深度学习的研究进展
江南营_江南深度研学之旅(1)
诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】
上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；
深度学习综述
深度学习综述 摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 Review of Deep learning Abstract: Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation in the previous layer. Deep convolutional nets have brought about breakthroughs in processing images, video, speech and audio, whereas recurrent nets have shone light on sequential data such as text and speech. 1 引言 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。 深度学习正在取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、
污水深度处理与回用技术浅析
污水深度处理与回用技术浅析 陈柱慧 (湖南城建职业技术学院，湖南湘潭411101) 摘要:污水的深度处理与回用是解决当今节水治污两大问题的最有效的途径。本文介绍了污水深度处理的内涵及其在国内外发展的历史与现状，并对污水深度处理常用方法作了简要分析。 关键词:深度处理;回用;方法 中图分类号：X703 文献标识码：A 水是人类社会赖以生存、发展的最宝贵的自然资源，然而随着世界经济的迅速发展，人口的增加及工业化和城市化步伐的加快，城市用水量和污水排放量急剧增加，目前，缺水现象已成为一个世界性的问题。为解决大量的工业生产用水和市政或生活辅助用水，污水回用成为可靠的第二水源。污水深度处理与回用不仅可以缓解供水不足、水污染和改善生态环境等问题，而且还提高了回用水的水质、水量及其经济附加值，具有广泛的应用空间，并能创造更多的经济效益。 1 污水深度处理的内涵 污水深度处理是指城市污水或工业废水经一级、二级处理后，为了达到一定的回用水标准使污水作为水资源回用于生产或生活的进一步水处理过程。针对污水（废水）的原水水质和处理后的水质要求可进一步采用三级处理或多级处理工艺。常用于去除水中的微量COD 和BOD有机污染物质，SS及氮、磷高浓度营养物质及盐类[1]。 2 国外污水深度处理与回用的历史与现状 污水深度处理在经济发达国家已在推广，甚至普及。 污水处理与回用在美国的发展，可以追溯到20世纪20年代，但城镇污水处理设施的大规模建设和普及始于60年代末，而产业化的污水回用设施建设的全面展开则是自80年代末期开始的。目前，再生水作为一种合法的替代水源，在美国正在得到越来越广泛的利用，成为城市水资源的重要组成部分。20 世纪80 年代美国污水回用量已达260万m3/d,其中62% 用于农业灌溉，31.5% 用于工业，5% 用于地下水回灌，其余用于城市市政杂用等。 日本最初的深度处理设施为1976年东京都多摩川流域下水道南多摩污水处理厂。到1996年，日本全国有162座污水处理厂有再生水设备，利用再生水量为48万m3/d。日本污水回用工程已见显著成效，目前福冈、高松市、琦玉县、长崎等各地已开始实施深度处理水利用计划。随着城市的发展，日本用于改善环境的再生水量会进一步增加。 以色列是在再生水回用方面最具特色的国家。以色列地处干旱半干旱地区，人均年水资源占有量仅为476m3，其解决水资源短缺的主要对策是农业节水和城市污水深度处理与有效利用。现在，以色列几乎100% 的生活污水和72% 的城市污水已经回用。