专业解析-智能信息处理
智能信息处理
一．专业介绍
1．学科简介：
智能信息处理属于自设专业（自设专业是指在教育部专业目录中没有，而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业），属于计算机科学与技术一级学科下的二级学科，也有学校归类为信息与通信工程下的二级学科。
智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。
2．研究方向：
智能信息处理的研究方向有：01 网络智能信息处理、计算智能与模式识别02 智能信息/图像、目标检测、跟踪与编码03 进化计算04 机器学习与计算智能、医学影像可视化技术05 智能信息处理、多源信息融合。
（注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）3．考试科目：
①101政治理论
②201英语
③301数学（一）
④821信号、电路与系统
（注：各大院校的研究方向有所不同，以西安电子科技大学为例）二．专业培养目标
本专业学位获得者在智能信息处理方面应具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外智能信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信息处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力，并具有一定的组织才能，熟练掌握一门外国语。
三．与此专业相近的自设专业
智能信息系统
四．相同一级学科下的其他专业（二级学科）
计算机科学与技术的二级学科：计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。
信息与通信工程的二级学科：通信与信息系统、信号与信息处理。五．招收此自设专业的院校及开设年份
上海交通大学（2002年）、西安电子科技大学（2003年）
六．就业方向
毕业生可到研究机构、公司、企事业、军队及大专院校从事智能信息处理方面的工作以及研究、教学等工作。
七．就业前景
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智
能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。
如今，智能信息处理技术应用越来越广，对这方面人才的需求也越来越大，因此研究生就业前景一片广阔。
智能信息处理课程教学大纲
《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）
人工智能在信息安全风险评估中的应用研究
人工智能在信息安全风险评估中的应用研究 发表时间：2019-07-17T10:43:16.917Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：郑煦[导读] 摘要：当前随着社会科技的不断发展，人工智能技术被普遍的应用于各个领域。 中国国家博物馆北京 100006摘要：当前随着社会科技的不断发展，人工智能技术被普遍的应用于各个领域。人工智能技术是高技术高含量的计算机学科，在很多行业都有着不可或缺的地位，变得日益重要。对于人工智能在信息安全风险评估中的应用，可以更有效地降低风险发生率和保证经济利益。论文主要对人工智能在信息安全风险评估中的应用进行了研究。 关键词：人工智能；信息安全；风险评估前言 人工智能是进入21世纪以来重要的一项研究和科研课题，通过多年的研究和实践，已经取得了一些成效，且仍然是未来的主要研究课题和方向。人工智能不仅能够解放人工传统劳动力，还可以提升多个领域的工作效率和效果。在安防领域、网络领域、信息安全领域都有非常突出的优秀表现。下面针对于人工智能在安全领域的应用进行如下的分析和探讨，以推动人工智能的发展，实现我国社会的快速进步，下面进行详细的分析和探讨。 1人工智能和信息安全风险评估的概念（1）人工智能的概念。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是将信息学科、技术学科等多个学科集合在一起的综合性学科，可以有效地帮助我们提高工作效率。人工智能技术利用计算机系统模拟出人的大脑结构，然后自主分析，对遇到的问题进行自主的思考、规划，可以快速有效的解决复杂的问题，由于其先进化智能化的特点，已被普遍运用于各行业中。 （2）信息安全与信息安全风险评估。信息安全是为了防止信息受到威胁而采用的安全防护措施，其具有可靠性、机密性、完整性的特点，以保障内部信息的安全。信息安全风险主要指受客观和人为的影响，信息系统里较薄弱的地方受到侵害，导致信息发生泄漏，使企业的利益受到严重的影响。通过风险预测防范和防护，可以有效的降低风险发生率。信息安全风险评估主要是采用科学有效的评估方法，对信息会遇到的风险与其本身具有的缺陷，做出防范策略以及预防方法，使得经济利益最大化，有效地保证其经济效益。 2人工智能在信息安全领域的应用网络安全和人工智能这些在当今时代已经不再是新鲜词汇，这些词汇在全球各大媒体中出现或组合出现的频率越来越高，以此可以看出人工智能在网络安全方面的应用和成果也越来越显著，同时在未来的网络安全方面也变得越来越重要。而人工智能则是未来解决网络安全问题和方案的核心内容。现今时代的数据量更是剧增，人工智能技术将是未来网络安全的重要工作内容和组成部分。虽然目前人工智能仍然处在一个比较初期的阶段，但对于未来的发展趋势来看，人工智能在网络安全中的应用研究已经迫在眉睫。 虽然人工智能在生产生活中得到广泛应用，同时也取得了良好的效果，但同时在信息安全方面也带来了安全隐患。