Ai search что это за программа и нужна ли она

Доброго времени суток, друзья! С сентября 2019 года между Китаем и США ведется торговая война. Мобильный рынок, скорее всего, та отрасль которая пострадала больше всего. Сегодня мы поговорим какие меры принимает компания Huawei, чтобы оставаться на лидирующих позициях на мировом рынке.

Компания Huawei находится в черном списке организаций Министерства торговли США, что не дает возможности лицензировать Google Mobile Services для новых устройств.

В свете выпускаемых новых смартфонов — Honor View 30 Pro, Mate 30 и предстоящий флагман Huawei P40 компания должна убедить своих потенциальных пользователей в том, что они могут пользоваться новыми устройствами без сервисов Google. Huawei уже работает на создание альтернативы Google Play — AppGallery , над альтернативой Google Play Services — Huawei Mobile Services.

Одним из самых важных сервисов, который предоставляет Google — это поисковик, которым пользуется весь мир. Поэтому перед компанией стал вопрос о создании собственного поисковика. Уже сегодня Huawei проводит бета-тесты приложения Huawei Search.

Chat GPT — Нейросеть Которая Изменит Мир | Лучший друг дизайнера?

Основное отличие от всемирного поисковика то, что Google предоставляет доступ не только к поисковой системе, но и к Google Assistant, Google Lens, Google Podcasts и прочим. Huawei Search в свою очередь это основной поисковое пространство, которое позволяет просто вводить запрос для поиска веб-страниц, поиск видео, картинок и новостей. Также существует виджет для просмотра погоды, который работает в партнерстве с Huafeng-AccuWeather и предоставляет прогнозы от Китайской метеорологической администрации.

Помимо погоды есть кнопки на главном экране поисковика такие как спорт, конвертор валют, калькулятор и погода.

В основном поисковик наделен всеми теми функциями, который обладает любой другой популярный поисковик. Пользователь может удалять и просматривать историю посещений, изменять регион, включать режим инкогнито и многое другое. Также поисковик поддерживает темную тему в EMUI 10.

Не знаете, что такое HiSearch на Honor и Huawei и как ее отключить? Владельцам разнообразных моделей телефонов от компании Хуавей предоставляется возможность использовать обязательную программу ХайСерч. Эта встроенная платформа дает возможность находить любую информацию в интернете. Несмотря на интерес к утилиту, многие пользователи негативно отзываются о работе приложения.

Это связано с неудобным способом запуском платформы и множество лишних уведомлений. Сервис запускается с помощью нажатия на верхний край экрана гаджета. Подобное действие используют также для обновления страницы. Очень часто, пользователи ошибочно запускают функцию. Из-за этого возникают вопросы как отказаться от сервиса навсегда.

Предлагаем воспользоваться советами, чтобы быстро отключить программу на гаджете.

Девчата (FullHD, комедия, реж. Юрий Чулюкин, 1961 г.)

Как отключить HiSearch на Huawei и Honor?

Предлагаем краткую инструкцию как отключить HiSearch на Honor и Huawei. Используйте советы для получения положительного результата. В определённых ситуациях система запускается случайно. Владельцы смартфонов обновляют стандартный браузер и включают TSearch. Это мешает пользователям в работе.

Удалить услугу легко. К тому же, она не является особо популярной среди людей. Для начала потребуется загрузить ADB драйвер на персональный компьютер. После этого, нужно соединить мобильный с ПК. Программа даст возможность управлять общей строкой для активного использования. Скачайте сервис напрямую на домашнее устройство:

1. Теперь зажмите следующие клавиши на клавиатуре Win+R.
2. В открывшимся окне потребуется ввести специальный код. Используйте следующую команду mmc devmgmt.msc или devmgmt.msc.
3. После этого, в папке «Настройки» осуществляем откладку по ЮСБ и соединяем с ПК.
4. На экране откроется «Диспетчер задач». Здесь нужно кликнуть Composite ADB Interface.
5. Далее вводите в строке следующие команды adb shell, pm list packages, pm uninstall -k —user 0 com.huawei.search

При правильном выполнении всех шагов на дисплее увидите слово «Сохранено».

