rpa文件怎么用手机打开（计算机技术举例）

rpa文件怎么用手机打开，计算机技术举例？

一、人工智能

人工智能是给当今技术带来革命的第一和最重要的技术。这并不是一项新技术，它从很久之前就已经开始了，但没有被使用到最佳水平。现在，从智能手机到汽车和其他各种电子装置，人工智能正在被广泛使用。它是最近的技术趋势，没有它世界就无法生存。

二、区块链

这项技术产生了虚拟货币——比特币，在市场上大放异彩。比特币这种货币已经占领了整个世界，货币率不断上升。那些投资于比特币的人从这里获得了很多，因为这是一种虚拟货币。除此之外，区块链还有很大的潜力，因为它几乎覆盖了当今所有的行业，从医疗保健到房地产。

三、增强现实和虚拟现实

增强现实和虚拟现实技术都是快速兴起的技术，让每个人都能体验到非常接近真实的虚拟场景。在过去的几年里，游戏、增强现实和虚拟现实小工具已经有了很大的增长。各种大型企业解决方案利用其用户的优势，如3D投影、运动手势，使其更具互动性和未来感。

四、深度学习

深度学习是基于机器学习、基于人工神经网络的结构化学习。深度学习使用多个层次从原始输入中提取更高层次的输出。在图像处理中，边缘是较低的层次，而作为人类概念的面孔、数字则被视为较高层次。

五、Angular编程

Angular主要是基于一个JavaScript框架，负责创建现代和动态的网络应用。基本上几乎没有返工，只要我们想在使用Angular的网络应用程序中添加一个新功能，就需要更少的代码。在Angular和CSS的帮助下，我们曾经看到许多移动应用程序是用户友好的。

六、开发运营（DevOps）

DevOps（开发运营）不是一种技术，而是一种方法论。这个术语是开发和运营的结合，代表了IT文化，通过采用敏捷环境，注重快速快速的服务交付。DevOps利用自动化工具，致力于利用越来越多的可编程的动态基础设施。它基本上是一个持续改进的过程，用于缩短软件开发的生命周期。

七、物联网

物联网仍然是相互关联的计算设备、数字机器、物体的最广泛采用的用例，其传输数据不需要人与人或人与计算机的互动。它通过连接各种设备创建了一个虚拟网络，这些设备通过一个单一的监控中心无缝工作。所有的设备都收集和分享关于它们如何被使用以及它们如何运作的环境的数据。

八、网络安全

网络安全是现代的安全功能，有助于保护互联网连接的系统，包括硬件、软件和另一个安全漏洞。在技术快速发展的时代，数字攻击、信息泄露的情况一触即发，网络安全就出现了，它有助于给这些有害层带来安全。

九、大数据

大数据是指那些负责访问和存储大块的数据。大多数现代公司依靠大数据来获取客户群、产品相关数据、营销研究和更多。它只是包含了大量的信息，也有助于在其他传统数据管理工具失败的情况下，进行过于庞大和复杂的数据管理。

十、机器人流程自动化（RPA）

机器人流程自动化（RPA）使每个人都能将日常工作和重复性任务自动化。一个需要重复性任务或流程的行业，在RPA的帮助下，一切都可以自动化，而且不需要编写复杂的代码来实现这种任务的自动化。

2018年有哪些新型科技？

非常感谢悟空邀请！在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。

科技已经为我们现代生活的各个方面带来翻天覆地的变化，2018年我们看到的众多新兴技术在生活中的应用。虽然这些技术并不一定会直接改变你的生活，但这些技术的突破却在潜移默化的改变着人们的生活，下面就让我们来列举下2018年科技行业的十大新技术突破盘点吧！

一：金属3D打印

3D打印（3DP）即快速成型技术的一种，它是一种以数字模型文件为基础，运用粉末状金属或塑料等可粘合材料，通过逐层打印的方式来构造物体的技术。

3D打印通常是采用数字技术材料打印机来实现的。常在模具制造、工业设计等领域被用于制造模型，后逐渐用于一些产品的直接制造，已经有使用这种技术打印而成的零部件。

3D打印技术在珠宝、鞋类、工业设计、建筑、工程和施工（AEC）、汽车，航空航天、牙科和医疗产业、教育、地理信息系统、土木工程、枪支以及其他领域都有所应用。

相对于塑料模具金属模具成本尤为高昂，并且目前主流的金属3D打印机体积非常庞大，而且成本很高，只有政府和大企业能够承担使用。

不过好在2018年1月份，总部位于波士顿的NVBots宣布桌面机多材料高速金属打印机NVLabs研发成功。桌面、多材料、金属打印、高速，这些以往看起来技术上冲突的词汇，这款打印机似乎已经成功集于一身。