去年国务院曾经明确指出，在大力发展人工智能的同时，也应该提高对其带来的威胁和安全问题的重视，确保人工智能可以朝着安全、可靠、可控的方向发展。信息安全领域应用人工智能主要体现在网络入侵、恶意软件防御等方面。同样随着网络的发展，“网络战”也是各国军事对抗中的一项重要内容和手段，而在这其中应用人工智能技术，能够实现军事网络对抗中的需求，不仅可以准确地感知和评估网络战的态势，还能够快速地做出决策，以及诊断出网络入侵，自动对其进行跟踪。 另外将人工智能技术应用在反恶意软件领域，这些恶意软件的防护是当今很多企业的重点关注问题，其中包含了病毒软件和勒索软件等。伴随着人工智能在网络安全领域的应用，也涌现出诸多拥有代表性的企业，比如一些研究的大实验室，如MIT CSAIL等，在该领域内是表现十分突出的实验室，受到了诸多大投资的青睐。当前时期，可以归纳为人工智能的第三次浪潮，美国政府相关部门也早就规划好了人工智能的发展路线和战略，我国的人工智能在网络安全领域的应用也继续提升，我国也应该做好迎接人工智能时代的充分准备。 3人工智能在信息安全风险评估中的应用在信息安全风险评估的研究中，一般需要定性或量化的研究体系。不过，不同类型的风险评估，应依据系统中的数据指标以及信息间的相关指标，选取合适的风险评估方法。在风险评估的过程中，应通过评估人员的主观意识，然后结合智能算法选取最适合的评价方法。人工智能在信息安全风险评估中的价值很高，这是由于其可以提供更多的选择方向并降低由于人工导致的信息安全风险评价不准确的问题。除此之外，人工智能应用于信息安全风险评估也可以有效扩充系统的可拓展性，对于确保信息安全风险评估的客观性也具有一定的帮助。 3.1层次分析法 层次分析法是先对风险进行层次划分，然后再对风险进行评估，评估时主要依据评价者的主观想法。层次分析法进行风险评估时需要结合一定的评估标准与框架，如果标准相对确定那么利用层次分析法的评价效率也就较高且针对性较强，更容易简便并快捷的完成评价任务。然而，根据过去的经验以及总结上看，层次分析法无法使人们完全的信服，还达不到令人满意的效果，因为它涉及的影响因素太多，如果没有达到预定的指标数据，会出现无法有针对性评定的问题，层次分析法仅适用于数据指标有限的情况下，若指标过多，数据量过大，层次分析法就不能有效的展现其特征。 3.2模糊综合评定法 模糊综合评定是采用模糊逻辑对风险展开评估，是先对信息系统进行评价，然后再对风险进行分类组合，来完成对信息安全风险的认识。和层次分析法相比，模糊综合评判法能更加有效全面的评估风险。另外，模糊综合评定法可以利用多种评定标准来进行详细评定，其适用的环境更为广泛，无论是简单环境还是相对复杂的环境都可以取得良好的评定结果，所以模糊综合评定法在应用中更容易进行拓展。 3.3多层次模糊综合评定法 因信息系统十分复杂，影响因素较多，且因素间是带有层次性的，因此应适用分层评估的方法，称为多层次模糊综合评定法。在风险评估当中，适用多层次模糊综合评定法，可以快速的解决评估过程中遇到的困难。多层次模糊综合评定法还可以有效的评定出信息的风险级别，有利于对信息的风险进行防护，能有效的对信息风险选取合适的防护措施。 4结语
人工智能与网络安全(带答案)
人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。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以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代” B.office软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布
根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog） 信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间 ●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ） A、电子邮件的英文简称是E－mail。 B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名 C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信 D、一个人可以申请多个电子邮箱 补充：网络常用术语 站点（网站）：是一组网络资源的集合。便于维护和管理 超级链接：用超级链接可以实现从一个网页到另一个目标的连接，这个目标可以是一个网页，也可以是图像、动画、视频，甚至可以是一 个可执行程序 超文本：主要以文字的形式表示信息，建立链接关系主要是在文本间进行防火墙：是指一个或一组系统，用来在两个或多个网络间加强防问控制，限制入侵者进入，从而起以安全防护的作用。 BBS：就是我们平时所说的论坛，我们可以在里面就自己感兴趣的话题发布信息或提出看法 E-mail:就是我们平时所说的电子邮件，其特点P91 ●例题7.下列不属于在因特网上发布信息的是（ A ） A．将数据保存在光盘中 B.发送E-mail邮件 C.发表博客文章 D.与同学通过QQ聊天 ●例题8.利用业余时间创作了一段flash动画，想与远方的朋友一起分享，下列可供他发表改作品的途径有（ C ） ①在因特网以网页形式发布②在论坛公告板BBS上发布③通过电子邮件发送给朋友④通过固定电话告诉朋友⑤通过网络聊天工具QQ传送 A. ①②③④⑤ B. ①②③④ C. ①②③⑤ D.②③④⑤
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机
人工智能在安全领域的应用
