AI人工智能的几种常用算法概念学习资料
一、粒子群算法
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性.
粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优
二、遗传算法
遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。
主要特点
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。的共同特征为：
①首先组成一组候选解
②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度
③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解
④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。
在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。
遗传算法还具有以下几方面的特点：
(1)遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。
人工智能概念简介说课讲解
人工智能概念简介
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问 题。擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4. 群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解 6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明
陆满平-企业科创板上市规则解读与操作(讲义)
企业科创板上市规则解读与操作中国社会科学院产业经济学博士 深圳证券交易所金融证券博士后 平安证券投行事业部执行总经理 陆满平教授
一、科创板的提出和获得批准 （一）科创板提出：顶层设计与定位——“资本市场的南巡讲话”
（二）上交所设注册备案制科创板的获得批准 科创板的推出既是建设上海国际金融中心的需要，也是多层次资本市场体系中进一步进行差异化安排，为科技创新企业直接融资服务，是中国版的“纳斯达克的”，为金融服务实体经济，助力经济结构调整和企业转型升级。科创板更是国家竞争战略的重要组成部分，为大国崛起，国家振兴服务。 上交所设科创板并试点注册制总体实施方案获批 2019-01-24 据新华社消息，1月23日，中央全面深化改革委员会第六次会议审议通过了《在上海证券交易所设立科创板并试点注册制总体实施方案》、《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》。 会议指出，在上海证券交易所设立科创板并试点注册制是实施创新驱动发展战略、深化资本市场改革的重要举措。要增强资本市场对科技创新企业的包容性，着力支持关键核心技术创新，提高服务实体经济能力。要稳步试点注册制，统筹推进发行、上市、信息披露、交易、退市等基础制度改革，建立健全以信息披露为中心的股票发行上市制度。 在此前的召开的上海市政府新闻发布会上，上海市金融工作局局长郑杨透露，科创板相关规则、制度近期可能征求意见。发布会还透露，上海已经形成推进科创板的协调机制和配套方案，正在抓紧排摸筛选试点企业，做好试点企业储备。
（三）科创板规则体系
（四）科创板注册制五大制度
（五）科创板六大亮点
人工智能项目投资建设可行性研究报告
人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。
遗传算法求解实例
yj1.m ：简单一元函数优化实例，利用遗传算法计算下面函数的最大值 0.2)*10sin()(+=x x x f π，∈x [-1, 2] 选择二进制编码，种群中个体数目为40，每个种群的长度为20，使用代沟为0.9， 最大遗传代数为25 译码矩阵结构：?????????? ??????? ???? ?