亚洲国家数据集(Countries of Asia)_人工智能_科研数据集
亚洲国家数据集(Countries of Asia)
数据摘要：
The data is about facts on the countries of Asia, including country name, total area, population, life and GDP.
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中文关键词：
回归,对数变换,异常值,亚洲,国家,
英文关键词：
regression,log transformation,outlier,Asia,country,
数据格式：
TEXT
数据用途：
classification
数据详细介绍：
Countries of Asia Keywords: Regression, log transformation, outlier. Description
Facts on the countries of Asia.
Variable Description
Country Name
Area Total area (sq km)
Population Population July 1995 est.
Life Life Expectancy 1995 est. (years)
GDP GDP 1994 (US$ billions)
GDP/caput GDP per person 1994 est (US$)
Source
World Factbook 1995, Central Intelligence Agency, USA.
Analysis
Australia is an outlier in Asia for having a small
population for its area.
Australia has the
second highest GDP per person and the fourth
highest
life
expectancy, after Hong Kong, Macau
and
Japan.
数据预览：
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2019年人工智能考试答案
一、判断题(每题2分) 1.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 错误 2.智慧养老应把服务需求和供给有效结合，为服务平台提供了生长空间。 正确 错误 3.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 错误 4.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 正确 错误 5.“互联网+”医疗服务体系鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服 务空间和容，构建一体化医疗服务体系。 正确 错误 6.2016年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，10月，十八届六中全会将大数据上升为国家战略。 正确 错误 7.大数据时代要求架构云化，这对网络安全没有威胁。 正确 错误 8.大数据应用很大程度上是沙里淘金、废品利用、大海捞鱼。 正确 错误 9.Hadoop分布式文件系统被设计成合适运行在通用硬件（commodity hardware）上的集中式文件系统。 正确 错误 10.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。正确 错误 11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。 正确 错误 12.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。 正确 错误 13.GDPR是人工智能在隐私保护方面典型法律之一。 正确 错误
14.国第四次工业革命在举行的第四次会议上，通过了人工智能研发战略。 正确 错误 15.1978年，全国科学大会在召开，钱学森发表了“科学技术是生产力”的重要讲话。 正确 错误 16.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 错误 17.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确 错误 18.中国学者的研究影响力超过了美国，但人工智能领域的论文数量方面尚不及美国和英国同行。 正确 错误 19.加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。 正确 错误 20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。 正确 错误 二、单项选择(每题2分) 21.社区老年服务集成平台的作用包括：创新作用、（）、提供改进意见、及时发现风险。 A.预测作用 B.监控作用 C.教育作用 D.指引作用 22.《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》强调不成熟的部分要结合成熟部分（）发展。 A.大力 B.部分 C.有条件 D.鼓励 23.提高医院管理和便民服务水平要坚持：提高服务水平，推广（）。 A.便捷化服务 B.信息化服务 C.“智慧化药房” D.智能化药房
人工智能将怎样影响我们的生活的作文