1 专家视点 电信工程技术与标准化 2018年12月 第 12 期（第31卷 总第255期）月刊 2018年 第12期 张 滨 中国移动通信 集团公司信息安全管理与运行中心总经理，中 国网络空间安全协会网络治理与国际合作工作委员会副主任委员，全 国信息安全标准化技术委员会（TC260）委员，工业和信息化部通信科学技术委员会委员，享受国务院特殊津贴专家。长期从事信息通信网络规划建设、信息化推进、网络信息安全管理工作。参与中央企业信息化政策措施研究，组织中国移动ERP 项目的实施，在通信、互联网、网络安全和信息化领域有较深入的研究。 人工智能在安全领域的应用 张滨 （中国移动通信集团公司信息安全管理与运行中心，北京 100053） 摘 要 人工智能的发展和应用给信息安全领域带来了希望和挑战。一方面人工智能在信息安全领域的应用能够显著 提升安全防护能力，另一方面人工智能自身也存在着数据安全、对抗欺骗、隐私保护、动态环境适应等安全问题。本文分析了信息安全领域对人工智能的需求以及相关应用场景，分析了人工智能面临的安全挑战，提出了人工智能安全应用及安全防护建议，旨在推动信息通信及网络信息安全行业对人工智能带来的安全挑战达成充分认识，促进人工智能在行业的安全、可靠、可控发展。 关键词 人工智能；信息安全；安全风险；安全应用 中图分类号 TN918 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2018）12-0001-06 收稿日期：2018-11-12 当前，全球科技革命和产业革命方兴未艾，新技术 行业融合创新不断，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新理论新技术以及社会发展相关的强烈需求的共同驱动下，人工智能(Artificial Intelligence，AI）加速发展，逐渐成为了产业革命和行业融合的关键技术。人工智能可以通过对数据的采集、分析和挖掘，形成有价值的信息和知识模型，实现对人类智能行为的模拟，具备一定环境下的自适应特性和学习能力。人工智能的要素一般包括数据、模型、运算力、应用场景几个方面。基于以上几种要素的不断发展进步，逐渐演化并形成了若干人工智能关键技术，包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别等。 随着人工智能相关学科的发展，理论建模、技术创新、软硬件发展等整体推进，各类人工智能应用能够大幅度提升智能制造水平、社会智能水平，推动我国制造强国和网络强国建设，推动社会各领域从数字化、网络
人工智能与信息社会_网课答案
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智能信息处理课程设计报告
智能信息处理课程设计报告 班级：11电科2 姓名：张俊为 学号： Xb11640218 浙江理工大学科技与艺术学院
1． 课程设计目的 1． 提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固智能信息处理算法的基本原理与方法。 2． 熟悉掌握一门计算机语言，可以进行智能信息处理的应用开发设计。 2． 课程设计内容及实现 1． 掌握BP 网络的基本原理，能利用BP 网络解决Hermit 多项式的逼近问题，具体内 容如下： 考虑Hermit 多项式的逼近问题，该问题由Mackay 提出： ()()22 1.112exp 2x F x x x ?? =-+- ??? ，式中，x ∈R 。 训练样本产生方式如下：样本数N=100，其中样本输入x i 服从区间[-4, 4]内的均匀分布，样本输出为F(x i )+e i ， e i 为添加的噪声，服从均值为0，标准差为0.1的正态分布。 对于该函数逼近问题，可以用一个单输入单输出的3层BP 网络对样本进行拟合，网络的隐节点数选为10。 其它学习参数设定如下：神经网络采用标准Sigmoid 激活函数，输出层采用线性激活函数，即：()f u u =。 学习率η=0.003，目标误差ε=0.5，最大学习次数20000，初始权值和偏移取[-0.1, 0.1]内的随机数。 2． 掌握模糊C 均值聚类算法的基本原理，并用该算法实现彩色图像分割。 2.1、BP 网络解决函数逼近 2.1.1、BP 神经网络设计 图 1创建BP 神经网络 2.1.2、BP 神经网络训练
图 2训练图2.1.3、BP神经网络测试及结果分析 图 3仿真结果图 P=linspace(-4,4,100);%均匀产生随机数 T=1.1.*(1-P+2.*P.^2).*exp(-P.^2/2)+sqrt(0.1)*rand n(1); %样本输出fx+ei t net=newff(P,T,10); %产生bp网络，10个神经元net.trainParam.show = 50;%显示周期 net.trainParam.lr = 0.003; %学习率 net.trainParam.epochs = 20000;%最大学习次数 net.trainParam.goal = 0.001; %目标误差 net.IW{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1;%初始权值 net.b{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1; net.b{2,1}=rand(1)*0.2-0.1;%初始偏移量 [net,tr]=train(net,P,T); p=8.*rand(1,100)-4; A = sim(net,P); %仿真figure; plot(P,T,'o',P,A,'x'); 2.2、基于模糊C均值聚类的彩色图像分割 2.2.1、基本原理及实现流程 在数字图像由于存在混合像素的原因，也就是说一个像素中不仅存在一类地物，因而采用硬分类方式往往不合适，而模糊C均值就是引入模糊集对每个像素的划分概率不单单是
