在线教育中智能聊天机器人的设计与实现

中北大学

课程设计任务书

学院、系：软件学院

专业：软件工程

学生姓名：学号：

学号：

设计题目：在线教育中咨询智能聊天机器人的设计与实现

起迄日期: 2018年1月5日~2018年1月19日指导教师:

发任务书日期:2018 年1月5日

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。

基于Android的智能聊天机器人的设计与实现

基于An droid 的智能聊天机器人的设计与实现学院名称: 业: 级: 号: 名: 任课教师: 安卓智能聊天机器人开发（一）这个聊天机器人有点像前段时间很火的一个安卓应用一一小黄鸡应用的实现其实很简单，网上有许多关于智能机器人聊天的接口，我们只需要去调用对应的接口，遵守它的 API 开发规范，就可以获取到我们想要的信息开发步骤: 首先我们需要到这个图灵机器人的官网去注册一个账号，他会给我们一个唯一 Key ，通过这个Key 和对应的API 开发规范，我们就可以进行开发了。然后在这个（/cloud/access api.jsp ）网址里可以找到相关的开发介绍比如：请求方式，参数，返回参数，包括开发范例，一些返回的编码等信息这里是官方提供的一个调用小案例（JAVA ），这里我也顺带贴一下这里我使用的接口是图灵机器人（/）这个接口给我们返回的是就可以实现这个应用。 Json 字符串，我们只需要对它进行Json 字符串解析,

/** 调用图灵机器人平台接口 * 需要导入的包： commons-logging- httpclient- */ public static void main(String[] args) throws IOException { String INFO = URLEncoder.encode(" 北京今日天气 ", "utf-8"); String requesturl = "/api?key= Apikey&info="+INFO; HttpGet request = new HttpGet(requesturl); HttpResponse response = HttpClients.createDefault().execute(request); //200 即正确的返回码 if(response.getStatusLine().getStatusCode()==200){ String result = EntityUtils.toString(response.getEntity()); "返回结果： "+result); 第一篇讲下关于如何调用接口，从网上获取数据，包括解析 Json 字符串第二篇会把这些获取的数据嵌入到安卓应用首先，先写一个工具类，这个工具类是用来获取用户输入的信息并返回服务器提供的数据的这里面用到了一个第三方提供的JAR 包，Gson 它是谷歌提供给我们用来使Json 数据序列化和反序列化的关于Gson 的使用我之前写过一篇笔记，不熟悉的朋友可以看看： Gson 简要使用笔记(/p/3987429.html ) 代码如下：具体看注释 Package ; import ; import ; import ; 注册激活返回的好了，接下来开始实战吧，这个应用我打算写成两篇文章

智能聊天机器人

智能聊天机器人（小黄鸭）软件开发课程名：模糊系统小组成员：曹杰何敢谢新明任课教师：於世为

目录目录 ............................................................................................. 错误！未定义书签。一、小黄鸭的背景 (2) 二、小黄鸭的原理 (2) 2.1 训练 (2) 2.1.1分词方法 (2) 2.1.2词库设计 (3) 2.2 匹配 (4) 三、属于自己的小黄鸭制作（简要步骤+截图说明） (6) 3.1 代码编写 (6) 3.2构建运行环境 (6) 3.3申请获取官方API Key (6) 3.4生成项目 (6) 3.5修改源代码 (6) 3.6修改项目其他项 (6) 四、文档附件说明 (7) 五、小黄鸭代码（含小组接口设计） (12) 5.1 AboutBox1.cs文件 (12) 5.2Form1.cs文件 (13) 5.3Program.cs文件 (17) 5.4 Simjosn.cs文件 (22) 5.5 AssemblyInfo.cs文件 (23) 5.6 AboutBox1.Designer.cs文件 (23) 六、总结 (29) 、