处理后42% 的再生水用于农灌，30% 用于地下水回灌，其余用于工业和市政等。该国建有127 座再生水水库，其中地表再生水水库123 座，再生水水库与其他水库联合调控统一使用。 再如，在1993年，德国的污水二级处理普及率就已经达到90%，污水深度处理普及率达48%，芬兰的污水二级处理普及率与深度处理普及率也达到了77% 和88%, 瑞典的这两项指标则分别为95%和67% 。 世界上其他国家，如阿根廷、巴西、智利、墨西哥、科威特、沙特阿拉伯等，在污水深度处理与有效利用中也做了许多工作。 3 国内污水深度处理与回用的历史与现状 [收稿日期] 2010－06 [作者简介] 陈柱慧(1981-), 女,湖北荆州人,硕士,湖南城建职业技术学院设备系教师，研究方向:污水处理[联系方式] 电话：130xxxxxxxx；Email:xxxx@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,
(发展战略)国内外水处理技术的状态 发展方向
国内外相关技术的现状发展趋势世界上许多地区正面临着最严重的缺水。据世界银行的统计，全球80%的国家和地区都缺少民用和工业用淡水。随着资源成本不断上升和环保意识逐渐增强，许多企业开始运用绿色技术，降低碳排放，尽量减少废物产生。其中水处理技术就是其中非常重要的一项绿色技术。 根据联合国统计，到2025年，三分之二的世界人口可能会面临水资源短缺，因此水处理技术将会越来越得到重视，这包括了高效率的水资源管理和污水处理。例如：在北美尤其在加拿大，水管理及污水处理设施的面临的问题十分急切。63%的目前运行的设施都在超期运行，他们的平均运行时间已经达到18.3年。其中52%污水处理设施在超期运行。在美国的干旱地区，对海水淡化技术的需求越来越高。海水淡化技术主要局限在于效率，而随着淡水的短缺，这些局限逐渐被淡化和忽视。水处理技术的发展拥有巨大的前景，许多国家都在实施水处理的政策和项目。根据全球知名增长咨询公司的预测，至2010年，全球水资源管理和污水处理技术市场规模预计将达到3，500亿美元。 目前先进的水管理和污水处理技术及其发展趋势包括了循环用水、反渗透海水淡化和臭氧化等。例如，反渗透海水淡化技术正在迅速占领的大型设施市场，而这一领域过去主要以热工过程设备为主。
处理效率的提升和渗透膜价格的回落，促使反渗透海水淡化市场在过去5年中迅速发展，现在应用反渗透海水淡化技术的已不再是小规模的工厂，大型反渗透海水淡化厂已是司空见惯。 在污水处理方面，澳大利亚的研究人员在生物发电领域提出了一种新的旋转生物电化学接触器，这项技术能够将已经运用于污水处理行业30年的旋转生物污水处理技术的效率提高15%；此外，一种能够处理高污染废水的技术也已经问世，这种技术能够处理污染物浓度超过300，000ppm的污水，而处理成本仅有原先通过储存和化学处理方法的十分之一。这种技术目前被认为是最简单、最易于使用及经济的处理技术. 中国目前同样也面临巨大的淡水短缺和水污染的问题。作为一个人均拥有水资源量最小的国家，必须采取措施以避免未来严重危机的发生。中国北方缺水问题极度严重，因此国家启动了浩大的“南水北调”工程，整个工程耗资达到几十亿美元，预计2050年建成。污水问题同样困扰着中国，估计有3亿人口的饮用水是被污染的。2004年至2008年，污水排放量年增长率达到18%，从482亿吨增长至572亿吨。预计在2010年，中国的污水排放将达到640亿吨。中国持续的工业化、城市化进程和经济的快速增长，是导致污水排放量连年上升的主要原因；而与此相对的是，中国的污水处理厂却基本上未能实现满负荷的运行。以2008年为例，中国污水处理厂的处理污
用社会化方法计算社会-学者网