智能信息处理
智能信息处理 教学目标： 1、认识智能信息处理工具及作用； 2、了解信息智能处理的方式及基本应用； 3、了解智能信息处理工具的工作原理； 4、了解智能信息处理的实际应用价值。 教学重点： 信息智能处理的方式及基本应用。 教学难点： 智能信息处理工具的工作原理。 教学过程： 一、导入： 播放视频：世界围棋大赛“人机大战” 1、从视频中，你看到了什么？ 2、机器战胜人类，你觉得对我们又何威胁？ 3、在生活中，我们还有哪些事物属于人工智能？ 好！下面我们就一起来学习一下智能信息的处理这一小节的内容。 二、新授： 1、认识只能信息处理工具及作用：（通过观看几组图片来分析不同 的智能信息处理工具及作用）
2、智能处理工具与一般处理工具的异同点： 相同点：都是通过计算机程序来实现的。 不同点：一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。 3、信息智能处理的方式： 人工智能（Artificial Intelligence 简称AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。 人工智能研究的两个领域：模式识别和自然语言理解。
4、信息智能处理的方式及基本应用： 模式识别：是表征事物或现象的各种形式 的信息（图片、文字、符号、声音）等进 行自动识别的技术。模式识别的研究范畴 有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、 声音信号和地震信号分析、照片图片分 析、化学模式识别等（P86左边小字）。 指纹识别：利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗 忘等缺点。 如：浙江省公安厅使用北大自动指纹识别 系统，建立了100多万人的指纹库，检索 一个现场只需4分钟。 指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指 纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的 毛细血管的分布特征以及手指的三维图 像特征进行识别。 光学字符识别（OCR技术）：在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。（扫描仪输入文字）
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍
中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）
人工智能数据安全分析报告
人工智能数据安全 分析报告
前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。 数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下 的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已 率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。 本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。
目录 一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)
人工智能与信息社会考试答案
一、单选题（题数：40，共分） 1 Cortana是()推出的个人语音助手。（分） 分 A、 苹果 B、 亚马逊 C、 微软 D、 阿里巴巴 我的答案：C 2 2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。（分）分 A、 AlphaGo B、 DeepMind C、 Deepblue D、 AlphaGo Zero 我的答案：A 3 强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略。（分）分
探索 B、 开发 C、 输入 D、 输出 我的答案：A 4 图中的剪枝过程称为()剪枝。 （分） 分 A、 Alpha B、 Beta C、 Min
Max 我的答案：D 5 关于MNIST,下列说法错误的是()。（分） 分 A、 是著名的手写体数字识别数据集 B、 有训练集和测试集两部分 C、 训练集类似人学习中使用的各种考试试卷 D、 测试集大约包含10000个样本和标签 我的答案：D 6 根据图中所示的minimax算法决策树,图中估值为7的结点被称为()。 （分） 分 A、 MAX结点 B、
MIN结点 C、 终止结点 D、 根节点 我的答案：C 7 ImageNet数据集包含了()幅图片。（分）分 A、 1400多 B、 14000多 C、 1400多万 D、 14000多万 我的答案：C 8 AI时代主要的人机交互方式为()。（分）分
A、 鼠标 B、 键盘 C、 触屏 D、 语音+视觉 我的答案：D 9 在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数 值最大的动作的概率越()。（分） 分 A、 大;小 B、 大;大 C、 小;小 D、 小;大 我的答案：A 10 强化学习的回报值一个重要特点是具有()。（分） 分 A、 客观性 B、
智能信息处理技术考试复习重点