一、小黄鸭的背景小黄鸭是根据人人网上的小黄鸡为模板，而进行的一个开发，小黄鸭与小黄鸡应该来说是一样的，小黄鸭智能聊天机器人也是一样采用通过调用韩国智能聊天机器人Simsimi的数据库来，当然，前提是获取到了网络接口（这个应该很容易），进而实现计算机和软件之间的通信二、小黄鸭的原理 AI聊天机器人小黄鸡的工作可以被分成两个部分：训练+匹配。（其实很多AI的东西都可以被这么划分，比如人脸识别，语音识别等等） 2.1 训练 Simsimi中的“教学”，就是训练的过程，目的在于构建或是丰富词库。流程描述如下： S1：用户通过教学界面向系统提出一个话题与相应应答； S2：系统对该话题进行分词，判断该话题在系统知识库中应存放的位置； S3：在系统知识库中添加该话题及相应应答。可以看到，这里涉及到两个问题：给出一个话题，系统是如何分词的？词库要如何设计才能又快又准地应答？ 2.1.1分词方法有人认为我教小黄鸭“埃菲尔铁塔上45度角仰望星空”回答是“呵呵”，那下次它再看到“埃菲尔铁塔上45度角仰望星空”整句话的时候才会有相应回答。但实际上，下次只要它看到“埃菲尔铁塔”就会“呵呵”了好嘛。这是因为聊天机器人的存储并不以句子为单位（那样太费时费空间），而是以词。于是，分词，几乎成为聊天机器人的核心。英文分词好说，人家用空格什么的就搞定了，但中文不一样，对于一句话，人们可以用自己的认识区分词语，而机器人要怎么做，就是中文分词算法的研究范畴了。

智能聊天机器人(AI Chat Bot)帮助跨境电商大大降低海外客服人工成本

无论是大型跨境电商，还是跨境小电商卖家，始终一定需要预算的一项运营成本就是客服。以一家典型面向美国市场的跨境电商为例，通过自建站和流量渠道(如Google Adwords,Facebook,Snapchat)面向美国消费者直接进行网站推广与产品销售，一定需要纯正的英语人工客服来处理产品的售前、售中、售后各项事宜。随着业务量越来越大，客服量一定也会相应增长，以单纯业务代表人员密集型为运营方式的客服中心人工成本也就会迅速增加。而在“黑五”圣诞这样的特别季节，客服量会呈几何级数增长，单纯用纯人工客服团队并非科学的选择。其实，无论跨境电商规模大小，商家都可以借助"人工智能"的"洪荒之力"，实现人工智能机器人与客人对话。借助智能化的客服机器人服务，将普通的重复性客服请求交给AI 机器人来处理，而人工客服资源集中则可专注在最有价值的服务内容上（例如安抚投诉、促成定单、交叉销售等）。这种聊天机器人与真人业务代表人机协作的混合模式可以做到自然流畅，准确可靠，是未来跨境电商客服中心发展的重要方向之一。 Callnovo跨境电商呼叫中心的技术团队能为世界各国跨境电商部署人工智能客服的Chat Bot 聊天机器人Chat Bot 聊天机器人客服的部署有以下特点：-首先，就是我们将自然语言处理和以神经网络为基础的深度学习人工智能技术应

用在跨境电商客服领域。因为有了深度学习的技术，我们完全可以打破人工配置问答匹配的规则，可以让客服系统有更好的自主学习能力和语义理解能力，包括可以处理客人非常口语化的问法，无论客人使用英式英语还是美式英语，聊天器都能自如理解并正确应答。 -Chat Bot机器人可以在多渠道上进行24小时不打烊的客服工作：例如Facebook Messenger,Skype,Twitter,手机短信，官网Live Chat等。 -人机协作：我们可以安排客人的问题，默认先由机器人客服来解答80-90%问题。解答不了的问题怎么办?用户可一键点击之后转到人工客服来解答。或者我们可以安排当人工客服下班、不在线或者人工排队时，由机器人客服自动接替。 -边服务，边销售：传统的电商企业侧重销售，未来的电商趋势是侧重于服务。机器人客服可以以服务为基础，边服务边销售。例如当客人与某品牌官网上的客服机器人打字互动时，机器人可根据客人所提供的交谈信息内容，基于后台大数据为客人就个人品味与喜好提供更个人化的建议，挑选并推送对应商品或某程度的定制化的商品。 -丰富的对话元素：文字、图片、视频、链接、支付接口，以及第三方的数据资源都可以接通呈现在聊天机器人的对话框中。令服务生动，简化操作提高效率，增强体验。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

