下述（）不是知识的特征。

例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用（）等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别。

在用户洞察环节，银行业企业普遍面临对消费者数据开发不足的问题，AI技术的加持能够实现更深层次的客户洞察，基于多维度的用户数据构建（），实现更精准的用户触达。

()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术，线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。

（）是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。

（）为每位基层员工配置专属的写作模板，通过自动化获取专业管理和生产数据，让机器自主完成文章创作，过程无需人工干预，大大提高了结构化文档的产出效率。

国网95598客户服务从人工模式逐渐转变为（），解放重复机械化的人力劳动，进一步改善客户服务体验。

近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。

作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，

要想让机器具有智能，必须让机器具有知识因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）

下面属于目标检测常用指标的是（）