簡介：20202020國考申論范文學好“磨”字訣書寫精彩人生國考申論范文學好“磨”字訣書寫精彩人生善用人工智能善用人工智能創(chuàng)造美好生活（兩篇）創(chuàng)造美好生活（兩篇）學好“磨”字訣書寫精彩人生學好“磨”字訣書寫精彩人生磨，是好事多磨的樂觀磨，是切磋琢磨的專研磨，是鐵杵磨針的堅持。隨著時代不斷進步，給年輕人帶來機遇的同時更多帶來的是挑戰(zhàn)，如今，競爭日趨激烈，生存壓力不斷加大，對年輕人要求能力更高。只有學會打磨自己，不斷提升自己，在當今社會找到自己的精神坐標。所以，掌握好好“磨”字訣，書寫精彩人生。打磨自身學會理性，書寫精彩人生。打磨自己是一種務實的精神，是一種理性的選擇。如今成功學倍受追捧，一朝成名、一夜暴富成為每一個青年的理想追求，社會風氣日漸浮躁。但是有一個人卻能守住內心，以理性思考人生，以提升自我彰顯風采，那就是屠呦呦。在學術界熱衷于發(fā)表論文、申請項目、相互比較出版書籍的浮躁風氣下，屠呦呦沉下心來理性認識自己發(fā)展的道路，全身心投入青蒿素的研制中，十年磨一劍，查閱無數資料，經歷無數試驗，終于為人類健康帶來新的希望。成功看似簡單，其實需要每個人的不斷付出。社會多姿多彩，充滿誘惑，容易迷茫。人的精力有限的，只能通過專研深入一行，找準自己的方向，矢志不渝為奮斗，從智能導診機器人到人臉識別技術，從智能語音技術到智能醫(yī)療診斷人工智能這場巨大的科學革命，深刻地改變著人類的生產生活方式，推動著經濟社會的發(fā)展。然而，在人工智能快速發(fā)展的同時，也帶來機器殺人等發(fā)展倫理問題，正如很多人擔憂的那樣，人類會不會被人工智能所控制。因此，只有處理好人類與技術的關系，善用人工智能，才能真正發(fā)揮人工智能的科學魅力。善用人工智能，讓人工智能引領新生活革命。善用人工智能，讓人工智能引領新生活革命。一部人類的發(fā)展史就是一部科技進步的歷史，科技改變著人們的生活方式，沒有科技，就沒有今天的幸福生活。智能導診機器人讓病人就醫(yī)咨詢更為便利智能腕表的“圍欄服務”讓子女對老人安全更加放心智能掃地機器人讓家庭主婦省心省力人工智能已悄然融入到日常生活的方方面面，并極大地節(jié)省了人力成本，提高工作效率，豐富著人們的物質與精神生活。因此，我們堅持“技術應服務于人類”的理念，加快人工智能在生活領域的布局，讓人工智能引領新的生活革命。善用人工智能，讓人工智能引領新行業(yè)革命。善用人工智能，讓人工智能引領新行業(yè)革命。新一代人工智能技術，對傳統(tǒng)產業(yè)的滲透廣度、深度是前所未有的。以騰訊、百度等為代表互聯(lián)網巨頭，爭相布局人工智能，推動智能家居、智能安防等行業(yè)的加速發(fā)展。但與此同時，當前產業(yè)界和資本界浮躁風氣盛行，很多人利用人工智能的概念去炒作、去申請補貼等等，這勢必不利于人工智能本身的發(fā)展。因此，作為企業(yè)必須樹立正確的發(fā)展觀念，不斷加快技術創(chuàng)新，積極主動地尋找人工智能技術的應用場

簡介：內容提要人工智能與司法的深度融合，既體現在案件的法律適用環(huán)節(jié)也體現在事實認定環(huán)節(jié)，而事實認定是法律適用的前提。人工智能對案件事實認定的介入，需要將證據數據化、對數據進行運算整合、輸出人可以理解的結論。在證據數據化環(huán)節(jié)，需要對證據進行結構化的數據改造，并克服語言障礙。在數據整合環(huán)節(jié)，人工智能主要以概率推理而不是因果推理作為邏輯推理方式，其算法也需要面對可計算性與復雜性兩大難題。在結論輸出環(huán)節(jié)，需要解決機器學習如何深化、信念如何建立與機器如何表達等難題。人工智能融入案件事實認定所面臨的這些主要難題，可以嘗試通過“小數據”訓練，逐步構建人工智能“心智微結構”去慢慢攻克。關鍵詞關鍵詞人工智能；事實認定；心智微結構；小數據目錄目錄引言一、證據數據化結構化改造與語言難題二、數據整合推理與算法三、智能的深化與輸出學習、信念與表達結語引言引言從世界范圍看，人工智能正從四個層面由淺入深地介入司法。一是逐步代替人力從事法條查詢、案例檢索、案件分類、庭審錄入等相對簡單機械、重復性高的工作。二是作為助理，完成司法咨詢、合同審核、證據獲取、裁判文書輔助生成等輔助性任務。三是對海量裁判文書進行統(tǒng)計分析并作出預測，為法官裁判提供參考信息。四是直接參與決策或進行局部裁判，比如進行再犯風險評估、嫌疑人逃脫可能性判斷、合理量刑測算等。2016年，美國法院通過對“威斯康星州訴盧米斯”（WISCONSINVLOOMIS）案的判決，正式承認了人工智能參與量刑裁判的合理性與正當性。由于量刑本身就是裁判的一部分，這意味著目前的人工智能已經不僅僅充當一種輔助性工具，它對司法的影響正逐漸進入實質層面，試圖介入司法的核心裁判。律人工智能在現階段及未來的努力方向。一、證據數據化結構化改造與語言難題人工智能介入事實認定的第一步，是供給人工智能可分析的數字化信息，即將全案信息轉化為數據。然而，案件事實基礎是證據，證據是實體而非數據。證據數據化是人工智能介入事實認定的先決條件。（一）證據如何變數據就人類認知而言，我們可以直接感知并理解實體證據，無論它以怎樣的形態(tài)呈現。人類的感官系統(tǒng)、思維系統(tǒng)、表意系統(tǒng)等為接受各類證據提供了工具，使我們抓取證明信息不受證據樣態(tài)的限制。但對人工智能而言，證據形態(tài)將成為信息輸入的第一障礙。計算機如何理解一張照片的含義或一段視頻的內容“一把帶血的刀子”如何進入電腦，使電腦意識到這把刀子的證明信息及價值解決這一問題須深入證據結構之中。現實世界里的證據都是“塊結構”的，即不可拆分的完整一塊。一個證據就是“一個整塊”。比如，“一把帶血的刀子”作為一個獨立的證據，不能拆分成“血液”“刀子”。當然，該證據包含豐富的證明信息，如被害人的血液、加害人的指紋、加害人用刀殺害被害人的因果關聯(lián)等；該證據與其他證據關聯(lián)還會產生新的信息，如被害人傷口與刀刃的吻合情況。一個證據究竟包含多少證明信息、哪些對裁判有效、哪些無效或應予排除，依賴裁判者的自我感知與主觀判斷，不同的人會作出不同的考量和取舍。由于內含信息的不確定與變動性，該證據從證明內容上并不能被隨意拆分，出于任何理由的拆分都只是基于個體化的認知，不具有普適性。最好的方法是將這一整塊證據展示到裁判者面前，由其自由心證。由于裁判者無需解釋是否采信、采信多少，只要該證據曾呈現于裁判者面前，就視為裁判者已經窮盡了對該證據的全面思考，充分吸收了它的證明價值于裁判之中?？梢?，證據的“塊結構”既符合物理形態(tài)上的視覺空間要求，又滿足內在證明信息上的完整性標準，更有利于遮蔽司法裁判上的種種被動與不確定。但是，這把刀子擺在計算機面前并不會產生上述效果?，F階段，計算機尚無法直接理解“塊結構”的證據，只能運用計算機可理解的語言將“塊結構”擊破打散，形成數字化、可識別的結構性數據，以獲得其中的有效信息。計算機可理解的語言一般有三層以0和1為基礎的二進制機器語言，可識別并

簡介：2021年公需科目公需科目人工智能與健康考試題人工智能與健康考試題庫試題及答案庫試題及答案一一、單項選擇題1、的文化是長治久安的治國方略，是實施理想抱負的平臺。A、修之于身B、修之于家C、修之于鄉(xiāng)D、修之于天下請選擇本題答案ABCD正確答案C2、一般數據保護法案中對個人數據泄露的規(guī)定是數據控制者應在小時之內向監(jiān)管機構報告?zhèn)€人數據的泄露情況。A、24B、48C、72D、96請選擇本題答案第1頁共15頁ABCD正確答案C3、本課程使用小孩早飯吃不好的案例，來解釋了。A、因果圖B、排列圖C、流程圖D、控制圖請選擇本題答案ABCD正確答案A4、根據本講，是社會的基本細胞。A、家庭B、學校C、基層D、國家請選擇本題答案ABCD正確答案A5、根據本講，是在網絡搜索、網絡識別、網址識別當中用到的一種特殊的標志和符號。A、網站實名B、域名C、元標識D、網頁標識請選擇本題答案第2頁共15頁ABCD正確答案C6、根據本講，對于國來說，鄉(xiāng)是。A、社會化環(huán)境B、最基層的政府C、生活成長的故鄉(xiāng)D、為民服務的天地請選擇本題答案ABCD正確答案B個重要方向。A、智慧醫(yī)療B、科技醫(yī)療C、居家醫(yī)療D、以上都對請選擇本題答案ABCD正確答案A13、本講強調人工智能技術通過影像識別分類、分析診斷，結合電子病歷及臨床診斷數據，幫助醫(yī)生做出診斷決策，降低了主觀誤診率，提高了。A、經濟效益B、治療效果C、經濟效益和治療效果D、以上都不對請選擇本題答案ABCD正確答案C14、本課程指出，互聯(lián)網最大的優(yōu)勢是能夠。A、精準匹配第5頁共15頁B、精準分診C、精確診療D、以上都對請選擇本題答案ABCD正確答案D15、根據本講，互聯(lián)網醫(yī)院是我們國家的。A、發(fā)展戰(zhàn)略B、發(fā)展方向C、發(fā)展基礎D、以上都不對請選擇本題答案ABCD正確答案A16、本講從兩方面分析企業(yè)質量成本戰(zhàn)略可以推動企業(yè)產品質量的提高。A、質量B、成本C、質量、成本D、以上都不對請選擇本題答案ABCD正確答案C17、根據本講，只有在外部損失統(tǒng)計之后再加入以后，我們才可以去分析所占的比例。第6頁共15頁A、預防成本B、鑒定成本C、預防成本和鑒定成本D、以上都不對請選擇本題答案ABCD正確答案C18、根據本講，我國成人高血壓患病在20XX年達到。A、2480B、2580C、2680D、2780請選擇