Многие пользователи современных смартфонов интересуются, что такое Hisearch на Honor и Huawei и как ее отключить? Некоторые владельцы представленных гаджетов отметили полезность данной функции, но в связи с неудобным управлением в результате отказываются от дальнейшего использования.

Дело в том, что запуск рассматриваемой системы осуществляется посредством взмаха пальцами с верхней части экрана вниз. Подобная активация программы может помешать в некоторых ситуациях, допустим, когда в мобильном браузере потребуется обновить страницу, что удастся выполнить теперь только при использовании нижней части дисплея. Это и является основной причиной, почему многие пользователи предпочли отключить данную функцию.

Hisearch – это программа для телефонов Huawei, идентичная по функционалу с приложением Spotilight для iOS. Сервис обладает многими возможностями и по сути напоминает поисковую систему в Android. Для ее запуска достаточно смахнуть пальцем вниз по экрану таким же образом, как и при вытягивании верхней шторки, только для Hisearch требуется смахивать с середины дисплея.

Программа запоминает часто запускаемые приложения в смартфоне и демонстрирует их пользователю. Главная задача представленного сервиса – упростить управление смартфоном. Благодаря HiSearch вы сможете произвести поиск конкретного приложения в устройстве, файла или определенного контакта из записной книги. Также технология может выполнить поиск нужной информации в глобальной сети.

Как отключить Hisearch на Huawei и Honor

Если вы не намереваетесь использовать рассматриваемую функцию, то при самостоятельном отключении в настройках система начнет периодично показывать уведомления с просьбой вновь запустить работу поисковика.

Как поставить пароль на отдельное приложение на Huawei и Honor

Тогда возникает вопрос, как отключить Hisearch на Honor и Huawei полностью? Для этого существует специальная программа ADB, представляющая собой драйвера для планшетных и мобильных устройств. Удобство данной утилиты состоит в том, что она предоставляет доступ к обычной командной строке.

Чтобы установить драйвера выполните следующее:

• Скачайте программу с официального ресурса и откройте файл install.bat.
• Нажмите две клавиши на клавиатуре – Win+R.
• Введите – «mmc devmgmt.msc».
• На смартфоне активируйте функцию отладки по USB.
• Выключите телефон и подключите его к ПК.
• Правой кнопкой мыши нажмите на подключенном устройстве в диспетчере.
• Выберите пункт в меню, позволяющий установить драйвера.

Удалить системную программу HiSearch можно следующим образом:

1. Подключив телефон к компьютеру и выполнив установку ADB драйверов, откройте командную строку в утилите и введите «adb shell».
2. Затем укажите команду – «pm list packages».
3. В конце укажите – «pm uninstall -k —user 0 com.huawei.search».

Процедура удаления завершена, а на экране появится соответствующее уведомление. Мы рассмотрели подробную инструкцию по отключению не нужного сервиса.

Владельцы различных моделей Huawei, особенно если это новые модели, могут воспользоваться встроенной в телефон функцией HiSearch. Однако многие пользователи отмечали, что через некоторое время после начала ее использования эта функция начинает сильно раздражать.

Это связано, в первую очередь, с тем, что запускается такая функция с помощью перемещения пальцев по верхнему краю дисплея. Это не очень удобно, ведь пользователь, если он, например, захочет обновить страницу мобильного браузера, будет вместо этого вызывать HiSearch. А для обновления страницы при использовании этой функции человеку нужно коснуться пальцами в центре или в нижней части дисплея.

Что такое HiSearch

HiSearch – это аналог программы Spotilight ля операционной системы iOS, да и по внешнему виду программа выглядит почти точно также. При активации этого приложения выпадающие списки поисковой системы содержат четыре тех рекомендованных программы, которые пользователь запускал до этого и использовал чаще всего на телефоне.