Oracle智能聊天机器人及AI技术展望

Oracle智能聊天机器人及AI技术展望黄冠辉Rayes Huang 高级资深架构师

我们身边的人工智能及机器学习Internet Services Medicine ?癌细胞的检测?糖尿病分级?药物发现 ?行人检测 ?车道跟踪 ?识别交通标志 ?人脸识别 ?视频监控 ?网络安全 ?视频字幕 ?内容检索 ?实时翻译 ?图像/视频分类 ?语音识别 ?自然语言处理互联网服务医疗媒体娱乐安全无人驾驶

企业关注的领域企业正在研究或投资应用AI / ML的领域对重复的，基于规则的功能性任务实现自动化提高分析模型的速度、规模和粒度理解和模拟人类对话，提供更好的人机交互 90年代商业人工智能的最后浪潮经常用于图像和语音识别将计算机视觉等人工智能集成到机器人中 Source: Deloitte State of Cognitive Survey, August 2017

Oracle AI 战略模型学习数据AI 赋能的应用自适应人工智能应用CX ERP SCM HCM SaaS PaaS IaaS 聊天机器人数据管理物联网人工智能平台GPU 高级分析应用开发管理云

Oracle AI 的技术堆栈提供人工智能支持的关键要素针对机器学习进行优化的高性能计算和存储基础架构数据管理基础设施需要大量数据、数据清理和规范化以及数据丰富化Oracle 将AI 和ML 功能嵌入到自己的业务和IT 服务中，使用相同和优化的AI 技术堆栈先进机器学习模型、快速发展的综合环境Algorithm Catalog Collaboration Cognitive Services API Machine Learning Frameworks Auto Model Selection Model Dev Tools Data Analysis Machine Learning Developme nt Environmen t Enterprise Data Lake 2nd Party Data 3rd Party Data Security Data Integration Data Enrichment Data Preparation Data API Data Managemen t for AI GPUs High Performance Network High Performance Object Store Low Cost Archive Storage Infrastructu re for AI Recommendations, Insights, and Actionable Events Embedded AI Business Apps -ERP , SCM, CX, HRM IT Operations –DB, Security and Management Others –Mobile with conversational AI Oracle Cloud Infrastructure ?X7 Compute –HPC Ready ?Latest Skylake processors ?NVMe SSDs ?50Gbe network GPU Cloud Big Data Cloud DB Cloud Oracle Analytics Cloud AI Platform Cloud *Advanced Analytics ORAAH Oracle Data Management Solutions CX, ERP , SCM, HCM Cloud Adaptive Intelligent Apps IoT Apps Cloud Mobile Cloud AI Chatbot Managemen t & Security Cloud Autonomous DWH Cloud *DaaS Solutions (3rd Party Data)* Coming Soon

基于Android的智能聊天机器人的设计与实现

基于Android的智能聊天机器人的设计与实现学院名称: 专业: 班级: 学号: 姓名: 任课教师: 安卓智能聊天机器人开发(一) 这个聊天机器人有点像前段时间很火的一个安卓应用——小黄鸡

应用的实现其实很简单,网上有许多关于智能机器人聊天的接口,我们只需要去调用对应的接口,遵守它的API开发规范,就可以获取到我们想要的信息这里我使用的接口就是——图灵机器人(、tuling123、com/openapi/)

