一、库淑兰最著名的作品？
库淑兰剪纸作品《剪花娘子》
他自称“剪花娘子”，剪纸艺术由此进入一个新境界。上个世纪80年代被社会发现引起重视，多次参加国内外剪纸展，获联合国教科文组织“民间工艺美术大师”称号，影响广泛。
她的艺术剪纸也先后在西安美术家画廊、中国美术馆、中央美术学院陈列馆展出。1996年，她被联合国教科文组织授予“杰出民间艺术大师”称号
二、人工智能早期著名实验？
1.麻省理工计算机科学和人工智能实验室
麻省理工学院(MIT)计算机科学研究始于上世纪 30 年代，人工智能研究始于 1959 年达特茅斯会议之后。2003 年，二者合并为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL），此实验室为全球最大的校园实验室。
2.1962年，麦卡锡因分时系统课题研究与主持该课题的负责人产生矛盾，而离开 MIT 来到斯坦福，在那里组建了第二个人工智能实验室——斯坦福人工智能实验室（Stanford Artificial Intelligence Laboratory，SAIL)。
3. IBM研究院
IBM 研究院是 IBM 公司的一个研究部门，共有研究人员 3500 人，专门从事基础科学研究，并探索与产品有关的技术, IBM 推出的各项创新技术和理念，几乎都离不开背后默默无闻的研究实验室。历经数十年的发展，IBM研究院在全球已经拥有十二个实验室，包括托马斯•Ｊ•沃森研究中心（Thomas J. Watson Research Center）、爱曼登研究中心（Almaden Research Center）、奥斯汀研究实验室（Austin Research Lab）等等。
4.微软研究院
微软研究院是微软在 1991 年创立硏究不同计算机科学主题与问题的分部，是目前世界顶尖的研究中心之一，吸引了计算机科学、物理学、数学等领域的众多专家和科学奖项得主，包括图灵奖得主东尼•霍尔、詹姆斯•尼古拉•格雷，菲尔兹奖得主Michael Freedman，沃尔夫奖得主Laszlo Lovasz等等。微软研究院的研究范围包括算法与理论、人机交互、硬件发展、软件发展、机器学习和人工智能等十大类别，其在班加罗尔、北京、剑桥、硅谷、雷德蒙德和旧金山均设有实验室。
5．谷歌
2014 年年初，谷歌以 4 亿美元的架构收购了英国一家人工智能公司——DeepMind。该公司由人工智能程序师兼神经科学家Demis Hassabis等人联合创立，其将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用学习算法。
6. Facebook
在人工智能领域，相比于微软和谷歌，Facebook可以说是后起之秀。起步至今，Facebook 共发展了两个正规的人工智能实验室，一个名为 FAIR（Facebook’s Artificial Intelligence Research），由著名人工智能学者、纽约大学教授 Yann LeCun 领导，主要致力于基础科学和长期项目的研究。另一个名为 AML（Applied Machine Learning），由机器学习领域专家 Joaquin Candela 领导，主要工作是找到将人工智能和机器学习领域的研究成果应用到Facebook 现有产品里的方法。
三、最著名的人工智能是？
TOP.1、优必选UBTECH智能机器人
国内人工智能和机器人领域领先者，人工智能和人形机器人研究与开发的前沿科技企业。
TOP.2、能力风暴Abilix智能机器人
专注于伙伴机器人新产业的创造，教育机器人产业开创者，国内教育机器人领域领先者。能力风暴创立于1996年，是教育机器人的全球发明者。
TOP.3、小忆机器人
小忆，奇虎360科技有限公司旗下智能生态链产品，专注于家用智能机器人领域研发生产的创新型高科技公司。
四、人工智能和数据库的区别？
人工智能（AI）和数据库（DB）是两个不同的概念，虽然它们都与计算机技术有关，但是它们的主要功能和应用领域不同。以下是它们的区别：
1. 功能不同：人工智能是一种计算机技术，旨在使计算机系统能够模拟人类智能，包括学习、推理、感知、理解、判断等能力。而数据库是一种数据管理系统，用于存储、管理和检索数据。
2. 应用领域不同：人工智能主要应用于模式识别、自然语言处理、机器学习、智能控制等领域，如人脸识别、语音识别、智能客服等。而数据库主要应用于数据管理、数据分析、数据挖掘等领域，如企业管理、金融分析、医疗管理等。