=ubin lbin scale code ub lb len FieldD 译码矩阵说明： len – 包含在Chrom 中的每个子串的长度，注意sum(len)=length(Chrom)； lb 、ub – 行向量，分别指明每个变量使用的上界和下界； code – 二进制行向量，指明子串是怎样编码的，code(i)=1为标准二进制编码， code(i)=0则为格雷编码； scale – 二进制行向量，指明每个子串是否使用对数或算术刻度，scale(i)=0为算术 刻度，scale(i)=1则为对数刻度； lbin 、ubin – 二进制行向量，指明表示范围中是否包含每个边界，选择lbin=0或 ubin=0，表示从范围中去掉边界；lbin=1或ubin=1则表示范围中包含边界； 注：增加第22行：variable=bs2rv(Chrom, FieldD);否则提示第26行plot(variable(I), Y, 'bo'); 中variable(I)越界 yj2.m ：目标函数是De Jong 函数，是一个连续、凸起的单峰函数，它的M 文件objfun1包含在GA 工具箱软件中，De Jong 函数的表达式为： ∑ == n i i x x f 1 2 )(， 512512≤≤-i x 这里n 是定义问题维数的一个值，本例中选取n=20，求解 )(min x f ，程序主要变量： NIND （个体的数量）：＝40； MAXGEN （最大遗传代数）：=500； NV AR （变量维数）：=20； PRECI （每个变量使用多少位来表示）：=20； GGAP （代沟）：=0.9 注：函数objfun1.m 中switch 改为switch1，否则提示出错，因为switch 为matlab 保留字，下同！ yj3.m ：多元多峰函数的优化实例，Shubert 函数表达式如下，求)(min x f 【shubert.m 】
AI人工智能的几种常用算法概念
一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
主板、创业板、中小板、科创板上市条件比较
主板、创业板、中小板、科创板上市条件比较 条 件 A股主板创业板IPO办法中小板科创板 主 体 资 格 依法设立且合法存续的股份 有限公司 依法设立且持续经营三年以上的股 份有限公司 依法设立股份有限公司已满 3年 依法设立且持续经营3年以上的股份有限公司 经 营 年 限 持续经营时间应当在3年以上 (有限公司按原账面净资产值 折股整体变更为股份公司可 连续计算) 持续经营时间应当在3年以上(有 限公司按原账面净资产值折股整体 变更为股份公司可连续计算) 持续经营时间应当在3年以 上(有限公司按原账面净资产 值折股整体变更为股份公司 可连续计算) 持续经营时间应当在3年以上(有限公司按原账面净 资产值折股整体变更为股份公司可连续计算) 盈 利 要 求 （1）最近3个会计年度净利 润均为正数且累计超过人民 币3,000万元，净利润以扣除 非经常性损益前后较低者为 计算依据； 最近两年连续盈利，最近两年净利 润累计不少于1000万元，且持续增 长； 或者最近一年盈利，且净利润不少 于500万元，最近一年营业收入不 少于5000万元，最近两年营业收入 增长率均不低于30％。 （1）最近3个会计年度净 利润均为正数且累计超过人 民币3,000万元，净利润以扣 除非经常性损益前后较低者 为计算依据； 2.1.2 发行人申请在本所科创板上市，市值及财 务指标应当至少符合下列标准中的一项： （一）预计市值不低于人民币10亿元，最近两年净 利润均为正且累计净利润不低于人民币5000万元， 或者预计市值不低于人民币10亿元，最近一年净利 润为正且营业收入不低于人民币1亿元； （二）预计市值不低于人民币15亿元，最近一年营 业收入不低于人民币2亿元，且最近三年累计研发 投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%； （三）预计市值不低于人民币20亿元，最近一年营（2）最近3个会计年度经营 活动产生的现金流量净额累 计超过人民币5,000万元；或 者最近3个会计年度营业收入 累计超过人民币3亿元； 净利润以扣除非经常性损益前后孰 低者为计算依据 （2）最近3个会计年度经营 活动产生的现金流量净额累 计超过人民币5,000万元；或 者最近3个会计年度营业收 入累计超过人民币3亿元；
人工智能AI 行业应用整体建设解决方案
人工智能 AI+行业应用 解决方案 2019 年3 月8 日
