2020年凉山州专业技术人员公需科目新一代人工智能技术引领下的制造与实践试题和答案

2020年专业技术人员公需科目新一代人工智能技术引领下的制造与实践试题和答案

单选题

1.根据本讲，（）是把先进的信息技术和先进的制造技术深度融合，贯穿于产品设计、小制造服务等全生命周期的各个环节，以及相应系统的优化集成。。（0.4分）

A.大数据

B.云计算

C.智能制造

D.人工智能

我的答案：C √答对

2.根据本讲，服务云是一种以（）为中心的人机物环境信息融合的互联服务个性，柔性社会智能化的绿化的一个智能制造的新模式。。（0.4分）

A.平台

B.数据

C.产品

D.用户

我的答案：D √答对

3.根据本讲，新一代人工智能影像智能系统的体系架构中，最底下的一层是（）。。（0.4分）

A.新的智能资源能力和产品层

B.新的智能资源能力和产品层

C.云服务平台

D.应用层

我的答案：B √答对

4.根据本讲，大数据在新一代人工智能技术引领下的（），是为智能制造系统提供全生命周期活动的精准高效和智能的使用技术。。（0.4分）

A.互联网技术

B.大数据技术

C.信息技术

D.能源技术

我的答案：B √答对

5.根据本讲，（）包括脑科学包括认知科学和人工智能。。（0.4分）

A.新的材料技术

B.新的能源技术

C.新的智能科学技术

D.新的互联网技术

我的答案：C √答对

多选题

1.根据本讲，新互联网+云计算+大数据+人工智能+的时代的发展需求是（）。。（0.5分）

A.创新

B.协调

C.个性

D.开放

E.绿色

我的答案：A,B,C,D,E √答对

2.根据本讲，以下（）是新互联网+云计算+大数据+人工智能+的时代的核心技术。。（0.5分）

A.新的互联网技术

B.新的信息技术

C.新的人工智能技术

D.新的能源技术

E.新的材料技术

我的答案：A,B,C,D,E √答对

3.根据本讲，新的互联网技术包括（）。。（0.5分）

A.大数据

B.云计算

C.物联网

D.车联网

E.移动互联网

我的答案：A,B,C,D,E ×答错

4.根据本讲，以下（）是新技术。。（0.5分）

A.大数据

B.高性能计算技术

C.新模型

D.算法

E.智能系统

我的答案：A,B,C,D,E ×答错

5.根据本讲，新一代人工智能技术的趋势是（）。。（0.5分）

A.数据驱动下的深度强化的学习职能

B.基于网络的群体智能

C.人稽核脑机交互的技术导向的混合智能

D.跨媒体的推理职能

E.自主智能的无人系统

我的答案：A,B,C,D,E √答对

判断题

1.根据本讲，制造业是国民经济的主体。。（0.4分）

我的答案：正确√答对

2.根据本讲，智慧制造是一种新互联网加云计算家大数据加人工智能加时代的一种智能制造系统。。（0.4分）

我的答案：错误√答对

3.根据本讲，为应对新技术革命和新的产业变革的挑战，核心是要积极地发展智能制造的技术产业和应用。。（0.4分）

我的答案：正确√答对

4.根据本讲，智能制造并不能够自主地感知、分析、认知学习决策控制和执行等智能特征的、制造的技术。。（0.4分）

我的答案：错误√答对

5.根据本讲，目前多数人认为人工智能技术就是研究开发用于模拟延伸和拓展人的智能的理论方法技术和应用系统的一门新的技术。。（0.4分）

我的答案：正确√答对

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域人工智能(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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。一、研究方向 1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。

2019执业药师继续教育答案人工智能与新一代信息技术发展

人工智能与新一代信息技术发展---用药咨询智能系统的思考考试返回上一级单选题（共10 题，每题10 分） 1 . 我国把人工智能技术作为占领()高地的一个重要举措。 ? A.未来技术 ? B.医学技术 ? C.药学技术 ? D.专业技术我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 . 人工智能会带着（）等等走向各个领域。 ? A.大数据 ? B.物联网 ? C.云计算 ? D.以上都包括我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 3 . 人工智能最关的技术是（） ? A.未来技术 ? B.深度学习 ? C.互联网技术 ? D.以上都是我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 4 . 人工智能计算器的俗称是 ? A.采矿 ? B.矿机 ? C.服务器 ? D.系统我的答案：B