这个接口给我们返回的就是Json字符串,我们只需要对它进行Json字符串解析,就可以实现这个应用。开发步骤: 首先我们需要到这个图灵机器人的官网去注册一个账号,她会给我们一个唯一Key,通过这个Key与对应的API开发规范,我们就可以进行开发了。然后在这个(、tuling123、com/openapi/cloud/access_api、jsp)网址里可以找到相关的开发介绍比如:请求方式,参数,返回参数,包括开发范例,一些返回的编码等信息

这里就是官方提供的一个调用小案例(JAVA),这里我也顺带贴一下 /** 调用图灵机器人平台接口 * 需要导入的包:commons-logging-1、0、4、jar、httpclient-4、3、1、jar、httpcore-4、3、jar */ public static void main(String[] args) throws IOException { String INFO = URLEncoder、encode("北京今日天气", "utf-8"); String requesturl = "、tuling123、com/openapi/api?key= 注册激活返回的Apikey&info="+INFO;

对话机器人

机器人概论课程论文论文题目：对话机器人

摘要：对话机器人可以解决空巢老人或者一些住院者的无人倾诉的问题。本文简单的介绍了对话机器人的工作原理，包括机器人“耳朵”的构造以及机器人对“听到”的句子进行“思考”并作出回答的过程。关键词：口语对话系统，句子相似度，聊天语句库 Abstract：A conversation robot can solve some problems that the old of empty nest or the people in hospital can talk to nobody. This paper simply introduce the operating principle of conversation robot, such as the construction of a robot’s ear, and the process of a robot hears sentences and answer it. Keyword: conversational system, the similarity of sentence, chat statement repertioy 一．机器人的听觉对于人来说，听觉是由声波传入到耳膜，引起听觉神经的冲动，继而传入到大脑的听觉区的过程。对于机器人来说，它的耳朵则是一家无线电接收机，声音通过录音机或微音器而传入“大脑”。要使机器人的听觉比人的听觉更灵敏的话，可以采用一种叫做钛酸钡的压电材料做机器人的耳朵。这样，即使是很细小的东西（如

火柴棍）反射回来的声波都能被很准确的听到。如果用来监听粮库，就算在二到三公斤的粮食堆的一条小虫的爬行声音也能被听到。当压电材料受到压力或拉力的时候，会产生电压，而这种电压能够使电路发生变化，这种特性就叫做就会产生不断变化的电压，而不断变化的电压又会产生不断变化的电流，电流又经过放大器放大，继而送入计算机中，这样机器人就有了听觉系统。图2所示为机器人的听觉原理图。声波通过MIC-1到MIC-4 这四个由压电材料所构成的传感器传入电路板中的工作区，再经过放大器处理，从USB 接口传入到电脑中。二．机器人的口语对话 1. 对话的分类和机器人的对话大概分为三类，分别为机器人主导对话（由机器人完全主导对话流程，向用户提出问题并让用户回答，但是灵活度不高，过程比较死板，对话的成功率比较高），用户主导对话（对话流程完全由用户主导，用户提出问题由机器人回答。

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。一数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。二应用程序的优化应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。四SQL优化技术的发展历程第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