目录 第一章计算机视觉发展历程 (3) 1.1 当前计算机视觉技术的位置 (4) 第二章变电站智能化监控 (5) 2.1项目背景 (5) 2.2解决方案 (5) 2.3系统功能 (5) 第三章电力隧道智能化监控 (6) 3.1项目背景 (6) 3.2解决方案 (6) 3.3系统功能 (7) 第四章电塔防破智能化监控 (7) 4.1项目背景 (7) 4.2解决方案 (8) 4.3系统功能 (8) 第五章加油站智能化监控 (9) 5.1项目背景 (9) 5.2解决方案 (9) 5.3系统功能 (9) 第六章配电室智能运维 (10) 6.1项目背景 (10) 6.2解决方案 (10) 6.3系统功能 (10) 第七章采油机智能化监控 (11) 7.1项目背景 (11) 7.2解决方案 (11) 7.3系统功能 (12) 第八章输油管线 (12) 8.1项目背景 (12) 8.2解决方案 (13) 8.3系统功能 (13)
第一章计算机视觉发展历程 计算机视觉的发展历史可以追溯到 1966 年，在这一年著名人工智能学家 马文·明斯基给他的学生布置了一道作业，让学生在电脑前面连一个摄像头， 然后想办法写一个程序，让计算机告诉我们摄像头看到了什么。这道题代表 了计算机视觉的全部，通过一个摄像头让机器告诉我们它到底看到了什么。 所以，1966 年被认为是计算机视觉的起始年。 1970 年代，研究者开始去试图解决这样一个问题，就是让计算机告知他到 底看到了什么东西。当时，大家认为要让计算机认知到底看到了什么，首先要 了解人是怎样去理解这个世界的。当时有一种普遍的认知，认为人之所以理解 这个世界，是因为人看到的世界是立体的，能够从立体的形状里面理解世界。在这种认知情况下，研究者希望先把三维结构从图像里面恢复出来，在此基 础上再去做理解和判断。 1980 年代，是人工智能发展的一个非常重要的阶段。当时，在人工智能界 开始做很多类似于现在的专家系统，计算机视觉的方法论也开始在这个阶段产 生一些改变。在这个阶段，人们发现要让计算机理解图像，不一定先要恢复物 体的三维结构。例如：让计算机识别一个苹果，假设计算机事先知道对苹果的 形状或其他特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将这样 的先验知识和看到物体表征进行匹配。如果能够匹配上，计算机就算识别或 者理解了看到的物体。所以，80 年代出现了很多方法，包括几何以及代数的 方法，将我们已知的物品转化成一些先验表征，然后和计算机看到的物品图像 进行匹配。 90 年代，人工智能界又出现了一次比较大的变革，也就是统计方法的出现。 在这个阶 段，经历了一些比较大的发展点，比如现在还广泛使用的局部特征。随着 90 年代统计方法的流行，研究者找到了一种统计手段，能够刻画物品最本质的 一些局部特征，比如：要识别一辆卡车，通过形状、颜色、纹理，可能并不 稳定，如果通过局部特征，即使视角、灯光变化了，也会非常稳定。我们可 以对物品建立一个局部特征索引，通过局部特征可以找到相似的物品。通过 这样一些局部点，可以让匹配更加精准。 到 2000 年左右，机器学习开始兴起。以前需要通过一些规则、知识或者统 计模型去识别图像所代表的物品是什么，但是机器学习的方法和以前完全不一样。机器学习能够从我们给定的海量数据里面去自动归纳物品的特征，然后去识别它。在这样一个时间点，计算机视觉界有几个非常有代表性的工作，比如：人脸识别。你要识别一个人脸，第一步需要从图片里面把待识别的人脸区域给提取出来，我
(实例)matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵 eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B], 如 precision--变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,... termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverO ps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数 【输出参数】 x--求得的最优解 endPop--最终得到的种群 bPop--最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds--代表变量上下界的矩阵 evalFN--适应度函数 evalOps--传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega 的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如[1e-6 1 