人工智能第3章
人工智能ai全自动修图
人工智能ai全自动修图人工智能AI全自动修图引言：随着科技水平的提高，人工智能AI（Artificial Intelligence）的应用日益广泛，其中之一便是全自动修图。
这一技术的出现，为我们的生活带来了极大的便利。
本文将从人工智能AI的基础知识出发，探究其在全自动修图中的应用及其发展前景。
第一章：人工智能AI基础知识1.1 人工智能AI的定义人工智能AI是计算机科学的一个分支，旨在构建智能机器。
其目的是让机器能够像人类一样思考，甚至更好地完成某些任务。
1.2 人工智能AI的发展历程20世纪50年代，人工智能AI的概念已经被提出。
随着计算机技术和算法的不断发展，人工智能AI迅速崛起。
当前，人工智能AI已经被广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像识别、机器翻译、自主驾驶等领域。
第二章：人工智能AI全自动修图的应用2.1 人工智能AI修图的优势传统的图像处理方法需要人工干预，比如润色，剪裁，修补等等。
而人工智能AI的出现，极大地提高了图像的处理效率。
不仅能够解决图像缺陷，还能更好的利用图像的特点，进行升级美化。
此外，人工智能AI对图像的处理效果更为洗炼、更为自然。
2.2 人工智能AI全自动修图的具体操作人工智能AI全自动修图，其操作过程宜分为三个步骤：图像文本信息输入、人脸检测和自动润色三个步骤。
（1）图像文本信息输入：将需要处理的照片上传至人工智能AI平台，并且使用算法，将照片所述的文本信息自动识别和提取出来。
（2）人脸检测：人工智能AI平台会自动检测图像中的人脸。
如果这张照片中有多个人，它将包含所有相应的面部信息，以及可以将每个人的参数信息拼接在一起。
平台将根据检测到的面部信息对图像进行适当的裁剪。
（3）自动润色：人工智能AI平台利用内置的深度学习算法，自动检测获取到的图片信息，完成人物肤色调整、红眼修补、景色升级等润色技术。
第三章：人工智能AI全自动修图的发展前景3.1 人工智能AI全自动修图领域人工智能AI能够自动处理照片，并生成真实的结果。
西电人工智能3-经典逻辑推理-作业
是盗窃犯。
答：钱和孙是盗窃犯，赵和李不是。下面给出求解过程。
解：设用T(x)表示x是盗窃犯,则根据题意可得： A：T(赵)∨T(钱) （1） B：T(钱)∨T(孙) （2） C: T(孙) ∨T(李) （3） D: ¬T(赵)∨ ¬T(孙) （4） E: ¬T(钱)∨ ¬T(李) （5） 下面先求谁是盗窃犯。把¬ T(x)∨Ansewer(x)并入上述子句集，即多 出一个子句： ¬ T(x)∨Ansewer(x) (6) （1）和（4）归结得： T(钱)∨ ¬T(孙) （7） （2）和（7）归结得： T(钱)。 （8） （6）和（8）归结得： Answer(钱)。 （9） {钱/x} （3）和（5）归结得： T(孙)∨ ¬T(钱) （10） （2）和（10）归结得： T(孙)。 （11） （6）和（11）归结得： Answer(孙)。 （9） {孙/x} 因此，钱和孙是盗窃犯，此外无论如何也归结不出Ansewer(赵) 和Ansewer(李)。下面证明赵不是盗窃犯，即证明¬ T(赵)。
应用归结原理对子句集进行归结：
（3）和（5）归结得： T(孙)∨ ¬T(钱) （7） （2）和（7）归结得： T(孙) （8） （4）和（8）归结得： ¬T(赵) （6）和（9）归结得： NIL （9）
所以，赵不是盗窃犯。同理可以证明李也不是盗窃犯。
作业解答
4、设已知： （1）能阅读者是识字的；（2）海豚不识字； （3）有些海豚是很聪明的。 试证明：有些聪明者并不能阅读。 证明： R(x)：x能阅读。 L(x)：x是识字的。 I(x)：x是聪明的。 D(x)：x是海豚。 将上面个语句翻译成谓词公式： （1）x (R(x) L(x)) 已知条件 （2）x (D(x) ¬ L(x)) 已知条件 （3） x (D(x) ∧I(x)) 已知条件 （4） x (I(x) ∧ ¬ R(x)) 需要证明的结论
第3章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
第 3 章 图搜索与问题求解
3.1.4 启发式搜索 1. 问题的提出
2. 启发性信息 按其用途划分, 启发性信息可分为以下三类： (1) 用于扩展节点的选择, 即用于决定应先扩展哪一个节 点, 以免盲目扩展。 (2) 用于生成节点的选择,即用于决定应生成哪些后续节点, 以免盲目地生成过多无用节点。 (3) 用于删除节点的选择,即用于决定应删除哪些无用节点, 以免造成进一步的时空浪费。