人工智能将怎样影响我们的生活的作文 导读：本文人工智能将怎样影响我们的生活的作文，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 Future trends in computer science is one of the artificial intelligence，It is the research and artificial simulation of human thought and eventually be able to make a human like to think the same machine.For human services and to help people solve problems. After all, people thought it was unique, there are feelings, there are a variety of character, this will be very difficult to achieve in the machine.In fact, to do the same as the human thinking machine, the only one of the artificial intelligence, is by no means all. Through the study of artificial intelligence, can resolve all kinds of scientific problems, and promote the development of other science, the artificial intelligence is the best! I believe that the science of artificial intelligence is waiting for humanity to explore it step by step the real connotation. 计算机科学的未来趋势是人工智能的一种，它是人类思维的研究和仿真，最终能够使人喜欢思考，为人类服务，帮助人们解决问题。 毕竟，人们认为它是独特的，有感情，有各种各样的字符，这将是非常难以实现的机器，事实上，做同样的人的思维机器，的人工智能，是没有任何手段。通过对人工智能的研究，可以解决各种科学问题，促进其他科学的发展，人工智能是的！ 我相信人工智能的科学正在等待人类去探索它一步一步的真正内涵。
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；
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对人工智能时代教育的思考
对人工智能时代教育的思考 人工智能的深入运用将在本体意义上动摇我们原有的对教育的理解、判断和追求，从而产生前所未有的困惑和焦虑，因此，有必要重新思考人工智能时代教育将如何存在。“替代人脑”，教育的意义和价值何在；“人机一体”，教育的方式和性质将如何改变；“失去控制”，如何保证教育的价值选择和方向；“道德难题”，教育将面临怎样的伦理抉择。对这些深层问题的思考和回答将是决定人工智能在教育上乃至在未来社会能够走多远的关键。同时人工智能导致劳动力市场的技能需求发生变化，这种变化对教育提出了新的要求。基于程序性假设，可以将劳动力的技能分为非程序性认知技能、非程序性非认知技能、程序性认知技能、程序性身体技能、非程序性身体技能五类。 人工智能，可以说是我们第三次科技革命，它对于现代教育有何颠覆性影响，它会给教育带来什么？互联网+教育亦或是其他什么模式，现在的我们不得而知。但是从教育发展过程来看：古代社会→近代社会→现代社会，现在教育的发展越来越快，随着人工智能的兴起，教育观念、教育内容、教育方法、教育手段都发生了一定的变化。现实的教育已经发生变革，如远程网络直播教学在一些地区的运用，如：网络直播教学在康定中学的运用，在我看来这也是一种人工智能对于教育的影响，只不过这种影响可能只是人工智能的一种开端。随着互联网的发展，人工智能的推进，对于劳动力有了新的要求，人工智能对于劳动力市场的技能需求发生变化，而这种变化对教育提出了新的要求。在《人工智能对技能需求的影响及其对教育供给的启示——基于程序性假设的实证研究》一文中，通过基于程序性假设，我们可以将劳动力的技能分为非程序性认知技能、非程序性非认知技能、程序性认知技能、程序性身体技能、非程序性身体技能五类。文中采用美国职业信息网络数据，结合1982—2010年的中国人口普查数据，发现我国劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能以及程序性认知技能的需求不断上升，对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求不断下降。从经济发展趋势来看，人均GDP 越高，劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能以及程序性认知技能需求越大，对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求越小。从对个人的收入影响来看，该文采用 2010—2013 年的CGSS数据，基于明瑟收入方程，研究发现程序性认知技能对劳动力收入的正向影响不断增大，反映了我国劳动力市场对程序性认知技能的旺盛需求。人工智能的发展导致非程序性的技能需求上升，为了适应这种变化，教育需采取一
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)
人工智能教育对小学教育的影响
