人工智能
Chapter 1
1. 人工智能的发展由哪几个阶段组成？简述每个
阶段的重要成果与代表性人物。
1. 孕育期
主要成就是创立数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论和系统论，发明了通用电子数字计算机。这些成就为人工智能的诞生准备了充足的思想、理论和物质技术条件。
2. 形成期
主要成就是人工智能正式诞生，并很快在定理证明、问题求解、博弈、模式识别等领域取得重大突破
3. 发展期
主要成就是人工智能研究向纵深发展，在更多的研究领域取得了重大成就，并开始走向实际应用，在学科上也开始形成自己的理论体系。
2. 研究人工智能的方法有哪几类？每类的特点是什么？
1. 符号智能
符号智能以知识为基础，通过推理进行问题求解，也即所谓的传统人工智能。
2. 计算智能
计算智能以数据为基础，通过训练建立联系进行问题求解
3. 行为智能
行为智能是以控制论方法进行AI研究
Chapter 2
1 常用的知识表示方法有哪些？各有什么特点？
1. 一阶谓词逻辑
2. 产生式系统
3. 语义网络
4. 框架系统
2 事务表和黑板法是两种面向动作的问题求解组织方式，阐述各自的特点。
事务表：
黑板法：
3 为什么说知识获取是构筑KB系统的瓶颈？
因为知识获取十分困难
Chapter 3
1 模糊集合与普通集合有什么区别与联系？
2 模糊集合的模糊性如何度量？试给出一种新的模糊度计算公式。
3 如何确定模糊集合的隶属函数？
4 模糊知识表示方法有哪些？这些方法与普通知识表示方法的不同点在哪里？
1. 模糊逻辑
2.模糊产生式
3.模糊框架
4.模糊语义网络
5.模糊过
程
5 模糊控制的基本思想是什么？模糊控制为什么能够得到广泛应用？
6 去模糊机制的一般形式说明了什么问题？
7 模糊一致矩阵的特点与重要性质有哪些？
8 模糊识别原则有哪些？
人工智能及其在金融领域的应用
人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的
相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发
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
炒股软件排行榜讲课教案
华尔通星级：五星 1、实时热点资讯 2、人工智能选股系统 3、股票基础知识学习视频教程（初、中、高） 4、支持线上开户，多数券商合作登录。 5、有比较多的技术指标。 6、支持模拟炒股功能 优势： 1、华尔智能选股 华尔智能选股是华尔通推出的根据对个股的量化计算、智能算法以及数据分析智能为用户选出相对优势股。分六个方面选择，包括趋势、突破、尾盘、十字星、黄金位、红三兵六种技术形态，全方位满足用户选股习惯。除此以外，华尔还能帮用户分析个股未来走势。 2、牛人圈子 华尔通设有专门的牛人圈子，资深高手汇聚，牛人会定时直播、分享经典战法、精研技术指标，更有牛人私人笔记，主要记录牛人精华内容，解读上市公司公告、季报、年报，提供最具参考的价值观点。 同花顺星级：五星 同花顺起步早，是国内第一批的企业，总体来说，优势还是有的。 优势： 1、资料齐备，你想看的信息基本上都有；
2、支持线上开户，大部分券商可以直接登录； 3、行情稳定； 4、有比较多的技术指标。 不足之处：还是偏向于传统，缺乏创新。 1.同花顺，大智慧：老牌交易软件, 功能齐全, 资讯及时, 模拟炒股为辅助, 更适合实盘操 作。 2.同花顺的最习惯最顺手，简洁、可视面积大。不过大券商基本都自己开发自家产品了。 电脑：收盘的温馨提示概况得也很实用。资讯栏信息排列得时间错乱 同花顺首页的强弱评级、赚钱效应、个股涨停分布算是挺实用的亮点。K线的指标平台各种指标都有，我觉得实用的一个是“扑捉顶底”，逃顶功能挺准的。感觉软件架构有点问题，容易假死。 雪球星级：四星 雪球最早是做美股论坛的平台，由于上线时间早，累积了大量的专业投资者。现在的雪球更像是个人投资组合的管理工具，同时也比较强调社交属性。 有趣的晒实盘的功能，增加了用户的互动。同时，雪球也推出了“买什么”产品，实质是用户自己建立的投资组合，一些投资组合是免费的，而一些是需要收费的。总的来说，在雪球上可以获得丰富的信息，而且投资者也可以非常便捷的交流。 自媒体社交，好声音打广告，股票微博类
人工智能在计算机网络技术的应用
人工智能在计算机网络技术的应 用 【摘要】近年来，计算机网络技术取得了极大的发展，与此同时其在多领域应用过程中所存在的问题也逐渐暴露并 引发人们的关注，比如计算机网络信息安全问题等。然而由于应用以往的数据运算等功能已然无法解决现阶段计算机 网络技术在实际应用中所出现的问题，因此便有了对人工智能应用的尝试。然而也正是在计算机网络技术发展日新月异的背景之下，人们对人工智能的应用优势也已然形成了较为成熟的认识，并于实际的计算机网络安全管理过程中扩大了对其的应用。本文首先从计算机网络安全管理技术与网络系统管理和评价技术两个角度介绍了人工智能的应用，接着对人工智能在计算机网络技术中的应用优势做了简要分析，以期能够推动人工智能应用的进一步发展。 【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用 1人工智能在计算机网络安全管理技术中的具体应用 智能防火墙、智能反垃圾邮件系统以及智能化入侵检测是人工智能在计算机网络安全管理技术中的几个具体应用方面，在此主要对人工智能在入侵检测方面的应用进行介绍。第一，数据挖掘与数据融合技术。数据挖掘技术具有两大主
要功能，即学习与记忆功能。其在入侵检测过程中的具体应用为：首先应用审计程序提取和描述网络连接和主机会话的特征，接下来再利用数据挖掘技术这项人工智能来学习与记忆网络活动的正常轮廓等，如此一来，便可以在检测异常的情况发生时，对有害性的入侵进行准确的识别，从而使针对于入侵的实际检测效果获得大幅提升。而数据融合技术的应用原理则是，首先对数据进行组合，并在此基础上完成更多信息资源的获得。在计算机网络安全管理技术方面应用数据融合技术可以通过联合多个个体传感器共同发挥作用，从而有效降低其各自发挥作用时在检测范围方面所存在的局限性，最终实现传感器系统运行能力的大幅提升。第二，人工神经网络与人工免疫技术。人工神经网络的主要优势表现在其学习能力与容错能力等方面。将人工神经网络这项人工智能应用于计算机网络安全管理技术中不仅有利于提升对存 在噪声或畸变的输入模式的识别能力，而且还可以得益于并行模式从而有效提升入侵检测工作的效率。相较于传统的入侵检测技术而言，人工免疫技术的优势主要在于其自身所具备的三种机制，即基因库、否定选择、克隆选择，总得来说，这三种机制不仅有利于提升入侵检测系统的杀毒能力，而且有利于提升入侵检测系统对未知病毒的识别能力。而专就基因库这一项机制而言，其功能发挥原理在于：基因片段在发生突变或完成重组以后，可以储存在基因库中，如此一来，
