新天科技公司热量表检定装置简介
新天公司热量表检定装置介绍
一、目前国内热量表检定装置现状
随着我国城镇供热体制改革试点的不断推广,国内热量表的发展非常迅速，不少生产企业不顾自身的技术实力,纷纷自行设计制造各种类型的热量表检定装置，渴望利用我国热量表起步阶段的大好商机掘一桶金。目前投放市场的热量表检定装置在规格、型号、功能、性能及质量诸方面很不规范。设备的体积庞大，检定前的加热准备时间太长，系统的检定精度低,稳定性差,使用繁琐,虽然也使用计算机检定,但自动化程度不高，不是专业人员几乎无法操作,这是目前市场上绝大多数热量表检定装置存在的弊端。这给热量表生产及使用单位和质量监督管理部门带来诸多不便,造成许多直接和间接的经济损失。
二、XＴRJ系列热量表检定装置简介
热量表检定装置是对各种形式的热量表（普通式，IC卡式、超声波及其它方式)进行计量检定的标准装置。ＸTＲJ系列热量表检定装置是由河南新天科技股份有限公司在吸收、借鉴国内外先进技术及研究成果的基础上，并根据我国的具体使用情况而研制的具有自主知识产权的新一代热量表检定装置。该设备高度的自动化功能、完备的检测功能、高精度及高度的可靠性能，标志着我国在热量表检定装置的研制方面迈进了一个新阶段。本装置参照欧洲《热量表》标准(EN－143４：1997)，其设计完全符合我国现有标准CＪ128-２０08《热量表》,JG225-2０01《热能表国家计量检定规程》的要求。
XTRJ系列热量表检定装置在设计之前花费两年时间对国内外现有的热量表检定装置进行了大量的考察、调研和论证,本检定装置具有高度的自动化功能、完备的检测功能、高精度及高度的可靠性能,克服了目前国内其它同类设备所存在的诸多弊端和不便，是目前国内质量最好、技术最先进的热量表检定（测)设备。
本系统由热水流量标准检测系统、配对温度传感器检测系统、数据自动采集处理系统、电气控制系统、热能表耐压试验装置、热能表压损测量装置等部分组成。
本检定装置可对各种热量表进行流量检定、温度检定、计算器检定及热量表整体检定。
本装置既适合于热量表生产企业对热量表进行出厂检定,也适合供热企业及质量监督管理部门对热量表进行首次强制检定、后续检定及质量监督管理部门对生产热量表的企业进行型式实验和样机实验。
三、本装置的主要功能特点
1. 流量点的全自动化精确设置。只要操作人员选择好流量点,点击“设置流量点”按钮
后,系统会自动根据流量点的大小将流量调节阀调到适当位置，并根据当前流量对变频水泵自动跟踪设置,流量调节十分精确。整个调节过程无需操作人员干预，由微机实现流量点的全自动化精确设置。
2. 流量、温度、计算器和总量检定的测试点自动设置。本系统流量、温度、计算器和
总量检定的测试点都设有国标检定和用户自定义检定。用户选择好被检表的口径、型号、流速上下限、常用流速、温差范围上下限等参数,如选择“国标检定”，系统则会自动计算出国家检定规程要求的全部测试点,然后点击鼠标按钮选择需要的测试点即可;如选择“用户自定义检定”，可以根据检定的需要设置任意检测点,一切操作全部由计算机自动完成。系统的设计大大简化了操作人员的工作量。
3. 流量、温度、计算器和总量的检定过程全部实现自动化。测试点设置成功后，系统
会自动依次进行后序每一个检定过程：记录初值、开始检测、记录末值、计算误差，直到全部检定结束,整个过程自动进行。不必担心错检或漏检，真正实现了检定过程的自动化，大大提高了检定的效率。这种人性化的设计使用户的工作更加轻松愉快。
4. 质量法和标准表法组合式装置，具有对电磁流量计的自检功能。采用德国原装进口
的标准电磁流量计，在使用过程中用质量法来校准电磁流量计,作为流量修正系数建立的依据，提高了电磁流量计的测量精度,起到了对电磁流量计进行自检的功能。在检定过程中既可使用标准标法进行检定，同时又可采用质量法进行检定,也可两者结合起来使用，大大提高了检定的效率,以及检定的精度、准确性。
5. 独特的双排检定方法设计。我公司的检定装置可同时检定1２只热量表,大大提高了
检定的效率。很多厂家宣称夹表能够数量可达12只，但他们不能同时检定12只表，只是一排管路夹6只表在工作,另外一排管路夹６只表不工作,待第一排检定完之后，另一排才开始工作,这样做并未提高检定效率。
6. 独有的称量容器结构,保证在精确称量的状态下能够防止蒸汽外溢。在使用质量法时,
称量容器结构的设计是一个难题，它既要求准确称量、不能与其它部分接触,又要求水蒸汽不能外溢，水蒸汽的外溢一方面影响了热水质量，另一方面又破坏了实验室环境。而我公司设计的称量容器,采用了独特的水密封结构，既不影响正常的称量,又完全防止水蒸汽的溢出。
7. 独特的保温管路设计系统。采用特制保温材料制作的管路系统加上独特的保温工艺，