人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识 人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理 神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。 神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程 前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期 前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络 遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子 遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算 编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。 Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。 自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络 计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。 计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统 模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的. 关系的特性：自反性、对称性和传递性 典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则 遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。 遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码 描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境 神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。 BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断 智能：智慧和能力。个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。 神经计算的特点 大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。学习和自组织能力。多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。 计算智能：借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、神经细胞网络等机制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的智能机制。 SOM模型计算的基本原理 当某个模式输入时，输出层某一神经元得到最大刺激而竞争获胜（产生最大输出值）。 同时该获胜神经元周围的一些神经元也因侧向相互作用而受到较大刺激，修改这些神经元和输入神经元之间的连接权值。 当输入模式发生变化时，输出层上获胜的输出神经元也发生改变。通过神经网络权值的调整，使得输出层特征分布能反映输入样本的分布情况。 根据SOM模型的输出状态，不但能够判断输入模式所属的类别，并使得输出神经元代表某一模式类别，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中获得数据分布的大体本质特征。 遗传算法的主要过程如下： 1） 初始化。设置进化代数计数器 t =0 ，设置最大进化代数T，随机生成N个个体作为初始群体P(0)。 2） 个体评价。计算群体P(t)的各个个体的适应度。
(完整版)人工智能与信息社会2019尔雅答案
人工智能与信息社会2019尔雅答案 第一章 1.AI时代主要的人机交互方式为()。D A、鼠标 B、键盘 C、触屏 D、语音+视觉 2.2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。A A、AlphaGo B、DeepMind C、Deepblue D、AlphaGo Zero 3.Cortana是()推出的个人语音助手。C A、苹果 B、亚马逊 C、微软 D、阿里巴巴 4.首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。C A、苹果 B、谷歌 C、微软 D、科大讯飞 5.相较于其他早期的面部解锁,iPhone X的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。C A、机主需要通过特定表情解锁手机 B、机主是否主动解锁手机 C、机主平面照片能够解锁手机 D、机主双胞胎解锁手机 6.属于家中的人工智能产品的有()。ABD A、智能音箱 B、扫地机器人 C、声控灯 D、个人语音助手 7.谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。ABE A、根据照片内容自动添加标记 B、根据不同标记进行归类和搜索 C、自动对照片进行美颜