Как пример, в приложении HiSearch пользователь может найти контакты, календарные события или иные приложения на свой вкус.

Что такое ADB и как им пользоваться

Несмотря на особенности этого приложения, многие пользователи остаются недовольны тем, как оно работает и каким образом запускается. Для того, чтобы избавиться от приложения HiSearch на своем телефоне, пользователю необходимо использовать для этого программу ADB.

ADB – это специализированный драйвер для планшетов и смартфонов, способный связывать между собой устройство и компьютер. Также это же устройство позволяет человеку управлять работой телефона с помощью классической командной строки.

Как установить ADB драйвер?

На подавляющем большинстве мобильных устройств, имеющих MediaTek модели процессор, ADB ставится автоматически. Для получения такой программу достаточно лишь скачать архив этого драйвера с официального сайта, а после этого распаковать его на своем компьютере и запустить файл install.bat.

Если после завершения установки этого драйвера, а также подключения отключенного телефона к компьютеру в Диспетчере рядом с наименованием появится лампочка желтого цвета, следует выполнить следующие действия:

1. Зайти в ОС с помощью той учетной записи, которая имеет администраторские права.
2. Нажать на Win+R.
3. В появившемся поле ввести команду mmc devmgmt.msc (или команду devmgmt.msc). Она необходима для того, чтобы запустить диспетчер устройств.
4. Зайти на телефоне в раздел настроек и включить откладку по USB.
5. Вытащить из телефона аккумулятор и вернуть его на место без включения устройства (в том случае, если аккумулятор не включается совсем, можно его просто выключить).
6. Подключить телефон к компьютеру.

После всего этого единственное, что остается сделать пользователю – это нажать ПКМ на телефоне в окне диспетчера устройств. Если при этом появится треугольник в Android Composite ADB Interface, следует установить драйвер.

Как удалить HiSearch через ADB

Удаление программы производится в несколько шагов:

• Как получить рут на honor 9a
• Замена стекла honor 10i барнаул
• Как подключить амедиатеку на apple tv
• Asus zenfone не включается после обновления
• Dexp чайник как вставить фильтр

Источник: kompyutery-programmy.ru

AI для людей: простыми словами о технологиях

Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.

В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?

Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.

Artificial Intelligence — AI (Искусственный Интеллект)

В глобальном общечеловеческом смысле ИИ — термин максимально широкий. Он включает в себя как научные теории, так и конкретные технологические практики по созданию программ, приближенных к интеллекту человека.

Machine Learning — ML (Машинное обучение)

Раздел AI, активно применяющийся на практике. Сегодня, когда речь заходит об использовании AI в бизнесе или на производстве, чаще всего имеется в виду именно Machine Learning.

ML-алгоритмы, как правило, работают по принципу обучающейся математической модели, которая производит анализ на основе большого объема данных, при этом выводы делаются без следования жестко заданным правилам.

Наиболее частый тип задач в машинном обучении — это обучение с учителем. Для решения такого рода задач используется обучение на массиве данных, по которым ответ заранее известен (см.ниже).

Data Science — DS (Наука о данных)

Наука и практика анализа больших объемов данных с помощью всевозможных математических методов, в том числе машинного обучения, а также решение смежных задач, связанных со сбором, хранением и обработкой массивов данных.

Data Scientists — специалисты по работе с данными, в частности, проводящие анализ при помощи machine learning.

Как работает Machine Learning?

Рассмотрим работу ML на примере задачи банковского скоринга. Банк располагает данными о существующих клиентах. Ему известно, есть ли у кого-то просроченные платежи по кредитам. Задача — определить, будет ли новый потенциальный клиент вовремя вносить платежи.

По каждому клиенту банк обладает совокупностью определенных черт/признаков: пол, возраст, ежемесячный доход, профессия, место проживания, образование и пр. В числе характеристик могут быть и слабоструктурированные параметры, такие как данные из соцсетей или история покупок. Кроме того, данные можно обогатить информацией из внешних источников: курсы валют, данные кредитных бюро и т. п.