开发聊天机器人

用.NET开发MSN聊天机器人- MSN聊天机器人开发揭秘。写在前面：我不是开发人员，不是高手，就是自己比较爱玩。在技术上，没有什么喜欢摸索的精神，而是喜欢投机取巧。在这篇文章里，你也不能"少劳而获"地通过我的机器人修改出一个自己的机器人，因为自己觉得程序写的比较臭，所以不会open source。但是，如果你对.net或者 C#有点了解的话，相信从这篇文章里，你可以找到一切所需的资源，来开发一个自己的，绝对可用的msn机器人。要和我的机器人聊天，可以加tbot01@https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,，名字叫“塔奇克马”，是从动画片攻壳机动队得名。同时，你也可以去https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,，那里有一个和这个MSN机器人一样的网页聊天机器人，可以先聊聊看，尽量用中文聊。这不是一篇新手入门的文章，如果你不知道什么是.NET，不了解数据库方面的哪怕是一丁点东西，建议你先看看。同时，也希望真正的高手不要笑话打击我，毕竟一个普通的，非开发人员的电脑爱好者通过摸索，并告诉大家怎样做一个好玩的东西，不是一件错事。一、为什么要做MSN聊天机器人 1 我能想到的原因最重要的是因为很好玩。你的MSN机器人说的话，一定体现你的性格（如果你希望这样的话）。当然，这是我的理由，作这个机器人的初衷仅仅是突然有一天自己想做。也许你也希望你的机器人可以帮助你做一些事情，类似一个专家系统或是客服系统等等。 2 现在的MSN聊天机器人现在MSN机器人有很多，如果你加过MSN机器人，我想你列表上最多的是一个叫做“小布”或者是他兄弟姐妹一大堆的家伙们(https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,)，可能基于负载的考虑，每次上线你都可能被他们一家子的一堆加入好友的请求包围。还有一些所谓的“免费短信”机器人，我一直就是做SP的，我直接说，为了不耽误你们赚钱，我不对这种机器人加以什么评论。可以提一下MsgerAI（msgerai@https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,）这个机器人，开发它的这位老兄非常希望做一个可以像人一样具有智能的东西，虽然可能在他有生之年都无法完成，不过我还是祝他成功。毕竟有梦想就是好的，而且这个机器人现在也可以为他完成些工作(https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,/nlp)。还有一些其他的MSN机器人，比如专门提供信息查询服务的，帮你搜索google的等等。 MSN进行时里面有列表(https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,)，自己去看看就好了。二、为什么用.NET 其实理由很简单。C#和Java很像，但是Java我实在找不出一个非常好用的，符合自己使用习惯的IDE来。而C#就不同，https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,(https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,/vstudio/)当然最好用，C# Builder(https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,/csharpbuilder/)也不错，连

聊天机器人-王凯-201431415开发文档

移动平台开发技术课程报告学生姓名王凯学号201431415 院系信息学院专业软件工程年级2014级

目录 1.1作业概述 (3) 1.2主要内容 (3) 2 开发环境 (3) 2.1 硬件环境 (3) 2.2 软件环境 (4) 3 需求分析 (4) 3.1 业务需求分析 (4) 3.2 模型需求分析 (4) 3.3 界面需求分析 (5) 4 开发流程与实现 (5) 4.1 开发环境介绍 (5) 4.2 图灵机器人 (7) 4.3 主要业务实现 (7) 4.4 网络通讯实现 (9) 4.5 .9图片处理 (10) 5 功能演示 (12) 总结 (14)

1 概述 1.1作业概述移动平台开发技术课程主要学习针对目前手机、平板电脑等移动终端的软件开发。我们的课程主要是在Android平台上进行，通过一学期的学习，基本了解和掌握了Android开发的主要组件和软件实现方法。这次的课程报告主要是完成了一个智能机器人的聊天软件，在用户移动终端联网的情况下，用户给机器人发送文字信息，可以得到相应的响应。 1.2主要内容本次课程报告的主要内容包括以下几点：（1）对于所设计软件的需求分析，包括业务需求分析、模型需求分析和界面需求分析；（2）搭建Android工程的开发环境、测试环境；（3）基本功能的实现，美化软件界面，提高用户输入操作性和界面显示的友好性；（4）说明开发过程中使用的新技术，以及使用这些技术所需要注意的问题，以及解决了什么问题；（5）思考总结开发过程中的问题和想法，在此基础上考虑软件的可扩展性和性能优化。 2 开发环境 2.1 硬件环境计算机处理器：Intel Core i3-3220 3.3GHz 计算机安装内存：4.00GB 计算机存储器：500GB 手机处理器：NVIDIA Tegra4 手机内存：2.00GB