簡介：共需科目共需科目2020共需科目人工智能與健康考共需科目人工智能與健康考試及答案（及答案（95分）分）單選單選11956年之前，人工智能的發(fā)展處于（）。（20分）A萌芽期B第一次繁榮期C第一次低谷期D復蘇期我的答案A√答對2環(huán)境與健康息息相關，保護環(huán)境（）健康。（20分）A發(fā)展B重塑C促進D催生我的答案C√答對319世紀20年代，英國科學家（）設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。（20分）A笛卡爾B奧古斯塔斯德摩根B戰(zhàn)場機器人C智能地雷D智能魚雷我的答案B√答對7當我們需要尋求健康咨詢服務時，應該撥打的熱線電話是（）。（20分）A12315B12301C12345D12320我的答案D√答對8中國公民健康素養(yǎng)66條提倡，孩子出生后應當盡早開始母乳喂養(yǎng)，滿（）個月時合理添加輔食。（20分）A5B6C7D8我的答案B√答對9（）機器人無需人的干預，能夠在各種環(huán)境下自動完成各項擬人任務。（20分）A傳感型B交互型

簡介：ICS31200L56YD/TYD/T中華人民共和國通信行業(yè)標準釣魚網站監(jiān)測與處置系統(tǒng)企業(yè)側系統(tǒng)能力要求人工智能芯片基準測試評估方法EVALUATIONMETHODFORARTIFICIALINTELLIGENCECHIPBENCHMARK（報批稿）發(fā)布實施中華人民共和國工業(yè)和信息化部發(fā)布YD/TXXXXXXXX前言本文件按照GB/T112020給出的規(guī)則起草。本標準由中國通信標準化協(xié)會提出并歸口。請注意本標準的某些內容可能涉及專利。本標準的發(fā)布機構不承擔識別這些專利的責任。本標準起草單位中國信息通信研究院、南京新一代人工智能研究院、西安交通大學人工智能與機器人研究所、華為技術有限公司、深圳市騰訊計算機系統(tǒng)有限公司、阿里云計算有限公司、深圳鯤云信息科技有限公司、清華大學、安謀科技中國有限公司、中科寒武紀科技股份有限公司、賽靈思電子科技（北京）有限公司、英特爾（中國）有限公司、穎脈信息技術（上海）有限公司、上海海思技術有限公司、北京百度網訊科技有限公司、上海燧原科技有限公司、北京地平線機器人技術研發(fā)有限公司本標準主要起草人張蔚敏、劉碩、張哲煜、孫明俊、任鵬舉、關賀、于瀟宇、張龍、游亮、潘逢治、劉建航、杜子東、汪玉、葛廣君、葉挺群、沈林杰、牛昕宇、鄭魁、張亞軍、高劍林、章恒、方紹峽、王凱、李億、徐劍威、石恒、羅航、曾洪博、程智鋒。

簡介：字數英文字數英文28872887單詞，單詞，1640016400字符；中文字符；中文54305430漢字漢字出處出處STUARTSTUARTRUSSELL,DANIELRUSSELL,DANIELDEWEY,MAXDEWEY,MAXTEGMARKRESEARCHTEGMARKRESEARCHPRIORITIESPRIORITIESFORFORROBUSTROBUSTANDANDBENEFICIALBENEFICIALARTIFICIALARTIFICIALINTELLIGENCEJASSOCIATIONINTELLIGENCEJASSOCIATIONFORFORTHETHEADVANCEMENTADVANCEMENTOFOFARTIFICIALARTIFICIALINTELLIGENCE2015,364105114INTELLIGENCE2015,364105114外文文獻外文文獻RESEARCHPRIORITIESFORROBUSTANDBENEFICIALARTIFICIALINTELLIGENCEABSTRACTSUCCESSINTHEQUESTFORARTIFICIALINTELLIGENCEHASTHEPOTENTIALTOBRINGUNPRECEDENTEDBENEFITSTOHUMANITY,ANDITISTHEREFOREWORTHWHILETOINVESTIGATEHOWTOMAXIMIZETHESEBENEFITSWHILEAVOIDINGPOTENTIALPITFALLSTHISARTICLEGIVESNUMEROUSEXAMPLESWHICHSHOULDBYNOMEANSBECONSTRUEDASANEXHAUSTIVELISTOFSUCHWORTHWHILERESEARCHAIMEDATENSURINGTHATAIREMAINSROBUSTANDBENEFICIALKEYWORDSARTIFICIALINTELLIGENCE,SUPERINTELLIGENCE,ROBUST,BENEFICIAL,SAFETY,SOCIETYARTIFICIALINTELLIGENCEAIRESEARCHHASEXPLOREDAVARIETYOFPROBLEMSANDAPPROACHESSINCEITSINCEPTION,BUTFORTHELAST20YEARSORSOHASBEENFOCUSEDONTHEPROBLEMSSURROUNDINGTHECONSTRUCTIONOFINTELLIGENTAGENTS–SYSTEMSTHATPERCEIVEANDACTINSOMEENVIRONMENTINTHISCONTEXT,THECRITERIONFORINTELLIGENCEISRELATEDTOSTATISTICALANDECONOMICNOTIONSOFRATIONALITY–COLLOQUIALLY,THEABILITYTOMAKEGOODDECISIONS,PLANS,ORINFERENCESTHEADOPTIONOFPROBABILISTICREPRESENTATIONSANDSTATISTICALLEARNINGMETHODSHASLEDTOALARGEDEGREEOFINTEGRATIONANDCROSSFERTILIZATIONBETWEENAI,MACHINELEARNING,STATISTICS,CONTROLTHEORY,NEUROSCIENCE,ANDOTHERFIELDSTHEESTABLISHMENTOFSHAREDTHEORETICALFRAMEWORKS,COMBINEDWITHBYNOMEANSBEINTERPRETEDASANEXHAUSTIVELISTLABORMARKETFORECASTINGWHENANDINWHATORDERSHOULDWEEXPECTVARIOUSJOBSTOBECOMEAUTOMATEDFREYANDOSBORNE2013HOWWILLTHISAFFECTTHEWAGESOFLESSSKILLEDWORKERS,THECREATIVEPROFESSIONS,ANDDIFFERENTKINDSOFINFORMATIONWORKERSSOMEHAVEHAVEARGUEDTHATAIISLIKELYTOGREATLYINCREASETHEOVERALLWEALTHOFHUMANITYASAWHOLEBRYNJOLFSSONANDMCAFEE2014HOWEVER,INCREASEDAUTOMATIONMAYPUSHINCOMEDISTRIBUTIONFURTHERTOWARDSAPOWERLAWBRYNJOLFSSON,MCAFEE,ANDSPENCE2014,ANDTHERESULTINGDISPARITYMAYFALLDISPROPORTIONATELYALONGLINESOFRACE,CLASS,ANDGENDERRESEARCHANTICIPATINGTHEECONOMICANDSOCIETALIMPACTOFSUCHDISPARITYCOULDBEUSEFULOTHERMARKETDISRUPTIONSSIGNIFICANTPARTSOFTHEECONOMY,INCLUDINGFINANCE,INSURANCE,ACTUARIAL,ANDMANYCONSUMERMARKETS,COULDBESUSCEPTIBLETODISRUPTIONTHROUGHTHEUSEOFAITECHNIQUESTOLEARN,MODEL,ANDPREDICTHUMANANDMARKETBEHAVIORSTHESEMARKETSMIGHTBEIDENTIFIEDBYACOMBINATIONOFHIGHCOMPLEXITYANDHIGHREWARDSFORNAVIGATINGTHATCOMPLEXITYMANYIKAETAL2013POLICYFORMANAGINGADVERSEEFFECTSWHATPOLICIESCOULDHELPINCREASINGLYAUTOMATEDSOCIETIESFLOURISHFOREXAMPLE,BRYNJOLFSSONANDMCAFEEBRYNJOLFSSONANDMCAFEE2014EXPLOREVARIOUSPOLICIESFORINCENTIVIZINGDEVELOPMENTOFLABORINTENSIVESECTORSANDFORUSINGAIGENERATEDWEALTHTOSUPPORTUNDEREMPLOYEDPOPULATIONSWHATARETHEPROSANDCONSOFINTERVENTIONSSUCHASEDUCATIONALREFORM,APPRENTICESHIPPROGRAMS,LABORDEMANDINGINFRASTRUCTUREPROJECTS,ANDCHANGESTOMINIMUMWAGELAW,TAXSTRUCTURE,ANDTHESOCIALSAFETYNETGLAESER2014HISTORYPROVIDESMANYEXAMPLESOFSUBPOPULATIONSNOTNEEDINGTOWORKFORECONOMICSECURITY,RANGINGFROMARISTOCRATSINANTIQUITYTOMANYPRESENTDAYCITIZENSOFQATARWHATSOCIETALSTRUCTURESANDOTHERFACTORSDETERMINEWHETHERSUCHPOPULATIONSFLOURISHUNEMPLOYMENTISNOTTHESAMEASLEISURE,ANDTHEREAREDEEPLINKSBETWEENUNEMPLOYMENTANDUNHAPPINESS,SELFDOUBT,ANDISOLATIONHETSCHKO,KNABE,ANDSCHO¨B2014CLARKANDOSWALD1994UNDERSTANDINGWHATPOLICIESANDNORMSCAN

簡介：ARTICLESWINTER2015105ARTIFICIALINTELLIGENCEAIRESEARCHHASEXPLOREDAVARIETYOFPROBLEMSANDAPPROACHESSINCEITSINCEPTION,BUTFORTHELAST20YEARSORSOHASBEENFOCUSEDONTHEPROBLEMSSURROUNDINGTHECONSTRUCTIONOFINTELLIGENTAGENTSSYSTEMSTHATPERCEIVEANDACTINSOMEENVIRONMENTINTHISCONTEXT,THECRITERIONFORINTELLIGENCEISRELATEDTOSTATISTICALANDECONOMICNOTIONSOFRATIONALITYCOLLOQUIALLY,THEABILITYTOMAKEGOODDECISIONS,PLANS,ORINFERENCESTHEADOPTIONOFPROBABILISTICREPRESENTATIONSANDSTATISTICALLEARNINGMETHODSHASLEDTOALARGEDEGREEOFINTEGRATIONANDCROSSFERTILIZATIONBETWEENAI,MACHINELEARNING,STATISTICS,CONTROLTHEORY,NEUROSCIENCE,ANDOTHERFIELDSTHEESTABLISHMENTOFSHAREDTHEORETICALFRAMEWORKS,COMBINEDWITHTHEAVAILABILITYOFDATAANDPROCESSINGPOWER,HASYIELDEDREMARKABLESUCCESSESINVARIOUSCOMPONENTTASKSSUCHASSPEECHRECOGNITION,IMAGECLASSIFICATION,AUTONOMOUSVEHICLES,MACHINETRANSLATION,LEGGEDLOCOMOTION,ANDQUESTIONANSWERINGSYSTEMSCOPYRIGHT?2015,ASSOCIATIONFORTHEADVANCEMENTOFARTIFICIALINTELLIGENCEALLRIGHTSRESERVEDISSN07384602RESEARCHPRIORITIESFORROBUSTANDBENEFICIALARTIFICIALINTELLIGENCESTUARTRUSSELL,DANIELDEWEY,MAXTEGMARKNSUCCESSINTHEQUESTFORARTIFICIALINTELLIGENCEHASTHEPOTENTIALTOBRINGUNPRECEDENTEDBENEFITSTOHUMANITY,ANDITISTHEREFOREWORTHWHILETOINVESTIGATEHOWTOMAXIMIZETHESEBENEFITSWHILEAVOIDINGPOTENTIALPITFALLSTHISARTICLEGIVESNUMEROUSEXAMPLESWHICHSHOULDBYNOMEANSBECONSTRUEDASANEXHAUSTIVELISTOFSUCHWORTHWHILERESEARCHAIMEDATENSURINGTHATAIREMAINSROBUSTANDBENEFICIALARTICLESWINTER2015107ECONOMICMEASURESITISPOSSIBLETHATECONOMICMEASURESSUCHASREALGDPPERCAPITADONOTACCURATELYCAPTURETHEBENEFITSANDDETRIMENTSOFHEAVILYAIANDAUTOMATIONBASEDECONOMIES,MAKINGTHESEMETRICSUNSUITABLEFORPOLICYPURPOSESMOKYR2014RESEARCHONIMPROVEDMETRICSCOULDBEUSEFULFORDECISIONMAKINGLAWANDETHICSRESEARCHTHEDEVELOPMENTOFSYSTEMSTHATEMBODYSIGNIFICANTAMOUNTSOFINTELLIGENCEANDAUTONOMYLEADSTOIMPORTANTLEGALANDETHICALQUESTIONSWHOSEANSWERSAFFECTBOTHPRODUCERSANDCONSUMERSOFAITECHNOLOGYTHESEQUESTIONSSPANLAW,PUBLICPOLICY,PROFESSIONALETHICS,ANDPHILOSOPHICALETHICS,ANDWILLREQUIREEXPERTISEFROMCOMPUTERSCIENTISTS,LEGALEXPERTS,POLITICALSCIENTISTS,ANDETHICISTSFOREXAMPLELIABILITYANDLAWFORAUTONOMOUSVEHICLESIFSELFDRIVINGCARSCUTTHEROUGHLY40,000ANNUALUSTRAFFICFATALITIESINHALF,THECARMAKERSMIGHTGETNOT20,000THANKYOUNOTES,BUT20,000LAWSUITSINWHATLEGALFRAMEWORKCANTHESAFETYBENEFITSOFAUTONOMOUSVEHICLESSUCHASDRONEAIRCRAFTANDSELFDRIVINGCARSBESTBEREALIZEDVLADECK2014SHOULDLEGALQUESTIONSABOUTAIBEHANDLEDBYEXISTINGSOFTWAREANDINTERNETFOCUSEDCYBERLAW,ORSHOULDTHEYBETREATEDSEPARATELYCALO2014BINBOTHMILITARYANDCOMMERCIALAPPLICATIONS,GOVERNMENTSWILLNEEDTODECIDEHOWBESTTOBRINGTHERELEVANTEXPERTISETOBEARFOREXAMPLE,APANELORCOMMITTEEOFPROFESSIONALSANDACADEMICSCOULDBECREATED,ANDCALOHASPROPOSEDTHECREATIONOFAFEDERALROBOTICSCOMMISSIONCALO2014AMACHINEETHICSHOWSHOULDANAUTONOMOUSVEHICLETRADEOFF,SAY,ASMALLPROBABILITYOFINJURYTOAHUMANAGAINSTTHENEARCERTAINTYOFALARGEMATERIALCOSTHOWSHOULDLAWYERS,ETHICISTS,ANDPOLICYMAKERSENGAGETHEPUBLICONTHESEISSUESSHOULDSUCHTRADEOFFSBETHESUBJECTOFNATIONALSTANDARDSAUTONOMOUSWEAPONSCANLETHALAUTONOMOUSWEAPONSBEMADETOCOMPLYWITHHUMANITARIANLAWCHURCHILLANDULFSTEIN2000IF,ASSOMEORGANIZATIONSHAVESUGGESTED,AUTONOMOUSWEAPONSSHOULDBEBANNEDDOCHERTY2012,ISITPOSSIBLETODEVELOPAPRECISEDEFINITIONOFAUTONOMYFORTHISPURPOSE,ANDCANSUCHABANPRACTICALLYBEENFORCEDIFITISPERMISSIBLEORLEGALTOUSELETHALAUTONOMOUSWEAPONS,HOWSHOULDTHESEWEAPONSBEINTEGRATEDINTOTHEEXISTINGCOMMANDANDCONTROLSTRUCTURESOTHATRESPONSIBILITYANDLIABILITYREMAINASSOCIATEDWITHSPECIFICHUMANACTORSWHATTECHNICALREALITIESANDFORECASTSSHOULDINFORMTHESEQUESTIONS,ANDHOWSHOULDMEANINGFULHUMANCONTROLOVERWEAPONSBEDEFINEDROFF2013,2014ANDERSON,REISNER,ANDWAXMAN2014AREAUTONOMOUSWEAPONSLIKELYTOREDUCEPOLITICALAVERSIONTOCONFLICT,ORPERHAPSRESULTINACCIDENTALBATTLESORWARSASARO2008WOULDSUCHWEAPONSBECOMETHETOOLOFCHOICEFOROPPRESSORSORTERRORISTSFINALLY,HOWCANTRANSPARENCYANDPUBLICDISCOURSEBESTBEENCOURAGEDONTHESEISSUESPRIVACYHOWSHOULDTHEABILITYOFAISYSTEMSTOINTERPRETTHEDATAOBTAINEDFROMSURVEILLANCECAMERAS,PHONELINES,EMAILS,ANDSOON,INTERACTWITHTHERIGHTTOPRIVACYHOWWILLPRIVACYRISKSINTERACTWITHCYBERSECURITYANDCYBERWARFARESINGERANDFRIEDMAN2014OURABILITYTOTAKEFULLADVANTAGEOFTHESYNERGYBETWEENAIANDBIGDATAWILLDEPENDINPARTONOURABILITYTOMANAGEANDPRESERVEPRIVACYMANYIKAETAL2011AGRAWALANDSRIKANT2000PROFESSIONALETHICSWHATROLESHOULDCOMPUTERSCIENTISTSPLAYINTHELAWANDETHICSOFAIDEVELOPMENTANDUSEPASTANDCURRENTPROJECTSTOEXPLORETHESEQUESTIONSINCLUDETHEAAAI2008–09PRESIDENTIALPANELONLONGTERMAIFUTURESHORVITZANDSELMAN2009,THEEPSRCPRINCIPLESOFROBOTICSBODENETAL2011,ANDRECENTLYANNOUNCEDPROGRAMSSUCHASSTANFORD’SONEHUNDREDYEARSTUDYOFAIANDTHEAAAICOMMITTEEONAIIMPACTANDETHICALISSUESPOLICYQUESTIONSFROMAPUBLICPOLICYPERSPECTIVE,AILIKEANYPOWERFULNEWTECHNOLOGYENABLESBOTHGREATNEWBENEFITSANDNOVELPITFALLSTOBEAVOIDED,ANDAPPROPRIATEPOLICIESCANENSURETHATWECANENJOYTHEBENEFITSWHILERISKSAREMINIMIZEDTHISRAISESPOLICYQUESTIONSSUCHAS1WHATISTHESPACEOFPOLICIESWORTHSTUDYING,ANDHOWMIGHTTHEYBEENACTED2WHICHCRITERIASHOULDBEUSEDTODETERMINETHEMERITSOFAPOLICYCANDIDATESINCLUDEVERIFIABILITYOFCOMPLIANCE,ENFORCEABILITY,ABILITYTOREDUCERISK,ABILITYTOAVOIDSTIFLINGDESIRABLETECHNOLOGYDEVELOPMENT,LIKELIHOODOFBEINGADOPED,ANDABILITYTOADAPTOVERTIMETOCHANGINGCIRCUMSTANCESCOMPUTERSCIENCERESEARCHFORROBUSTAIASAUTONOMOUSSYSTEMSBECOMEMOREPREVALENTINSOCIETY,ITBECOMESINCREASINGLYIMPORTANTTHATTHEYROBUSTLYBEHAVEASINTENDEDTHEDEVELOPMENTOFAUTONOMOUSVEHICLES,AUTONOMOUSTRADINGSYSTEMS,AUTONOMOUSWEAPONS,ANDSOON,HASTHEREFORESTOKEDINTERESTINHIGHASSURANCESYSTEMSWHERESTRONGROBUSTNESSGUARANTEESCANBEMADEWELDANDETZIONI1994HAVEARGUEDTHAT“SOCIETYWILLREJECTAUTONOMOUSAGENTSUNLESSWEHAVESOMECREDIBLEMEANSOFMAKINGTHEMSAFE”DIFFERENTWAYSINWHICHANAISYSTEMMAYFAILTOPERFORMASDESIREDCORRESPONDTODIFFERENTAREASOFROBUSTNESSRESEARCHVERIFICATIONHOWTOPROVETHATASYSTEMSATISFIESCERTAINDESIREDFORMALPROPERTIESDIDIBUILDTHESYSTEMRIGHTVALIDITYHOWTOENSURETHATASYSTEMTHATMEETSITSFORMALREQUIREMENTSDOESNOTHAVEUNWANTEDBEHAVIORSANDCONSEQUENCESDIDIBUILDTHERIGHTSYSTEM