Машина видит любого клиента как совокупность признаков: . Где, например, — возраст, — доход, а — количество фотографий дорогих покупок в месяц (на практике в рамках подобной задачи Data Scientist работает с более чем сотней признаков). Каждому клиенту соответствует еще одна переменная — с двумя возможными исходами: 1 (есть просроченные платежи) или 0 (нет просроченных платежей).

Совокупность всех данных и — есть Data Set. Используя эти данные, Data Scientist создает модель , подбирая и дорабатывая алгоритм машинного обучения.

В этом случае модель анализа выглядит так:

Алгоритмы машинного обучения подразумевают поэтапное приближение ответов модели к истинным ответам (которые в обучающем Data Set известны заранее). Это и есть обучение с учителем на определенной выборке.

На практике чаще всего машина обучается лишь на части массива (80 %), применяя остаток (20 %) для проверки правильности выбранного алгоритма. Например, система может обучаться на массиве, из которого исключены данные пары регионов, на которых сверяется точность модели после.

Теперь, когда в банк приходит новый клиент, по которому еще не известен банку, система подскажет надежность плательщика, основываясь на известных о нем данных .

Однако, обучение с учителем — не единственный класс задач, которые способна решать ML.

Другой спектр задач — кластеризация, способная разделять объекты по признакам, например, выявлять разные категории клиентов для составления им индивидуальных предложений.

Также с помощью ML-алгоритмов решаются такие задачи, как моделирование общения специалиста поддержки или создание художественных произведений, неотличимых от сотворенных человеком (например, нейросети рисуют картины).

Новый и популярный класс задач — обучение с подкреплением, которое проходит в ограниченной среде, оценивающей действия агентов (например, с помощью такого алгоритма удалось создать AlphaGo, победившую человека в Го).

Нейронная сеть

Один из методов Machine Learning. Алгоритм, вдохновленный структурой человеческого мозга, в основе которой лежат нейроны и связи между ними. В процессе обучения происходит подстройка связей между нейронами таким образом, чтобы минимизировать ошибки всей сети.

Особенностью нейронных сетей является наличие архитектур, подходящих практически под любой формат данных: сверточные нейросети для анализа картинок, рекуррентные нейросети для анализа текстов и последовательностей, автоэнкодеры для сжатия данных, генеративные нейросети для создания новых объектов и т. д.

В то же время практически все нейросети обладают существенным ограничением — для их обучения нужно большое количество данных (на порядки большее, чем число связей между нейронами в этой сети). Благодаря тому, что в последнее время объемы готовых для анализа данных значительно выросли, растет и сфера применения. С помощью нейросетей сегодня, например, решаются задачи распознавания изображений, такие как определение по видео возраста и пола человека, или наличие каски на рабочем.

Интерпретация результата

Раздел Data Science, позволяющий понять причины выбора ML-моделью того или иного решения.

Существует два основных направления исследований:

• Изучение модели как «черного ящика». Анализируя загруженные в него примеры, алгоритм сравнивает признаки этих примеров и выводы алгоритма, делая выводы о приоритете каких-либо из них. В случае с нейросетями обычно применяют именно черный ящик.
• Изучение свойств самой модели. Изучение признаков, которые использует модель, для определения степени их важности. Чаще всего применяется к алгоритмам, основанным на методе решающих деревьев.

Естественно, производство интересует не только прогноз самого брака, но и интерпретация результата, т. е. причины брака для их последующего устранения. Это может быть долгое отсутствие тех.обслуживания станка, качество сырья, или просто аномальные показания некоторых датчиков, на которые технологу стоит обратить внимание.

Потому в рамках проекта прогноза брака на производстве должна быть не просто создана ML-модель, но и проделана работа по её интерпретации, т. е. по выявлению факторов, влияющих на брак.