该措施从热辐射和热传导两个方面阻碍了热传递,很好地解决了小流量检测时温差大这一难题,使管路温差引起的测量误差基本可以忽略不计,同时起到了节能的效果。试验证明:即便在小流量(30L/h)水温为５0℃的条件下,标准表和被检表之间的温差也不会超过2℃，事实说明了这种保温效果是比较理想的。另外我们通过高精度的管路测温仪对标准表和被检表处的温度进行检测,从而根据管路产生的温差进行流量修正,从而进一步保证了流量计量的准确性。
8. 完备的修正系数，大大提高了系统的精度，同时为用户将来的标定工作，确保系统
(技术规范标准)热量表技术标准和产品检验方法
热量表技术标准和产品检验方法 1．范围 本标准规定了热量表的热量计量原理与主要参数、技术要求、试验方法、检验规则和 包装与贮存条件。本标准适用于测量计算流动介质为水，温度为2～160℃，压力不大于2.5MPa的热量表。 2．引用标准 下列标准包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。 BSEN1434 1997 国际法定计量组织的75号国际建议（OLMLR75） GB/T 778.3—1996冷水表第3部分：试验方法和试验设备 JB/T 8802—1998热水表行业规范 GB/T9329—1999仪器仪表运输、贮存基本环境条件及试验方法 3．术语 3.1热量表 用于测量显示水流过热交换系统所释放或吸收的热量的仪器。 3.2整体热量表 由流量传感器、计算仪、配对温度传感器等部件所组成不可分离的热量表。 3.3流量传感器 安装在热交换系统中，用于采集水的流量并发出流量信号的部件。 3.4温度传感器 安装在热交换系统中，用于采集热交换系统入口和出口水的温度并发出温度信号的部件。 3.5计算仪 接收来自流量传感器和温度传感器对的信号，进行热量计算存储和显示系统所交换的热量值的部件。 3.6配对温度传感器 在同一个热量表上，分别用来测量热交换系统的入口和出口温度的两支温度传感器。 3.7温差 在热交换系统内的热载体水的入口温度和出口温度的差值. 3.7.1最小温差
温差的下限值，在此温差时，热量表不得超过误差界限。 3.7.2最大温差 温差的上限值，在此温差时，热量表不得超过误差界限。 3.8流量 单位时间通过热量表的热载体水的体积。 3.8.1最小流量 热载体水在系统内的最小流量，在此流量时，热量表不得超过误差界限。 3.8.2额定流量 热载体水在系统正常连续运行的最大流量，在此流量时，热量表不得超过误差界限。 3.8.3最大流量 热载体水在系统内，有限时间（<1小时/天；<200小时/年）内，正常运行的最大流量，在此流量时，热量表不得超过误差界限。 3.8.4累积流量 热交换系统内流过的载体水的体积的总和。 3.9温度上限 热量表不超过误差界限时，热载体水的最高温度。 3.10温度下限 热量表不超过误差界限时，热载体水的最低温度。 3.11最大允许工作压力 在温度上限持久工作时，热量表所能承受内部的最大压力。 3.12压力损失 在给定的流量下，系统中热量表所造成的压力降低。 3.13最大允许压力损失 流量传感器在最大流量Lmax时，水流经热量表的压力损失不得超过的规定值。 3.14最大热功率 热功率的上限，在此功率下，热量表不得超过误差界限。 3.15最小热功率 在温差的下限，流量的下限，以及温度的下限所对应的功率。
人工智能学习研究的现状其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)
单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对
4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对
7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对
论人工智能的发展历程
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
超声波热量表的施工安装要点及相关技术要求
