题，展示了全自研的AI技术与实在RPA产品的紧密结合和亮点应用，以及基于AI+RPA技术的章鱼·数字员工多项重大升级，并展示了数字员工的全新形象。「实在智能」通过发布全新AaaS架构,实现从AI+RPA到RPA^AI的跃迁,章鱼·数字员工的适用渠道和应用场景更加丰富，能力更加强大，实在RPA产品更好用、易用、实用，将有效助力政府、企业数字化转型。
最新《IDC FutureScape: 全球人工智能市场2021预测》报告预测，到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由 AI、机器人和机器人流程自动化(RPA)提供支持的数字员工实现自动化或增强。RPA作为一种虚拟劳动力，能够处理企业重复、耗时、复杂、易出错的流程，但在复杂的业务场景中，RPA需要与AI结合，才能发挥最大效益。
「实在智能」曾于2020年7月举办首次产品发布会，正式发布实在RPA产品。当时，全自研RPA产品特别是流程引擎、复杂场景的元素拾取能力及内嵌于Z-Factory的AI-Lab丰富AI组件等差异化创新点使得广大开发者和最终客户眼前一亮，在行业中引起了不小反响。去年7月至今，通过实在RPA打造的章鱼·数字员工在政府、企业各类场景陆续批量上岗，持续助力客户提质、降本、增效。在交付实施的过程中，实在RPA产品也在不断沉淀和快速迭代。此外，作为一家人工智能科技公司，「实在智能」在AI领域拥有丰富经验和成功实践，在NLP、CV/OCR及智能决策等领域的技术创新能力处于国内第一梯队。半年来也在不断推进全自研的AI能力与RPA产品的融合实践，从技术架构和创新应用方面都进行了升级迭代。
发布会上，「实在智能」创始人、CEO孙林君提到，2020年公司连续完成三轮融资、发布四件套RPA产品，提出为全社会贡献100万个数字员工的愿景，在产品技术创新、市场渠道拓展等方面步入新的快车道。半年来，我们有了更多的积累和思考，本次将发布多项海内外业界同行还没有的技术，我们相信这些基于AI的创新技术会给RPA行业带来改变，我们也会持续通过高频次的产品迭代发布，带快行业发展的节奏，不断分享新的思考和实践。
发布会期间，在实在RPA产品方面，「实在智能」提出了释放数字员工新核能的智能方程，E=M×C²，即通过产品功能和体验的全面提升与运行速度和设计效率的幂次叠加，实现RPA产品的快速迭代进化。即，实现了从单纯的AI+RPA技术组合升级为快速打造数字员工的产品利器，从常规中枢控制台升级为智能中枢，从AI+RPA升级为AaaS+RPA的技术架构。具体表现为包括三大升级、三大利器，以及元素库管理、全局变量优化、组件注释功能、支持导入Python包……等共计90余项在性能提升、体验优化和场景扩展方面的迭代完善。
特别值得一提的是，「实在智能」本次发布的AaaS+RPA架构，能够充分适配客户个性化场景进行AI赋能。数字员工在完成特定任务的过程中采集授权数据上传到本地数据仓库，通过算法平台进行模型训练和自优化，进而由决策平台自动发现训练达标的模型并一站式发布，再由数字员工直接调用。在此不断迭代的过程中，模型会越来越准，从而不断提升数字员工的能力，增强场景适应性，更有效地应对通用AI能力精度不足，无法用客户数据进行高效迭代优化等问题。
本次发布会的另一大看点是AI能力对RPA的加持，「实在智能」提出AI与RPA的结合演变方向为AI让RPA的应用场景和功能体验产生裂变，即RPA的AI次方概念，并发布了以下三大亮点功能和四个智能化组件
北斗：更易用的无锚点元素拾取器。通过图神经网络技术学习界面元素间拓扑关系，进而支持自动锚点选择，使得用户在拾取元素时无需人为指定锚点，实现对虚拟桌面等场景的完美支持；
神盾：数字员工的无感知流程修复技术。自动发现流程异常，自动调用无锚点元素拾取器完成流程修复，并自动上报问题。实现流程修复0人工介入，2种重试机制自定义配置、流程修复10秒内完成，有效应对90%的页面变动情况；
魔镜：更高效的智能流程生成技术。不同于当前业界仅记录键鼠操作和元素的绝对坐标，导致无法应对页面频繁变动的简单做法。而是通过解析业务视频，结合操作日志校正，基于最新的目标检测技术和图像匹配技术，一键生成80%完整度的业务组件流，减少约30%的流程设计时间。
据悉，短短一年半的时间，「实在智能」基于全自研的AI+RPA技术，通过快速迭代、高效稳定的章鱼·数字员工产品服务了上百家大中型企业客户和政府，在赢得客户认可和信任的同时，也帮助客户加快推动数字化转型进程。
「实在智能」简介
实在智能是一家人工智能科技公司，聚焦AI+RPA赛道，打造各类智能软件机器人，即章鱼·数字员工。公司为金融、运营商、能源、交通、电商等领域企业和政府提供数字化转型解决方案。对于80%以上的计算机各类应用软件操作场景，章鱼·数字员工可替代人工。
公司曾先后获得中国工程院陈纯院士、国内一线VC君联资本、松禾资本、赛智伯乐、光云科技等数亿元投资。
公司三位创始人为原阿里巴巴资深算法专家孙林君，原中国电信甜橙金融副总经理高扬及原某金融科技领军企业联合创始人张俊九。团队约半数成员源自阿里巴巴，其余来自百度、腾讯、美团点评、网易、搜狐等一线互联网企业。

