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智能交通技术专业就业方向及前景
就业方向广泛：智能交通技术专科生的就业方向主要集中在道路与水上智能交通企事业单位，可以从事公路与城市道路智能交通技术运用、道路与水上运输服务等多个岗位。这些岗位对毕业生的专业技能和知识有一定的要求，但智能交通技术专科生的专业背景恰好符合这些需求。
智能交通技术专业的就业情况非常乐观。就业方向多样：智能交通系统设计与开发：毕业生可以从事智能交通系统的设计、开发与维护工作，如交通信号灯控制系统、智能交通监控系统等，这些系统旨在提高交通效率和安全性。
综上所述，智能交通技术运用专业的就业前景较好，不仅就业选择面广，而且工作稳定，职业发展前景广阔。对于对该领域感兴趣的年轻人来说，这是一个值得考虑和投入的专业方向。
机器学习Basics-第十一期-循环神经网络RNN
循环神经网络RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。它通过引入“循环”机制来捕捉和利用数据中的顺序信息。尽管RNN存在一些缺陷，但通过引入优化后的框架（如LSTM和GRU），我们可以有效地解决这些问题，并使得RNN在处理长序列数据时表现出色。以上就是对循环神经网络RNN的详细介绍。希望这些内容能够帮助你更好地理解RNN的工作原理和应用场景。
Perceptron是神经网络的基础组成部分，它包含了神经网络的重要元素：输入值、神经元参数、激励函数等。理解Perceptron对于深入理解神经网络具有重要意义。通过Perceptron的扩展和组合，可以形成复杂的神经网络，以处理各种复杂的问题。 下期预告 下一期将基于Perceptron建立一个简单的神经网络，并初步设计神经网络的训练部分。
人工智能都包括哪些方面
1、人工智能涵盖基础技术层、感知认知层、应用技术层、交叉融合与前沿方向等方面。基础技术层包含机器学习和深度学习。
2、感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。 学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。
3、人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。下面，我们就每个细分领域，从概述和技术原理角度稍微做一下展开，供大家拓展一下知识。
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