簡介：3800英文單詞，英文單詞，21500英文字符，中文英文字符，中文6650字文獻出處文獻出處CHASSIGNOLM,KHOROSHAVINA,KLIMOVAA,ETALARTIFICIALINTELLIGENCETRENDSINEDUCATIONANARRATIVEOVERVIEWJPROCEDIACOMPUTERSCIENCE,2018,1361624ARTIFICIALINTELLIGENCETRENDSINEDUCATIONANARRATIVEOVERVIEWMAUDCHASSIGNOL,ALEKSANDRKHOROSHAVIN,ALEXANDRAKLIMOVA,ANDANNABILYATDINOVAABSTRACTDIGITALTECHNOLOGIESHAVEALREADYBECOMEANINTERNALPARTOFOURLIFETHEYCHANGETHEWAYWEARELOOKINGFORINFORMATION,HOWWECOMMUNICATEWITHEACHOTHER,EVENHOWWEBEHAVETHISTRANSFORMATIONAPPLIESTOMANYAREAS,INCLUDINGEDUCATIONTHEMAINOBJECTIVEOFTHISARTICLEISTOIDENTIFYPROSPECTIVEIMPACTOFARTIFICIALTECHNOLOGIESTOTHESTUDYPROCESSANDTOPREDICTPOSSIBLECHANGESINEDUCATIONALLANDSCAPEINPRESENTEDLITERATUREREVIEWWECONSIDEREDFOURCATEGORIESCUSTOMIZEDEDUCATIONALCONTENT,INNOVATIVETEACHINGMETHODS,TECHNOLOGYENHANCEDASSESSMENT,COMMUNICATIONBETWEENSTUDENTANDLECTURERHAVINGREVIEWEDPUBLICATIONSONTHESUBJECTWEPRESENTHEREAPOSSIBLEPICTUREOFHOWTHEARTIFICIALINTELLIGENCEAIWILLRESHAPEEDUCATIONLANDSCAPEKEYWORDSARTIFICIALINTELLIGENCEEDUCATIONMACHINELEARNINGTECHNOLOGYENHANCEDLEARNING1INTRODUCTIONWEHAVETOADMITTHATDIGITALTECHNOLOGIESHAVEALREADYBECOMEANINTERNALPARTOFOUREVERYDAYLIFETHEYCHANGETHEWAYWEARELOOKINGFORINFORMATION,HOWWECOMMUNICATEWITHEACHOTHER,EVENHOWWEBEHAVEASACONSEQUENCE,THEEDUCATIONALLANDSCAPEHASALSOBEGUNTOCHANGEINDEED,MOREANDMOREEDUCATIONALPROGRAMSINCORPORATEDIGITALCULTUREINTOTHECURRICULUMFOREXAMPLE,INFRANCE,EVENPRIMARYSCHOOLSPROVIDESOMECOURSESABOUTINTERNETTECHNOLOGIES,WHILEHIGHSCHOOLSTUDENTSMUSTPASSANEXAMPROVINGTHEIRCOMPUTERSKILLSMOREOVER,MANYEDUCATIONALFACILITIESHAVELEANINGMANAGEMENTSYSTEMSLMSINSTALLEDSUCHASMOODLE1THESECHANGESAFFECTEDNOTONLYEDUCATIONALCURRICULUMINRECENTYEARSMOREANDMOREDIFFERENTINTERACTIVEEDUCATIONALTECHNOLOGIESAREBECOMINGPOPULARSTUDENTSUSETABLETSINSTEADOFCOPYBOOKS,TEACHERSUTILIZEDIFFERENTLEARNINGPLATFORMSSUCHASGOOGLECLASSROOM,EDMODO,POWERSCHOOL,MOODLETHEREAREALARGENUMBEROFMASSIVEOPENONLINECOURSESMOOCSFORTHEONLINESTUDYSUCHASCOURSERACOMTHEGROWINGAMOUNTOFACTIVATEUSERSOFMOOCSCOURSESSHOWSTHATTHEELECTRONICANDDISTANCELEARNINGMETHODOLOGIESAREAPPRECIATEDBYTHESOCIETYANDSOMEOFTHECOURSESCANGIVESTUDENTSAREALOPPORTUNITYTOGETOFFICIALDEGREEOFSOMEDISTINCTANDVERYRESPECTABLEUNIVERSITYATTHESAMETIME,WECANOBSERVERECENTADVANCESOFVIRTUALREALITYVR,AUGMENTEDREALITYARANDARTIFICIALINTELLIGENCEAIANDITSAPPLICATIONTOEDUCATIONALPROCESSFOREXAMPLE,INNEUROSURGERY,VRTECHNOLOGIESALREADYHAVEASERIOUSIMPACT3DOCULUSSURGICALTHEATERISUSEDFORSIMULATINGSURGERYPROCESSOFREMOVINGBRAINTUMORSFIGURE1MANYAREDUCATIONSPECIFICAPPSCANBEUSEDFORSTUDYINGHIGHLYABSTRACTSUBJECTSARAPPELEMENTS4DISDESIGNEDUNDERSTANDINGATOMICSTRUCTURESOFCHEMICALELEMENTSTHEREAREMANYDEFINITIONSOFAITHATCURRENTLYCOULDBEFOUNDINTHELITERATUREACCORDINGTO2,“ARTIFICIALINTELLIGENCEISTHATACTIVITYDEVOTEDTOMAKINGMACHINESINTELLIGENT,ANDINTELLIGENCEISTHATQUALITYTHATENABLESANENTITYTOFUNCTIONAPPROPRIATELYANDWITHFORESIGHTINITSENVIRONMENT”SOMEANOTHERKEYDEFINITIONOFTHISTECHNOLOGYPRESENTEDIN3AIIS“THEFIELDOFCOMPUTERSCIENCEDEDICATEDTOSOLVINGCOGNITIVEPROBLEMSCOMMONLYKEYWORDSUSEDFORTHESEARCHINGPROCESSWEREASFOLLOWSARTIFICIALINTELLIGENCE,INTELLIGENTTUTORINGSYSTEM,EDUCATION,GAPSINLEARNING,ONLINECLASSROOM,TECHNOLOGYENHANCEDLEARNINGREGARDINGEXCLUSIONANDINCLUSIONCRITERIA,WECONSIDEREDENGLISHLANGUAGEPAPERSPUBLISHEDSINCE2012,PERTINENTTOTHEFOCUSEDPURPOSEOFTHESTUDY22DESCRIPTIONOFMODELFRAMEWORKFORANARRATIVEOVERVIEWINORDERTOMAKEANADEQUATEPRESENTATIONOFTHELITERATUREFINDINGS,WEPROPOSETHEFOLLOWINGMODELFRAMEWORKOFTHEEDUCATIONALLANDSCAPETHISMODELISPRESENTEDINFIGURE1WECONSIDERFOURMAJORPARTSOFTHEEDUCATIONALPROCESSTHATCOULDBEAFFECTEDBYAICONTENTTEACHINGMETHODSASSESSMENTCOMMUNICATIONTERMCONTENTREFERSTOTHEBODYOFKNOWLEDGEANDINFORMATIONTHATTEACHERSTEACHANDTHATSTUDENTSAREEXPECTEDTOLEARNINAGIVENSUBJECTORCONTENTAREAINTHISPAPER,WECONSIDERTHATITMAYINCLUDEBOTHEDUCATIONALCONTENTANDITSCUSTOMIZATIONTEACHINGMETHODSREPRESENTDIFFERENTPRINCIPLESANDMETHODSUSEDBYTEACHERSTOENABLESTUDENTLEARNINGTHESESTRATEGIESAREDETERMINEDPARTLYONTHESUBJECTMATTERTOBETAUGHTANDPARTLYBYTHENATUREOFTHELEARNERTHISPARTISVERYINTERESTINGANDIMPORTANTASNAMELYTEACHINGMETHODSARECURRENTLYAFFECTEDBYNEWTECHNOLOGIESASSESSMENTREFERSTOTHEWIDEVARIETYOFMETHODSORTOOLSTHATEDUCATORSUSETOEVALUATE,MEASURE,ANDDOCUMENTTHEACADEMICREADINESS,LEARNINGPROGRESS,SKILLACQUISITION,OREDUCATIONALNEEDSOFSTUDENTSWITHTHEDEVELOPMENTOFMOOCS,THEREISANINCREASINGNECESSITYWITHTECHNOLOGYENHANCEDASSESSMENTTOOLSTHOSETHREEPARTSJOINDIFFERENTELEMENTSOFTHELEARNINGPROCESSWEALSOADDEDTHERECOMMUNICATIONPARTASESSENTIALFORSTUDENTTEACHERINTERACTIONITISALSOREFERREDTOMOOCS,TRADITIONALCLASSESWITHMANYSTUDENTSANDMULTIDISCIPLINARYCOURSESFIGURE1MODELFRAMEWORKTHEFOLLOWINGSECTIONOFTHEPAPERPRESENTRESULTSANDDISCUSSIONOFFINDINGSINACCORDANCEWITHTHEFRAMEWORKDESCRIBED3TRENDSANDOPPORTUNITIES

簡介：點擊查看更多[雙語翻譯]計算機專業(yè)外文翻譯—穩(wěn)健和有益的人工智能的研究重點中英全精彩內容。

簡介：人工智能導論人工智能導論課程論文課程論文題目目人工智能導論課程論文專業(yè)業(yè)計算機科學與技術班級級N計科121F姓名名吳文定學號號24122401811指導老師指導老師白天人工智能結課報告3前言前言人工智能是經過40多年發(fā)展起來的一門綜合性學科，它旨在研究如何利用計算機等現代工具設計模擬人類智能行為的系統(tǒng)。在眾多的人工智能應用領域中，專家系統(tǒng)是30多年來發(fā)展起來的一種最具代表性的智能應用系統(tǒng)，它旨在研究如何設計基于知識的計算機程序系統(tǒng)來模擬人類專家求解專門問題的能力。專家系統(tǒng)是人工智能中最活躍的一個分支，是人工智能發(fā)展最重要的推動力。由于人類對自身的思維規(guī)律和智能行為仍在探索中，因此，人工智能與專家系統(tǒng)仍然是一門開放的年輕學科。近幾年來，人工智能與專家系統(tǒng)的研究越來越深入，新的思想、新的理論以及新的方法與技術不斷涌現，新的研究成果不斷充實著這一研究領域，尤其是模糊邏輯與神經網絡及其結合的研究已成為當前人工智能或智能模擬的重要研究方向，學術論文數以千計，應用成果迭出。

簡介：0附件四附件四英文文獻原文英文文獻原文ARTIFICIALARTIFICIALINTELLIGENCEINTELLIGENCE“ARTIFICIALINTELLIGENCE“ISAWORDWASORIGINALLYDARTMOUTHIN1956TOPUTFORWARDFROMTHENON,RESEARCHERSHAVEDEVELOPEDMANYTHEORIESANDPRINCIPLES,THECONCEPTOFARTIFICIALINTELLIGENCEISALSOEXPANDSARTIFICIALINTELLIGENCEISACHALLENGINGJOBOFSCIENCE,THEPERSONMUSTKNOWCOMPUTERKNOWLEDGE,PSYCHOLOGYANDPHILOSOPHYARTIFICIALINTELLIGENCEISINCLUDEDAWIDERANGEOFSCIENCE,ITISCOMPOSEDOFDIFFERENTFIELDS,SUCHASMACHINELEARNING,COMPUTERVISION,ETC,ONTHEWHOLE,THERESEARCHONARTIFICIALINTELLIGENCEISONEOFTHEMAINGOALSOFTHEMACHINECANDOSOMEUSUALLYNEEDTOPERFORMCOMPLEXHUMANINTELLIGENCEBUTINDIFFERENTTIMESANDDIFFERENTPEOPLEINTHE“COMPLEX“UNDERSTANDINGISDIFFERENTSUCHASHEAVYSCIENCEANDENGINEERINGCALCULATIONWASSUPPOSEDTOBETHEBRAINTOUNDERTAKE,NOWCOMPUTERCANNOTONLYCOMPLETETHISCALCULATION,ANDFASTERTHANTHEHUMANBRAINCANMOREACCURATELY,ANDTHUSTHEPEOPLENOLONGERPUTTHISCALCULATIONISREGARDEDAS“THENEEDTOPERFORMCOMPLEXHUMANINTELLIGENCE,COMPLEXTASKS“WORKISDEFINEDASTHEDEVELOPMENTOFTHETIMESANDTHEPROGRESSOFTECHNOLOGY,ARTIFICIALINTELLIGENCEISTHESCIENCEOFSPECIFICTARGETANDNATUREASTHETIMESCHANGEANDDEVELOPMENTONTHEONEHANDITCONTINUESTOGAINNEWPROGRESSONTHEONEHAND,ANDTURNINGTOMOREMEANINGFUL,THEMOREDIFFICULTTHETARGETCURRENTCANBEUSEDTOSTUDYTHEMAINMATERIALOFARTIFICIALINTELLIGENCEANDARTIFICIALINTELLIGENCETECHNOLOGYTOREALIZETHEMACHINEISACOMPUTER,THEDEVELOPMENTHISTORYOFARTIFICIALINTELLIGENCEISCOMPUTERSCIENCEANDTECHNOLOGYANDTHEDEVELOPMENTTOGETHERBESIDESTHECOMPUTERSCIENCEANDARTIFICIALINTELLIGENCEALSOINVOLVESINFORMATION,CYBERNETICS,AUTOMATION,BIONICS,BIOLOGY,PSYCHOLOGY,LOGIC,LINGUISTICS,MEDICINEANDPHILOSOPHYANDMULTIDISCIPLINEARTIFICIALINTELLIGENCERESEARCHINCLUDEKNOWLEDGEREPRESENTATION,AUTOMATICREASONINGANDSEARCHMETHOD,MACHINELEARNINGANDKNOWLEDGEACQUISITIONANDPROCESSINGOFKNOWLEDGESYSTEM,NATURALLANGUAGEPROCESSING,COMPUTERVISION,INTELLIGENTROBOT,AUTOMATICPROGRAMDESIGN,ETCPRACTICALAPPLICATIONOFMACHINEVISIONFINGERPRINTIDENTIFICATION,2EXTENSIVEATTENTIONANDINTHEROBOT,ECONOMICANDPOLITICALDECISIONS,CONTROLSYSTEM,SIMULATIONSYSTEMAPPLICATIONINOTHERAREAS,ITALSOPLAYEDANINDISPENSABLEROLETHEFAMOUSAMERICANSTANFORDUNIVERSITYPROFESSORNELSONARTIFICIALINTELLIGENCERESEARCHCENTEROFARTIFICIALINTELLIGENCEUNDERSUCHADEFINITION“ARTIFICIALINTELLIGENCEABOUTTHEKNOWLEDGEOFTHESUBJECTISANDHOWTOREPRESENTKNOWLEDGEHOWTOGAINKNOWLEDGEANDUSEOFSCIENTIFICKNOWLEDGEBUTANOTHERAMERICANMITPROFESSORWINSTONTHOUGHT“ARTIFICIALINTELLIGENCEISHOWTOMAKETHECOMPUTERTODOWHATONLYCANDOINTELLIGENTWORK“THESECOMMENTSREFLECTTHEARTIFICIALINTELLIGENCEDISCIPLINEBASICIDEASANDBASICCONTENTNAMELYARTIFICIALINTELLIGENCEISTHESTUDYOFHUMANINTELLIGENCEACTIVITIES,HASCERTAINLAW,RESEARCHOFARTIFICIALINTELLIGENCESYSTEM,HOWTOMAKETHECOMPUTERTOCOMPLETEBEFORETHEINTELLIGENCENEEDSTODOWORK,ALSOISTOSTUDYHOWTHEAPPLICATIONOFCOMPUTERHARDWAREANDSOFTWARETOSIMULATEHUMANSOMEINTELLIGENTBEHAVIOROFTHEBASICTHEORY,METHODSANDTECHNIQUESARTIFICIALINTELLIGENCEISABRANCHOFCOMPUTERSCIENCE,SINCETHE1970S,KNOWNASONEOFTHETHREETECHNOLOGIESSPACETECHNOLOGY,ENERGYTECHNOLOGY,ARTIFICIALINTELLIGENCEALSOCONSIDEREDTHE21STCENTURYGENETICENGINEERING,NANOSCIENCE,ARTIFICIALINTELLIGENCEISONEOFTHETHREETECHNOLOGIESITISNEARLYTHREEYEARSITHASBEENDEVELOPEDRAPIDLY,ANDINMANYFIELDSAREWIDELYAPPLIED,ANDHAVEMADEGREATACHIEVEMENTS,ARTIFICIALINTELLIGENCEHASGRADUALLYBECOMEANINDEPENDENTBRANCH,BOTHINTHEORYANDPRACTICEAREALREADYBECOMESASYSTEMITSRESEARCHRESULTSAREGRADUALLYINTEGRATEDINTOPEOPLESLIVES,ANDCREATEMOREHAPPINESSFORMANKINDARTIFICIALINTELLIGENCEISTHATTHECOMPUTERSIMULATIONRESEARCHOFSOMETHINKINGPROCESSANDINTELLIGENTBEHAVIORSUCHASSTUDY,REASONING,THINKING,PLANNING,ETC,INCLUDINGCOMPUTERTOREALIZEINTELLIGENTPRINCIPLE,MAKESIMILARTOTHATOFHUMANINTELLIGENCE,COMPUTERCANACHIEVEHIGHERLEVELOFCOMPUTERAPPLICATIONARTIFICIALINTELLIGENCEWILLINVOLVETHECOMPUTERSCIENCE,PHILOSOPHYANDLINGUISTICS,PSYCHOLOGY,ETCTHATWASALMOSTNATURALSCIENCEANDSOCIALSCIENCEDISCIPLINES,THESCOPEOFALLALREADYFARBEYONDTHESCOPEOFCOMPUTERSCIENCEANDARTIFICIALINTELLIGENCEANDTHINKINGSCIENCEISTHERELATIONSHIPBETWEENTHEORYANDPRACTICE,ARTIFICIALINTELLIGENCEISINTHEMODEOFTHINKINGSCIENCETECHNOLOGYAPPLICATIONLEVEL,ISONEOFITSAPPLICATIONFROMTHEVIEWOFTHINKING,ARTIFICIALINTELLIGENCEISNOT

簡介：什么是模式什么是模式模式具體事物所具有的信息。對象之間存在的規(guī)律性關系。存在于時間和空間中可觀察的事物，如果可以區(qū)別它們是否相同或是否相似，都可稱之為模式。模式是指我們從事物獲得的信息，往往表現為具有時間或空間分布的信息。模式識別的作用和目的就是在面對某一具體的事物時將其正確歸入某一類別。模式識別的含義模式識別的含義模式識別是研究用計算機來實現人類識別模式的能力用一定數量的樣本（訓練集或學習集）進行分類器的設計，用所設計的分類器對待識別的樣本進行分類決策。模式識別與人工智能的區(qū)別模式識別與人工智能的區(qū)別模式識別是人工智能應用的一個方面。模式識別是一個不斷發(fā)展的新學科,它的理論基礎和研究范圍也在不斷發(fā)展,隨著應用范圍的不斷擴大以及計算機科學的不斷進步,基于人工神經網絡的模式識別技術在今后將會得到更大的發(fā)展,量子計算技術也將用于模式識別研究。人工智能下包括人工智能理論，模式識別，神經網絡，自然語言處理，專家系統(tǒng)等等多個方面。模式識別系統(tǒng)由哪幾個部分組成模式識別系統(tǒng)由哪幾個部分組成基于統(tǒng)計方法的模式識別系統(tǒng)主要有4個部分組成數據獲取，預處理，特征提取和選擇，分類決策。數據獲取包括一維波形、二維圖像、物理參量和邏輯值等。預處理除去噪聲，加強有用信息，并對測量儀器或其它因素造成的退化現象進行復原。特征提取和選擇由于圖像或波形所獲得的數據量相當大，為了有效的實現分類識別，就要對原始數據進行變換，得到最能反映分類本質的特征。分類決策在特征空間中用統(tǒng)計方法把被識別對象歸為某一類別。假如只知道先驗概率，用哪種決策規(guī)則假如只知道先驗概率，用哪種決策規(guī)則設一個有C類，每一類的先驗概率為PWJ，J1,,C。此時最小錯誤率貝葉斯決策規(guī)則為如果PWIMAXPWJ，則X∈WI。假如只知道后驗概率，用哪種決策規(guī)則假如只知道后驗概率，用哪種決策規(guī)則設一個有C類，每一類的后驗概率為PWJ|X，J1,,C。此時最小錯誤率貝葉斯決策規(guī)則為如果PWI|XMAXPWJ|X，則X∈WI。貝葉斯決策理論的含義貝葉斯決策理論的含義貝葉斯決策利用先驗概率和類條件概率密度，將貝葉斯公式（加上貝葉斯公式）作為理論依據，對某一樣本按其特征向量進行分類。貝葉斯決策的先決條件貝葉斯決策的先決條件（1）各類別總體的概率分布是已知的。（2）要決策分類的類別數是一定的。（1）物理上的合理性（2）數學上比較簡便什么是監(jiān)督參數估計什么是監(jiān)督參數估計監(jiān)督參數估計樣本所屬類別及類條件總體概率密度函數的形式已知，某些參數未知。非監(jiān)督參數估計已知總體概率密度函數形式，但未知樣本類別,要推斷某些參數。非參數估計已知樣本類別，未知總體概率密度函數形式，要求直接推斷概率密度函數本身。非監(jiān)督參數估計的方法有哪些非監(jiān)督參數估計的方法有哪些迭代法非參數估計的方法有哪些非參數估計的方法有哪些PARZEN窗估計方法和K近鄰概率密度估計方法。PARZEN窗估計方法的主題思想是固定窗口區(qū)域容積，去看有多少個樣本點在里面，而K近鄰概率密度估計方法的主要思想是固定樣本點的個數（K個）看需要的多大的容積。最大似然估計和貝葉斯估計的差異最大似然估計和貝葉斯估計的差異最大似然估計是把參數Θ看成為確定的未知參數。貝葉斯估計是把參數Θ看成隨機的未知參數。什么情況下使用最大似然估計什么情況下使用最大似然估計適用于參數是確定的的情況。什么情況下使用貝葉斯估計什么情況下使用貝葉斯估計適用于參數是隨機的的情況。什么是可識別性問題什么是可識別性問題從混合密度中把Θ的分量恢復出來。設Θ≠Θ，如果對于混合分布中的每個X都有PX|Θ≠PX|Θ，則稱密度PX|Θ是可識別的。為什么用線性判別函數為什么用線性判別函數簡單、易實現，計算和存儲量小。FISHER線性判別函數的含義線性判別函數的含義考慮把維空間的樣本投影到一條直線上，形成一維空間，即把維數壓縮到一維。在一般的情況下，（對于投影）總可以找到某個方向，使在這個方向的直線上樣本的投影能分開得好。線性判別函數不滿足要求時，用什么樣的方法來判別線性判別函數不滿足要求時，用什么樣的方法來判別廣義判別函數。將非線性函數，通過映射，變成“線性”函數。什么是分段線性判別函數什么是分段線性判別函數實際中有很多復雜的模式識別問題并不是線性可分的，簡單的線性判別函數往往會帶來較大的分類錯誤，這時就需要采用非線性分類器。分段線性判別函數是一種特殊的非線性分