同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。 基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。 概念框架 社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。如图2所示。 “为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。 “社会化方法”是一种以草根用户为中心、 引言 随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。 虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。 用社会化方法计算社会 关键词：社会计算 Web2.0 社会网络 概念框架 孟小峰 余 力 中国人民大学 图1 Facebook 成为全球第三大社会
深部技术开采及发展趋势
采矿工程学科前沿与进展 ——深部技术开采及发展趋势 姓名： 班级：采矿1101班 学号：1111104007
深部技术开采及发展趋势 随着浅部资源的逐渐消耗殆尽，矿产资源开发向深部发展将成为一种趋势。根据矿床开采工作所面临的地压问题，可按开采深度将矿山分为以下几类。 开采深度小于300m，称浅井开采。在此深度内采矿时，一般地压显现不严重，即使发生地压活动，也属静压问题，易于处理。 开采深度300～800m，称为中深井开采。根据矿体赋存条件、矿岩的物理力学性质，在掘进或开采过程中，可能发生轻度岩爆，如岩石弹射等现象。 开采深度超过800m，为深井开采。在此深度内具有二类变形特征的岩石会发生频繁的岩爆，影响作业安全。 与浅井或中深井开采相比，深井(含超深井)开采这一特殊环境将带来一系列安全问题，主要包括岩爆(即在压力作用下，岩石发生爆裂的现象)、高温、采场闭合和地震活动等，其中尤以岩爆为丰要危害。 预计随着浅部资源町供开发量的减少，深部资源勘探技术发展获得更多深部可开采资源，这一比例将会呈逐步减小的趋势。当代露天采矿工艺的技术发展趋势是开采工艺的综合化。采剥工艺的选择，贵在因地制宜。对于范围广阔、能力巨大的大型矿山，针对不同开采深度、不同地段、不同开采对象的特点，采用不同开采工艺，并组成综合工艺，以实现优化开采效果，已成为现代露天矿山的发展趋势。将机械化、自动化、通信、计算机及优化理论等多学科交叉应用，通过研究、开发，实现露天开采生产的自动调度，生产计划和过程的优化，开拓运输系统和采装系统的优化将是露天开采常用的计划、生产管理手段；在未来几年，数字矿山技术将会得到普及。2.2 地下开采工艺地下开采虽然产量比例小，但数量多，西方国家有地下矿 365 座(2002 年数据)，其中多为小型但却高效的矿山。尽管如此，许多地下矿山十分巨大并装备有非常精致的设备和较高的自动化水平。对传统主要采矿方法的不断改进是地下开采工艺的发展趋势。如大间距集中化无底柱参数的进一步扩展，充填采矿技术中新的充填材料和充填工艺的研究，自然崩落法技术的完善与应用范围的扩展等等；针对特定矿体改进的采矿技术将会不断出现。由于易采资源耗竭，勘探深度的加深，将越来越多地开采深部矿体和难采矿体，深井开采技术、复杂难采矿体开采技术将是今后几年研究的重点，在理论研究和系统开采技术方面都将取得突破。深井开采的岩爆、矿震、冲击地压等动力灾害是深部开采中面临的突出问题，除此之外，安全技术、地质构造、采场布置与采矿方法、降温与通风、采场支护、超深竖井掘进、钢绳提升和无绳提升等都是深部开采面临的关键问题。 对此，深部开采岩爆、矿震、冲击地压等动力灾害控制、预报与防治技术，深部开采的采、掘技术，深部开采通风与降温技术将在对正在或逐步进行的深井矿山开采技术研究及理论研究的基础上获得快速发展。难采矿开采面临一系列特殊的技术难题。如松散破碎矿体顶板与围岩稳定性控制技术，流砂含水层覆盖的
研学方案
“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用
旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。
深度文本匹配综述_庞亮
网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/b214086546.html,.