美国大学人工智能相关专业

美国大学人工智能相关专业人工智能到底是什么？人工智能---AI(Artificial Intelligence)，它是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及诞生人类智能科学(PS：注意包括2个部分：模拟人类以及延伸人类智能)。人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索、博弈等人工智能的部分应用领域 1) 机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。 2) 语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和[i]声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁(特定语音识别);语音邮件以及未来的计算机输入等方面 3) 图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别汽车牌号识别等。 4) 专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备采用数据库中的知

识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。一个十分直观的综合应用的实例：google的无人驾驶汽车，该项目是由斯坦福人工智能实验室主任塞巴领导谷歌一个团队承担的。人工智能已经智能到什么程度了? 在最近的几十年里，人工智能似乎开始呈现出井喷式发展。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DEEP BLUE)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(KASPAROV)，人工智能的这个完美表现开始引起了所有研究者的注意。在最近五十年里，从手机上的计算器到无人驾驶汽车，再到今天Master 59连胜人类顶尖围棋选手，再到未来可能改变世界的重大变革，人类似乎在慢慢预测到——一个人工智能的时代正在来临。例如：WaveNet模仿人类语音去年9月，谷歌发布了一项名为WaveNet的文本转语音(Text-to-Speech)技术。通常我们听到的计算机输出音频都很别扭，但WaveNet则能输出更自然的声音。当你和Siri对话，你还会觉得别扭，因为你能听出Siri是机器。但是有了WaveNet，或许，让人类和机器实现真正的交流，很快就不是梦想。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科。不管你选择什么专业方向，人工智能和机器人专业的主要课程包括数学、计算机课程，基本的编程语言、算法设计、操作系统、数据结构、逻辑、概率论和数理统计等方法。

基于众包的聊天机器人的研究

^信息疼术2017年第4期文章编号=1009 -2552 (2017)04 -0102 -02 D O I：10.13274/https://www.360docs.net/doc/8018989792.html,ki.hdzj.2017. 04. 026 基于众包的聊天机器人的研究郑晓霞，吕游，邓红，刘向春，张艳艳，李艳波，吴长伟，齐浩亮，马东宇 (黑龙江工程学院计算机科学与技术系，哈尔滨150050) 摘要：文中设计并实现了一个基于众包的聊天机器人系统。聊天机器人通过自然语言处理技术，实现了与人进行交流的人机对话。该聊天机器人，通过用户主动提供问题和答案的方式来丰富知识库，并对系统提供的答案进行反馈，优化聊天效果；此外，还能够通过论坛与其他用户进行交流。在聊天机器人中引入众包思想，有助于提高聊天机器人回答问题的质量。关键词：众包；聊天机器人；自然语言处理；自动问答；知识库中图分类号：T P391. 1; T P242文献标识码：A Study on chat robot based on crowd-sourcing ZHENG Xiao-xia，LV You，DENG Hong，LIU Xiang-chun，ZHANG Yan-yan，LI Yan-bo， WU Chang-wei，QI Hao-liang，MA Dong-yu (Department of Computer Science and Technology,Heilongjiang Institute of Technology,Harbin 150050,China) A b s t r a c t：T h is p a p e r d e s ig n e d a n d im p le m e n te d a c h a t ro b o t based o n th e c ro w d-s o u rc in g. C h a t ro b o t system is a th ro u g h n a tu ra l la n g u a g e p ro c e s s in g te c h n o lo g y p e e rs e x ch a n g e th e m a n-m a c h in e d ia lo g u e in te llig e n t system. T h e c h a t ro b o t e n ric h e s th e k n o w le d g e b y a c tiv e ly p ro v id in g th e u s e r w ith q u e s tio n s an d a n s w e rs，w h ic h p ro v id e d b y th e fe e d b a c k s y s te m，o p tim iz e s th e c h a t e ffe c t; in a d d it io n，i t c a n c o m m u n ic a te o th e r users th ro u g h th e fo ra m. T h e in tro d u c tio n o l c ro u d s o u rc in g in th e c h a t ro b o t h e lp s to im p ro v e th e q u a lity of a n s w e rin g q u e s tio n s. K e y w o r d s：c ro w d-s o u rc in g; c h a t ro b o ts；n a tu ra l la n g u a g e p ro c e s s in g；o p e n d o m a in Q A; k n o w le d g e in v e n to ry 0引言近年来，在互联网飞速发展的同时，人工智能领域也迅速崛起，于是聊天机器人应运而生。但是目前市场上存在的聊天机器人都不是很灵活。当今社会的流行语言更新速度快，人们输入聊天机器人中的问题五花八门，甚是新颖，而知识库的内容却是固定的，因此每当有新的问题时，都要重新构建知识库，困难重重。把众包的概念和聊天机器人结合到一起，用大众的思想有助于知识库的建设，具有研究意义。 1聊天机器人的研究现状及问题分析聊天机器人是自动问答（Q A)领域的一个具体方向，对聊天机器人的研究相当大的一部分和图灵测试有关。1995年理查德博士设计并开发出了人—102 —工领域众所周知的聊天机器人A l i c e，因为A l i c e在人工智能领域取得的成功，理查德博士连续两年都获得了人工智能领域的最高荣誉一洛伯纳奖。21 世纪以来中国也曾出现过类似于A l i c e的聊天软件的产品，例如近几年人人上的小黄鸡以及前些年的聊天机器人小i。但在学术领域或者是产业领域，聊天机器人的研究和发展方向投入的人力物力还不够。究其原因是，对科研人员来说，他们从事的是研究性工作，要研究聊天机器人莫不如直接研究自动收稿日期：2016 -05 -22 基金项目：黑龙江省教育厅项目（12541670) 作者简介：郑晓霞（1971 -),女，硕士，副教授，研究方向为信息管理与信息系统。