超声波热量表的施工安装要点及相关技术要求 超声波流量传感器是通过波在介质中的传输速度在顺水流和逆水流方向的差异，而求出介质流速的方法来测量流量。按传感器水流通道方式，超声波流量传感器分单通道式和U 形管式。 超声波式热量表选用主要控制参数为：公称直径DN、常用流量、最大流量、最小流量、额定压力、最大压力损失、温度范围、温差范围等。超声波热量表的初期投资相对较高，仪表的流量传感器具有精度高、压损小、不易堵塞等特点，但流量传感器的管壁锈蚀程度、水中杂质含量、管道振动等因素将影响流量计的精度。 超声波热量表施工安装要点 1. 当使用分体式热量表时，积分仪与流量传感器的距离不宜超过10M。 2. 气泡对准确测量干扰很大，不能安装在管道最高处。 3．安装时远离交流电和高频输射源，避开高温辐射源、阳光直射。 流量传感器的安装 1) 热量表的流量传感器必须安装在一次网的供水管道上。 2) 热量表的流量传感器应安装在直径等于其公称直径的管道上，并且在前、后端分别留有规定长度的直管段（以厂家产品技术说明书为准，一般表前为公称直径10倍的直管段，表后为公称直径5倍的直管段，直管段范围内无其它任何测温、测压、过滤器、阀门等元件）。 3) 在安装流量传感器时应考虑留出便于读数和维修的空间，强烈建议在表体下游满足直管段后安装管道伸缩器，便于热量表的安装及校验。 4) 安装时必须按照流量计管段上水流指示箭头方向安装，并建议在流量传感器前后安装阀门，便于检修。 5) 热量表可以水平、垂直安装，但水平安装时两换能器应在同一水平面上，防止供水沉淀后的淤泥沉积于低处换能器影响信号传输，垂直安装时水流方向必须为从下而上；流量传感器前端应安装过滤器（必须满足表体的前直管段要求）。 温度传感器的安装 1）温度传感器必须安装在流量传感器规定的直管段以外；安装温度传感器管道处的水温须均匀。在安装与流量传感器处于同一根管上（供水管或回水管）的温度传感器时，最好将它安装在流量传感器的后端（下游）。 2）温度传感器不宜安装在管道较高的位置上（可能不充满液体），安装时要与管道中心轴面相垂直。 3）确定温度传感器插入管道的长度，应以使其中热敏元件位于管道中心并偏下的位置为原则。 4）在不影响热计量精度的前提下，建议在同一管道上安装双金属玻璃温度计或其它现场温度计。 热量积分仪的安装 1）积分仪所处位置的环境温度不能超过生产厂家标明的使用环境温度范围。
人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶
人工智能发展史
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
2020年公需课考试-人工智能技术及其发展趋势(100分)
单选题 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对
7.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 8.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 10.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 多选题 1.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与（）和社会科学等学科深度融合。（4.0分）） A.计算机科学 B.数学 C.认知科学 D.神经科学 我的答案：ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括（）。（4.0分）） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案：BCD√答对 3.目前，深度学习主要包括（）。（ 4.0分））
论人工智能的研究与发展(一)
论人工智能的研究与发展(一) 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编
热量表的通用技术要求
热量表通用技术要求 1、国产的热量表 1.1制造计量器具许可证 1.2北京市计量院检定合格标志及检定证书。 2、进口热量表 2.1 国家质检总局颁发的《中华人民共和国进口计量器具型式批准证书》 2.2DN80 以上的热量表，需要外商提供国家计量院委托检定证明，指定检定机购的检定合格证书。 2.3DN80 以下的热量表，需要外商提供北京市计量院检定合格证书。 3、热量表的远传抄表系统设备应取得省级以上质量监督检验中心出具的《检验报告》。 4、影响热量表计量的可拆卸部件应有可靠且有效的封印。 5、热量表应具备产品合格证、使用说明书，并应按附表对热量表的各部件标识进行检查。 6、热量表的显示要求： 6.1 热能表应到少能显示：日期、累积热量、累积流量、供回水温度、平均瞬态流量，故 障信息的代码、故障出现的时间和故障解除的时间，是否存在人为的参数修改。数据存储的位数不应小于计算器上显示的位数。 6.2热量的是显示单位用J或者Wh或其十进制倍数，流量的显示单位应采用m3,温度的显 示单位应采用C,显示单位应标在不易混淆的地方。 6.3显示数字的可见高度不应小于4mm。 6.4热量表在最大计量热功率下持续运行3000h不应超过最大显示值。 6.5热量表在最大计量热功率下持续运行1h,最小显示位数的步时应大于一位。 6.6 使用时显示分辨率应符合下列要求： 热量：IKW.h或者1MJ 流量：0.01 m3