人工智能教育对小学教育的影响 “互联网+”时代小学教育变化多“互联网+”时代的迅猛发展，给小学教育带来了新的契机，把小学教育推向了新的发展阶段。互联网在教学模式、智能化教学、网络化教学、网络评价等多方面深深影响了小学教育，为开展小学创新教育提供了有益的方式和途径。 教学模式线上线下有机融合 “互联网+”时代，学校教育发生了重大变化。教学模式从固定教学向线上线下混合型转变，教师“传道、授业、解惑”不必非得在课堂上完成了，而是可以采取课堂授课和网络课堂有机结合的方式进行。教学模式不再是“先教后学”，学生可以不受时空所限进行自主学习，主动通过网络预习课程，提前掌握、了解知识点。学生遇到不会、不懂的地方，可以通过网络学习、思考问题，也可以带着问题走进课堂，在课堂上主动向老师请教，和老师一起开展合作探究学习。这种充分运用网络开展线下和线上有机结合的方式，改变了过去依靠课堂教学的传统方式，有助于提高教学的有效性和学生的个性化学习能力，为小学创新教育开辟了新的路子。
教学课堂更加智能化 随着“互联网+”时代的迅猛发展，南京紫光为学校教育提供了很多智能化的教学方式。课堂上，教师可以充分运用多媒体、平板电脑、手机微信、两栖蛙蛙等多种方式，把所要讲授的课堂内容直观形象地表现出来。在保证知识体系科学、完整的基础上，每节课都可以借助互联网增强教学的实效性，及时把最新的理论呈现在学生面前，让学习内容更直观清晰、更人性化，既增加了学习的趣味性，也贴近学生的实际。在我们学校，教师们上课都运用多媒体和课件。这样，教师上课方便、灵活，学生听课也比较专心，积极举手发言，学习兴趣浓厚。同时，教师通过校讯通、微信群发送作业，让家长方便、快捷地接收学校的信息，及时掌握孩子的在校学习及表现情况。 免费教育平台异彩纷呈
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点教学文案
我国人工智能发展历程及未来战略思路与重点人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 国内人工智能发展历程 在人工智能所带来的新赛场上，无论是从理论研究、技术研发方面，还是从产业基础方面来看，应该说我国的研究积累与发达国家相比差距不大。早在上世纪70年代后期，吴文俊就凭借几何定理的机器证明成果，成为国际自动推理界的领军人物，他所开创的数学机械化也在国际上被誉为"吴方法"。在人际对弈方面，浪潮天梭在2006年8月以3胜5平2负击败柳大华等5位中国象棋大师组成的联盟。近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的BlizzardChallenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了"寒武纪"芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA 人工智能系统。 政府重视发展人工智能 我国一直政府也一直重视人工智能的发展。尤其是2015年将人工智能作为国家"互联网＋"战略中十一个具体行动之一，提出要"加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平"。2016年中，国家发改委、科技部、工信部、中央网信办联合发布了《"互联网＋"人工智能三年行动实施方案》，这是我国首次单独为人工智能发展提出具体的策略方案，也是对去年发布的"互联网＋"战略中人工智能部分内容的具体落实。该行动方案提出了三大方向共九大工程，系统地提出了我国在2016至2018年间推动人工智能发展的具体思路和内容，目的在于充分发挥人工智能技术创新的引领作用，支撑各行业领域"互联网＋"创业创新，培育经济发展新动能。这不仅在
2018届高考政治热点专题___人工智能
2018届高考政治热点专题-----人工智能 【背景材料】： 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 【热点练习】： 1.阅读材料，完成下面要求。(12分) 从用“机械抓斗”替代工人肩执手提，到智能码头实现自动化操作。近年来，码头作业这个首经的劳动密条型行业，正逐潮向科技密集型转变。2017年12 月10 日，上海洋山港口期开港试运营。作为全球最大的自动化无人码头，量车流不息，却不见一人在操作，一个流程下来大概耗时5-10分钟，时效明显提高。人工智能是引领未来的战略性技术，它的发展，无疑为我国港口行业转型升级带来了机遇。 结合材料，运用经济生活知识，分析人工智能对我国港口行业转型升级的作用。(14分)答：运用人工智能能够提高我国港口行业的技术水平和劳动效率，推动港口行业从劳动
最新人工智能教育对小学教育的影响
人工智能教育对小学教育的影响 ----“互联网+”时代小学教育变化多 “互联网+”时代的迅猛发展，给小学教育带来了新的契机，把小学教育推向了新的发展阶段。互联网在教学模式、智能化教学、网络化教学、网络评价等多方面深深影响了小学教育，为开展小学创新教育提供了有益的方式和途径。 教学模式线上线下有机融合 “互联网+”时代，学校教育发生了重大变化。教学模式从固定教学向线上线下混合型转变，教师“传道、授业、解惑”不必非得在课堂上完成了，而是可以采取课堂授课和网络课堂有机结合的方式进行。教学模式不再是“先教后学”，学生可以不受时空所限进行自主学习，主动通过网络预习课程，提前掌握、了解知识点。学生遇到不会、不懂的地方，可以通过网络学习、思考
问题，也可以带着问题走进课堂，在课堂上主动向老师请教，和老师一起开展合作探究学习。这种充分运用网络开展线下和线上有机结合的方式，改变了过去依靠课堂教学的传统方式，有助于提高教学的有效性和学生的个性化学习能力，为小学创新教育开辟了新的路子。 教学课堂更加智能化 随着“互联网+”时代的迅猛发展，南京紫光为学校教育提供了很多智能化的教学方式。课堂上，教师可以充分运用多媒体、平板电脑、手机微信、两栖蛙蛙等多种方式，把所要讲授的课堂内容直观形象地表现出来。在保证知识体系科学、完整的基础上，每节课都可以借助互联网增强教学的实效性，及时把最新的理论呈现在学生面前，让学习内容更直观清晰、更人性化，既增加了学习的趣味性，也贴近学生的实际。在我们学校，教师们上课都运用多媒体和课件。这样，教师上课方便、灵活，学生听课也比较专心，积极举手发言，学习兴趣浓厚。同时，教师通过校
