一、非典为什么叫非典？

非典是“非典型性肺炎”的简称，

按照汉语的语言习惯，应该叫“肺非典型性炎症”因为肺炎是从英语翻译过来，发现了X射线以后，才有肺部炎症诊断了，首先出来了大叶性肺炎，小叶性肺炎，管其他的都叫非典型性肺炎，后来非典型性肺炎里逐渐找到了病原体的，就命名相应的肺炎，比如军团菌肺炎，支原体肺炎，衣原体肺炎，肺结核肺炎，病毒性肺炎等，

2000年，越南河内发现一例患者，高烧不退，肺部有大面积阴影，开始以为是禽流感，短期内同病房的医生病人都感染了，世卫组织赶到了该医院，检查后称为“严重急性呼吸系统综合征”，简称“SARS”。

二、人工智能的功能分类？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

一、 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

二、机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

三、深度学习(Deep Learning)

如果机器学习是前沿的，那么深度学习则是尖端的。这是一种你会把它送去参加智力问答的AI。它将大数据和无监督算法的分析相结合。它的应用通常围绕着庞大的未标记数据集，这些数据集需要结构化成互联的群集。深度学习的这种灵感完全来自于我们大脑中的神经网络，因此可恰当地称其为人工神经网络。

深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。

希望在未来，深度学习AI可以自主回答客户的咨询，并通过聊天或电子邮件完成订单。 或者它们可以基于其巨大的数据池在建议新产品和规格上帮助营销。或者也许有一天他们可以成为工作场所里的全方位助理，完全模糊机器人和人类之间的界限。

三、那年非典？

非典是在2002年发生的。是严重急性呼吸综合征。截止2003年8月16日，中国内地累计报告非典型肺炎临床诊断病例5327例，治愈出院4959例，死亡349例。

2013年11月1日《科技日报》报道，中科院武汉病毒研究所石正丽研究团队分离到一株与非典病毒高度同源的非典样冠状病毒，进一步证实中华菊头蝠是非典病毒的源头。研究成果在线发表于《自然》杂志。非典时期中国大陆多所大学的正常教学进度被打乱，北京市的中小学全面停课，不过6月举行的全国高考并没有延后举行。全国很多省市都实行了中小学全面停课，很多地区改变了以往的考试执行顺序以适应特殊时期，如北京采用了等分数揭晓后再填报志愿的顺序，而导致出现了严重的“扎堆”现象，从而导致了复读人数的大幅上升，但另一方面，则保证了北京大学、清华大学的招生。

四、非典全名？

非典又称SARS，是指严重急性呼吸综合征(英语:SARS)于2002年在中国广东发生，并扩散至东南亚乃至全球，直至2003年中期疫情才被逐渐消灭的一次全球性传染病疫潮。

截止2003年8月16日，中国内地累计报告非典型肺炎临床诊断病例5327例，治愈出院4959例，死亡349例(另有19例死于其它疾病，未列入非典病例死亡人数中)。

中国香港:1755例，死亡300人;中国台湾:665例，死亡180人;加拿大:251例，死亡41人;新加坡:238例，死亡33人;越南:63例，死亡5人。

五、非典全称？

非典又称SARS，是指严重急性呼吸综合征(英语:SARS)于2002年在中国广东发生，并扩散至东南亚乃至全球，直至2003年中期疫情才被逐渐消灭的一次全球性传染病疫潮。

截止2003年8月16日，中国内地累计报告非典型肺炎临床诊断病例5327例，治愈出院4959例，死亡349例(另有19例死于其它疾病，未列入非典病例死亡人数中)。

中国香港:1755例，死亡300人;中国台湾:665例，死亡180人;加拿大:251例，死亡41人;新加坡:238例，死亡33人;越南:63例，死亡5人。

六、人工智能的分类及特点？

1、深度学习；

2、自然语言处理；

3、计算机视觉；人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。

七、人工智能的分类不包括？

不包括：虚拟现实技术， 广泛外延。

人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理自然语言处理是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

八、非典起源？

2013年11月1日《科技日报》报道，中科院武汉病毒研究所石正丽研究团队分离到一株与SARS病毒高度同源的SARS样冠状病毒（SARS-like CoV），进一步证实中华菊头蝠是SARS病毒的源头。研究成果在线发表于《自然》杂志。

然而已有的流行病学证据和生物信息学分析显示，野生动物市场上的果子狸是SARS冠状病毒（SARS-CoV）的直接来源。

九、非典英文怎么?非典英文怎么拼？

非典的全称:重症急性呼吸综合征;严重急性呼吸道症候群;非典型肺炎;传染性非典型肺炎英文:severe acute respiratory syndrome，SARS

十、非典人生感悟

非典人生感悟

非典爆发时，整个社会都被打乱了。那是一个充满恐惧和不确定的时期。然而，正是在这个艰难的时刻，我们看到了人性的光辉。

社会的奉献精神

面对疫情，医护人员成为了最勇敢的先锋。他们毫不犹豫地投入到前线，用自己的实际行动诠释了“救死扶伤”的精神。他们不顾个人安危，为了拯救更多生命，付出了巨大的努力。

此外，广大志愿者的无私奉献也让人感动不已。他们组织购买物资、为居民送菜、提供心理支持等，尽己所能帮助那些需要帮助的人。他们的付出展现了人类社会之间的相互关爱和团结精神。

家庭的力量

在非典期间，家庭成为了人们避风港湾。在隔离期间，我们不得不和家人共处一室。这个时候，我们不仅紧密团结在一起，还学会了更好地照顾彼此的情感和身体健康。

家人间的陪伴和支持成为了我们战胜疫情的力量源泉。通过相互鼓励和支持，我们克服了困难，坚定了信心，一起走过了那段艰难的日子。

环保意识的觉醒

非典疫情的爆发让人们对卫生和环境产生了更加深刻的认识。我们开始注意个人卫生习惯的培养，重视自己和他人的健康。

同时，人们对环境保护的意识也提升了。我们看到了城市变得清新，空气质量提高了。这是因为人们纷纷减少了外出活动，交通量减少了，工业排放减少了。这一切都使我们意识到，环境的保护对于健康和生活质量的重要性。

抗逆力与适应能力

疫情的肆虐让我们从另一个角度认识了生活的脆弱性。然而，我们也看到了人们在困境中展现出的巨大抗逆能力和适应能力。

有的人改变工作方式，主动学习新技能。有的企业转产口罩和防护服，以回馈社会。有的人利用自己的专业知识为社区提供帮助。这些人的行动不仅展现了个人的力量，也为整个社会注入了希望和正能量。

对生命的尊重

非典疫情让我们重新审视了生命的脆弱和宝贵。无数的生命在疫情中逝去，让人扼腕叹息。因此，我们学会了更加珍惜自己和他人的生命。

这一次的疫情让我们懂得了生命的可贵，懂得了珍惜现在的幸福。我们应该对自己的生命负责，为了自己和他人的健康，积极采取预防措施，保护自己和身边的人。

总结

非典疫情是人类面临的一次严峻考验，但我们从中学到了许多。我们见证和体会了社会的奉献精神、家庭的力量、环保意识的觉醒、抗逆力与适应能力以及对生命的尊重。

希望在未来的日子里，我们能够把这些非典人生感悟融入到我们的生活中，让我们的社会更加美好，让我们的生活更加有意义。