大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器人培训结束简报怎么写的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器人培训结束简报怎么写的解答，让我们一起看看吧。
未来，智能机器翻译机能不能代替学英语？
谢邀，不能。任何再智能的机器都不能代替人类的思考，而作为学习英语的重要组成部分才是可取的，所谓工欲善其事 必先利其器。就像现在的电脑和智能手机已经是非常先进的生产力工具，但是没有了人的灵魂和思考能力，工具就只能是工具。工具再先进也需要人的使用和管理。就像先进的武器必须要有人来操控一样，两者结合才能如虎添翼。
人类文明上下几千年了，先进的生产力工具层出不穷，但是人类的进化过程却是非常慢的。过去三百六十行 行行出状元需要努力学习和付出，现在网络地球村的移动时代，就算是三万六千行，每行的冠军同样需要在血汗中产生。因为学习语言不只是简单的重复，这个机器翻译可以替代，但是人类的生命思索，精神思想层面，机器永远无法取代。
首长可以有参谋长和很多助手，决定还得首长来下。老板也可以有秘书和助手，决定最终也还得由老板来下。机器再先进，最终如何利用还得由人的大脑来进行操作和使用。人类一思考上帝就发笑，机器想思考，人类在偷笑。
说个题外的，不止我们在想，外语专业的人也在想
记得去年人工智能最火的时候，身边学英语专业的同学***自危，都担心自己是这场人工智能热潮中的牺牲品，毕竟不论是谷歌还是百度，机器翻译的水平都已经超过了很多大学生，这个时候外国语学院的教授开年级大会时就说过：
时代总是在进步的，所谓的人工智能也只是推动我们外语翻译进步的一个浪潮而已，那些低端翻译人员和学术不精的人当然会被人工智能取代淘汰，但是即使没有人工智能，那些人就不会被淘汰了吗？涉及自己前程的东西，当然得靠自己努力上进成为最顶尖的人才，不琢磨怎么让自己变强，只想着怎么保住自己的饭碗，那对不起，人工智能不淘汰你，我们也要淘汰你
这段话还是很有感触的，很不好说将来翻译行业会是怎样，翻译行业的人该怎样在里面立足，但就如大火的流浪地球里的刘培强上校用AI同声翻译耳机的场景一样，翻译一定会通过AI走入我们的平常生活
但是想真正取代翻译领域里的人，恐怕是不可能的，翻译不仅仅是语言的转化，人的思路总能找到出路，研究更高效的语言结构，开发更厉害的新语言，挖掘语言的美，***设计翻译AI等等都是可行的路，当然这也会促使翻译行业变得更，我们的生活也会变得越来越好
说的太多了，就如题目里，能不能取代我们学英语，我觉得，首先智能翻译能不能普及还是问题，另外翻译AI普及后，英语水平更会成为考量一个人的优秀程度的东西，毕竟机器有故障率，有翻译错的几率，人是活的，多变的环境里机器来不及更新，但人得知道随机应变，掌握一定程度的英语依然是有必要的，现在找工作英语好的人依旧是hr青睐的
那么很明显，在可遇见的未来里，学英语还是很有必要的
谢邀，在近日AICC 2021大会上，字节跳动明轩主要介绍了火山翻译在机器翻译领域的一些突破和创新。其中包括被收录到 ACL 2021 的语音翻译技术：端到端语音翻译 LUT、 跨模态翻译模型 Chimera（奇美拉）等；图片翻译技术：以视觉想象为引导的机器翻译模型 ImagiT 等。
王明轩称，机器翻译将有更大的应用场景。以今日头条研发的写稿机器人Xiaomingbot为例，将文本翻译和抽取式摘要技术结合，就可以在数秒内完成多语种新闻咨询、简讯的生成及发布，大大提升了信息传播的效率。“对于机器来说，其实它本身的质量可以一直提升，我们对此非常有信心。短短几十年，机器翻译就发生了翻天覆地的变化；两千年前就有玄奘翻译***，对比现在，人工翻译的效率并没有很大提升。如果拉长时间维度，再过500年、1000年，可能又是一个完全不一样的情况。”
人工智能的浪潮已滚滚而来，它的发展空间远超想象。AI 的前景令我们激动，但现今也存在不少制约其发展的问题。本届 AICC 大会，让我们对 AI 现存的机遇及挑战有了更深的解读。