0] termFN--终止函数的名称,如['maxGenTerm'] termOps--传递个终止函数的参数,如[100] selectFN--选择函数的名称,如['normGeomSelect'] selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08] xOverFNs--交叉函数名称表，以空格分开，如['arithXover heuristicXover simpleXover'] xOverOps--传递给交叉函数的参数表，如[2 0;2 3;2 0] mutFNs--变异函数表，如['boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation'] mutOps--传递给交叉函数的参数表,如[4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0]
七大高科技领域上市公司股票
七大高科技领域上市公司股票 【七大高科技领域新机遇】 >> 智能制造 智能制造将是未来中长期实现制造业与互联网融合以及全面提升制造业竞争力的重要抓手。从年内开始，将会推出一系列的支持政策和措施。而从辛国斌的介绍来看，智能制造在未来制造业发展中扮演的角色将更加重要，除了带动制造业的整体发展外，还有可能成为全新的产业机遇。国泰君安等券商研报认为，互联网化智能制造是制造业升级的最优方向，而近年来我国智能制造行业也呈现出蓬勃发展的趋势。在政策助力下，智能制造将毫无疑问是未来中长期最具增长潜力的产业领域，并将成为创投新热点。 相关公司：机器人、博实股份、京东方A、美的集团 >> 5G
中国5G技术研发试验于今年1月启动，希望通过技术试验推动5G标准形成，带动产业成熟，促进应用创新发展。工信部表示预计2018年将完成5G国际标准的制定，2020年有望正式商用。中国移动也表态2020年实现5G网络商用化。 相关公司：中兴通讯、烽火通信 >> 大数据 在信息为王的经济发展时期，数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维，谁就能赢得主动，赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激活万亿产值。 相关公司：银之杰、东方国信 >> 云计算 云计算是未来5年至10 年高确定性增长的行业，预计公有
云服务市场规模在未来5年的年均复合增长率将超过100%，公有云整体市场规模年均复合增长率将达65%，私有云市场规模年均复合增长率将达到30%，全球云计算市场的整体规模在数千亿美元。预计到2020年，我国的云计算市场规模将达到2200亿元以上。 相关公司：浙大网新、网宿科技 >> 人工智能 在未来通用智能时代，除了自然语言处理、计算机视觉等AI 技术在某些领域的直接应用，人工智能更大的影响在于将重塑生活服务、医疗、零售、数字营销、农业、工业、商业等各行各业，并将引发新一轮IT设备投资周期。智能化的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。 相关公司：科大讯飞、川大智胜 >> 虚拟现实
“巧用联动玩做T,做错概率非常低”-做T“五大战法”-做T操盘修炼手记⑧
“巧用联动玩做T，做错概率非常低”-做T“五大战法”-做T操 盘修炼手记⑧ 【编者按】做T王者，股圈琅琊榜顶尖高手之一，自2016年2月29日入驻股圈至今，收益率63.18%，其所著《做T 操盘手修炼记》以极其通俗易懂的语言风格，系统性的阐述 了其做T理念，将在公众号【我的股圈】连载，欢迎添加。 有兴趣的读者可以到【我的股圈】公众号留言【做T王者】，实时获取其调仓推送。引言前面的课程介绍了“紧跟暴力哥， 有肉吃有汤喝”，“大单频出逃，早点跟着跑”，“练快手抢反弹，不是高手别乱玩”，这三种方法不需要判断大盘方向，就可以单独针对个股使用，但是这三种方法需要个股在较短时间内 出现较大幅度的波动，才能使用。使用“震荡行情高点卖，回到低点买回来”这种方法做T时，要求个股出现比较规律的震 荡（平行震荡、上行震荡或者下行震荡），但是个股出现规 律震荡的频率不高，所以使用比较少。前面的课程还介绍了 “利用量价背离修复原理来指导做T”，但是利用量价背离修复原理来指导做T，需要个股出现比较严重的量价背离时， 抓住量价背离修复的时间窗口，沿着量价背离修复的方向做 T。以上介绍的这些做T方法，都需要个股出现一些特殊情 况才能使用，但是个股大多数时候，并不会出现以上情况， 这个时候通过什么来判断股价运行的方向，寻找做T的机会