第 3 章 图搜索与问题求解
代价树的搜索。所谓代价,可以是两点之间的距离、交 通费用或所需时间等等。通常用g(x)表示从初始节点So到 节点x的代价, 用c(xi,xj)表示父节点xi到子节点xj的代价,即边 (xi,xj)的代价。从而有
g(xj)＝g(xi)＋c(xi, xj)
而 g(So)＝0
第 3 章 图搜索与问题求解 2.深度优先搜索
第 3 章 图搜索与问题求解
深度优先搜索算法： (1) 把初始节点So放入OPEN表中。 (2) 若OPEN表为空, 则搜索失败, 退出。 (3) 取OPEN表中前面第一个节点N放入CLOSED表中,并 冠以顺序编号n。 (4) 若目标节点Sg=N, 则搜索成功,结束。 (5) 若N不可扩展, 则转步(2)。 (6) 扩展N, 将其所有子节点配上指向N的返回指针依次放 入OPEN表的首部, 转步(2)。
第 3 章 图搜索与问题求解
3. 最近择优法(瞎子爬山法) 把局部择优法算法中的h(x)换成g(x)就可得最近择优 法的算法。 例：用代价树搜索求解例3-6中给出的问题。 用分支界限法得到的路径为
第3章 确定性推理方法(导论5)
（3） 所以，行星系统是以太阳为中心（ P ）。
32
3.2 自然演绎推理
例3.1 已知事实： （1）凡是容易的课程小王( Wang )都喜欢； （2）C 班的课程都是容易的； （3）ds 是 C 班的一门课程。 求证：小王喜欢 ds 这门课程。
33
3.2 自然演绎推理
证明： 定义谓词： EASY ( x )：x 是容易的 LIKE ( x, y )：x 喜欢 y C ( x )：x 是 C 班的一门课程 已知事实和结论用谓词公式表示： (x) ( EASY ( x ) → LIKE ( Wang, x ) ) (x) ( C ( x ) → EASY ( x )) C ( ds ) LIKE ( Wang, ds )
（2）不确定性推理：推理时所用的知识与证据不都是确定 的，推出的结论也是不确定的。
不确定性推理
似然推理 （概率论） 近似推理或模糊推理 （模糊逻辑）
12
3.1.2 推理方式及其分类
3. 单调推理、非单调推理 （1）单调推理：随着推理向前推进及新知识的加入，推 出的结论越来越接近最终目标。 （2）非单调推理：基由于于经新典逻知辑识的的演加绎入推，理不仅没有加强已 推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步， 重新开始。 默认推理是非单调推理
14
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
15
3.1.3 推理的方向
正向推理
逆向推理
推
(反 向 推 理 )
理
方
向
混合推理
双向推理
数据库 知识库
专家
推理机
用户
第三章 自动推理
– 拒式假言推理： P→Q， ¬Q ， => ¬ P。如果P→Q为真，但Q不成立， 则P也不成立。
– 例如：如果x是金属，则x可以导电； 木头不导电； 木头不是金属
1
• 人工智能可以看作是对人类智能现象的模拟。人的智能，具有 抽象、总结、记忆知识的能力。在第二章中，我们介绍的知识 表示方法，就是对人类智能这种能力的模拟。关于知识表示方 法的研究贯穿了AI研究历史，可以说是AI研究的基础。
• 但是，仅让计算机具有表示和存储知识的能力是远远不够的， 要想模拟智能现象，还需要研究如何让计算机使用知识，即让 计算机学会“思考”。
• 那，什么是思考呢？或者说，人类智能思考表现出来是什么样 子的呢？
3
推理与人工智能
对此，学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种 重要表现形式，研究如何使计算机能够进行“逻辑思维”， 就成为人工智能研究的重点之一。
在达特茅斯会议上，西蒙和纽厄尔带来的“逻辑理论家” 程序，可以自动证明《数学原理》重的几十个定理。此后定 理证明成为人工智能的重要分支，引领了符号主义和逻辑智 能的发展。
– 大前提：运动员的身体都很强壮； – 小前提：小张是一个云党员； – 结论： 小张的身体很强壮。
6
推理的方向
• 除了推理类型，在完成一个证明时，我么还要考虑推理的方向。即，正向推理、 反向推理。
• 正向推理：从已知的事实命题出发，采用逻辑推理规则，与知识库中的知识匹 配，产生新的事实，直至结论出现在事实集中。常用的逻辑推理规则包括:
– 如数学定理证明，通常都是确定性证明。
人工智能技术在各领域的应用实践案例分享