Когда эффективно применение машинного обучения?

Когда есть большой набор статистических данных, но найти в них зависимости экспертными или классическими математическими методами невозможно или очень трудоемко. Так, если на входе есть более тысячи параметров (среди которых как числовые, так и текстовые, а также видео, аудио и картинки), то найти зависимость результата от них без машины невозможно.

Например, на химическую реакцию кроме самих вступающих во взаимодействие веществ влияет множество параметров: температура, влажность, материал емкости, в которой она происходит, и т. д. Химику сложно учесть все эти признаки, чтобы точно рассчитать время реакции. Скорее всего, он учтет несколько ключевых параметров и будет основываться на своем опыте. В то же время на основании данных предыдущих реакций машинное обучение сможет учесть все признаки и дать более точный прогноз.

Как связаны Big Data и машинное обучение?

Для построения моделей машинного обучения требуются в разных случаях числовые, текстовые, фото, видео, аудио и иные данные. Для того чтобы эту информацию хранить и анализировать существует целая область технологий — Big Data. Для оптимального накопления данных и их анализа создают «озера данных» (Data Lake) — специальные распределенные хранилища для больших объемов слабоструктированной информации на базе технологий Big Data.

Цифровой двойник как электронный паспорт

Цифровой двойник — виртуальная копия реального материального объекта, процесса или организации, которая позволяет моделировать поведение изучаемого объекта/процесса. Например, можно предварительно увидеть результаты изменения химического состава на производстве после изменений настроек производственных линий, изменений продаж после проведения рекламной кампании с теми или иными характеристиками и т. д. При этом прогнозы строятся цифровым двойником на основе накопленных данных, а сценарии и будущие ситуации моделируются в том числе методами машинного обучения.

Что нужно для качественного машинного обучения?

Data Scientiest’ы! Именно они создают алгоритм прогноза: изучают имеющиеся данные, выдвигают гипотезы, строят модели на основе Data Set. Они должны обладать тремя основными группами навыков: IT-грамотностью, математическими и статистическими знаниями и содержательным опытом в конкретной области.

Машинное обучение стоит на трех китах

Получение данных
Могут быть использованы данные из смежных систем: график работ, план продаж. Данные могут быть также обогащены внешними источниками: курсы валют, погода, календарь праздников и т. д. Необходимо разработать методику работы с каждым типом данных и продумать конвейер их преобразования в формат модели машинного обучения (набор чисел).

Построение признаков
Проводится вместе с экспертами из необходимой области. Это помогает вычислить данные, которые хорошо подходят для прогнозирования целей: статистика и изменение количества продаж за последний месяц для прогноза рынка.

Модель машинного обучения
Метод решения поставленной бизнес-задачи выбирает data scientist самостоятельно на основании своего опыта и возможностей различных моделей. Под каждую конкретную задачу необходимо подобрать отдельный алгоритм. От выбранного метода напрямую зависят скорость и точность результата обработки исходных данных.

Процесс создания ML-модели.

От гипотезы до результата

1. Всё начинается с гипотезы

Гипотеза рождается при анализе проблемного процесса, опыта сотрудников или при свежем взгляде на производство. Как правило, гипотеза затрагивает такой процесс, где человек физически не может учесть множество факторов и пользуется округлениями, допущениями или просто делает так, как всегда делал.

В таком процессе применение машинного обучения позволяет использовать существенно больше информации при принятии решений, поэтому, возможно, удается достичь существенно лучших результатов. Плюс ко всему, автоматизация процессов с помощью ML и снижение зависимости от конкретного человека существенно минимизируют человеческий фактор (болезнь, низкая концентрация и т. д.).

2. Оценка гипотезы

На основании сформулированной гипотезы выбираются данные, необходимые для разработки модели машинного обучения. Осуществляется поиск соответствующих данных и оценка их пригодности для встраивания модели в текущие процессы, определяется, кто будет ее пользователями и за счет чего достигается эффект. При необходимости вносятся организационные и любые другие изменения.