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。
人工智能和大数据对在线教育的影响分析_光环大数据人工智能培训
https://www.360docs.net/doc/477530147.html, 人工智能和大数据对在线教育的影响分析_光环大数据人工智能培训 光环大数据人工智能培训了解到，今天是一个什么样的时代，让我们能够走出过去传统的教育概念，来谈论互联网环境下改变教育的这一议题。 目前我们对一些事都会有非常明显认知。 一 当我们在讨论互联网教育的时候，其实有一个前提，国家的互联网基础建设，是不是已经满足了我们的要求。 90年代末期，中国互联网环境非常差，教育本身的信息传输量非常大，那样环境下是不太可能实现。 今天中国互联网基础建设已经达到了全球领先水平，整个中国互联网基础教育建设比全球很多国家，甚至比像美国这样的国家还要好。中国互联网普及率，每年都在提高，这是讨论互联网教育的基础。 二 当互联网进入我们的生活，我们的生活不断被互联网改变。 杜绍基提到创新，创新这个概念，对于所有人来说都是警示。我们的生活正在被各种各样的互联网产品所改变，过去打车是在路边拦出租，现在用滴滴。 过去买东西到线下零售店，现在在网上。过去看病一定要到医院挂号、排队，非常辛苦的一趟一趟跑，今天用互联网手段很方便的得到全国最优质资源的支持。所以我们发现传统行业正在慢慢一点一点被互联网改变。 不妨想一想教育这个领域，大家用互联网的方式招生，改变我们的供应链，用互联网的技术改变学习过程，让学生的学习变的更精准、高效，这都是变革。 三 在线支付越来越便捷。 十年前开始做在线教育，整个朗播网可能是国内最早一批做在线教育的公司。那时候客户过来付钱，刚开始他们会问为什么付钱？他们觉得互联网应该是免费的，后来发现教育很难免费，又问怎么付？
https://www.360docs.net/doc/477530147.html, 目前在线支付越来越便捷，给了做教育的人很大机会，我们可以用更多的方式满足用户需求，并且让企业获得更好的收益。今天不管是国内还是国外，支付这件事情已经变得非常容易。 四 人们对屏幕的依赖越来越重。 我们每个人今天都不得已的依赖若干块屏幕。早期家里有一台电视就不容易了。后来随着时代的发展，发现家庭开始慢慢的从电视屏幕扩展到了电脑屏幕，人们用电脑看片，做各种各样的事情，依赖明显增强。 但到今天，想想家里已经有多少块屏幕？今天的家庭有电脑、有平板，电脑还分笔记本和台式机，有手机。 未来的教育模式应该是什么样的？ 应该是所有屏幕可能都在共享一套教育数据，也就是说今天的学习可以在电脑上完成、可以在手机上、也可以在家里的电视上完成。如果这样的话，我们的学习才会变成一个完全无缝的状态。 当我们所处这样的社会环境，会发现我们其实已经慢慢的在不自觉的情况下被新技术所改变。过去大家以为在线教育就是把课程放到线上就是在线教育，NO。或者说老师搬到线上讲课就是在线教育了，NO！ 所以在线教育不应该仅仅是简单的服务线上化，产品一定要适应今天时代的需求。 说到学习场景，今天的学习是教室上课。我认为未来学习应该是随时随地的状态。什么是随时随地？早期电商刚出来，很多人先线下看，看完以后在网上下单，为什么？因为便宜。 今天大家不是这样了，所有的行为基于自己的需求都在网上，但教育目前来说还不太相同。 未来学习场景应该是什么样？ 假设一个学生来学习，没人在意学习场景到底是线上还是线下，没人在意他的学习行为发生在哪块屏幕上，因为我们所有屏幕都应该是一致的。没有人在意老师是直播还是录播。
2020年中国人工智能产业发展分析报告
2020年中国人工智能产业发展分析报告
目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)
【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。
我国人工智能的发展战略是()
我国人工智能的发展战略是() 战略重点之一：建立完善的数据生态系统 海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。 首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。潜在的庞大数据体量是中国的天然优势，使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。而且，在与中文语言相关的数据规范制定方面，中国也应起到主导作用。 对于特定行业数据，政府可要求现有的监管机构制定必要规则。比如美国证券交易委员会在2009年出台规定，要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业 报告语言)格式发布财报，确保所有公开数据的机器可读性。 其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见，从而带来额外益处。比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站，为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。 2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》，要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口)，方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。 最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。麦肯锡全球研究院的调查表明，2014年，跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值，对经济增长的贡献已经超过实体贸易。此外，研究还指出，由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例，数据流入和流出都能十分重要。 数据是未来的货币。例如在医学研究中，如果没有全球海量临床数据的支持，人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业，导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。 战略重点之二：拓宽人工智能在传统行业的应用 只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。提升各行各业的生产力水平将创造巨大的价值，但中国首先需要克服重重障碍。