人工智能技术在各领域的应用实践案例分享第一章：人工智能在医疗领域的应用实践 (2)1.1 医疗影像诊断 (2)1.1.1 肺结节检测 (2)1.1.2 脑肿瘤识别 (3)1.1.3 心脏疾病预测 (3)1.2 病理数据分析 (3)1.2.1 数字病理图像分析 (3)1.2.2 病理报告智能 (3)1.3 药物研发 (3)1.3.1 药物分子筛选 (3)1.3.2 药物作用机制预测 (3)第二章：人工智能在金融领域的应用实践 (4)2.1 信贷风险评估 (4)2.2 股票市场预测 (4)2.3 金融欺诈检测 (4)第三章：人工智能在交通领域的应用实践 (5)3.1 智能交通管理 (5)3.2 自动驾驶技术 (5)3.3 车辆故障诊断 (6)第四章：人工智能在制造领域的应用实践 (6)4.1 智能制造系统 (6)4.2 供应链优化 (6)4.3 工业设计 (7)第五章：人工智能在农业领域的应用实践 (7)5.1 智能农业监测 (7)5.2 农作物病虫害识别 (7)5.3 农业生产优化 (8)第六章：人工智能在能源领域的应用实践 (8)6.1 智能电网 (8)6.2 能源消耗预测 (8)6.3 分布式能源管理 (9)第七章：人工智能在安全领域的应用实践 (9)7.1 公共安全监控 (9)7.1.1 人工智能在视频监控中的应用 (9)7.1.2 人工智能在智能交通中的应用 (9)7.2 网络安全防护 (10)7.2.1 人工智能在入侵检测中的应用 (10)7.2.2 人工智能在恶意代码检测中的应用 (10)7.2.3 人工智能在安全审计中的应用 (10)7.3 灾害预警与应对 (10)7.3.1 人工智能在地震预警中的应用 (10)7.3.2 人工智能在洪水预警中的应用 (10)7.3.3 人工智能在火灾预警与应对中的应用 (10)第八章：人工智能在零售领域的应用实践 (10)8.1 智能推荐系统 (10)8.1.1 电子商务平台 (11)8.1.2 个性化广告 (11)8.1.3 超市购物 (11)8.2 客户服务 (11)8.2.1 在线客服 (11)8.2.2 门店 (11)8.2.3 无人便利店 (11)8.3 供应链管理 (11)8.3.1 需求预测 (11)8.3.2 自动分拣 (12)8.3.3 供应链金融 (12)第九章：人工智能在文娱领域的应用实践 (12)9.1 虚拟现实技术 (12)9.1.1 应用背景 (12)9.1.2 应用案例 (12)9.2 影视后期制作 (12)9.2.1 应用背景 (12)9.2.2 应用案例 (12)9.3 游戏开发 (13)9.3.1 应用背景 (13)9.3.2 应用案例 (13)第十章：人工智能在公共服务领域的应用实践 (13)10.1 智能问答系统 (13)10.2 城市管理 (13)10.3 教育辅助 (14)第一章：人工智能在医疗领域的应用实践1.1 医疗影像诊断人工智能技术的不断发展，其在医疗影像诊断领域的应用逐渐成为研究热点。
智能机器人操作手册
智能操作手册第一章概述 (3)1.1 产品简介 (4)1.2 功能特点 (4)1.2.1 智能识别 (4)1.2.2 自然语言处理 (4)1.2.3 自主学习 (4)1.2.4 多场景应用 (4)1.2.5 人机协作 (4)1.3 技术规格 (4)1.3.1 外观设计 (4)1.3.2 尺寸与重量 (4)1.3.3 电池续航 (4)1.3.4 通信接口 (4)1.3.5 操作系统 (4)1.3.6 传感器 (5)1.3.7 驱动系统 (5)第二章安装与调试 (5)2.1 安装准备 (5)2.1.1 环境要求 (5)2.1.2 设备清单 (5)2.1.3 人员准备 (5)2.2 安装步骤 (5)2.2.1 设备摆放 (5)2.2.2 连接电源 (5)2.2.3 连接控制器 (6)2.2.4 连接传感器 (6)2.2.5 安装软件 (6)2.3 调试方法 (6)2.3.1 功能测试 (6)2.3.2 功能测试 (6)2.3.3 安全测试 (6)2.3.4 优化调试 (6)2.3.5 交付使用 (6)第三章系统配置 (6)3.1 硬件配置 (6)3.1.1 简介 (6)3.1.2 配置步骤 (7)3.2 软件配置 (7)3.2.1 简介 (7)3.2.2 配置步骤 (7)3.3 网络配置 (7)3.3.2 配置步骤 (8)第四章操作界面 (8)4.1 界面布局 (8)4.1.1 概述 (8)4.1.2 布局结构 (8)4.2 功能模块 (8)4.2.1 概述 (8)4.2.2 功能模块列表 (8)4.3 操作流程 (9)4.3.1 启动与登录 (9)4.3.2 功能模块操作 (9)4.3.3 设置与帮助 (9)4.3.4 退出与注销 (9)第五章基本操作 (9)5.1 开机与关机 (9)5.1.1 开机操作 (9)5.1.2 关机操作 (10)5.2 手动操作 (10)5.2.1 控制面板操作 (10)5.2.2 遥控器操作 (10)5.3 自动操作 (10)5.3.1 模式选择 (10)5.3.2 自动运行 (10)5.3.3 自动充电 (10)第六章程序编写 (10)6.1 程序设计 (10)6.1.1 设计原则 (10)6.1.2 设计流程 (11)6.2 程序调试 (11)6.2.1 调试方法 (11)6.2.2 调试流程 (11)6.3 程序优化 (11)6.3.1 优化方向 (11)6.3.2 优化方法 (12)6.3.3 优化注意事项 (12)第七章故障诊断与处理 (12)7.1 常见故障 (12)7.1.1 硬件故障 (12)7.1.2 软件故障 (12)7.1.3 外部因素 (12)7.2 故障处理方法 (12)7.2.1 硬件故障处理 (12)7.2.2 软件故障处理 (13)7.3 预防措施 (13)7.3.1 硬件预防 (13)7.3.2 软件预防 (13)7.3.3 操作预防 (13)第八章安全与维护 (13)8.1 安全操作规范 (13)8.1.1 操作前的准备 (13)8.1.2 操作过程中的注意事项 (14)8.1.3 操作后的收尾工作 (14)8.2 定期维护 (14)8.2.1 维护周期 (14)8.2.2 维护内容 (14)8.3 应急处理 (15)8.3.1 故障应急处理 (15)8.3.2 伤害应急处理 (15)第九章数据管理 (15)9.1 数据备份 (15)9.1.1 备份策略 (15)9.1.2 备份操作 (15)9.1.3 备份文件管理 (15)9.2 数据恢复 (16)9.2.1 恢复策略 (16)9.2.2 恢复操作 (16)9.3 数据共享 (16)9.3.1 共享策略 (16)9.3.2 共享操作 (16)9.3.3 共享管理 (16)第十章技术支持与升级 (17)10.1 技术支持服务 (17)10.1.1 服务内容 (17)10.1.2 服务流程 (17)10.2 软件升级 (17)10.2.1 升级目的 (17)10.2.2 升级流程 (17)10.3 硬件升级 (18)10.3.1 升级目的 (18)10.3.2 升级内容 (18)10.3.3 升级流程 (18)第一章概述1.1 产品简介智能作为现代科技发展的产物，融合了人工智能、机械工程、电子技术等多个领域的先进技术。
人工智能的类型有哪些
人工智能的类型有哪些人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指让计算机模拟人类智能的一种领域。
在这个领域里，研究人员主要关注如何用计算机模拟人的理解、推理、学习、决策等智能特征，以实现一定的人工智能。
在实现人工智能的过程中，各种技术手段、算法和模型层出不穷。
本文将根据不同分类方式，对人工智能技术进行简单概述，并且简单地介绍人工智能的基本应用场景。
第一章：按照实现技术分1.基于机器学习的人工智能基于机器学习的人工智能技术，可以分为以下三类：a.监督学习（Supervised Learning）监督学习是指机器可以通过输入的数据样本集和相应的标签，学习构建出一个针对这个数据的模型。
这个模型可以对未知数据进行预测，同时还可以对输入数据进行分类、回归等处理。
b.无监督学习（Unsupervised Learning）无监督学习则不用标签，系统在获取大量数据的过程中自动发现数据之间的关系和规律，从而让机器或系统学习得到更多有用的知识和信息。
无监督学习主要应用于聚类、关联规则挖掘、异常检测等方面。
c.半监督学习（Semi-supervised Learning）半监督学习则是介于监督学习和无监督学习之间的中间状态，既用到有标签的数据，也用到没有标签的数据。
主要应用于语音和图像领域中。
2.基于深度学习的人工智能深度学习是指人工神经网络的深层次建模，通过训练深度学习模型，借助前向传播和反向传播机制，实现了从大量数据中提取特征，进而实现人事判定来达到识别、分类等目的。
深度学习主要应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。
第二章：按照应用场景分1.机器人领域机器人领域应用到人工智能技术主要包括语音识别、图像处理、机器人导航、移动机器人等技术。
目前，许多机器人能够通过人机交互技术和人的手势指令实现自主反应，如传送物品、巡逻、卫生清洗以及做晚餐等等。
2.智能家居领域智能家居领域主要应用人工智能技术实现家庭设备的自动控制和自动化操作，如能够自动开关电器设备，并且通过语音控制家电设备等等。