参考答案：B 答案解析：暂无 5 . 关于机器学习的正确说法是用机器来（） ? A.模拟人类的神经元网络 ? B.模仿的越多功能越强大 ? C.最大发展是深度学习 ? D.以上都是我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 6 . 目前深度学习最多可以模拟人类神经元网络带到（）。 ? A.10多层 ? B.50多层 ? C.100层 ? D.300多层我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 7 . 关于物联网正确的描述是: ? A.应用NB-LOT技术 ? B.给物体安装智能卡 ? C.连到互联网上 ? D.以上都对我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 8 . LOLA技术就是（） ? A.局域网技术 ? B.深度学习技术 ? C.咨询技术 ? D.自动化技术我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 9 . 用药智能服务系统基本构架应包括数据库，Web端，还应包括（）2 ? A.人工处理平台

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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2020人工智能试题及答案

A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 2.当我们需要寻求健康咨询服务时，应该拨打的热线电话是（）。（分） 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动, 围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现, 在此背景下, 将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生, 并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。（分）世纪70年代世纪80年代世纪90年代世纪初 4.我国于（）年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（分）

5.在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。（分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 6.（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。（分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（分）～80 ～90 ～100 ～120 年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（分） A.甲状腺癌

B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 9.智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。（分） A.标准化 B.数据化 C.流程化 D.网络化 10.目前，人工智能发展存在的问题不包括（）。（分） A.泡沫化 B.重复化 C.与应用结合不够紧密 D.缺乏热情 11.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（分）天个月个月 D.一年

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。一．人工智能的概念人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

人工智能背景下高校会计专业人才培养

（五）以“网络+面授+实践”培养方式提高农民综合素质。（1）网络培训。农民电商从业者培训过程中应充分利用信息技术手段，半数以上课程采用网络培训方式。根据农民知识水平和需求特点进行分组，将信息录入农民电商教育培训平台。培训教师上传相关培训资料和学习任务到电商培训平台，学员根据自己的空闲时间接受学习，完成学习任务。农民接受网络培训能够提高学习效率，避免集中培训与其他工作发生冲突，解决工作和学习的矛盾。（2）课堂面授。课堂面授能够较好的弥补网络培训的不足，面对面沟通，解决电商经营过程中遇到的问题，理论讲解和案例教学相结合，提高电商从业者的理论水平和实践操作技能，培训效果较好。（3）现场实践。现场实践教学是农民电商培训的重要环节，可拓宽农民经营电商的思路和眼界。现场实践课时占全部课时的20%，组织学员参观考察电商成功案例、学习成功经验等。培训后，为学员安排电商店铺进行动手操作，学习与实践结合，将理论知识应用到实践中，提高农民动手能力。主要参考文献：［1］曾玲.湖南高职院校农村电商人才培养问题研究［J］.中国商论，2017（22）. ［2］钱俊，蒋良骏.村园企校协同培育农村电商人才的机制研究［J］.中国商论，2017（4）. ［3］邱雷鸣，童红斌.高职院校农村电子商务人才培养模式研究［J］.太原城市职业技术学院学报，2016（2）. ［4］樊勇，吴莉萍，吴小平.促进农村电商“互联网+”发展新模式的思考［J］.电子商务，2018（2）. 近年来，随着互联网、高端科技的迅猛发展，人工智能逐步走入人们的生活与工作。人工智能在会计领域中的发挥确实在一定程度上带来了便利，但人工智能毕竟是人类开发所得的产物，想要完全取代人工的地位无疑是不切实际的。尽管如此，任何事物都具有两面性，会计人工智能的问世对会计行业毋庸置疑是一次革新，这对未来会计人才的综合能力也提出了新的要求。新的浪潮必然需要新的教育方案，高校作为为社会输送人才的关键区域，在人才培养方案上理应顺应时代做出调整。一、人工智能在会计领域的应用 2018年，首届世界会计论坛暨第十三届中国CFO大会的召开，成为会计人工智能革新会计领域的标志。近年来，根据部分事务所的介绍及网络对会计人工智能的热议，人工智能在会计领域的工作主要是录入类、校对类等技术含量低的工作。这些工作大多具有高重复性与数据量庞大的特点，例如核对企业与各家银行多个账号往来的核对、对按周期编制的报表数据进行分类汇总和相关税务的核对。以抵扣增值税的进项税额为例，人工智能可自动查验扫描仪中的发票并进行登记，随后自动在发票确认模块中下载发票并识别文件，再与先前的所登记的发票相匹配，自动识别是否符合认证抵扣的条件。但相应的，我国人工智能技术尚未完全发展成熟。在会计主体趋于多样性的背景下，人工智能的效果未能完全满足社会的需要，人工智能在会计领域的运用体系还需要进一步完善。二、人工智能对会计行业的影响（一）提高会计工作效率。伴随着经济的发展，会计日益复杂的规章制度和有关核算的数据量不断增大，使得基础会计人员的工作量不断扩大，这就使得会计人员在有限的时间内，所要处理的数据量增多，自我提升的时间被压缩。而会计行业人工智能的出现，取代了会计工作中高重复性和需要占用大部分精力的简易操作步骤，它可以自动识别信息并录入，简单处理数据，统计数据并有着人类无法企及的计算能力等。人工智能人工智能背景下高校会计专业人才培养 □文/陈薇毛腊梅（铜陵学院安徽·铜陵）［提要］随着人工智能在生活和工作中的普及，会计领域对其应用也愈加广泛，这对会计行业是一次革新，对会计人员无疑也是一个挑战。本文首先从探讨人工智能对会计行业的影响出发，分析高校人才培养计划现状，进而探究高校人才培养计划具体调整措施。关键词：人工智能；会计；高校人才培养项目名称： “基于智能化时代背景应用型本科会计学专业人才培养模式研究”（项目编号：2017jyxm0462）；铜陵学院大学生科研基金项目（项目编号：2018tlxydxs025）中图分类号：G64文献标识码：A 收录日期：2019年6月3日劳动/就业《合作经济与科技》No.9s2019 126--