NVBots称NVLabs多金属3D打印技术可将不锈钢、钛、镍、铜、镍、铝、锆、银和钯混合打印，其速度是目前SLS金属3D打印机速度的10倍。

二：传感城市Alphabet旗下的Sidewalk Labs(人行道实验室)公司旨在推出改善城市生活的各种项目，开发和孵化城市中使用的技术。

Sidewalk Labs目前已与相关领域的100多名专家共同合作，希望能建立一个能容纳“数十万人”的社区。

这对Sidewalk Labs来说是一个雄心勃勃的目标。此前，SideWalkLabs收购ControlGroup和Titan两家公司后,将其合并成了负责LinkNYC网络部署的Intersection公司。早些时候该公司也已开始聘请专家组成“梦之队”。

2018年Sidewalk Labs已经正式与加拿大政府展开合作，智慧城市项目落地在多伦多 Waterfront 工业区。在该规划中，一切车辆都是自动驾驶的共享车辆，地下也将跑着负责送快递这种低级体力劳动的机器人。

目前，北美已有多个城市正在争取成为 Sidewalk Labs 的下一个标的。

三：共享AI

人工智能很长时间以来都是科技巨头能争抢的新市场，同时也是很多创新公司看重的机遇。

如今，亚马逊旗下的 AWS 子公司几乎统治了云 AI 市场。谷歌则试图通过 TensorFlow 这款可以开发机器学习系统的开源人工智能框架来挑战它的地位。

谷歌近公开的 Cloud AutoML 也是一套经过预先训练，可以让人工智能变得更容易使用的系统。

以 Azure 平台加入云服务大战的微软则选择与亚马逊合作，推出了一款开源深度学习框架 Gluon。在理论上，Gluon 可以让创建神经网络——一款试图复制人脑学习方式的重要人工智能技术——变得和开发手机 APP 一样简单。

目前的人工智能云服务市场可谓群雄逐鹿，众巨头都在争抢人工智能未来的巨大商机。可惜，绝大多数的公司依然缺乏了解如何使用云端人工智能的人才。所以，亚马逊与谷歌也创办了咨询服务。行业人士认为，当人工智能技术通过云端来到每个人的面前的时候，真正的人工智能革命才会开始。

四：对抗性神经网络

人工智能在识别事物方面越来越强：向它展示一百万张照片，它可以用惊人的精确度告诉你哪些照片中有行人正在通过马路。

但是，AI自身并不能生成行人的图片。如何让AI自己学习并创造一个全新的东西，这是一直在困扰行业发展的。解决方案首先出现在蒙特利尔大学博士生Ian Goodfellow的学术论证中。该方法被称为生成对抗性网络(generative adversarial network，GAN)，它采用两个神经网络(支持大多数现代机器学习的人脑的简化数学模型)，并在“猫捉老鼠”的数字游戏中让它们彼此对抗。

两个网络都使用相同的数据集进行训练。其中一个被称为生成网络，负责为它已经看到的图像创建变化；第二个被称为判别网络，被要求判断它所看到的例图是像它被训练过的图像还是生成网络产生的虚假图片。

对抗性神经网络在过去十年中已成为人工智能领域最具潜力的技术突破，能够帮助机器产生“欺骗”人类的结果。

两个人工智能系统相互对抗，创造超逼真的原创图片或声音，这是机器以前从未做过的。它赋予了机器类似想象力的能力，这可能会帮助他们减少对人的依赖，同时也将它们变成数字造假的超强大工具。

五：DuerOS人工智能系统

DuerOS是百度度秘事业部研发的对话式AI操作系统,拥有10大类目的250多项技能。DuerOS包括了从语音识别到语音播报再到屏幕显示的一个完整交互流程，以及背后支撑交互的自然语言理解、对话状态控制、自然语言生成、搜索等等核心技术，这些技术支撑着应用层和能力层的实现。

2018年7月4日，最新的DuerOS 3.0正式发布，使赋能的产品能够实现语音多轮纠错，进行复杂的递进意图识别与带逻辑的条件意图识别，从而更加准确判断用户意图，最终实现功能升维——利用扩展特征理解用户行为。基于此，DuerOS3.0提供了包括有屏设备解决方案、蓝牙设备解决方案和行业解决方案等在内超过20个跨场景、跨设备的解决方案。DuerOS3.0能够为用户带来了划时代的自然对话交互，包括情感语音播报、声纹识别等能力在内的自然语言交互技术的全面升级。更为重要的是，DuerOS率先开启AI时代商业化，将为生态合作伙伴从产品、内容与推广三大方面提供完整的应用方案支持，加速AI设备落地。