机器懂英语，你不懂英语，那有什么意思？你出国拿个机器在手上，你不会说才拿这个，人家一看就知道了。有就是有，没有就是没有。看了个视频，郭德纲被乌克兰女人考验，说你是不是不会英语？你也可以想象英语在全球范围内的地位，它是世界各国沟通的桥梁。英语语法相对来讲，还是比较灵活的，主要讲的话一般会放在前面，这点是非常人性化的。一门非常人性化的语言，它怎么会普及不开呢？所以英语是全世界的语言。好比，你的手机肯定是懂英语的，因为它的语言中就有英语，但你不学的话，你懂吗？会讲吗？如果手机没电了，你怎么办？手机迟早会用完电的，人还是得靠自己，你一出国跟人不讲话，怎么融入他们？怎么处理人际关系？所以啊，还是从自身出发，踏踏实实学好英语才是关键。
这个问题的前提是所谓的替代的边界在哪里？我相信，绝大多数人的交流将可以享受翻译工具带来的便捷，比如你出国了，可以放心的在***里和外国美女搭讪，吸引她的更多的是你灵魂是否有趣，而不是口语标不标准。其他正常的商务活动，网友线上交流都没有问题。艺术交流。真正无法替代的是，某些高端科学研究领域。 [_a***_]其实还有更基础的问题是，脑机接口已经出现了，之前我们用语言交流思想，而语言决定了我们的思维方式，如果语言被消灭了，思想的语言枷锁是不是就没有了，人类可以直接思想交流，就可以重建巴别塔。
产品经理常用工具有哪些？哪些产品经理工具最有用？
任何岗位、任何职业其实并没有什么所谓的必备工具，工具只是帮助更好完成工作的一种手段，重要的是思考问题的方式以及一些工作中总结出来的方法论。产品经理日常工作中使用频率最高的工具主要有以下几种：
office三件套：Word、Excel和PPT是所有职场人士必备的生产力工具，产品经理当然也应该需要熟练掌握它的使用。众所周知产品经理工作当中需要编写很多书面的文档材料，比如需求文档、调研报告通常都需要借助Word完成编写。虽然管理需求、需求跟踪的工具也有很多，但是我依然推荐使用Excel来管理产品需求，因为Excel管理需求更方便灵活，我们将需求进行分类、需求的迭代版本。PPT是产品立项、总结报告的最好工具，当我们需要向上级领导汇报产品的阶段性工作成果或者是产品设计方案的时候，这个时候借助于PPT演示的效果会更好。
Xmind：思维导图工具有很多，借助于这些思维导图工具可以帮助我们更好的理清产品的架构，利用思维导图进行发散性思考，穷举产品每一个模块的功能点。通过思维导图可以帮助我们更深刻的理解产品功能架构以及信息架构。
Axure：通过Xmind分析完产品架构后，在利用Axure迅速完成产品的原型设计。Axure不仅可以绘制静态线框图，还可以实现丰富的交互效果，是交互设计的利器。无论是交互设计师还是产品经理，建议大家都要熟练掌握。学习现在原型工具有很多，但还是很有必要学习Axure的使用，因为只有Axure能够足够满足你的设计想法与创意。
Visio：通过在设计产品的过程中，我们需要借助于一些工具帮助我们更好的梳理业务流程、分析产品内部功能点或页面之间的逻辑流程。Visio是一款非常专业的流程图软件，Visio提供了丰富的流程组件。
Project/OmniPlan：project是Windows系统下专业的项目管理软件，OmniPlan是Mac系统下专业的项目管理软件。这两款专业的项目管理软件不仅可以绘制甘特图，跟踪管理项目的进度，还可以查看***的使用情况，生成项目报告。
1、Office三件套：Word、Excel、PPT
Word的使用场景多了，产品经理写得最多的莫过于产品需求文档PRD，至于商业需求文档BRD&市场需求文档MRD则基本不用，常见于产品经理的培训当中。
Excel多见于数据分析和偏运营类的产品经理，在讲求大数据的当下，数据分析的需求在企业当中也一直是很紧俏的需求，产品经理应该该把Excel好好学一学，什么情况下该用什么图表，数据***等功能的使用等等。
PPT常用于演讲汇报，在注重培养员工演说能力的公司，会需要经常制作PPT。
你以为你是在写文档写表格写演示，其实你是在表达你的逻辑思维，表达你的思考，这里才是真正拉开差距的地方，当然在流水化作业的现在，这种差距会被无限的缩短。
