人工智能技术发展趋势及应用
论人工智能的现状与发展趋势
论人工智能的现状与发展趋势随着计算机技术的不断发展，人工智能逐渐成为一个备受关注的话题。
人工智能通过模拟人类思考、学习和决策的过程，使机器能够自主地解决问题和实现任务。
当前，人工智能正处于快速发展的阶段，越来越多的行业开始将人工智能应用于生产、流程管理和服务等领域，这也为人工智能带来了更广阔的发展空间。
下文将介绍人工智能的现状和发展趋势。
一、人工智能的现状目前人工智能已经广泛应用到生活、工作和娱乐等多个领域，如下所述：1. 语音识别语音识别是人工智能领域中的一个非常重要的技术，目前它已经普及到智能手机、智能音箱等多个产品中。
语音识别技术的普及，让人与机器之间的交互方式得到了根本性的改变。
2. 无人驾驶无人驾驶是另一个广受瞩目的人工智能应用领域。
随着技术的不断提升，无人驾驶技术已经逐渐走出实验室，开始应用于自动驾驶汽车、无人机等场景中。
3. 金融风控人工智能在金融领域的应用也非常广泛，如风险管理、金融欺诈控制等。
人工智能技术可以帮助金融机构分析海量数据，识别风险，减少欺诈，提升效率。
4. 医疗人工智能在医疗领域的应用也越来越广泛。
比如，人工智能可以帮助肿瘤科医生在CT扫描中检测肿瘤和血管，可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案。
但同时，人工智能也需遵循相关的规范和法律法规，确保其对患者和医疗员工的保护。
二、人工智能的发展趋势1. 深度学习技术的发展深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，随着技术的不断发展，深度学习将持续推进人工智能的发展。
未来，深度学习技术将更加普及和成熟，进一步提高人工智能的应用领域和效率。
2. 人类智能和人工智能的融合人类智能和人工智能的融合将是未来人工智能发展的另一个关键趋势。
人工智能可以通过模拟人类思维和决策过程，实现对复杂问题的解决，但人类的智能和经验也具有不可替代的作用。
因此，人类智能和人工智能的融合将进一步提高人工智能的水平和应用领域。
3. 网络和云计算技术的加强未来，社交网络和云计算技术将为人工智能的发展提供更加有力的支持。
人工智能应用发展论文
人工智能应用发展论文随着21世纪信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动社会进步的关键力量之一。
AI技术的应用领域广泛，从医疗健康到金融科技，从智能家居到自动驾驶，无一不体现出人工智能的深远影响。
本文将探讨人工智能应用的发展现状、面临的挑战以及未来趋势。
一、人工智能应用的发展现状1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用主要体现在辅助诊断、个性化治疗计划、药物研发等方面。
通过深度学习算法，AI能够分析大量的医疗影像数据，辅助医生进行更准确的诊断。
此外，AI还能根据患者的具体情况，提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 金融科技领域在金融领域，人工智能被用于风险评估、欺诈检测、智能投顾等。
AI系统能够通过分析大量的交易数据，预测市场趋势，为投资者提供决策支持。
同时，AI在反欺诈方面也展现出巨大潜力，通过模式识别技术，有效识别和预防金融诈骗行为。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能应用的另一个热点领域。
通过机器视觉、传感器融合和深度学习等技术，自动驾驶汽车能够感知周围环境，做出实时决策，实现安全驾驶。
随着技术的成熟，自动驾驶有望在未来几年内实现商业化。
二、面临的挑战1. 伦理与隐私问题随着AI技术的广泛应用，数据隐私和伦理问题日益凸显。
如何保护用户数据不被滥用，如何确保AI决策的公正性，是当前亟待解决的问题。
2. 技术瓶颈尽管AI技术取得了显著进展，但在某些领域，如自然语言处理和常识推理等方面，仍存在技术瓶颈。
这些问题限制了AI的进一步发展和应用。
3. 就业影响人工智能的发展可能会导致某些行业的就业岗位减少，如何平衡技术进步与就业市场的关系，是社会需要面对的挑战。
三、未来趋势1. 跨学科融合未来人工智能的发展将更加注重跨学科的融合，结合生物学、心理学、社会学等领域的知识，以实现更高级的智能系统。
2. 人机协作人工智能的发展将更加强调人机协作，通过增强人类的能力，而不是取代人类，实现技术与人类的和谐共生。
人工智能在数学中的应用及发展趋势
