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HNL国家简写？
LAX洛杉矶，SAN旧金山，DFW达拉斯，NYC纽约，美国USSAO圣保罗，巴西BZBUE，布宜诺斯艾利斯，阿根廷ARUTC索埃斯特堡，荷兰NLBER柏林，德国DEJNB，南非约翰内斯堡，南非ZAMOW莫斯科，俄罗斯，RUDXB迪拜，阿联酋，AEKHI，喀拉蚩,巴基斯坦PKDEL，新德里,印度INBKK曼谷，泰国，THHKG香港，中国CNBJS北京，中国CNTVO，法罗群岛，法国FRSYD悉尼，澳大利亚AUGUM、关岛，关岛GUNOU，图图它，新喀里多尼亚NCAKL，奥克兰，新西兰NZHNL，火奴鲁鲁，美国USANC,安克雷奇，美国USLZ给的是机场三字代码哦，不过其中法罗群岛是个港口
2018年深度学习领域会有什么趋势？
在过去的两三年里，人工智能和深度学习在公共领域出现了爆炸式的增长，推出了一些令人兴奋的产品。在2018年和未来几年，它们将越来越多地出现在我们的日常互动中，尤其是在移动应用领域。这里大胆预测一下自然语言处理和视频图像处理这两个方面。
自然语言处理（NLP）是创造能够处理或是「理解」语言以完成特定的任务的系统。这些任务可能包括：问答系统（也就是Siri、 Alexa和小娜所做的事情），情感分析（判断一句话隐含的积极或消极意义），图片题注（为输入的图像生成一个标题），机器翻译（将一段文本翻译成另一种语言），语音识别（语音翻译为文字），词性标注(消极和积极），基于这些在未来的应用包括像改进消费者服务聊天机器人、完美的机器翻译，我们目前已经可以做到文本作为输入，音频做出输出。研究取得了出色的结果，因为跟人类的差异减少了50%，如果可以应用量产，将是记者，剪辑师，字幕师等很多人的福音
2.***图像处理处理
视觉领域一个重要的挑战是人脸识别，17年百度，阿里等大公司这块技术都有了小范围的应用，利用深度模型强大的学习能力，高效的特征表达能力，将像素级原始数据到抽象的语义概念逐层提取信息将是一个非常火热的领域。传统上各类验证方式如***、密码卡、口令卡等无不存在着诸多的问题，并且伴随着各类破解技术的不断进步，也面临着越来越严重的挑战，人脸识别技术作为人类视觉上最杰出的能力之一，由于它的无害性以及对用户最直观自然的方式，因此使得其成为生物特征自动识别技术领域最具有应用前景的方式。鉴于人脸识别具有非接触、友好、直接、快速、外延性广等特点，在安防、教育、支付、国防、金融等领域潜力巨大。
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