呢？当通过个股本身的量、价或者一些指标的变化，无法判 断其股价运行的方向，找不到做T机会时，通常是采用联动的方法来判断股价运行方向，寻找做T机会。所谓联动，是指若干个相关联的对象（个股、大盘指数、板块指数、期指等），一个运动或变化时，其他的也跟着运动或变化。 利用联动效应来指导做T，就是寻找与所操作个股在当日具 有联动关系且其变化具有超前性的对象（包括其他个股、大 盘指数、板块指数、股指期货等），利用该联动对象的超前 性变化来判断所操作个股股价的运动方向，只要所操作个股 出现了跟随联动对象变化的迹象或者趋势，且联动对象的变 化幅度较大，能大概率引起所操作个股产生较大的变化幅度， 保证所操作个股有足够的做T获利空间，就可以沿着该联动对象变化的方向完成做T。 利用联动效应来做T，这是做T操盘手使用最普遍方法，每日必用，特别是针对那些无法判断股价运行方向的个股，利 用联动效应来判断是最有用的方法。 下面将详细介绍利用联动效应来指导做T的方法1联动的基本介绍 在介绍利用联动效应来指导做T时，先介绍一下联动的分类。按照联动对象间联动关系的敏感程度，可以将联动分为强联 动和弱联动。按照联动对象之间变化的方向的异同，可以将 联动分为正联动和负联动。 1.1强联动联动对象产生一定幅
人工智能概念股票汇总一览
人工智能概念股票汇总一览 人工智能概念股活跃龙头：科大讯飞（002230）、蓝色光标（300058）、昆仑万维（300418）、慈星股份（300307）、骅威股份（002502） 人工智能概念股相关上市公司汇总： 沪市：中源协和（600645）、佳都科技（600728）、张江高科（600895）深市：天音控股（000829）、紫光股份（000938）中小板：江南化工（002226）、科大讯飞（002230）、奥飞动漫（002292）、康力电梯（002367）、科远股份（002380）、巨星科技（002444）、骅威股份（002502）创业板：机器人（300024）、蓝色光标（300058）、思创医惠（300078）、慈星股份（300307）、东方网力（300367）、昆仑万维（300418）、科大讯飞（002230） 公司为中国最大智能语音技术提供商，在中文语音合成市场拥有70%以上市场份额，中文语音产业60%以上整体市场份额，处于语音市场绝对领先地位。 高乐股份（002348） 幽联科技共同出资设立子公司，专注语音智能玩具的研发。公司此次与幽联技术的合作，实现了真正意义上对人工智能领域的切入，是公司在“玩具智能化”与“教育智能化”两条发展路径上的必经之路，对公司未来“玩具+教育”
两大布局的意义深远。蓝色光标（300058） 小i机器人专注于智能机器人核心交互技术的研发，并在大量的商业化应用中推动了该技术的产业化进程。在自然语言处理、语义分析和理解、知识工程和智能大数据等方面，小i走在行业的前列，获得了多项国家发明专利授权，并参与国际和国内的智能人机交互标准建设。蓝色光标公司以约5000万元增资“小i机器人”的拥有者上海智臻网络科技有限公司。增资后，公司将持有上海智臻125.16元出资额，占其总股本的7%。公司拥有最先进的智能人机对话引擎，曾起诉苹果公司的Siri语音系统涉嫌专利侵权并胜诉。康力电梯（002367） 公司以现金5330万元增资参股紫光优蓝，其中4000万元用于增资，1330万元用于受让紫光股份所持有紫光优蓝14.285万元出资额，公司共持有紫光优蓝40%的股权。紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人研发销售企业，致力于民用智能机器人产品的研发及营销拓展，紫光优蓝的核心技术与管理团队2007年进入家用智能机器人研发领域，并与中国科学院、北京科技大学等国内外顶级科研机构形成战略合作，在AI（人工智能）、语音识别、智能感应、交互式软件等各方面都是行业的专家。昆仑万维（300418） 出资300万美金与其他方共同成立Kunlun AI（昆仑人工智能科技公司）。拟新设的昆仑人工智能总股本为1亿股。
第9章怎样研究算法遗传算法示例练习题答案解析
第9章怎样研究算法:遗传算法示例 1、P类问题、NP类问题、NPC类问题是计算机科学领域关于可求解性可计算性很重要的概念。关于P、NP和NPC类问题，回答下列问题。 (1)下列说法不正确的是_____。 (A) P类问题是计算机可以在有限时间内能够求解的问题； (B) NP类问题是计算机可以在有限时间内能够验证“解”的正确性的问题； (C) NPC类问题是对问题的每一个可能解，计算机都可以在有限时间内验证“解”的正确性的问题，被称为NP完全问题； (D)上述说法有不正确的； 答案：D 解释： 本题考核P类问题、NP类问题、NPC类问题的概念。 