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)

人工智能背景与发展

人工智能得主要背景与进展数学1704 高芷晗 1、人类智能与人工智能得概念与其她生物物种不同，人类就是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成得部分:隐性智慧与显性智慧。隐性智慧负责发现与确定创新得方向，显性智慧负责在确定得创新方向上实现具体得创新求解。更具体地说,隐性智慧就是人类发现问题与定义问题得能力，需要全局性得分析能力、想象能力与开拓能力，就是一种内隐得创造性能力,因而不可被机器模拟;显性智慧就是人类在隐性智慧所定义得问题框架内解决问题得能力,需要获取信息生成知识与运用知识解决问题得能力,就是外显得操作性能力,因而可以被机器模拟。人类得显性智慧通常也会被称为人类智能,模拟人类智能(显性智慧）得科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在:面对环境定义得实际问题;为知识库提供得已有知识;预设得问题求解目标。这三者就就是隐性智慧定义得工作框架。在这个框架下,人工智能系统所要执行得任务就就是模拟人类智能（显性智慧）得能力,运用所提供得信息与已有知识解决所给定得实际问题,达到预定得求解目标。在人类与人工智能系统之间,人类始终就是主体,人工智能系统则就是人类求解问题得聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设得求解目标与提供得专门知识,就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢得策略:主体赢,因为实现了主体得求解目标;客体赢,因为遵守体现在知识中得客观规律。人工智能系统工作得基本过程:(1)人类主体(隐性智慧)首先设定工作框架,即定义要解决得实际问题,提供已有知识,预设求解目标。(2)人工智能系统收集工作框架得信息,包括模型中得本体论信息。（3）通过信息获取(感知)单元,把本体论信息转换为认识论信息.（4）通过信息传递(通信)单元,把认识论信传送到信息处理单元。(５)通过信息处理(计算)单元，使认识论信息成为适用信息。(6通过知识生成(认知)单元,根据求解问题得需要生成专门知识。（7)通过策略创建(决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题得智能策略。(８）通过策略传递（通信)单元,把智能策略传递到策略执行单元。（9)通过策略执行（控制）单元,把智能策略转换成为智能行为,反作用于实际问题。（10)如果智能行为反作用于实际问题得结果没有满意地实现预期得求解目标,就把误差作为新得信息反馈到信息获取(感知）单元,通过学习，补充新得知识,优化智能策略,改善执行效果，减小求解误差。２、人工智能技术以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义得工作框架内模拟人类显性智慧(人类智能)生成知识，创建主客双赢得策略解决各种复杂问题.而这就是现今其她各类技术做不到得．不过,由于在人工智能系统工作得基本过程中，第(１）步中客观存在各种不确定性,人类给定得知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题得需要,第(２)步中人类预设得求解目标也不见得完全合理,第（3)步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性．因此，人工智能系统对人类显性智慧能力得模拟不可能完全到位，人工智能系统提供得问题解答也可能不如人类求出得解答。如果说人工智能系统确实也有超人得地方，那主要就是它得工作速度、工作精度、持久能力等因素,而不可能就是显性智慧中得智慧品质。至于一些人所宣传得机器超越人类甚至机器淘汰人类得说法，就是没有根据得。无论就是人工智能系统，还就是其她各种机器系统，它们共同得问题之一就是：机器没有生命,没有目得,不可能自主发现应当解决得实际问题,不可能自主形成机器得智慧,尤其不可能无中

