AI技术在日常生活中有很多应用。只要你看一看，你就会发现，我们看到的很多地方都受到了人工智能技术的加持。 1、生物特征识别技术 除了人脸识别技术外，如今声纹识别的应用更为普遍。声纹识别的主要功能是采集说话人的声纹信息并录入数据库。 当说话者第二次说话时，系统会自动采集此声纹信息，并自动与数据库中已有的声纹信息进行比对，识别说话者的身份。目前，声纹识别技术广泛应用于智能家居、金融等领域。 2、智能音箱 智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品应用和载体。随着智能音箱的快速发展，它们也被视为智能音箱。未来的能源之家入口。 本质上，智能音箱是一台具备语音交互能力，可以完成对话环节的机器。通过与它直接对话，家庭消费者可以完成自助点歌，控制家庭设备，唤起生活服务。 3、Siri和Alexa 语音助手在业务运营中发挥着越来越重要的作用，他们面临的挑战是真正理解人类语言的需求，但更难的是真正理解人类的需求。 这就是人工智能的用武之地。虽然人工智能系统工程师可以构建这些语音助手，但他们无法在发布时将很多人类特征嵌入其中。

浸没试验 浸没或气泡测试是泄漏测试的最基本方法，在该方法中，您将部件充满压缩空气，将其浸入水中，然后寻找气泡。在不同的压力和时间，气泡的大小和频率都表明泄漏的大小。您还可以通过浸入量筒并在 60 秒内收集气泡来确定一分钟内泄漏的空气体积流量 (mL/min)。 优点：这是一种简单而经济的基本检测和泄漏定位方法。 缺点：无法准确测量，并且非常依赖操作员。尽管可以根据气泡大小和频率推测泄漏率，但它不提供精确的数字。因此，对于需要精确泄漏率测量的应用来说，这不是一个好的选择。

微量气体泄漏测试 对于泄漏率要求非常低的工件，进行示踪气体泄漏测试，例如嗅探泄漏测试、氮气吹扫泄漏测试、累积泄漏测试和高真空氦质谱泄漏测试。 优点：不受零件内部温度或压力变化的影响，非常适合在零件温度不一致和低泄漏率下进行应用测试。 缺点：使用嗅探法测试时，测试过程中溢出氦气进入周围环境会污染测试环境，从而影响测试的灵敏度。这意味着您必须使用氮气吹扫技术，或使用高真空质谱仪进行测试。