3. 技术实现不同：人工智能的实现需要依赖于算法、模型、数据等多种技术手段，如神经网络、深度学习、机器学习等。而数据库的实现需要依赖于数据结构、存储技术、查询语言等技术手段，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
总之，人工智能和数据库是两个不同的概念，它们的主要功能和应用领域不同，技术实现也有所不同。在实际应用中，它们可以相互配合，共同发挥作用，提高计算机系统的智能化和数据管理能力。
五、人工智能需要数据库吗？
需要 。数据库语言的变化，众所周知现在最流行的查询语言是SQL，但是随着未来技术的发展，通过自然语言支持数据库查询，或者是将机器学习语言纳入到数据库查询语言将是一个非常具有发展潜力的研究方向。
因而未来的数据库发展离不开现在热门的机器学习和人工智能技术，而机器学习和人工智能也会借鉴数据库中的一些知识，完美自己，通过两者不断的迭代和相互促进，共同发展。
六、人工智能数据库技术运用的算法？
人工智能在信息分类上的算法有：
1. Naive Bayesian Mode 朴素贝叶斯模型
2.K Nearest Neighbors（KNN） K近邻
3. Support Vector Machines（SVM） 支持向量机
4. Decision Trees 决策树
5. Random Trees 随机森林
6.深度神经网络CNN、RNN
神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层（ hidden layer），与输出直接相连的称为输出层（output layer）。
七、人工智能 数据库
<>人工智能与数据库的融合：构建智慧时代的基石
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据库的角色变得越来越重要。人工智能依赖于大量的数据进行模型训练和决策预测。因此，数据库在人工智能系统中扮演着重要的角色，是构建智慧时代的基石。
人工智能：驱动创新的引擎
在过去几年中，人工智能技术已经取得了巨大的突破和应用。从机器学习到深度学习，人工智能正在改变我们的生活和工作方式。人工智能使得机器能够通过学习和推理从数据中获取知识，模拟人类的智能和决策能力。而这些数据正是来自于各种数据库。
人工智能的应用领域广泛，包括自然语言处理、图像识别、智能推荐和虚拟助手等。这些应用需要处理大规模、多维度的数据，数据库的作用不可或缺。数据库提供了存储、管理和查询数据的能力，为人工智能系统提供了准确和高效的数据支持。
数据库：数据管理的核心
数据库是组织和存储数据的系统，是信息管理的核心。数据库不仅仅是存储数据，更重要的是为数据提供结构化和灵活的管理方式。数据库能够根据不同的需求，存储和组织数据，提供高效的数据访问和处理能力。
数据库技术的发展已经经历了几个阶段，从传统的关系数据库到现代的分布式数据库。这些数据库系统在保证数据安全性和一致性的同时，提供了强大的数据处理和管理功能。
人工智能与数据库的融合
人工智能和数据库的融合，为智慧时代的到来奠定了基础。人工智能需要大量的数据来进行训练和预测，而数据库可以提供存储和管理这些数据的能力。通过将人工智能技术与数据库相结合，不仅可以提高数据的利用率和价值，也可以加速人工智能的发展和应用。
人工智能与数据库的融合有以下几个方面的意义：
- 数据的集成和共享：数据库能够将散落在各个系统中的数据进行集成和共享，提供一个全局的数据视图。人工智能可以通过访问数据库中的数据，获取更全面、准确的信息，从而提高决策的准确性。
- 数据的处理和分析：数据库可以提供强大的数据处理和分析能力，对大规模的数据进行高效的查询和计算。人工智能可以利用数据库的这些功能，实现复杂的数据分析和模型推演。
- 数据的安全和隐私：数据库对数据的安全性和隐私保护有着严格的管理机制。人工智能需要处理大量的敏感数据，对数据安全和隐私的保护至关重要。数据库可以通过访问控制、数据加密等方式，保护数据的安全性。
未来的发展趋势
随着人工智能和数据库的不断发展，未来将会有更多的创新和应用出现。
一方面，数据库技术将进一步提升性能和扩展能力。随着大数据和云计算的兴起，数据库需要能够处理更大规模、更高速度的数据。新一代的分布式数据库将会出现，实现更高效的数据存储和处理。
另一方面，人工智能将与数据库的融合更加紧密。人工智能需要不断学习和优化模型，数据库可以提供实时的数据支持和反馈。人工智能和数据库的结合将进一步推动智能化应用的发展。
总结起来，人工智能和数据库的融合将构建智慧时代的基石。数据库为人工智能系统提供了有效的数据管理和处理能力，为人工智能的发展和应用提供了坚实的基础。展望未来，人工智能和数据库的发展将继续引领技术革新和社会变革。