六：移动AR技术

未来移动AR技术将向创意性AR应用、基于位置的AR体验、多人AR体验发展。并且AR与AI的结合也必将成为趋势，业内人士将AR比喻成AI的眼睛。

AR技术不仅展现了真实世界的信息，而且将虚拟的信息同时显示出来，两种信息相互补充、叠加。在视觉化的增强现实中，用户利用头戴显示器，把真实世界与电脑图形多重合成在一起，便可以看到真实的世界围绕着它。增强现实技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段，为人类感知信息提供了新的方式。

随着苹果 ARKit、谷歌 ARCore 的发布，移动AR在两大移动平台上均意义重大。虽然有不少人对现阶段的AR仍表示失望，但两大移动平台的涉足意味着，全球 5 亿台支持 AR 功能的移动设备正在吸引所有的公司入局，这些公司正在将数据与 API 相结合，创造出新的消费者 AR 体验。

七：机器人流程自动化

机器人流程自动化（RPA）是通过使用高性能认知技术实现业务的自动化和工作的效率。人类只需在操作界面上编写需要人工完成的工作流程，即可处理各种业务，如浏览器，云，以及各种软件。根据Gartner数据显示，在2018年，全球范围中大型商业巨头里有300家陆陆续续开展了RPA工程，将原先手工化的流程进行自动化改革。随着科技的进步RPA将融入更多人工智能技术，即智能流程自动化（Intelligent Process Automation）。相当于在基于规则的自动化基础（RPA）之上增加基于深度学习和认知技术的推理、判断、决策能力。机器人流程自动化能够帮助甚至代替人类负担大量简单且单一、重复而繁重的工作，并且效率更高、零失误。

机器人流程自动化能够大幅提升企业的工作效率，减少人员投入，帮助企业降低成本。机器人流程自动化可以让很多行业释放出大量的生产力，但同时也会带来巨大的失业潮。虽然目前业界对机器人流程自动化带来的失业问题各持己见，但不得不说这确实是科技的一大进步。

八：深度学习芯片

2018年以来涉足AI芯片领域的巨头是越来越多的，百度、华为、英伟达、美图等等，甚至是部分语音识别厂商也都在往人工智能芯片上发展。对于现阶段的AI芯片很多业内人士认为，“所谓的AI芯片并不是独立的一块芯片，而是针对一些AI功能进行加速优化。”

不过似乎大家都在在研发相关功能的优化，致使目前深度学习技术陷入瓶颈，不过IBM的深度学习芯片的突破许能够扭转这一局势。

IBM正在研发的芯片能够获得上述表现的原因来自于两项创新，而这两项创新的目标都是实现相同的结果——保持所有处理器组件能够得到数据和工作。

在深度学习方面，传统芯片架构面临的挑战之一是利用率一般非常低。也就是说，即使芯片可能具有非常高的峰值性能，通常只有20％到30％的资源能够被用于解决问题。IBM始终将所有任务的目标定为90％。

利用率低通常是因为存在于芯片周围的数据流瓶颈。为了突破这些信息障碍，团队开发了一个“定制”的数据流系统。该数据流系统是一种网络方案，可以加速数据从一个处理引擎到下一个处理引擎的传输过程。它还针对要处理的是学习任务还是推理任务以及不同的精度进行了优化。第二项创新是使用专门设计的“便笺本”形式的片上存储器，而不是CPU或GPU上的传统高速缓冲存储器。构建高速缓存是为了遵守某些对一般计算有意义的规则，但会导致深度学习的延迟。例如，在某些情况下，缓存会将一大块数据推送到计算机的主存储器（强制推送），但如果神经网络的推理或学习过程需要用到该数据，则系统将不得不保持等待状态，直到可以从主存储器中检索到该数据。

便笺本遵循不同的规则。构建它的目标是为了保持数据流经芯片的处理引擎，并确保数据在恰当的时间处于正确的位置。为了获得90％的利用率，IBM必须使设计出的便笺本具有巨大的读/写带宽（每秒192千兆字节）。

由此产生的芯片可以执行当前所有的三种主要深度学习AI：卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）和长-短期记忆（LSTM）。Gopalakrishnan解释说，这些技术共同主导了语言、视觉和自然语言处理。在16位精度（尤其是针对训练）情况下，IBM的新芯片能够在每秒钟内执行1.5万亿次浮点运算；在2位精度下（推理的最佳设置）则跃升到每秒12万亿次运算。

