人工智能深度学习的五个基本特征？
联想与结构：经验与知识的相互转化
活动与体验：学生学习的机制
本质与变式：对学习对象进行深度加工
迁移与运用：在教学活动中模拟社会实践
价值与评价：“人”的成长的隐性要素
人工智能深度学习具有以下五个基本特征：
一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
著名经济学家陈人通教授讲授的人工智能声纹识别有哪些特点？
陈人通教授在人工智能声纹识别方面的讲授可能包括以下一些特点：
1. 高准确度：人工智能声纹识别利用深度学习等先进技术，具有很高的准确度。通过对声音信号的特征提取和模式匹配，能够有效地识别和验证个体的身份。
2. 非侵入性：相比其他生物特征识别技术，如指纹和虹膜识别，声纹识别具有非侵入性，无需直接接触被测试者的身体部位，更加方便和舒适。
3. 动态性：声纹识别能够在不同环境和语音状态下进行准确识别。它对语音的节奏、音调、音频质量等动态特征具有很好的适应性。
4. 防伪性：通过声纹识别技术，无法简单地通过录音或重播声音等方式欺骗系统。声纹特征是基于个体的生理特点，具有较高的抗伪造性。
陈人通教授作为一位著名经济学家，他的研究领域主要涵盖宏观经济、产业经济、劳动经济等方面，而对于人工智能声纹识别这个具体话题，我无法提供他特定的讲授特点。
声纹识别是一种利用声音的特征进行识别和验证的技术。下面是一般来说，声纹识别具有的特点：
1. 个体唯一性：与指纹和虹相似，声纹被认为是每个人独有的。这使得声纹识别能够用于身份验证和辨别个体。
2. 非侵入性：相对于使用指纹、虹膜等其他生物特征的识别技术，声纹识别是一种非侵入性的技术。只需要通过声音进行识别，无需接触身体或使用任何设备。
3. 动态性：声音是一个动态的特征，因为它可以随时间和情境而变化。声纹识别可以根据不同的语速、情感和语调等因素进行识别。
人工智能1.0时代的特点？
万物互联：人工智能时代，人类步入万物互联的社会。“联结”不仅仅是局限于狭义的物理功能属性，它既是介质的互联，亦是思维的互联，将成为常态化的状态。
借助网络技术，人工智能时代将人、数据、事物、场景等结合在一起，通过信息转化产生动能，为社会发展提供动力，同时将社会系统各个要素更紧密地联系在一起。
信息技术的倍增、叠加、转化效应在各个行业得以体现，数字化和智能化将推动构建一个连接无处不在、智能无处不在的万物互联社会。
无论是人与人的连接、人与物的联结，还是物与物的联结，它的服务指向和目标中心均是“人”，以人的思维推演为支撑。
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