P类问题指计算机可以在有限时间内求解的问题，(A)正确；NP类问题指虽然在多项式时间内难于求解但不难判断给定一个解的正确性问题，(B)正确；NPC问题指NP问题的所有可能答案都可以在多项式时间内进行正确与否的验算，称为NP-Complete问题，(C)正确；(A)(B)(C)都正确，所以(D)错误。 具体内容请参考第九章视频之“可求解与难求解问题”以及第九章课件。 (2)可解性问题是指能够找到多项式时间复杂性算法进行求解的问题，难解性问题是指找不到多项式时间复杂性算法进行求解的问题。下列说法不正确的是_____。 (A) P类问题是可解性问题，NP类问题是难解性问题。 (B) NP类问题不一定是难解性问题，因为P类问题也一定是NP类问题； (C) NP类问题不确定是否是P类问题，但NPC类问题一定是难解性问题； (D)上述说法有不正确的； 答案：A 解释： 本题考核对可解性问题和难解性问题概念的理解。 P类问题指计算机可以在有限时间内求解的问题，所以是可解性问题；NP类问题指虽然在多项式时间内难于求解但不难判断给定一个解的正确性问题，但P类问题是NP类问题的一个子集，所以NP类问题不一定是难解性问题；NPC问题指NP问题的所有可能答案都可以在多项式时间
目前真正涉及人工智能重点个股分析
目前真正涉及人工智能重点个股分析 导语：人工智能是当前最火热的技术之一，该领域的融资金额不断创造新高，显示了资本对其未来的看好。并且美国和我国都将其列为重点战略之一。人工智能目前最前沿领域依次排序主要有机器学习、自然语音识别等。涉及到该领域的公司有望在新技术的发展中直接受益。目前人工智能还处在发展初期，技术壁垒较高，在股票上还是以题材炒作为主。下面梳理了相关有机器学习和语音识别的上市公司。重点人工智能公司江南化工（002230）：（机器学习类）公司主营业务炸药，公司出资5000万参股北京光年无限科技有限公司，参股14.4%，北京光年无限科技涉及机器学习领域，发布了机器人操作系统，并且具有虫洞语音助手等产品。北京光年无限公司为中国人工智能协会会员。奥飞娱乐（002292）：（机器学习类）公司主营动漫影视业务，公司出资5000万参股北京光年无限科技有限公司，参股5%。北京光年无限科技涉及机器学习领域，发布了机器人操作系统，并且具有虫洞语音助手等产品。北京光年无限公司为中国人工智能协会会员。东华软件（002065）：（机器学习类）公司主营软件业务，涉及到机器学习领域，例如公司为国家卫星气象中心做的项目用到了机器学习算法。公司为中国人工智能协会会员。博彦科技（002649）：（机器学习类）公司主营
大数据业务，子公司博彦多彩具有数字定制平台，且和京东在数据有合作。公司为中国人工智能协会会员。浪潮信息（000977）：（机器学习类）公司主营服务器业务，浪潮集团发布过深度学习计算框架Caffe-MPI。公司实际控制人浪潮集团中国人工智能协会会员。科大讯飞（002230）：（语音识别类）公司成立于1999年，在语音识别上造诣深厚，是我国唯一语音产业化方向的企业。2016年，国际语音识别大赛（CHiME）科大讯飞取得全部指标第一；公司的语音识别技术已经和众多厂商进行合作。并且公司是中国人工智能协会会员。歌尔股份（002241）：（语音识别类）公司主要生产扬声器类产品。公司子公司出资2000万美元参股了出门问问，参股12.5%。出门问问CEO原为GOOGLE科学家，公司具有语音识别技术，为GOOGLE穿戴语音搜索合作伙伴。
stem课程实验室建设方案
stem课程实验室建设方案 一、政策背景 国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中指出：“人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。” 战略目标： 第一步 ----- 2020年 ----- 人工智能产业成为新的重要经济增长点。技术应用成为改善民生的新途径。 第二步 ----- 2025年 ----- 人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。 第三步 ----- 2030年 ----- 我国将成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。 二、如何建设stem课程实验室 如何搭stem课程实验室，STEAM实验室正在全国各地的学校涌现。Stem课程创客实验室为教育实践提供新的创新方法，鼓励学生设计、实验、建设和发明。
创客实验室不仅仅是科学实验室，木工作坊，计算机实验室或艺术室，而是可能包含所有这些空间中的元素。因此，它的设计必须适应各种活动需求以及活动的多样性和趣味性，这个在制作和探索过程非常重要，这就是STEM实验室与一次性空间的区别。