人工智能对教育的冲击及对孩子的影响
人工智能对教育的冲击及对孩子的影响 教育AI时代已经来临去年一年，似乎好像人工智能突然就走到了我们的身边，谷歌做了一个非常有意思的比赛，就是围棋比赛AlphaGo战胜了围棋冠军。李世石的水平在一年中不会有太大的变化，但是机器的水平还在不断的提高，现在人类是没有可能再去战胜机器的围棋水平。只要数据足够，人工智能就会越来越好。人工智能仅仅下围棋对我们没有什么太多的意义，它以后能够解决很多事情。MIT和麦肯锡分别有一个报告，都是说差不多到2035年会有45％的工作被机器替代掉。 人工智能对教育的影响人工智能技术到底对我们教育当前和未来要产生什么影响？我觉得主要有几个方面。 1、人工智能自动的叫数据结构化的技术，可以把当前采集的数据编进计算机进行分析。比如学生所做的试卷、作业，这是课前和课后衔接的一个重要环节。以前作业做完就结束了，现在机器可以把做完的作业编成计算机可以处理、分析的数据。 2、可以让优秀经验模式化 现在科大讯飞的人工智能技术可以批阅越来越多的中英文作文题，以后还可以批阅更多领域的题目。未来机器还可以把更多优秀的活动变成一种模型让计算机去运行，从而代替很多繁琐的工作。 3、数据驱动的个性化的教学资源 这个在上午的观摩课中已经看到。最后，我们希望每个老师都有一个教学助手，老师只有一双眼睛，一双耳朵，但是机器可以变成千里眼帮老师观察每一个学生。每个学生都有一个机器学习伴侣，可以帮助学生整理学习笔记、发现学习中的问题，帮助学生更有效率地学习。这个机器已经开始做，而且在未来几年中可以做得更好，关键就是数据。所有的教育专家们一定要关注教育的数据，因为有两种数据不可再生，也是别人不可给你期待的，一种就是医疗数据，只有你自己的身体产生，还有一个就是学生学习的数据，只有这个学生的学习是个性化的。
2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数
2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数
正文目录 本文研究导读 (4) 机器学习中的随机数 (5) 从计算机中的随机数生成谈起 (5) 数据集的随机划分 (5) 优化算法中的随机数 (6) 赋予参数随机初始值 (6) 随机梯度下降 (6) 集成学习中的随机数 (8) 神经网络中的随机数 (9) Python环境下如何设置随机数种子 (10) 机器学习选股模型随机性的来源 (11) 方法 (12) 人工智能选股模型测试流程 (12) 全连接神经网络模型参数设定 (14) 单因子测试 (14) 回归法和IC值分析法 (14) 分层回测法 (15) 结果 (16) 模型性能 (16) 回归法和IC值分析法 (17) 分层测试法 (18) 不同随机性来源的横向比较 (20) 总结 (22) 风险提示 (23) 图表目录 图表1：机器学习中随机数所涉及的环节、作用和代表模型 (5) 图表2：二元损失函数示意图 (7) 图表3：损失函数为凸函数（左）和非凸函数（右） (7) 图表4：梯度下降法（左）和随机梯度下降法（右） (7) 图表5：Bootstrap重采样示意图 (8) 图表6：Bagging并行集成方法示意图 (9) 图表7：Dropout方法示意图 (10) 图表8：Python常用机器学习包中随机数种子参数设置方法 (11) 图表9：keras包（tensorflow作为后端）设置随机数种子代码实例 (11) 图表10：机器学习选股模型随机性的可能来源和对应的考察方式 (11)
图表11：人工智能选股模型测试流程示意图 (12) 图表12：年度滚动训练示意图 (12) 图表13：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (13) 图表14：模型历年滚动训练最优超参数 (14) 图表15：2011~2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表16：2011~2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表17：2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表18：2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表19：2011~2018年四种模型平均t 值分布 (17) 图表20：2011~2018年四种模型平均|t|值分布 (17) 图表21：2011~2018年四种模型平均因子收益率分布 (17) 图表22：2011~2018年四种模型平均Rank IC分布 (17) 图表23：2011~2018年逻辑回归模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表24：2011~2018年XGBoost模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表25：2011~2018年随机森林模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表26：2011~2018年全连接神经网络模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表27：2011~2018年四种模型多空组合年化收益率分布 (18) 图表28：2011~2018年四种模型多空组合夏普比率分布 (18) 图表29：2011~2018年四种模型Top组合年化收益率分布 (19) 图表30：2011~2018年四种模型Top组合夏普比率分布 (19) 图表31：2011~2018年逻辑回归模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表32：2011~2018年XGBoost模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表33：2011~2018年随机森林模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表34：2011~2018年全连接神经网络模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表35：2011~2018年逻辑回归模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表36：2011~2018年XGBoost模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表37：2011~2018年随机森林模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表38：2011~2018年全连接神经网络多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表39：XGBoost模型四种随机性来源比较 (21)
一文概览世界各国人工智能战略
一文概览世界各国人工智能战略 一文概览世界各国人工智能战略 人工智能作为最具颠覆性和变革性的技术，正不断渗透进社会生产生活的各个方面，对国家政治、经济、文化等方面带来极为深远的影响，持续引发全球政界、产业界和学术界的高度关注。目前，人工智能已上升到国家层面的激烈博弈，越来越多的国家争相制定发展战略与规划，主要国家进入了全面推进人工智能发展的全新战略时代，人工智能竞争趋向白热化。 为了解世界主要国家人工智能政策的内容，分析各国人工智能政策的特点，本文选择了美、中、日、印、英、法、德、韩等国的人工智能战略进行梳理与对比。上述国家均是位于世界GDP排行榜前列的国家，且人口数量均超过一定规模，其人工智能战略具有较高的参考价值。 一、世界主要国家人工智能战略布局 自2013年起，世界主要国家开始对人工智能进行系统性布局，如法国政府发布的《法国机器人发展计划》。但在初期阶段（2013-2016年），各国普遍对人工智能的重视度不足，与人工智能技术相关的政策主要集中于机器人、脑科学及其他高新技术领域。 2016年，谷歌人工智能程序AlphaGo战胜韩国围棋名手李世石后，世界各国政府纷纷认识到人工智能技术真正的潜力。在这一年，诸多国家开始讨论人工智能可能对社会、经济带来的颠覆性影响，“人工智能”一词频频现于各类政府报告中。其中最典型的，就是奥巴马政府发布的《为人工智能的未来做准备》、《国家人工智能研究与发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济》报告。 世界各国人工智能政策与执行机构 资料来源：国际技术经济研究所、清华大学 受美国政府关注、媒体宣传和资本追捧的影响，世界各国政府纷纷调研人工智能对工业生产、经济活动、社会生活等方面带来的影响，相继发布了符合自身国情的人工智能战略。
人工智能对传统教育的影响 (1)
人工智能对传统教育的影响 中国的教育有固有的特点，这个特点中隐含了我们教育的优势。首先是个人、家庭、政府、社会对教育的投入很大，这个投入不仅是金钱和资源方面的投入，也包括学生、教师时间的投入。这是由我们的文化传统，对教育的重视程度所决定的。其次，教师对知识点的传授，学生对知识点的掌握，不仅量多，而且面广。所以，中国学生对基本知识的掌握呈现“均值高”的特点。 在了解中国教育长处的基础上来反思教育存在的问题，可能更有意义。中国教育存在的最大问题，就是我们对教育从认知到实践都存在一种系统性的偏差，这个偏差就是我们把教育等同于知识，并局限在知识上。教师传授知识是本职工作，学生学习知识是分内之事，高考也是考知识。所以，知识就几乎成了教育的全部内容。 “知识就是力量”这句话深入人心，但是，创新人才的教育仅仅靠知识积累就可以吗？格物斯坦小坦克的答案是否定的。教育必须超越知识。这是创新人才教育的核心要求，也是提出教育改革建议的出发点。爱因斯坦在1921年获得诺贝尔物理学奖后首次到美国访问，有记者问他声音的速度是多少，爱因斯坦拒绝回答，他说，你可以在任何一本物理书中查到答案。接着，他说了那句特别有名的话：“大学教育的价值不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考。” 在今天，很多知识可以上网查到。在未来，可能有更多的知识机器会帮你查到。所以，爱因斯坦的这句话，在当前和未来更值得我们深思。人工智能就是通过机器进行深度学习来工作，而这种学习过程，就是大量地识别和记忆已有的知识。 这样它可以替代甚至超越那些通过死记硬背、大量做题而掌握知识的人脑，而死记硬背、大量做题正是我们目前培养学生的普遍做法。 所以，一个很可能发生的情况是：未来的人工智能，会让传统教育制度下培养学生的优势荡然无存。经济发展需要“创新驱动”，人工智能发展势头强劲，这些都让我们认识到，对现有教育体制和方法进行改革的迫切性。
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