一、法律价值的判断与选择？
所谓价值判断，即关于价值的判断，是指某一特定的客体对特定的主体有无价值、有什么价值、有多大价值的判断。
所谓事实判断，在法学上是用来指称对客观存在的法律原则、规则、制度等所进行的客观分析与判断。
大致说来，有关法学上价值判断与事实判断的区别，主要表现在以下几个方面：
第一，判断的取向不同。
法律的价值判断由于是作为主体的人所进行的相关判断，因而它以主体为取向尺度，随主体的不同而呈现出相关差异。
但事实判断则不然，它是以现存的法律制度作为判断的取向的。
简单地说，事实判断是为了得出法律制度的真实情况，如果该种判断是正确的话，那么它的结论就是不以人的意志为转移的。
第二，判断的维度不同。
法律上的价值判断，明显地带有个人的印记，具有很强的主观性。
相反，就法律上的事实判断而言，其目的在于达到对现实法律的客观认识，因而无论是认识的过程抑或是认识的结果，都应当尽可能地排除自己的情绪、情感、态度等主观性因素对认识问题的介入，而尽可能地做到“情感中立”或“价值中立”。
第三，判断的方法不同。法律上的进行的价值判断是一种规范性判断的方式，它关注法律应当是怎样的，什么样的法律才符合人性和社会的终理想。
但法律事实判断则是一种描述性判断，其任务主要在于客观地确定现实法律制度的本来面目，是典型的“实然”判断。
第四，判断的真伪不同。
法的价值判断的真伪，取决于主、客体之间价值关系的契合程度。
但事实判断有同，事实判断的真伪主要在于其与客体的真实情况是否符合。 就区分价值判断与事实判断的意义而言，主要在于：
第一，有利于明确认识、评价法律的多维角度，从而拓宽法学研究与法律分析的视野。
第二，有利于协调事实与价值之间的固有张力，从而使得法学研究能寻求事实与价值之间的固有平衡。
二、怎样判断滑动变阻器的选择？
根据所给的电路中的信息来判断。
首先根据已知的电源电动势和所选的电流表的量程，用电动势除以电流表量程（电流表允许通过的最大值）的三分之一（因为电流表的示数最小也得是量程的三分之一），这样求出的电阻值以后再从选项中选出与之相差不大的滑动变阻器（当然滑动变阻器的阻值要大于计算出的阻值）。
三、人工智能对精准判断用户的影响？
人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。
四、人工智能是怎么做出判断的？
最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。
譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。
再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。
最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。
这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。
为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。
从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。
五、磨床顶尖怎么判断选择？
磨床上多用死顶尖这主要是从定位精度上考虑的（保证工件加工后的几何精度和表面粗糙度）。如果用回转顶尖，那样其顶尖自身的跳动就会直接复印到工件上，所以磨床上都用固定顶尖。如果工件精度要求很低，那么用回转顶尖也是可以的。固定顶尖的特点：
1、前置标准型碳化钨顶心；
2、碳化钨顶心材质为SK2，硬度达到75HRC±2；
3、顶心及本体均需要精密研磨以达到要求。回转顶尖，主要是用于车床上加工轴类零件，借助中心孔定位，使工件得到很高的尺寸精度。机床回转顶尖由若干零件组合成一种可转动的结构，顶尖插接在顶尖主体之中，在他们的结合部位装有轴承滚尖、推力轴承和轴承以解决机床回转顶尖在工作中产生的向心力和轴向力问题。购买回转顶尖的时候要注意回转顶尖的质量，选择正规厂家生产的回转顶尖，这样才有质量保证！回转顶尖在使用拉拔器时，注意拉拔器的几个拉爪与轴承的接触位置要对称，防止各拉爪用力不均衡。开始装配前，应先对工件进行清洗和清除毛边等处理。装配过程中，避免使用虎钳对工件圆形部位进行直接装夹，防止工件损伤。顶尖拆卸过程中，防止顶尖轴的弹簧挡圈处因击打变形或损坏。百分表使用过程中避免超过量程范围，以防表头损坏。