三、中小学stem课程包含有哪些内容，以智库教育为例：
四、备注 由于每个学校的stem课程实验室及其适应的活动可能会有所不同，也要看学校的具体的需求和要求。建设创客实验室功能和使用最为关键的步骤之一，学校可以与创客企业合作，阐明满足这些需求。或者，访问其他创客空间或实验室可以得到一些宝贵的意见。作为创客教育设备提供商，会有很多合作的创客空间与steam实验室可供参观。
三个遗传算法matlab程序实例
遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pcross,pmutation) % Finds a maximum of a function of several variables. % fmaxga solves problems of the form: % max F(X) subject to: LB <= X <= UB % BestPop - 最优的群体即为最优的染色体群 % Trace - 最佳染色体所对应的目标函数值 % FUN - 目标函数 % LB - 自变量下限 % UB - 自变量上限 % eranum - 种群的代数,取100--1000(默认200) % popsize - 每一代种群的规模；此可取50--200(默认100) % pcross - 交叉概率,一般取0.5--0.85之间较好(默认0.8) % pmutation - 初始变异概率,一般取0.05-0.2之间较好(默认0.1) % pInversion - 倒位概率,一般取0.05－0.3之间较好(默认0.2) % options - 1*2矩阵,options(1)=0二进制编码(默认0),option(1)~=0十进制编 %码,option(2)设定求解精度(默认1e-4) % % ------------------------------------------------------------------------ T1=clock; if nargin<3, error('FMAXGA requires at least three input arguments'); end if nargin==3, eranum=200;popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==4, popsize=100;pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==5, pCross=0.8;pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==6, pMutation=0.1;pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if nargin==7, pInversion=0.15;options=[0 1e-4];end if find((LB-UB)>0) error('数据输入错误,请重新输入(LB 《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展 一、《人工智能》课程学习体会 1．课程学习历程 这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。 在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。 课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。 2．课程学习体会与感悟 学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。 另一个方面则是，人工智能的应用领域非常之多，诸如机器学习，专家系统等，每一部分都是可以单独拿出来作为深入学习的方向的。因此，现在的学习，只是对人工智能有了一个初步的了解，想要入门还需要学习更多的内容，还需要投入更多的时间。 二、遗传算法在最优化问题的应用与发展 1.遗传算法简述 祝恩浩：科技龙头股大幅下跌，2018年科技股最新行情解析 作者：祝恩浩 2017年12月18日，33只科技股龙头股大跌，比如，基因科技的龙头股华大基因跌停了；兼具芯片概念和人工智能概念的中科曙光跌停；大数据概念拓尔思逼近跌停；即将被360借壳的江南嘉捷也逼近跌停。 