3. Расчет экономического эффекта и возврата инвестиций (ROI)

Оценка экономического эффекта внедряемого решения производится специалистами совместно с соответствующими департаментами: эффективности, финансов и т. д. На данном этапе необходимо понять, что именно является метрикой (количество верно выявленных клиентов / увеличение выпуска продукции / экономия расходных материалов и т. п.) и четко сформулировать измеряемую цель.

4. Математическая постановка задачи

После понимания бизнес-результата его необходимо переложить в математическую плоскость — определить метрики измерений и ограничения, которые нельзя нарушать. Данные этапы data
scientist выполняет совместно с бизнес-заказчиком.

5. Сбор и анализ данных

Необходимо собрать данные в одном месте, проанализировать их, рассматривая различные статистики, понять структуру и скрытые взаимосвязи этих данных для формирования признаков.

6. Создание прототипа

Является, по сути, проверкой гипотезы. Это возможность построения модели на текущих данных и первичной проверки результатов ее работы. Обычно прототип делается на имеющихся данных без разработки интеграций и работы с потоком в реальном времени.

Создание прототипа — быстрый и недорогой способ проверить, решаема ли задача. Это весьма полезно в том случае, когда невозможно заранее понять, получится ли достичь нужного экономического эффекта. К тому же процесс создания прототипа позволяет лучше оценить объем и подробности проекта по внедрению решения, подготовить экономическое обоснование такого внедрения.

DevOps и DataOps

В процессе эксплуатации может появится новый тип данных (например, появится ещё один датчик на станке или же на складе появится новый тип товаров) тогда модель нужно дообучить. DevOps и DataOps — методологии, которые помогают настроить совместную работу и сквозные процессы между командами Data Science, инженерами по подготовке данных, службами разработки и эксплуатации ИТ-систем, и помогают сделать такие дополнения частью текущего процесса быстро, без ошибок и без решения каждый раз уникальных проблем.

7. Создание решения

В тот момент, когда результаты работы прототипа демонстрируют уверенное достижение показателей, создается полноценное решение, где модель машинного обучения является лишь составляющей изучаемых процессов. Далее производится интеграция, установка необходимого оборудования, обучение персонала, изменение процессов принятия решений и т. Д.

8. Опытная и промышленная эксплуатация

Во время опытной эксплуатации система работает в режиме советов, в то время как специалист еще повторяет привычные действия, каждый раз давая обратную связь о необходимых улучшениях системы и увеличении точности прогнозов.

Финальная часть — промышленная эксплуатация, когда налаженные процессы переходят на полностью автоматическое обслуживание.

Шпаргалку можно скачать по ссылке.

Завтра на форуме по системам искусственного интеллекта RAIF 2019 в 09:30 — 10:45 состоится панельная дискуссия: «AI для людей: разбираемся простыми словами».

В этой секции в формате дебатов спикеры объяснят простыми словами на жизненных примерах сложные технологии. А также подискутируют на следующие темы:

• В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?
• Как работает машинное обучение?
• Как работают нейронные сети?
• Что нужно для качественного машинного обучения?
• Что такое разметка, маркировка данных?
• Что такое цифровой двойник и как работать с виртуальными копиями реальных материальных объектов?
• В чем суть гипотезы? Как пройти путь от её постановки до оценки и интерпретации результата?

Николай Марин, директор по технологиям, IBM в России и СНГ
Алексей Натекин, основатель, Open Data Science x Data Souls
Алексей Хахунов, технический директор, Dbrain
Евгений Колесников, директор Центра машинного обучения, Инфосистемы Джет
Павел Доронин, CEO, AI Today

Дискуссия будет доступна на канале YouTube «Инфосистемы Джет» в конце октября.

• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Data Science

• Блог компании Инфосистемы Джет
• Алгоритмы
• Машинное обучение
• Искусственный интеллект

Источник: habr.com