人工智能选股之stacking集成学习
人工智能选股之stacking集成学习
本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)
图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)
人工智能在金融行业的应用及风险分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习
利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇
公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(四)
眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四） 一、单选题 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0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.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度
我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0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 10.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑
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
2020年公需科目答案：智能金融
智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算
答案：A 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据 B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段答案：A 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景_______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。
人工智能整合
1、人工智能诞生的标志： 1956年夏季，来自数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一次，标志人工智能学科的正式诞生。 2、状态空间图中三元素分别代表什么？ 状态空间常记为三元组：，S为初始状态的集合，F为操作的集合，G为目标状态的集合。 3、与或图的定义是？ 与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。 4、产生式系统推理中的三个推理定义： （1）正向推理：从事实出发，向目标方向进行推理； （2）反向推理：从目标出发，向事实方向进行推理； （3）双向推理：同时从事实和目标出发进行推理。 5、人工智能的学派： 传统划分方法：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派； 现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派。 6、归结策略有哪些：1、删除策略 2、支持集策略 3、线性归结策略 4、单元归结策略 5、语义归结策略祖先过滤型策略；除此之外还有锁归结策略、输入归结策略。 7、不确定性的类型：（1）随机不确定性（2）模糊不确定性（3）不完全性（4）不一致性 简答： ①人工智能的研究领域： 1、博弈 2、自动定理证明 3、专家系统 4、模式识别 5、机器学习 6、计算智能 7、自然语言处理 8、分布式人工智能 9、机器人。 ②子句集的8个步骤： （1）消去蕴含词“->”和等值词“<->”。 （2）缩小否定词的作用范围，使否定词仅作用于原子公式。 （3）变量标准化。适当改名，使得不同量词指导变量不同。 （4）消去存在量词，同时要进行变量替换。 （5）消去所有全称量词。 （6）将公式化为合取范式。 （7）适当改名，使子句之间不含同名的指导变量。 （8）消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。 1、状态空间图：状态、操作、状态空间图、求解 2、状态空间图的盲目搜索算法的概念和步骤：深度优先、广度优先（教材30-32页） 3、状态空间图的启发式搜索算法的概念：以启发性知识为导航的搜索就是启发式搜索。 按照考察节点的选择范围不同，算法分为全局择优和局部择优两种。 4、A算法：启发式搜索算法中同时考虑初始节点到当前节点已经付出的代价和当前节点到目标节点的代价，即引入估价函数f(x)=g(x)+h(x) 5、 A*算法：A*算法是一种启发式搜索方法，搜索时对扩展节点的选择方法做了一些限制。要求根据估价函数 f(x)=g(x)+h(x) 对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数 h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即 h(x)<=h*(x)。h*(x) 是从x节点到目标节点的最小代价路径上的代价。 A* 算法和A算法的区别就是A算法不要求启发函数h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即不限制条件h(x)<=h*(x)。A*算法具有可采纳性（如果问题有解，该算法一定能够在有限步内找到一条最优解）、单调性（启发函数值单调递增）、信息性（启发函数的值越大，搜索效率越高） 6、与或图：与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。
四句话就让你彻底明白人工智能都是什么!