科技股作为一直被看好的板块，在此次下跌之前，科技板块龙头股的表现并不逊色于其他任何行业的龙头股。比如海康威视今年以来涨幅超过140%，大族激光涨幅超过132%，中兴通讯涨幅接近120%，科大讯飞涨幅超过117%。 虽然科技龙头股今年以来整体涨幅较大，但是，昨天科技股回撤大跌，在板块数据上看，科技股板块是跌幅较大的板块之一。宽带提速、芯片等跌幅超过3%，量子通信、云计算、5G概念等跌超2%。一直表现良好的科技板块，为何昨天33只科技股的龙头股大跌呢？难道2018年科技股要走下坡路？ 2017年12月18日科技股龙头股为何大跌？ 业内某人士分析，科技龙头股之所以大跌，主要是受到苹果产业链的影响。因为，最近，苹果大幅砍单，不仅使得港股的舜宇光学科技、比亚迪电子等，台股的大立光等股票受挫，连A股苹果相关概念股也受到影响。 科技龙头股受到苹果大幅砍单影响，大幅下跌，2018年科技股行情将会怎么样？ 科技股虽然昨日受挫，但是2018年科技股继续会被资本市场看好！主要有 以下几大理由！ 理由一：从全球经济格局上看，中国正在成为全球最重要的两大科技创新力量之一，产业资本和海外资本进入加速中国科技企业发展； 理由二：中国科技巨头国际影响力很大！腾讯、阿里是中国科技力量的最典型代表。年初至今，阿里、腾讯股价分别上涨110%、105%，总市值超越4000亿美元，分列全球市值榜首第6、第7位。整体上看，这些中国科技巨头会对国内科技行业产生一定的促进作用。 理由三：中国产业转移，低端产业向中高端产业发展！在科技制造企业，竞争优势从机械制造向电子制造转移，从低端制造向高端装备转移。依托人口红利、技术红利，中国在家电、汽车等制造领域已经逐渐成长出多家全球性巨头。伴随工程师红利、数据红利初现，中国企业竞争优势将进一步扩大至电子制造、高端装备制造领域。中国承接全球智能手机产业链趋势已现，半导体、汽车电子产业亦有望逐渐承接全球分工。 理由四：中国科技集成企业具备市场优势+技术能力，综合竞争力塑造新的产业机会。凭借在制造领域持续积累的优势，利用中国庞大的市场资源，部分中资企业在生产制造、服务运营等系统集成领域初具国际竞争力。 从上述几大理由分析，中国科技力量对国际的影响力越来越大，会促进国外资本进入中国科技企业发展，中国科技行业相关企业具备比较好的综合竞争力，国家政策方面也利好科技产业发展，低端产业向中高端产业发展！所以，2018年科技股的行情将被资本市场看好！ 目录 _ 一、遗产算法的由来 (2) 二、遗传算法的国内外研究现状 (3) 三、遗传算法的特点 (5) 四、遗传算法的流程 (7) 五、遗传算法实例 (12) 六、遗传算法编程 (17) 七、总结 ......... 错误!未定义书签。附录一：运行程序.. (19) 遗传算法基本理论与实例 一、遗产算法的由来 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。20世纪40年代以来，科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学和人工系统的新思想、新方法。很多学者对关于从生物进化和遗传的激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统研究的计算技术——生物进化系统的计算模型，以及模拟进化过程的算法进行了长期的开拓性的探索和研究。John H.Holland教授及其学生首先提出的遗传算法就是一个重要的发展方向。 遗传算法借鉴了达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学说。按照达尔文的进化论，地球上的每一物种从诞生开始就进入了漫长的进化历程。生物种群从低级、简单的类型逐渐发展成为高级复杂的类型。各种生物要生存下去及必须进行生存斗争，包括同一种群内部的斗争、不同种群之间的斗争，以及生物与自然界无机环境之间的斗争。具有较强生存能力的生物个体容易存活下来，并有较多的机会产生后代；具有较低生存能力的个体则被淘汰，或者产生后代的机会越来越少。，直至消亡。达尔文把这一过程和现象叫做“自然选择，适者生存”。按照孟德尔和摩根的遗传学理论，遗传物质是作为一种指令密码封装在每个细胞中，并以基因的形式排列在染色体上，每个基因有特殊的位置并控制生物的某些特性。不同的基因组合产生的个体对环境的适应性不一样，通过基因杂交和突变可以产生对环境适应性强的后代。经过优胜劣汰的自然选择，适应度值高的基因结构就得以保存下来，从而逐渐形成了经典的遗传学染色体理论，揭示了遗传和变异的人工智能导论学习体会及遗传算法应用
科技龙头股大幅下跌,2018年科技股最新行情解析
遗传算法基本理论实例