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案涵盖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
江南营江南深度研学之旅1
江南营-江南深度研学之旅（1)
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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃
专业技术人员继续教育网2020年公需课-人工智能技术及其发展趋势答案
专业技术人员继续教育网2020年公需课 人工智能技术及其发展趋势 1.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 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 4.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 5.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 6.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 7.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 8.（）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 9.（）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
工业废水深度处理与回用技术评价导则
《工业废水深度处理与回用技术评估导则》 （征求意见稿） 编制说明 编制单位：轻工业环境保护研究所 二〇一二年四月
目录 1.前言1 1.1 标准编制的背景1 1.2 标准编制的必要性和意义1 2 国内外技术评估方法发展现状2 2.1 常用技术综合评估方法概述2 2.2 国内外技术评估现状5 2.3 技术评估的原则5 2.4 技术评估的标准7 3 导则的编制过程7 4 适用范围8 5 导则编制的原则、方法及技术依据8 5.1 导则编制的基本原则8 5.2 导则编制的工作方法和技术依据9 6 技术评估指标体系建立10 6.1 现有废水处理技术评估指标体系研究10 6.2 国家文件对评估指标体系建立的要求12 6.3 评估指标体系建立的原则13 6.4 评估指标确定的依据14 6.5 评估指标体系建立流程14 6.6 评估指标的建立15 7 技术评估指标权重值研究15 7.1主观赋权法16 7.2客观赋权法17 7.3本导则指标权重确定方法18 8 导则实施建议18 8.1 管理措施建议18 8.2 实施方案建议19
《工业废水深度处理与回用技术评估导则》编制说明 1.前言 1.1 标准编制的背景 为进一步开展工业废水深度处理与回用吗，保护人体健康和生态环境，规范企业在工业废水深度处理与回用技术选用与实施过程中的监督管理，制定《工业废水深度处理与回用技术评估导则》国家标准，项目承担单位为轻工业环境保护研究所。 1.2 标准编制的必要性和意义 随着废水排放标准越来越严格以及废水资源化的迫切要求，近年来才开始广泛地重视、推广废水深度处理及回用技术。工业和信息化部印发的“关于进一步加强工业节水工作的意见”中指出：积极推进企业水资源循环利用和工业废水处理回用。采用高效、安全、可靠的水处理技术工艺,大力提高水循环利用率,降低单位产品取水量。加强废水综合处理,实现废水资源化,减少水循环系统的废水排放量。加快培育节水和废水处理回用专业技术服务支撑体系。鼓励专业节水和废水处理回用服务公司联合设备供应商、融资方和用水企业,实施节水和废水处理回用技术改造项目。在造纸、钢铁等行业,逐步推广特许经营、委托营运等专业化模式,提高企业节水管理能力和废水资源化利用率;开展废水“零”排放示范企业创建活动,树立一批行业“零”排放示范典型。鼓励各级工业园区、经济技术开发区、高新技术开发区采取统一供水、废水集中治理模式,实施专业化运营,实现水资源梯级优化利用。 目前，我国对再生水利用遵循“分质使用”的原则，只有广泛意义上界定的各再生水水质标准，针对性不强，不能对行业技术起到很好的指导作用；此外种类繁多的工业废水深度处理与回用技术，各技术参差不齐现象，处于无序的市场竞争阶段，技术市场较为混乱，最终导致多数污水处理厂在对工业废水处理与回用技术的选择和应用上存在偏差和盲从性，使很多真正较好的工业废水处理与回用技术不能被有效的转化和推广，导致成本的加大，更有甚者造成了环境的二次污染，不能在根本上解决我国目前工业企业废水回收利用率不高等问题，企业废
2020专业技术人员继续教育-人工智能技术及其发展趋势 100分
人工智能技术及其发展趋势100分 1.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 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.（）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 4.（）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 5.（），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 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.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.（）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.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 10.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 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（4.0分）） A.深度学习、机器学习
