A. 人工智慧在生活中的應用都有哪些
人工智慧一共分為天然語言處理、計算機視覺、語音識別、專家系統以及交叉領域等五個領域。今天我就經過人工智慧的六個方向講一講人工智慧在生活中的有趣應用，來幫助你們更好地理解人工智慧，盡享科技帶給咱們的便捷生活。資料庫
二、萌寵機器人
孩子一直是家長的心肝肉，而如何讓孩子贏在起跑線也是各路家長無比關心的問題，這時候早教就顯得尤其重要了。早教其實就是讓孩子有效的玩耍，讓孩子在玩耍的過程當中學到不少知識，開發孩子的腦力，動手能力，反應能力，審美能力，培養興趣及習慣。
市面上的早教機構價格昂貴，師資力量不足，同時還可能存在必定的安全隱患，這時候萌寵機器人的存在就很大的緩解了這一問題。語音功能讓它就像孩子的小夥伴同樣和孩子交流，記憶功能還能夠記住寶寶的使用習慣，很快找到寶寶想聽的內容。同時提供快樂兒歌、國學經典、啟蒙英語等早期教育內容，且雲端內容能夠持續更新。
B. 停車場中的智能車牌識別系統有哪些弊端可以解決嗎
當前停車場車牌識別系統存在的幾個主要問題
車牌定位與字元分割
這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置，提取出車牌的圖像，然後分割出車牌中的字元。車牌區域定位的困難主要是來自於採集的圖像，由於採集的車牌圖像的多樣性，並且採集圖像時受到許多因素的影響，如雨天、大霧、光線等，使得有一些車牌圖像質量出現不同程度的差異，在一般情況下，採集的圖像的背景非常復雜，採集圖像是在高速運動中採集的圖片，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣，以上的種種干擾因素，都給車牌區域定位和字元分割帶來了困難，從而影響車牌的識別率。
高解析度與識別速度的矛盾
從模擬相機到高清相機，也會引發圖像的高解析度與識別速度相矛盾的問題。高清的優勢不言而喻，但是任何事情都是兩面的，在車牌識別時主要體現為：高清圖片由於圖片覆蓋面廣，可能會同時在圖片中出現多個車牌的識別。這就對車牌識別的速度要求很高，車牌識別系統對於高清視頻流碼流過大，還會因對識別系統資源佔用需求過大而分析起來會出現處理速度過慢的問題，這可能導致出現漏車現象，而難以實現對車輛抓拍率和車牌識別准確率的提升。
車牌識別系統的適應性急需加強
目前我國的車牌識別產品都要求所識別的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌一般都不能准確識別。這樣就造成對視頻觸發的情況下部分車牌無法被識別的問題。此外，在有些現場環境中，由於受外界條件的影響，無法將相機架設在最合理位置，會造成圖片中車牌不同程度的偏移。
車牌識別系統對污損車牌的識別效果不好
在公路和城市內的實際應用過程中，很難保證所涉及到的車牌都是沒有污損的，車牌在使用幾年之後，難免會出現污染和磨損等現象，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標准干凈的車牌，因此在實際環境中，面對破損污舊的車牌，如何提高車牌識別系統的識別能力也是實際需要解決的問題。