人工智能在数学中的应用及发展趋势随着人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术的发展，它在各个领域的应用越来越广泛，数学领域也不例外。
本文将探讨人工智能在数学中的应用，并探讨未来的发展趋势。
一、人工智能在数学教育中的应用人工智能技术有助于改变传统的数学教育方式，提供更加个性化的学习体验。
通过分析学生的学习行为和表现，人工智能可以为每个学生提供量身定制的学习路径和教学资源。
例如，智能教学系统可以根据学生的学习进度和水平，自动生成适合其能力的练习题和教学材料。
这种个性化的学习方式有助于学生更好地理解数学概念，提高学习效果。
二、人工智能在数学问题解决中的应用人工智能在解决数学问题方面具有巨大的潜力。
传统的数学问题解决需要通过数学技巧和方法进行推理和计算，而人工智能可以通过机器学习和模式识别等技术，从大量数据中挖掘规律和关联，实现对数学问题的自动求解。
例如，人工智能可以用于解决复杂的方程组、优化问题和图像处理等数学问题，大大提高了问题解决的效率和准确性。
三、人工智能在数学研究中的应用人工智能在数学研究领域的应用也具有重要意义。
数学研究往往需要处理大量的数据和复杂的计算，而人工智能可以为数学家们提供强大的计算和分析工具。
例如，人工智能可以用于数据挖掘和模式识别，帮助数学家发现数学规律和定理，并为数学证明提供有力的支持。
此外，人工智能还可以辅助数学家进行复杂的计算和模拟实验，加速数学研究的进程。
四、人工智能在数学教育和研究中的发展趋势在未来，人工智能在数学教育和研究中的发展将呈现以下趋势：1. 强化个性化教学：人工智能将更加精准地分析学生的学习行为和表现，为每个学生提供更加个性化的学习资源和指导，帮助他们更好地学习数学。
2. 智能化辅助工具：人工智能将为数学研究者提供更加智能化的辅助工具，包括自动证明系统和智能化计算工具，提高数学研究效率。
3. 融合多学科：人工智能和数学的融合将促进多学科的交叉融合，推动数学与计算机科学、统计学等学科的深入发展。
人工智能技术发展趋势与未来展望
人工智能技术发展趋势与未来展望近年来，人工智能技术得到了飞速的发展，催生了不少基于AI 的产品和服务，如语音助手、智能家居、自动驾驶等。
与此同时，不少领域也开始探索利用人工智能改善生产和服务效率，如医疗、金融、教育等。
为了深入了解人工智能技术发展趋势与未来展望，本文将从三个方面进行探讨。
一、技术发展趋势1.深度学习作为人工智能技术的核心，深度学习的应用和研究一直是热点话题。
深度学习是一种通过人工神经网络进行多层次的抽象和学习的方法，可以应用在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面。
如今，有不少开源框架可以支持深度学习，如Google的TensorFlow，Facebook的PyTorch，以及Microsoft的CNTK等。
2.迁移学习迁移学习则是指在一个模型已经在一个任务上获得了学习，然后将其迁移到另一个任务中，在新的任务中通过迁移学习的方法使得效果更好。
在实际应用中通常有限资源，而迁移学习可以借鉴之前的经验，并在新的问题上进行调整。
这种学习方法可以帮我们更快地解决现实世界问题，尤其是在面对数据不足、训练时间长、环境变化等复杂条件时，具有重要的应用价值。
3.增强学习增强学习是指一种通过强化学习算法不断优化行为的模式，通俗点说，就是通过机器不断地尝试来让机器更好地完成任务。
增强学习一般涉及到的问题比较复杂，主要包括状态表示、奖励函数定义和策略选择等。
但是，它适用领域广泛，包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能等。
二、未来展望1.智能家居随着物联网技术的普及，智能家居将成为人工智能技术应用的一个重要领域。
智能语音助手、智能音箱、自动控制家庭环境等产品将会越来越多地进入家庭，并深入到生活的方方面面。
这可以帮助我们更好地管理家庭事务，提高生活质量，并且可以帮助老年人或者身体不便的人进行更好的生活。
2.医疗医疗领域是人工智能技术的重要应用领域之一。
通过深度学习图像识别、大数据分析等技术，可以提高医学诊断的准确性和速度，为病人提供更精准的治疗方案。
人工智能发展与应用论文
人工智能发展与应用论文随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最具变革性的技术之一。
它不仅改变了我们的生活方式，也在推动着各行各业的快速发展。
本文将探讨人工智能的发展历程、当前应用以及未来的发展趋势。