九：智能应用

过去，只有电脑可以连接到互联网。但2018年，你可以买到智能灯泡，智能冰箱，智能汽车，智能手表，智能电水壶等等及许多其他“智能”商品。在工业中，机器越来越多地被网络连接起来，而不需要人工操作，以便更有效地执行任务。总的来说，这一趋势被称为“物联网”，因为它不再仅仅是电脑和手机的互联网！

英特尔预测，到2020年将有2000亿台设备连接到互联网。来自这些智能设备的数据可以帮助我们做出更好的关于我们生活的决策（比如通过Fitbit监测我们的锻炼习惯）以及工作。那些能够根据这些数据开发产品和服务的人有很多机会，这里的潜力也许会受到我们想象的限制。

十：区块链

区块链——虚拟货币比特币背后的分布式、加密和公开的分类账——让早期的用户在虚拟货币中赚到了钱。专家表示，这代表着信息存储和安全的飞跃。

区块链实际上只是一个数字文件，其中的信息块被链接在一起，并使用私钥密码保护，确保只有具有权限的用户才能编辑他们有权访问的数据部分。

由于该文件的副本存储在多个计算机系统（分布式）中，并通过网络的共识保持同步，因此它们可能为数字世界中涉及跟踪和分类交易的问题提供创新解决方案。

事实上，区块链有可能改变我们经济体系的基础，尽管这可能会有些偏离。与此同时，任何能够将区块链技术与当前业务问题结合起来的人，都有可能发现他们的需求技能。

区块链技术也被称之为分布式帐本技术，其天然特性包括：公开透明，每个人均可参与数据记录，且链上信息无法被篡改，具有很强的可溯源性。

这也就是说，一方面，基于区块链技术可以实现建立食品溯源体系的目标。一旦有食品安全事故发生，任何人均可回溯到每个交易节点，从而发现问题所在。另一方面，区块链技术提供了一种标准化的记账方式，统一食品从产至销的所有记账环节，进而切实实现食品溯源。

在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。

我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！

每天记单词和不记单词的人相比？

每天记单词和不记单词的人相比，就像每天锻炼身体的人和不锻炼身体的相比，就像每天阅读的人和不阅读的人相比。会有什么区别？这个区别在一两天看不出来，一两个月也看不出来，等到半年到一年，区别你就看出来了。

每天锻炼身体的人，体脂率下降了，生病的频率低了；每天阅读的人，一个月至少读完两本书，半年就读了十二本书。那么每天记单词的人，你猜会怎样？

假设每天记五个单词，一个月就是150个，一年就是1800到2000个。而且这是保守计算，因为第一个月每天记五个单词，等到第二个月你会发现记八个单词也很容易，半年的时候发现一天记十个单词就像走路一样轻松。一年的单词量，可能是3000，也可能是5000。

如果从大一养成每天记单词的习惯，那么等到大四，你的词汇量可以达到2万，直接相当于GRE的词汇水平，就算打个五折，也有1万，相当于专业八级，托福雅思的词汇水平。

换句话说，从大一到大四，就算是零基础，每天只记5个单词，到大四时，相当于英语专业的词汇量。

词汇是语言的基础。词汇就像是盖房子用的砖和石头，如果没有砖和石头，房子是建不起来。所以，佩服那些每天能坚持“搬砖”的人。说不定哪天，他就悄悄地修建了一座房屋。

上面说的，有的人会反驳。会说，光记单词有什么用？不会语法不会口语也没有用。真的是这样吗？

心理学上说，只要一件事连续做上二十一天，这件事就在大脑里留下惯性，就养成一个习惯。每天能坚持记词汇的人，在做任何事情都是有毅力的。那还怕他学不会语法，不敢开口说英语？因为终究有一天，他会发现记单词已经不好玩了，记句子才有意思，口语也就熟练了。

既然记单词有这么多好处，量变能引起裂变，那为什么没有多少人这么做？

有人说，背单词和锻炼身体是反人类的一种行为，因为它违背了人喜欢轻松愿意偷懒的本性。

可能是吧。在成功的道路上，其实并不拥挤。因为很多人在途中就放弃了，能走到终点的人少之又少。

哎呀不说了，我要去背单词了。

我是英语老师Minnie，欢迎关注我，为你解答英语学习方法和思路，助你在学习道路上勇攀高峰。