六、人工智能考研如何选择学校？
你要根据自己兴趣和能力慎重选择专业，院校和导师。
首先，专业。
相关专业:计算机类+数学类+自动化类+软件类+电子类+信息科学类(信息管理和图书情报)，学院与之对应。
其次，对应专业的院校。
考量指标:院校级别和排名+正教授人数及学者头衔数量+基金类目、级别及数量+博士后流动站有无和数量+国家重点实验室有无和数量+科研成果产出质量数量。
最后，相关领域的导师。
确定思路:搜人工智能大牛>他们的学校，专业和导师>他们所在公司部门的同事和下属>同事下属的学校，专业和导师>相关导师的研究领域，项目课题和文章主题>相关导师的弟子们现在的文章质量数量，发展路径和发展情况。
七、人工智能的研究路径有多项选择？
人工智能的研究路径有很多种，包括智能家居，智能驾驶，智能售货机
八、如何判断和选择创业机会？
机会来临之前，你要先打造自身优势。古人云：“万事俱备，只欠东风。”
这个“东风”，便是所谓的机会。如果你已经万事俱备，各方面都已经准备好了，拥有了自身优势。便是可以判断机会已至。所以判断机会就是看自身优势，是否已经万事俱备了。
至于机会的选择，也是要看自身的优势是处在哪一方面了。自身哪方面拥有优势，就选择哪方面机会。
九、人工智能编程判断谁是小偷
人工智能编程判断谁是小偷
当谈及人工智能（AI）与编程技术相结合，可能很少有人将这一组合与犯罪案件联系起来。然而，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，人工智能在刑事侦查中的作用愈发凸显。本文将探讨人工智能编程在判断犯罪嫌疑人身份和辨认小偷等方面发挥的作用。
深度学习技术与犯罪侦查
在人工智能技术的众多分支中，深度学习技术因其在数据处理和模式识别方面的出色表现而备受瞩目。通过大规模数据的训练，深度学习模型能够从中学习复杂的特征和模式，为犯罪侦查提供了全新的可能性。
在判断谁是小偷的案例中，人工智能编程可以借助深度学习算法对嫌疑人的行为轨迹、与案件相关的证据、甚至是心理素质等多方面因素进行综合分析。通过构建复杂的神经网络结构，人工智能系统能够进行高效的推理和判断，从而帮助警方迅速锁定犯罪嫌疑人。
数据驱动决策与案件破解
在犯罪案件中，涉及的数据量庞大且包含多个维度的信息。传统的侦查方法容易受限于人为因素和片面的分析，而人工智能技术则能够通过数据驱动的方式，实现更为客观和全面的案件分析。
通过人工智能编程，可以建立基于大数据的犯罪模型，实现对案件线索、嫌疑人行为模式等方面的系统化分析。这种数据驱动决策的方式不仅提高了侦查工作的效率，还可以帮助警方快速定位案件关键节点，加快案件侦破的速度。
人机协同与犯罪分析
人工智能技术的发展与普及，为人机协同工作提供了更多可能性。在犯罪侦查领域，人工智能编程不仅可以作为犯罪模式识别的工具，还可以与警方进行紧密合作，提高犯罪分析的准确性和精准度。
通过人工智能系统的建模和训练，警方可以获得更多数据支持的同时，也能够利用人类的经验和直觉进行辅助判断。人机协同的方式不仅克服了人工智能系统的局限性，还能够充分发挥人类的智慧和思维能力，共同完成复杂的犯罪分析任务。
道德与隐私保护
随着人工智能技术在犯罪侦查中的应用日益广泛，涉及到的道德和隐私问题也逐渐凸显。在利用人工智能编程判断谁是小偷的过程中，如何保护嫌疑人的隐私权和数据安全成为一项重要挑战。
警方在采用人工智能技术进行侦查时，需要严格遵守相关法律法规，保护被调查对象的合法权益。同时，也需要对数据采集、存储和处理过程进行严格管控，确保数据不被滥用或泄露。只有在道德和法律框架下合理运用人工智能技术，才能实现有效的犯罪打击和社会稳定。
结语
人工智能编程在判断谁是小偷等犯罪侦查领域的应用前景广阔，但也面临着诸多挑战与考验。随着技术的不断完善和法律法规的健全，相信人工智能将为犯罪侦查工作带来更多创新和进步，为社会安全保障作出更大贡献。
十、如何选择判断合适自己的內衣？
1、尺寸方面：从正规的角度进行测量，如乳房的胸围、罩杯等，也需要根据乳腺的不同形态，选择合适的内衣，尺寸也较为关键；
2、舒适度方面：舒适度也有一定的讲究，需避免为刻意进行塑形，导致穿着的内衣对乳腺产生过强、过大的压迫，造成血脉不畅，会影响乳腺的健康；
3、内衣材质方面：因为内衣直接和皮肤接触，通常应该选择无毒、无害的，尽量减少化纤织物，尽量需含有天然的棉质物等。从上述方面考虑，则对乳腺的舒适度感受较好。