研学
第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、
搜索引擎技术与发展综述
工程技术 Computer CD Software and Applications 2012年第14期 — 24 — 搜索引擎技术与发展综述 孙宏，李戴维，董旭阳，季泽旭 （中国电子科技集团第十五研究所信息技术应用系统部，北京 100083） 摘 要：随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，信息检索技术越来越受到重视。阐述了搜索引擎的产生与发展，并对搜索引擎的核心技术、评价指标和工作原理进行了深入研究。介绍了一些著名的搜索引擎。在此基础上，对搜索引擎的发展方向进行了预测。 关键词：信息技术；信息检索；搜索引擎 中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 14-0024-03 一、引言 信息技术如今迅速发展，Internet 也得到了广泛的普及，网络上的信息量正在以指数趋势上升。其信息来源分布广泛，种类繁多。如果不能对信息进行有序化管理，用户将很难从如此海量的信息中提取出他们需要的信息。目前，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要手段之一。搜索引擎就是在繁琐复杂的互联网信息中通过特定的检索策略，对信息进行搜索与分类，通过分析用户提交的请求，按照用户的要求和习惯进行组织，从而达到用户快速检索特定信息的目的。目前搜索引擎提供的搜索方式主要有整句、主题词、自由词等等，用以适应不同用户的需求。 二、搜索引擎的产生与发展 蒙特利尔大学的Alan Emtage 实现了最初的搜索引擎，称为Archie 引擎，Archie 引擎可以在特定的网络中进行相关的信息检索。由于其工作原理与现代搜索引擎非常接近，我们通常认为他 开创了现代搜索引擎领域。搜索引擎的发展大致经历过了三代： （1）第一代搜索引擎是1994年Michael Mauldin 将John Leavitt 的“网络爬虫”程序接入到其索引程序中的Lycos 。由于 结构和技术相对不成熟，它的搜索速度比较慢，更新速度也不能满足用户的检索要求。 （2）美国斯坦福大学的David Filo 和美籍华人杨致远合作开发成功了第二代搜索引擎，它创立了一些用户关心的目录，用户可以通过目录进行检索。 （3）Google 的正式推出标志着第三代搜索引擎的诞生。其集成了搜索、分类、多语言支持等功能，同时提供了摘要、排序、快照等功能，另外与强大的硬件系统配合，大大改变了互联网用户检索网络信息的方式。第三代搜索引擎主要结构如图-1所示。 查询接口的作用是用户进行交互，即提取用户的输入，并将检索结果返回。 检索器依据用户的需求，可以方便地索引库中查找相应的文档，按照相关度规则进行重排后返回。 索引器负责对文档建立索引，使文档以便于检索的方式重新组织。 分析器负责对收集器收集的信息进行分析和整理。 信息收集器的主要任务是对互联网上的各种信息进行收集，同时记录信息URL 地址（网络 爬虫完成这项工作）。 图1 搜索引擎结构图 三、搜索引擎的工作原理 搜索引擎不是搜索互联网，它搜索的是预先整理好的索引数据库；同样，搜索引擎也不能理解网页上的内容，它只能匹配网页上的文字。搜索引擎的工作流 程如图-2所示。 图2 搜索引擎的工作流程 搜索引擎的工作流程可主要分为四个步骤：通过网络爬虫（Spider ）从互联网上根据相关算法（深度优先、广度优先）抓取网页，抓取网页后对网页中的信息进行加工，加工后将处理后的信息保存到索引数据库中。当用户在索引数据库中搜索查询相 关的信息资源时，搜索结果通过搜索引擎的处理后，对返回结果进行排序，展现给用户。即： （1）利用网络爬虫从互联网上抓取网页：利网络爬虫，按照某种搜索策略，沿着URL 链接爬到其他网页，重复这些过程，并把所有爬过的网页抓取回来。 （2）建立索引数据库：对爬取到的网页进行分析，提取相关关键信息，得到每一个网页针对页面中文字及链接中每一个关键词的重要性，屏蔽掉不重要的词语后，用信息建立网页索引数据库。 （3）处理用户的查询请求：系统接收到用户要查询的关键字后，调用检索器进行搜索，并将返回的结果进行相关度排序，最后按照优先度降序的方式存储在返回结果集合中。 （4）将查询结果返回给用户：搜索结果以网页的形式将结果集中的返回给用户。方便用户查看。 按照上面的步骤就可以简单的架构一个搜索引擎系统供用户使用。目前有很多开源的搜索引擎产品已经完成了上述相关内容，使用者只需要进行相应的配置就可以使用，大大的简化了搜索引擎的开发。目前，比较流行的开源搜索引擎有Nutch 、Solr 等等。 四、搜索引擎的核心技术 搜索引擎的核心技术包括索引技术和检索技术。 （一）索引技术 顺序查找，即通过线性匹配文本进行查找是一种不使用索引进行检索的例子。它无需对文档中的信息进行预处理。这种检索方式在文本较大时检索速度会变得非常慢，通常情况下不使用这种检索方式。