微软ai系统是什么，以及微软ai叫什么对应的知识点，小编就整理了2个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

微软在AI上都取得了哪些成果？

微软最近经常对外介绍其AI服务如何在各个领域展开的应用，包括部署AI解决方案帮助濒危物种、保障基础设施安全、解决环境问题等等。今日，这家科技巨头公司又详细介绍了其利用AI改造农业的一些方法。

微软重点强调了利用其AI服务的其他应用和措施。

首先是这家公司跟位于印度东南海岸安得拉邦的非营利性国际半干旱热带作物研究所(ICRISAT)的合作。在这项合作试点项目中，工作人员通过AI技术播种进而帮助该地区的农民提高作物产量。期间，他们利用到了Azure用于提供确定种植作物的最佳时间、理想播种深度及其他用途的预测模型。需要再次强调的是，这项技术针对的是低收入社区，所以相关信息可以通过基础功能机的短信告知农民。在这个项目实施的几年时间里，参与其中的农民所种植农作物的收成获得了10%到30%的增长。

另一个值得关注的项目是FarmBeats。这是在微软位于雷德蒙德总部附近的Dancing Crow农场推出。在这个项目中，工作人员使用传感器测量土壤湿度和温度等环境因素、利用无人机捕捉土地的空中图像。然后，将收集到的数据通过基于云的AI模型提供农场在特定时刻的整体状况，这有助于农民在何时采取何种行动这件事上能够做出更好的决定。获悉，这类技术将被用到较小的农场上。

最后，微软提到了部署在澳大利亚联合牛奶公司(ACM)的AI运营管理系统，该系统旨在解决巨大的食品浪费问题。据了解，系统建立在Dynamics 365平台和Azure Cognitive服务的基础上，后者可以自动将牛奶从油罐车泵入筒仓。另外，ACM还通过微软的Azure和SQL等技术开发了一个温度监控系统，这不仅可以向农民和司机发送电力故障等重大问题的警报，还可以就温度轻微波动等简单问题发送警报。

微软认为，上面提到的这些措施正在并将继续在增加生产、就业机会、效率等方面提供帮助，从而在多个方面改变农业产业。

当下最火的AI技术，谷歌、微软如何提前将专利写成了IP行业楷模？

人工智能发展进入新阶段

经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

人工智能成为国际竞争的新焦点

人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

以下主要从整体上说明撰写涉及机器学习的专利申请文件时需要考虑的因素：

• 明确改进之处。上述模型训练和模型应用的各个阶段，都可以进行改进。因此，布局权利要求时，需要考虑哪个或哪些阶段做了改进，改进的阶段具体做了哪些改进，改进的重点在哪里，以及改进之处彼此间的关联，等等。明确了这些改进之处，就基本可以据此确定权利要求的布局。

• 先考虑布局模型应用的权项，再考虑布局模型训练的权项。由于模型训练可能一次性完成，但模型在训练好之后可能被重复应用，就是说模型应用再现的可能性比模型训练再现的可能性要高的多。而且模型训练一般仅在后台完成，而模型应用则有可能由前台完成，供用户使用。因此，模型应用相比模型训练更容易取证。因此，建议优先考虑构建模型应用的权利要求，再考虑构建模型训练的权利要求。

• 如果模型本身是现有技术，而且也没有针对特殊场景做特殊的调整，那么在权利要求中详细对模型进行描述的意义并不大。一般只需要在说明书中以公开充分且能够支持权利要求的基本需求进行描述即可。因为现有技术说的再细致也是现有技术，不如把撰写精力用在对实际改进点的纵向挖掘和横向扩展上。
  
• 如果模型不是主要的改进点，可以将模型当作黑盒处理，将数据输入模型并由模型输出结果。比如将X数据提取特征Y后输入Z模型，获得所述Z模型输出的类别。甚至在一些情况下，模型都可以不用出现。比如根据X数据的Y特征确定类别。
  
• 模型训练和模型应用一般不会同时出现在独权中。比如模型训练可以布局为模型应用的从权，也可以将模型训练和模型应用分别布局成不同的独权。但也有例外，比如当改进点在于对模型训练所产生中间数据的应用上，且模型训练和模型应用分割开后都是现有技术，那么就需要将模型训练和模型应用放到一起来写，以突出发明点。
  

到此，以上就是小编对于微软ai系统是什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于微软ai系统是什么的2点解答对大家有用。