簡介：中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書中國人工智能系列白皮書智能農業(yè)智能農業(yè)中國人工智能學會中國人工智能學會二○一六年九月一六年九月中國人工智能系列白皮書目錄第1章智能農業(yè)發(fā)展背景111人工智能在農業(yè)領域中的應用歷程112智能農業(yè)及其發(fā)展趨勢8第2章農業(yè)智能分析1221農業(yè)數據挖掘12211農業(yè)數據挖掘特點12212農業(yè)網絡數據挖掘13213農業(yè)數據挖掘應用1622農業(yè)數據語義分析18221農業(yè)數據語義模型18222農業(yè)數據存儲模型19223農業(yè)數據知識發(fā)現20224農業(yè)數據語義檢索21225分布式農業(yè)知識協(xié)同構建2123農業(yè)病蟲害圖像識別22231基于機器視覺的農業(yè)病蟲害自動監(jiān)測識別系統(tǒng)框架23232農業(yè)病蟲害圖像采集方法24233農業(yè)病蟲害圖像預處理26234農業(yè)病蟲害特征提取與識別模型構建27235農業(yè)病蟲害模式識別2824動物行為分析2925農產品無損檢測34251農產品的無損檢測35252農產品無損檢測主要方法與基本原理36253無損檢測在農產品質量檢測中的應用381

簡介：人工智能學習心得人工智能學習心得第一篇人工智能學習心得人工智能學習心得對人工智能的理解通過這學期的學習，我對人工智能有了一定的感性認識，個人覺得人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。關于什么是“智能”，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識、自我、思維等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是“人工”制造的“智能”了。關于人工智能一個大家比較容易接受的定義是這樣的人工智能是人造的智能,是計算機科學、邏輯學、認知科學交叉形成的一門科學，簡稱AI。人工智能的發(fā)展歷史大致可以分為這幾個階段第一階段50年代人工智能的興起和冷落目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于HOPFIELD多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。對人工智能對世界的影響的感受及未來暢想最近看了電影黑客帝國一系列，對其中的科幻生活有了很大的興趣，不覺有了疑問現在的世界是否會如電影中一樣呢人工智能的神話是否會發(fā)生在當前社會中的呢在黑客帝國的世界里，程序員成為了耶穌，控制著整個世界，黑客帝國之所以成為經典，我認為，不是因為飛來飛去的超級人物，而是因為她暗自揭示了一個人與計算機世界的關系，一個發(fā)展趨勢。誰知道200年以后會不會是智能機器統(tǒng)治了世界人類正向信息化的時代邁進，信息化是當前時代的主旋律。信息抽象結晶為知識，知識構成智能的基礎。因此，信息化到知識化再到智能化，必將成為人類社會發(fā)展的趨勢。人工智能已經并且廣泛而有深入的結合到科學技術的各門學科和社會的各個領域中，她的概念，方法和技術正在各行各業(yè)廣泛滲透。而在我們的身邊，智能化的例子也屢見不鮮。在軍事、工業(yè)和醫(yī)學等領域中人工智能的應用已經顯示出了它具有明顯的經濟效益潛力，和提升人們生活水平的最大便利性和先進性。智能是一個寬泛的概念。智能是人類具有的特征之一。然而，對于什么是人類智能（或者說智力），科學界至今還沒有給出令人滿意

簡介：PREPARINGFORTHEFUTUREOFARTIFICIALINTELLIGENCENATIONALSCIENCEANDTECHNOLOGYCOUNCILPREPARINGFORTHEFUTUREOFARTIFICIALINTELLIGENCEEXECUTIVEOFFICEOFTHEPRESIDENTNATIONALSCIENCEANDTECHNOLOGYCOUNCILCOMMITTEEONTECHNOLOGYOCTOBER2016ABOUTTHENATIONALSCIENCEANDTECHNOLOGYCOUNCILTHENATIONALSCIENCEANDTECHNOLOGYCOUNCILNSTCISTHEPRINCIPALMEANSBYWHICHTHEEXECUTIVEBRANCHCOORDINATESSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICYACROSSTHEDIVERSEENTITIESTHATMAKEUPTHEFEDERALRESEARCHANDDEVELOPMENTRHOMELANDANDNATIONALSECURITYSCIENCE,TECHNOLOGY,ENGINEERING,ANDMATHEMATICSSTEMEDUCATIONSCIENCEANDTECHNOLOGYEACHOFTHESECOMMITTEESOVERSEESSUBCOMMITTEESANDWORKINGGROUPSTHATAREFOCUSEDONDIFFERENTASPECTSOFSCIENCEANDTECHNOLOGYMOREINFORMATIONISAVAILABLEATWWWWHITEHOUSEGOV/OSTP/NSTCABOUTTHEOFFICEOFSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICYTHEOFFICEOFSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICYOSTPWASESTABLISHEDBYTHENATIONALSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICY,ORGANIZATION,ANDPRIORITIESACTOF1976OSTP’SRESPONSIBILITIESINCLUDEADVISINGTHEPRESIDENTINPOLICYFORMULATIONANDBUDGETDEVELOPMENTONQUESTIONSINWHICHSCIENCEANDTECHNOLOGYAREIMPORTANTELEMENTSARTICULATINGTHEPRESIDENT’SSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICYANDPROGRAMSANDFOSTERINGSTRONGPARTNERSHIPSAMONGFEDERAL,STATE,ANDLOCALGOVERNMENTS,ANDTHESCIENTIFICCOMMUNITIESININDUSTRYANDACADEMIATHEDIRECTOROFOSTPALSOSERVESASASSISTANTTOTHEPRESIDENTFORSCIENCEANDTECHNOLOGYANDMANAGESTHENSTCMOREINFORMATIONISAVAILABLEATWWWWHITEHOUSEGOV/OSTPACKNOWLEDGMENTSTHISDOCUMENTWASDEVELOPEDTHROUGHTHECONTRIBUTIONSOFSTAFFFROMOSTP,OTHERCOMPONENTSOFTHEEXECUTIVEOFFICEOFTHEPRESIDENT,ANDOTHERDEPARTMENTSANDAGENCIESASPECIALTHANKSANDAPPRECIATIONTOEVERYONEWHOCONTRIBUTEDCOPYRIGHTINFORMATIONTHISISAWORKOFTHEUSGOVERNMENTANDISINTHEPUBLICDOMAINITMAYBEFREELYDISTRIBUTED,COPIED,ANDTRANSLATEDACKNOWLEDGMENTOFPUBLICATIONBYTHEOFFICEOFSCIENCEANDTECHNOLOGYPOLICYISAPPRECIATEDANYTRANSLATIONSHOULDINCLUDEADISCLAIMERTHATTHEACCURACYOFTHETRANSLATIONISTHERESPONSIBILITYOFTHETRANSLATORANDNOTOSTPITISREQUESTEDTHATACOPYOFANYTRANSLATIONBESENTTOOSTPTHISWORKISAVAILABLEFORWORLDWIDEUSEANDREUSEANDUNDERTHECREATIVECOMMONSCC010UNIVERSALLICENSE