D、定时备份照片 E、人脸识别和搜索 8.目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。AB A、定位误差小 B、手术创口小 C、不需要人类医生进行操作 D、能够实时监控患者的情况 E、可以帮助医生诊断病情 9.智能推荐系统的特点包括()。ABCD A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好 B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力 C、推荐用户消费过的相关产品 D、根据用户的喜好进行相关推荐 10.一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。ABC A、距离传感器 B、超声波雷达传感器 C、悬崖传感器 D、温度传感器 11.在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()正确 12.人工智能具有学会下棋的学习能力,是实现通用人工智能算法的基础。()正确 13.目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。()错误 14.智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。()正确 15.智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。()正确 16.基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。()错误第二章 1.被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。A A、图灵 B、费根鲍姆 C、纽维尔 D、西蒙 2.第一个成功应用的专家系统是()。B A、ELIZA
智能信息处理技术及其应用复习过程
学号：11710201 文献检索报告 智能信息处理技术及其应用 学生姓名徐海峰 班级11计算机2班 成绩 指导教师(签字) 计算机与信息工程学院 2014年4月17日
摘要：智能信息技术室近年来发展起来的，它通过结合计算机技术、通信技术、电子技术以及控制技术等实现信息的采集、处理以及显示的自动化。网络的及时的发展为智能信息处理提供了通信基础和协同工作的前提。可以预测随着网络技术的快速发展，智能信息技术必将在更加广泛的领域得到应用。 关键字：智能信息发展网络技术通信技术 一、智能信息处理技术概述 智能信息处理最早起源于本世纪30年代，但是由于智能信息处理系统运作过程需要大量的计算，而当时又没有快速的计算工具，这样就极大的约束了智能信息处理技术在初期的发展。自40年代后期计算机问世后，给智能信息处理技术的发展创造了良好的条件。一些具备智能信息处理功能的高科技产品相继被推出，并产生了巨大的社会及经济效益。 所谓智能信息技术就是自动的对信息进行处理。从信息采集、传输、处理到最后提交都是自动完成的。所以可分为：智能数据采集、智能信息处理、智能数据显示三个部分。智能数据采集就是指通过以计算机技术为主体的设备自动获取特定对象的信息，兵保存到指定设备上的一种技术。它涉及到计算机技术、人工智能、电子技术、嵌入式技术等方面。它具有智能、准确、高效实时的特点。目前已被广泛应用于物流、工业控制等多个领域。能够信息处理都是通过用计算机或单片机预先编程对采集到的数据进行一系列的处理，然后通过有线或者无线网络技术发送到指定的终端，实现数据的自动处理 二、智能信息处理技术的应用 智能信息处理的一个非常重要的目标，就是要制造出能看会说、有感情的机器人。这使该领域的研究工作主要集中于语音处理、图象处理、计算机视觉等几
信息安全领域中的人工智能技术应用
信息安全领域中的人工智能技术应用 作者：苏军 来源：《计算机与网络》2019年第23期 随着科技的发展，计算机在生活中的普及推动着人工智能技术的发展，使得人工智能技术在人们的生活中扮演着重要角色。同时人工智能在应用领域也出现了很多安全问题，本文对信息安全领域进行了探讨，指出了人工智能的应用需求和重要应用以及人工智能应用中伴随的问题，包括信息数据处理问题以及信息安全问题。 1引言 信息安全非常重要，它关乎着人们的工作及生活，而人工智能在信息安全方面的重要应用给人们的生活添加了一份保障，是未来科技发展的重要技术之一。人工智能的应用也伴随着信息安全的威胁，人们应对其带来的威胁进行有效控制及应对，最大限度降低信息安全风险。 2人工智能与信息安全 2.1人工智能 人工智能就是编程人员在计算机上进行编程后，使得计算机拥有处理图像、繁杂信息计算、远程规划与控制和实时分析与解决问题的能力，使其能够模拟人类的思想及行为处理问题。人工智能的包含面很广，涉及计算机科学、语言学、心理学、哲学和数学等方面，随着科技的发展，人工智能在生活中扮演着愈加重要的角色。人工智能的应用领域主要在业务安全、信息安全和网络安全这3个方面。 2.2人工智能在信息安全领域的应用需求 相对于传统技术以及自动模型训练，人工智能在信息安全领域具有成熟的算法以及成熟的应用，其高识别准确率及高效率的优势使得人工智能在信息安全领域的图像识别、繁杂计算和自然语言处理等方面得到重用。人工智能根据相关信息自动生成的结果，可以有效分析病毒样本、钓鱼网站以及锁定恶意网站位置等，对不良信息进行有效管控。应用如下： ①识别多媒体内容。人工智能技術能够对视频、图片等多媒体内容进行有效识别，辅助人工审计能够使内容的安全问题得到有效解决。在用多媒体机器对内容进行识别的领域中，通常采用以下过程最终实现对目标的识别：深度学习技术对海量数据进行连续训练-提取目标特征-识别目标。多领域的不良网站识别、干扰电话识别、垃圾邮件、垃圾短信及彩信识别问题都可利用人工智能的多媒体识别技术有效解决。