移动平台-智能聊天机器人

移动平台开发课题名称：智能聊天机器人学院：专业：学号：姓名：指导老师：赵慧杰日期：2014年11月

目录前言 (1) 第一章 Android系统及开发环境的安装与配置 (1) 1.1 Android系统及开发环境的安装与配置 (1) 1.1.1 Android的由来 (1) 1.1.2 Android系统的优点 (1) 1.1.3 Android系统的现状及展望 (2) 1.2开发环境的安装与配置 (3) 1.2.1 操作系统及准备工作 (3) 1.2.2开发环境的安装 (3) 第二章需求分析 (6) 2.1 可行性分析 (6) 2.1.1 智能聊天机器人的发展史 (6) 2.1.2 智能聊天机器人的现状及发展 (6) 2.2 设计的需求与概述 (7) 2.2.1 设计环境 (7) 2.2.2 设计概述 (7) 2.2.3 设计的特点 (9) 第三章程序的设计与实现 (12) 3.1 系统流程图 (12) 3.2 程序设计 (13) 第四章程序的运行与测试 (16) 4.1 程序的安装 (16) 4.2 程序的运行与测试 (21) 第五章设计总结 (24) 致谢 (25) 参考文献 (26) 附代码 (27)

智能聊天机器人设计前言 Android在英文中愿意是机器人，Google在2007年11月5日宣布其基于Linux平台的开源手机操作系统后，使用其作为该操作系统的名称。Android号称是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件。从软件分层的角度来开，Android平台由应用程序、应用程序框架、Android运行时、库、Linux内核5部分构成。采用Linux内核是Android平台开放性的基础，Linux内核层为我们在软件层和硬件层间建立了一个抽象层，使得应用程序开发人员无需关心硬件细节，但是如果想要Android平台运行到自己的硬件平台上就必须对Linux内核层进行修改，通常要做的就是为自己的硬件编写驱动，并且可以自由设计用户操作界面[10]。从目前的发展形势来看Android系统因为它的开源性得到了很多移动设备生产商以及网络运营商的青睐。第一章 Android系统及开发环境的安装与配置 1.1 Android系统及开发环境的安装与配置 1.1.1 Android的由来 Android来源于硅谷著名的极客Andy Rubin建立的Android公司，Rubin的最初目标是想把Android打造成一个可以对任何软件设计人员开放的移动终端平台。很快这个公司便得到了青睐，很多人表示打算买下他的公司。Rubin想Google 的创始人之一拉里·佩奇提出合伙的意向后，Google就抢先把他的公司买下。并于2007年11月5日宣布与包括摩托罗拉、HTC、LG、三星等33家手机厂商、手机芯片提供商、软硬件供货商、移动运营商联合组成开放手机联盟（Open Handset Alliance），并发布了名为Android的开放手机软件平台。 1.1.2 Android系统的优点与其他手机操作系统相比，Android有4个无可比拟的优点：开放性：Android系统同时包含了底层操作系统以及移动电话所需的全部软件，不存在专有权障碍，开发平台允许任何移动终端厂商加入到Android联盟