2、流程图：Visio
流程图常见于后台产品经理使用，比如梳理一条业务线的管控流程。先画流程图有助于形成大局观，先把大局控制住，再研究细节，这样可以避免很多不必要的状况发生，比如前后不一致。
3、框架图：百度脑图，xmind
思维导图这两年一直很火，甚至围绕思维导图有很多课程，比如手账课、思维导图课等等，但培训来培训去，主要还是在锻炼你的结构思考力，这也是思维导图的精髓所在。在产品经理领域内，会有哪些应用？
在你消化需求转化为具体功能列表的时候；在你思考功能优先级的时候；在你统计任务完成进度时。当然还有其他应用场景，这里不做赘述。
结合产品经理的日常工作的每个环节，来讲讲会用到的工具。
1、需求阶段：调研、需求整理。
使用工具：问卷星、WORD、PPT、录音app（本人使用“搜狗听写”有道云笔记）方便记录调研的所有信息，转换成文字。
2、产品设计与规划阶段：设计与规划。
使用工具：AXURE RP （画产品原型）、Xmind（脑图出产品框架）、VISIO（出流程图）
3、流转阶段：Teambition（团队协作工具），石墨文档
4、需求评审：激光笔，录音设备
5、操作培训：录屏工具（录屏***）
6、通讯工具：QQ、微信
7、美图软件：photoshop
说说我现在使用最多的工具吧：
主要用途：
1.产品项目管理；
2.进行任务拆分；
主要用途：
1.做原型，做交互原型；
2.输出需求文档；
1.做每日to do list
2.记录一些内容
其他偶尔会用到：
原型设计工具
产品经理首先需要的是原型设计工具。包括AxureRP， 墨刀，Mooc等等，这些是产品经理将一些原件以及原件的交互，还有一些动效等等把它呈现出来的一些工具。
需求梳理工具
需求梳理是指产品经理在画原型之前，需要将各个需求方的idea记录下来的工具。当然这个就包括很多种，最常见我们可以用word，有些人用Excel，还有些人用思维导图，甚至技术背景的人可能会用mark down。
流程图工具
这一部分工具通常是介于文字和交互之间的，它通常用来画一些流程图，甬道图，逻辑图等等。最常见的有office的visio， 还有思维导图工具，xmind , mind manager。
这些都是非常好用的工具。
需求池管理工具
这一块呢，其实通常包括很多，主要是需求的一些管理。像我们用的多的有teambition, 还有些人用tower。这些都是非常不错的需求池管理工具。
（表单）收集 工具
- 金数据Jinshuju.net
- 问卷星
- 麦客
图像处理工具
- Photoshop
- Sketch
- AI
数据分析/BI分析工具
常见的数据分析和bi工具有微软的power bI。还有fine bI。
一些数据分析工具有Excel VB，还有Python等等。
当然可能你不需要掌握这么多。
大数据在***肺炎疫情中起到了哪些作用？
主要有三：为公众提供更完整、连续、准确、及时的防疫信息，为专家提供追溯疾病源头的方法，为决策者提供传染病发展的趋势；
可分析“涉疫”人员流动轨迹；通过集成电信运营商、互联网公司、交通部门等单位的信息，大数据可以分析出人员流动轨迹。
可追溯传染病源头，联合出行轨迹流动信息、社交信息、消费数据、暴露接触史等大量数据进行科学建模，可以根据病患确诊顺序和密切接触人员等信息定位时空碰撞点，进而有望推算出疾病传播路径，为传染病溯源分析提供理论依据。
可预测疫情发展态势；通过高危人群，即确诊病患和病患密切接触者的运动情况，结合疫情新增确诊、疑似、死亡、治愈的病例数，借助传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等大数据模型和技术，不仅可以分析展示发病热力分布和密切接触者的风险热力分布，还可以预测疫情峰值拐点等重要信息。
以“数”制“疫”大数据如何推动疫情防控？
***s://***.toutiao***/i6792403128034525710/
一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测，发现趋势防患于未然