2019年度人工智能与健康(部分答案)(四川省专业技术考试)

83.0分(四川dazhu miaoba liao) 1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg 以下更受益。（ 2.0分） A.1949 年 B.1984 年 C.1993 年 D.2016 年 2.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分）

A.200 6 B.201 2 C.201 6 D.201 7 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（2.0分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 4.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习

C.博弈论 D.长短期记忆模型 5.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 6.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统

7.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。（2.0分） A.25 % B.50% C.75% D.100 % 8.《“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 9.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（2.0分）

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

人工智能背景与发展

人工智能的主要背景与进展数学1704 41721113 高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为

人工智能技术在游戏中的应用解读

人工智能技术在游戏中的应用学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称 2012年6月22 日

人工智能技术在游戏中的应用前言：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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命；专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员顾问潘云鹤中国工程院院士指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长傅永宝工信部信软司软件处调研员专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任编写单位中国电子学会编写人员李颋周岷峰马良

凌霞李岩张雅妮许华磊张婵张力陈濛萌樊江洋朱毅李俊平阎德利谢中业陈岩报告链接:https://https://www.360docs.net/doc/2316971318.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要（一）编制背景自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的

大数据技术在人工智能中的应用研究

大数据技术在人工智能中的应用研究集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

大数据技术在人工智能中的应用研究摘要：人工智能是科学技术发展的最新成果，其的发展依靠相关的云技术和大数据技术的日渐成熟，本文对于大数据技术在人工智能中的应用进行了分析，供相关专业人士参考。关键词：大数据人工智能应用研究云技术在心理学、数学、信息学等各种知识的基础上人工智能得到了发展，其能够对于社会中的各种人类活动规律进行总结分析；大数据是基于海量的信息条件下工作的，经过科学的总结和分类，对于可能发生的事情进行预测，大数据在人工智能中的应用主要是实现数据到知识的转化，促进技术的进一步完善。一、大数据核心技术（一）数据的收集。由于计算机技术的不断发展，数量非常巨大的新数据也在时时刻刻的产生，目前的增长速度已经达到了每年百分之五十，应用大数据可以对于一些汽车的和设备的具体运动状况或是位置进行详细的分析，其加速了传统信息技术的发展，让数据处理工作消耗的人力以及物力资源更小，而人工智能对于相关的信息进行读取，通过概率分析或是统计等多种途径进行智能化的分析，总体的精确度提高。（二）数据的存储。大数据存储应用的为并行数据库，经过对于多个节点并行进实现数据库任务的执行，由于性能比较高所以目前实际应用普遍。多年来系统性能的持续提高，具体的结果缓存、数据库索引等持续完善，由于其自身存在系列的问题，很多人选择在智能终端上进行数据的存储。应用人工智能机器人将核心的内容信息进行提取，可以节省大量的存储空间，减低存储风险。（三）数据的表示、检索、随机访问。大数据自身具有一定的特性，数据的表示多并且比较复杂，以往的系统进行数据检索时候将关键词发布到各个服务器之中，实现平行的

人工智能背景与发展

未来人工智能的十大应用方向

未来人工智能的十大应用方向导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。关键字：人工智能机器视觉人工智能（ArtificialIntelligence），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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能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”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。