机器人语言对话系统的设计

中国石油大学（华东）现代远程教育毕业设计（论文）题目：机器人语言对话系统的设计学习中心：重庆信息工程专修学院奥鹏学习中心做论文加260046902 年级专业：0409级电子信息工程学生姓名：姜海涛学号： 0451480145 指导教师：韩亚军职称：讲师导师单位：重庆信息工程专修学院中国石油大学（华东）远程与继续教育学院

论文完成时间：2007年12月 1 日

中国石油大学（华东）现代远程教育毕业设计（论文）任务书发给学员姜海涛1．设计(论文)题目：机器人语言对话系统的设计 2．学生完成设计(论文)期限：2007年11月1日至2007年12月1 日3．设计(论文)课题要求：要求题材新颖专业，所设计课题能解决实际情况，阐述清楚流畅，论点清晰，要求围绕中心，逻辑性推理强，涉及他人观点请注明出处，对本设计有全面的论证。 4．实验（上机、调研）部分要求内容：在课余时间充分利用网络资源和各种参考书籍，做出草稿，再利用所学的电路设计软件和各种各样的画图软件，去设计图形。格式严格按照学校规定排序。 5．文献查阅要求：确保文献真实可用，具有教强的理论联系实际方案，引用时应该尊重原作者，必须标注引用出处，本文章建议参考文献：CORBA技术及其应用，论文引用不宜过多过繁复，要求题材新颖，有教强的创新的角度。 6．发出日期：2007 年11 月 1 日 7．学员完成日期：2007 年12 月 1 日指导教师签名：学生签名：

摘要所谓基于Web的机器人(我们称之为网络化机器人)远程控制就是将机器人构建在Internet的一个Web站点上，操作人员通过Web浏览器(如Netscape Navigator或Microsoft IE)对其进行远程控制。它首要的特点在于它的开放性，以超文本传输协议(HTTP)作为机器人系统的标准通信协议，任何人在任何时候和任何地方，只要能连上Internet，就能实现对远程机器人的控制，因为Internet上的任何站点均可以通过该协议访问到连接在Internet上的机器人，而且普通用户不必了解机器人复杂的操作原理也能进行控制。其次，Web浏览器可以提供生动友好的人机界面，因为浏览器可以支持各种格式的文件，如超文本、动画、音频和三维图像，同时能够处理各种媒体文件的交互式操作，如可以用鼠标操作由VRML描述的3D对象。第三，使得为完成某一任务而使用分布在Inter net上的不同的软/硬件资源成为可能。提出这种观点在于参考了纵多远程控制软件的实现，和深入实习生产车间所遇到问题而改建。关键词：internet web 网络化机器人 HTTP

人工智能与数据挖掘

机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx

机器学习与数据挖掘随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示：数据挖掘数据分析技术数据管理技术机器学习数据库图一数据挖掘与机器学习的关系实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至