自然语言处理系统

自然语言处理（NLP）是研究计算机如何理解和利用人类的语言信息的领域。随着深度学习技术的发展，NLP已经成为人工智能的一个重要分支。它涉及到多种任务，如语音识别、情感分析、文本分类、翻译等。例如，谷歌的语音助手可以实时转录你对手机说的话，并且根据上下文进行回应；而苹果公司开发的人工智能助理Siri，可以理解并执行用户的各种命令。

机器学习平台

机器学习是一种通过算法使计算机能够从数据中学习和改进其性能的技术。在工业界和学术界都有很多开源和商业化的机器学习平台可供选择，比如TensorFlow、PyTorch等。这类平台为开发者提供了构建自定义模型所需的一切工具，从数据预处理到模型训练再到部署应用程序，它们简化了整个过程，使得更多非专业人士也能参与AI项目。

智能视觉系统

智能视觉系统可以让设备或软件看到世界，就像人类那样。这些系统包括图像识别、对象检测以及视频分析等功能。当你使用脸书上的标签建议时，你就是在使用一种简单但高效的人工智能产品，这样的产品依赖于复杂的大规模神经网络来理解图像内容。

优化决策支持系统

在金融行业，投资银行家用人工智能来帮助他们做出更好的决策，而在医疗领域，则用于诊断疾病和个性化治疗方案。此外，在制造业中，AI被用于提高生产效率，减少成本，以及实现更加精确的地理位置服务。在所有这些场景中，AI都是一个强大的工具，它能够以速度快且准确无误地进行大量复杂任务。

无线传感器网与物联网(IoT)

随着物联网(IoT)技术日益成熟，我们周围越来越多的是连接至互联网的小型设备，如家庭自动控制装置、中控车辆中的导航辅助系统以及穿戴科技中的健康监测设备。这些建设都依赖于无线传感器网（WSN），它允许不同类型的小型传感器相互通信并将收集到的数据发送给中央服务器或云端服务进行进一步分析，以实现目标如节能降耗或者增强生活体验。