温度：0.1C 6.7 检定时显示分辨率应符合下列要求： 对于DN15或者DN20的热量表， 热量：O.OOIlKW.h或者0.0011MJ 流量：0.00001 m3 温度：0.1C 7、公称直径小于或者等于DN40 的热量表，应采用内置电池。内置电池的使用寿命应大于5+1 年。 8、具备断电保护功能，应该至少存储近1 8个月的数据。 9、热量表应具备通讯功能，数据通讯协议应符合《户用计量仪表数据传输技术条件》 CJ/T188的规定。DN32以上热量表应能输出检定同步脉冲。 制定依据： 1 、《供热工程施工质量验收导则》企业标准 2、《热量表CJ128-2007〉中华人民共和国城镇建设行业标准 3、〈《JJG225-2007热量表计量检定规程》 4、《北京市供热计量应用技术导则》 5、《中华人民共和国计量法》第十六条：进口的计量器具，必须经省级以上人民政府计量行 政部门检定合格后，方可销售。 6、《中华人民共和国进口计量器具监督管理办法实施细则》第三条，第六条，第七条，第三十条，第三十一条，第三十二条，第三十五条。
人工智能技术及其发展趋势2020年
1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（10.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 4.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 1.目前，深度学习主要包括（）。（10.0分）） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：ABCD√答对 2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（10.0分）） A.计算机科学的一个分支 B.试图揭示人类智能的实质和真相 C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ABCD√答对 1.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（10.0分）我的答案：错误√答对
2.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案：正确√答对 3.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（10.0分）我的答案：正确√答对 4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对
关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案
人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别
D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热
我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。
人工智能发展史
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，
国产热量表发展及现状
国产热量表发展及现状(七洋) 摘要：本文介绍了目前国内热计量现状，回顾热量表发展历程，并结合七洋热量表研发过程，交流热量表研发的思考和体会。 关键词：热计量，流量传感器、热量表、预付费热量表、远传热量表。 一、热量表发展概况 2003年7月，建设部、国家发改委等八个部委印发了《关于城镇供热体制改革试点工作的指导意见》。现在，遍及全国15个省、区的47个城市已经在进行试点工作。主要在集中采暖的新建居住建筑系统中，推行温度调节和户用热量计量装置，按热量计量收费的系统试验工作。在八部委关于供热体制改革试点工作的指导意见发布前，许多热量表生产企业曾经期盼过，认为一旦实施“国家级”的试点工作，热量表会迎来新的销售高峰期。可事实上市场增长的并不理想。一方面我们国产的热量表技术不成熟还存在相当多的技术难题，影响热能计量的准确性，另一方面因为热能计量包含许多不确定因素：住户的朝向、楼层、位置、对室温不同要求等因素都会影响能耗，虽然各地已经试运行多年，但迄今为止，供热计量收费单价仍无法制订统一、科学的标准。中国人均能源资源匮乏，远远低于世界人均水平，能源消费却是世界第二大国。