四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。 其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。 当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。 第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能 强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此
人工智能神经网络
基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络
2020公需科目《人工智能+智能金融》答案
1、(单选，10分) 智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 2、(单选，10分) 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 3、(单选，10分) 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 4、(单选，10分) 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算 答案：A 5、(单选，10分) 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据
B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 6、(单选，10分) 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段 答案：A 7、(单选，10分) 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景 _______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 8、(单选，10分) 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 9、(单选，10分) 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。 A、正确 B、错误
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。
关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究
关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究 摘要：机械、电子以及网络信息等新兴科技的发展，促进了我国机械工程技术的进步，在机械电子工程阶段升级的基础上，将进一步融合先进的人工智能技术，从而提高机械电子工程的数字化和自动化水平，并向智能化方向快速发展。在机械电子工程中融合人工智能技术，对于推动人类社会的进步具有十分重要的意义，同时也是机械工程的一次重要变革。因此相关研究人员应加大对整合人工智能和机械电子工程思路的研究，促进二者深入融合与发展。 关键词：机械电子工程;人工智能;整合思路 随着各种高新技术的快速发展，电子技术在传统机械工程中广泛应用，实现机电一体化的机械电子工程，提高机械工程的现代化水平。同时，以网络信息技术为基础的人工智能技术目前已经成为科技发展的主要趋势之一，因此在机械电子工程中也要加强与人工智能技术的融合，提高机械电子工程的自动化和数字化水平，促使机械电子工程加快智能化发展的速度，从而更好地适应时代发展的需要，为我国经济建设和社会生活提供更加便捷高效的智能化机械电子产品，也能够为机械电子企业创造更大的经济效益。机械电子工程与人工智能的整合将促使社会生产力发生重大的变革，相关企业和研究人员应加大机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究力度。 1 概述人工智能以及机械电子工程 1.1 概述机械电子工程特点 随着科技的发展，目前机械电子工程已经成为融合机械工程技术和电子工程技术的综合性系统工程，计算机技术是机械电子工程中的重要组成部分，而电子工程技术和计算机技术与传统机械工程技术的结合极大丰富了机械电子产品的功能，同时也使结构更加简洁，扩大机械电子产品的应用范围，因此机械电子工程具有广阔的发展前景[1]。 1.2 概述人工智能技术 随着计算机以及网络信息技术的发展，目前人工智能技术已经进入到快速发展阶段。人工智能技术在数据处理分析等方面功能更加强大，在机械制造等工业生产中可以完成模型构建，并進行故障预警以及故障排除等，对于全面提高机械电子工程的现代化水平和智能化程度具有十分重要的作用。 2 关于整合机械电子工程以及人工智能的思路构建研究 2.1 分析人工智能技术与机械电子工程之间的关系 传统的机械电子工程在稳定性方面有所欠缺，特别是主要采用的数学方程推
人工智能论文
湖南理工学院 人工智能课程论文 题目：模式识别及人工神经网络 课程名称：人工智能 院系：计算机学院 专业班级： 姓名： 学号: 课程论文成绩： 指导教师： 2016年 6 月 26 日 模式识别及人工神经网络 摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。最后,根据这几种新型神经网络的特点, 展望了它们今后的发展前景。[2] 关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。 Pattern recognition and artificial neural network
Abstract: Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper. Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis 1 什么是人工神经网络？ 所谓人工神经网络就是模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息系统计算机，人士地球上具有最高智慧的动物，而人的指均来自大脑，人类靠大脑进行思考，联想，记忆和推理判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计算机所无法取代的，长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构和功能的探讨和研究，并试图建立模拟人脑的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还不是完全清楚，但对其结构有所了解。粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或者神经元组成的，每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着所接收到的多个信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。 1.1 人工智能网络的发展 （1）初期（萌发）期---MP模型的提出和人工升级网络的兴起 --1943年，美国神经生理学家Warren Mcculloch和数学家Walter Pitts 合写了一篇关于神经元如何工作的开拓性文章：“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”。该文指出，脑细胞的活动就像各种逻辑运算。