AI主题书单看什么书？

AI主题书单看这几个就够了!

《AIGC:智能创作时代》

从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

《AI未来进行式》

李开复博士联手科幻作家陈揪帆，预测无限接近真实的科技未来解析未来20年人工智能等科技发展趋势，思考科技落地对人与人类社会的冲击书中10个引人入胜的短篇故事，展示了一系列令人大开眼界的未来场景-身临其境的沉浸式娱乐方式、自如使用人类语言的虚拟伴侣、 没有“司机”的完全自动驾驶汽车、能够以假乱真的照片和视频，以及基于量子计算、计算机视觉和其他 AI 技术的展开应用 广博教育网

《第工大脑》

移动互联网方兴未艾，元宇宙呼啸而来。数字时代涌现的技术革新大幅改变了人们的生活方式。现今，互联网已经取代了书本和课堂，成为现代人最大的知识来源。面对海量信息，以及互联网固有的延异属性，现代人必须建设一个更先进的工具和方法来管理知识、处理信息。大数据先锋思想家、科技作家涂子沛通过个人经历、经验和敏锐的判断，站在科技和时代的前沿给出了一个清晰的答案一一第二大脑。

《技术陷阱》

本书作者将带领读者们遍览各个时代技术进步对人们工作形态的影响，揭示不同时代“打工人”的处境，并最终将目光转向未来，试图分析当前的AI革命将对我们的工作造成何种影响，以及我们该如何做出应对。作者力图说明，技术进步对收入造成何种影响，将决定人们对它的态度。工业革命是历史上的重大时刻，但当时几乎没有人意识到它的巨大后果

《未来呼啸而来》

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商业创业风口上的9大指数型技术一量子计算、人工智能、网络、机器人、虚拟现实与增强现实、3D打印、区块链、材料科学与纳米技术、生物技术，并洞察这9大指数型技术的互相融合会带来巨大的变革力量，将会完全重塑我们的生活方式与商业模式。两位作者结合9大指数型技术的融合，充分预测和描述了零售业、广告业、娱乐业、教育、医疗保健、长寿、商业、食品业等8大行业指数型变革的未来。

《天才与算法》

作者彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒全面展示了商业创业风口上的9大指数型技术一量子计算、人工智能、网络、机器人、虚拟现实与增强现实、3D打印、区块链、材料科学与纳米技术、生物技术，并洞察这9大指数型技术的互相融合会带来巨大的变革力量，将会完全重塑我们的生活方式与商业模式。两位作者结合9大指数型技术的融合，充分预测和描述了零售业、广告业、娱乐业、教育、医疗保健、长寿、商业、食品业等8大行业指数型变革的未来。

《人工不智能》

这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。

《深度学习》

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。

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