在国家“十一五”规划中明确提出了建筑节能指标，而供热节能是建筑节能的重要组成部分，已经列入各级政府重要议事日程。因此积极推进实施供热体制改革，实行供热计量是大势所趋，不可逆转。 目前，在国内的供热管网上运行既有进口热量表，也有相当数量的国产热量表。进口热量表大部分来自欧洲，因为集中供热计量收费始于欧洲，历经30余年，到今天已经有非常成熟的热计量技术和较为完善的供热计量收费体系，在热量表的生产和使用上积累了丰富的经验，他们为中国带来了全新的热量计量收费理念和先进的计量技术。其中著名的欧洲热表生产企业包括丹佛斯、西门子、真兰、斯伦贝谢、荷德鲁美特、恩乐曼、兰吉尔等等已经被行业所熟知。 我国热量表自行研制始于上世纪90年代。一方面认真学习借鉴了国外成熟的先进技术，一方面针对中国国情做了大量自主开发的努力。如在“冷热联供”系统中，既可实现热计量，也可实现冷计量，一表两用。由于部分地区供暖管道内水被盗用现象严重，为了避免热费损失，可以将热量表安装在供水管道(默认安装：回水管道)，对盗用热水有一定的制约作用。由于我国的供热基础设施存在着水质差、杂质多、管道系统停运时空置，造成结垢、氧化及锈蚀等问题。水质、工况条件比欧洲国家恶劣，容易对流量计造成计量影响甚至计量失效，这些因素增加了热量表的设计难度和制造成本。目前我国材料技术、加工技术的相对落后，限制了热量表使用材料的选择及制造，增加了热量表入网运行的不确定度，大大影响国产热量表的竞争能力。 2001年2月建设部发布《热量表》(CJ 128-2000)行业标准，标准结合了我国热量表研制、生产、使用情况，参照了欧洲热量表标准EN1434(Heat meters)和国际法制计量组织的R75号国际建议(OIML—R75)。规定了热量表的术语、技术特性、技术要求、试验方法、检验规则、标志、包装和贮存条件。2001年12月国家质量监督检验检疫总局发布“中华人民共和国国家计量检定规程-热能表(JJG 225-2001)”，对热量表的首次检定、后继检定、使用中检验、
人工智能技术发展趋势研究
人工智能技术发展趋势研究 近年来，全球人工智能发展进入新一轮技术创新活跃期，新的理论、模型、算法快速迭代。基于此，本文主要对人工智能技术发展趋势做具体论述，希望通过本文的分析研究，给行业内人士以借鉴和启发。 标签：人工智能技术;发展;趋势 引言 如今人工智能技术的应用范围越来越广泛，已经从简单的小部件走进人们的生活，人工智能会对程序化、重复性、低技能的劳动力产生一定程度的替代。为此，我们应在充分发挥人工智能红利推进就业结构优化和就业质量提升，实现人工智能产业高质量发展和劳动者就业平稳增长的”双赢”。 1当前人工智能技术特征 一是深度学习模型和方法持续创新。现在深度学习仍有很多问题没有解决，包括模型知识表示能力、可解释性、网络结构设计、训练优化方法问题等，还在困扰着深度学习性能和在一些领域的产业化应用。近年来，学术界产业界在深度学习领域的方法创新都非常活跃，谷歌大脑团队提出的概念激活向量方法，尝试度量模型输出结果对概念的相关性，在模型可解释性方面进行了有意义的探索。在近年来大热的自动机器学习方面，2018年谷歌推出了AutoMLNaturalLanguage 和AutoMLTranslation等产品，试图使深度学习的模型设计能够自动化进行，减少对专业知识的依赖，把深度学习工具向非人工智能领域的专家和工程师推广。关于图网络的研究正在将深度学习能够处理的数据结构类型从象素类数据、时间序列数据向图数据结构进一步拓展，把端到端学习与归纳推理相结合，尝试改进深度学习无法进行关系推理的问题。深度学习方法也在不同领域结合其特点向前演化发展。比如在自然语言处理领域，原来TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，但在长距离建模方面能力受限。2018年以来，以ELMo模型、BERT 模型为代表预训练模型快速兴起，通过融入上下文信息实现了对多义词、句法结构、语义角色等更高层文本概念的建模，推动自然语言处理领域实现了长足进步。二是模型复杂度和算力需求门槛越来越高。2012年，Hinton团队在ImageNet比赛中首次使用深度学习用于图像分类任务，那时候的神经网络层数还只有个位数;2015年来自微软的ResNet做到152层;现在很多团队都在做上万层的深度学习模型。模型深度的增加有可能带来表达能力的进一步拓展和突破，但同时也带来了模型复杂度的飞升。BERT模型的标准版本有1亿的参数量，数亿参数的模型已经很常见。根据马萨诸塞大学Strubell等人近期对不同模型算力需求的评估研究，Transformer、GPT-2等流行的深度神经网络模型的性能提升带来了不成比例的计算量和碳排放增加。 2人工智能技术的应用