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用UC可以直接把网页翻译过来，你找需要的文章没什么问题，摘要翻译了基本也就解决了，而且也可以用Google Translate的API，你都可以试试的。
由于要涉及到专业方面的词汇，一般的翻译网站和软件很难翻译好，建议找些专业论文阅读，熟悉词汇，然后自己翻译。
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我觉得人工智能目前还不能完全替代翻译，毕竟每个人说话的思维逻辑不同，有些还是翻译软件替代不了的，但是人工翻译的确是要考虑后路了。
翻译学者肯定也是有市场需求的，而且也是不能被完全取代的，比如说在一些高端的场所，肯定是需要有翻译学者来做翻译工作的。
人工智能是否超越人类大脑的论文详情可以具体和我说说
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
严格意义上讲，人是人生的，人工智能是人造的，差别只有两个：出生方式与智能水平。拿出生说事儿的人都有公主病，而拿智能说事儿的人通常都有歧视残疾之嫌，都不是啥好事儿。总的来说，人类与智能未来的关系主要取决于智能水平，对于弱智能会和使用家电一样，对于类人智能应该类似邻里关系。毕竟最早实现的类人智能，很可能就是移植了某个人的思维意识的人工智能。人工智能和人类的区别在于，人工智能是人造人，人类是地球生态造人。所以，假设这个世界是唯物可知论的，那么人工智能将来是一定会取代人类作为人类文明的延续的。地球生态对于进化的影响因素是有限的，人类是地球生态造的，其复杂程度一定也是有限的，当我们通过望远镜和显微镜看到了更加复杂的世界时，更进一步的进化就不是地球生态能完成的了，这需要我们自己努力。我想这是可以预见的，当人工智能拥有了自我学习和自我进化能力后，超过人类是一定的事情。我认为，人工智能不是人类的工具，更不是人类的敌人，他就是人类本身，是人类文明进化的表现，从碳基到硅基，从自然进化到自我进化，从顺从环境到改造环境。这才是人类文明的未来，不然受限于大脑的容量，寿命的长短，人类文明就走到末路了。把细胞捏把捏把造出个生命，并不比把零件组装组装造出个生命伟大，之所以觉得机器不像生命，是因为他还太简陋，太不完善。当他完善的比人体组织还复杂，造个机器人和生个孩子是一样的，还更聪明懂事。所以原始的人类一定会逐渐灭绝，被新人类取代。不要觉得人类灭绝好像是件悲惨的事情，这和人去世是一样的，我们和父母长得不一样，性格不一样，能力也不一样，但当我们的父母去世，我们不会说父母灭绝了，因为他们创造了我们，影响了我们，我们是他们的延续，也是文明的延续。人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：1、人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等。2、人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。3、电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。4、人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。
回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条
没有
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由于要涉及到专业方面的词汇，一般的翻译网站和软件很难翻译好，建议找些专业论文阅读，熟悉词汇，然后自己翻译。
可以 题材不限。
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可以的，外文翻译，帮助你的了。