武汉疫情防御中，大数据只反映出现状。
如果能够未卜先知，预测到疫情的爆发，今天形势就不会如此严峻。
虽然看上去这太难，但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。
早在2008年，Google便推出了Google Flu，利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发，它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行。
然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度，容易引发社会恐慌，最后被Google叫停。
通过电商平台的大数据，发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势，然而只是发现趋势是不够的，因为这解决不了医疗防护***调配的问题。
基于趋势发现，通过大数据，进行智能供应链管理，让物资以最短物流路径，最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。
你好，很高兴回答你的问题！
以手机数据追踪疫情 可减低抗疫成本
有报道指出，新型肺炎所造成的经济代价和社会成本不菲。有分析员简单估算，在短短的七天新春***期内，单在电影票房、餐饮零售、旅游市场所带来的直接经济损失就超过一万亿元人民币。为降低抗疫成本，经济学家李铁便提出通过「手机信令」去追踪和控制疫情。
所指的「手机信令」是手机与电讯网络发射基站之间的通讯，只要开着手机，手机便会自动与附近基站通讯，以备随时发出或接收电话及信息，而电讯网络必须识别该手机的定位才可提供服务。再加上「通话详情纪录」即电话发出的短讯或上网的信息发出和完成时间等详细数据），便能更有效地确认信息发出的方位，有助迅速找到用户位置。
现时，可掌握「手机信令」数据的是三大网络营运商，只要集合它们的信息，全国人口近期在流向和分布便能了如指掌，要进一步了解个别地区甚至个人全天候的流动状况，更不成问题，同时也可监测与感染个案有接触的人士或家居隔离者，防止他们擅自出走。这样就可以在较低的经济和社会成本之下，起着控疫的效果。
《美国医学杂志》刊出的报告估计，有一成新型冠状病毒肺炎患者没有明显征状，即无发烧无咳嗽，难以让医疗人员识别检疫，所以利用手机定位数据追踪确诊病例，并以他们过去几个月的手机信息和通话详细纪录来掌握行踪，便易于锁定潜在病患，对研究确诊病例的感染和传播路径大有作用。
手机数据可在灾难时协助搜索伤者
其实，以手机数据追查传染病早有例证。美国麻省理工学院早前和新加坡合作，以蚊子传染的登革热作为研究对象，试验几个预测模型。其中一个以新加坡230万人两个月的匿名手机通话纪录，追溯病发前人口流动的模样，表现理想，可持续地把登革热个案的地理位置分布预报出来，能显示出行轨迹和染病的关系，有助找出预防病情扩散的方法。
此外，手机数据还可在地震、山洪时协助搜索伤者。2010年，海地大地震导致10多万人丧生，这启发了瑞典卡罗琳医学院的一名学生，说服当地最大的电讯公司，免费分享地震发生前后的190万名用户之匿名通话纪录，藉此寻找生还者，并救助流离失所的灾民。据知，当时首都太子港有差不多四分一的居民被迫离开家园。有了这些分析可令当局更清楚预计灾民的流向，从而规划相关的救援措施。
总结
随着都市化，全球有超过一半人口居于都市，各地市***在公共卫生及灾难应援的工作上更具挑战。各地必须防患于未然，应尽快重新检视现行手机大数据的应用条例，并制定使用指引，以助未来的防疫及救援工作寻找更可行的方案。
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到此，以上就是小编对于机器人培训结束简报怎么写的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器人培训结束简报怎么写的3点解答对大家有用。