引言人工智能，作为一门跨学科的科学，其起源可以追溯到20世纪40年代和50年代。
自那时起，人工智能经历了从符号推理到机器学习的转变，不断突破技术瓶颈，实现了从理论到实践的跨越。
如今，人工智能已经成为推动社会进步的关键力量，其应用领域广泛，包括但不限于医疗、教育、金融、交通、制造业等。
人工智能的发展历程人工智能的发展可以分为几个阶段。
最初的阶段是20世纪50年代的“逻辑推理”时期，这一时期的研究主要集中在如何让机器模拟人类的思维过程。
随后，20世纪70年代至90年代，人工智能进入了“专家系统”时期，这一时期的研究重点是开发能够解决特定领域问题的智能系统。
进入21世纪，随着计算能力的大幅提升和大数据的兴起，人工智能进入了“机器学习”和“深度学习”的新时代，这一时期的AI能够通过学习大量数据来不断优化自己的性能。
人工智能的当前应用人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
在医疗领域，AI技术被用于辅助诊断、个性化治疗计划的制定以及药物研发。
在教育领域，智能教学系统能够根据学生的学习情况提供个性化的学习资源和建议。
金融行业利用AI进行风险评估、欺诈检测和自动化交易。
交通领域则利用AI进行交通流量分析、自动驾驶技术的研发等。
制造业通过AI实现生产流程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
人工智能的伦理和法律问题随着人工智能技术的广泛应用，也带来了一系列伦理和法律问题。
例如，数据隐私、算法偏见、责任归属等。
这些问题需要社会各界共同努力，制定相应的法律法规和伦理准则，以确保人工智能技术的健康发展。
人工智能的未来发展趋势展望未来，人工智能将继续在以下几个方面发展：首先是技术层面的突破，包括算法的创新、计算能力的增强等；其次是应用领域的拓展，人工智能将被应用于更多未知的领域，解决更多复杂的问题；最后是与人类社会的融合，人工智能将更加深入地融入人类生活，成为我们不可或缺的伙伴。
人工智能未来发展的十大趋势
人工智能未来发展的十大趋势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今最热门的技术领域之一，不仅对科技行业有着深远的影响，也将重塑人类社会的方方面面。
随着技术的进一步演进和应用的广泛推广，人工智能的未来发展将呈现出十大重要趋势。
本文将详细探讨这些趋势，展望人工智能在未来的前景。
一、广泛应用于各个行业领域人工智能技术正在渗透到各个行业领域，应用范围越来越广泛。
从医疗到金融，从教育到交通，从制造到农业，人工智能都能够提供高效、准确的解决方案。
未来，人工智能将在更多的行业中得到应用，推动生产力的提升和社会的发展。
二、智能物联网的兴起随着物联网技术的迅速发展，越来越多的设备和物体被联网，产生了海量的数据。
人工智能将与物联网技术相结合，通过对数据的分析和应用，实现智能化的监控、管理和服务。
未来，智能物联网将成为人工智能发展的重要方向。
三、自主学习的机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，而自主学习是机器学习的发展方向。
未来，机器将不仅仅能够通过大量数据进行学习，还能够根据外界环境的变化主动进行学习和调整，提高其智能化水平。
这将使机器能够更好地适应复杂多变的工作环境。
四、人机协作的智能机器人机协作是未来人工智能发展的重要趋势。
智能机器将与人类共同工作，通过人机协作实现协同效应和优化工作流程。
人类和机器之间的交互将更加紧密，使工作效率和质量得到提高。
机器还能够辅助人类完成一些复杂的决策和创造性的任务。
五、智能助手和虚拟助手的普及智能助手和虚拟助手已经成为许多人日常生活中的必需品。
未来，随着语音识别和自然语言处理技术的进一步发展，智能助手和虚拟助手将变得更加智能化和人性化。
人们可以通过语音或文字与助手进行交互，获得各种服务和信息。
六、人工智能在医疗领域的发展人工智能在医疗领域的应用潜力巨大。
未来，人工智能将在医学影像诊断、辅助诊断、个性化治疗等方面发挥越来越重要的作用。
机器学习和大数据分析将帮助医生提高诊断准确率、制定更有效的治疗方案，进一步推动医疗系统的升级和改善。
人工智能在教育领域的应用现状与发展趋势
人工智能在教育领域的应用现状与发展趋势随着信息技术的不断发展，人工智能技术也在快速发展。
将人工智能技术应用到教育领域，可以提高教学效率、增强学生学习能力和兴趣、改善教育资源分配不平衡的问题等。
现今，人工智能在教育领域的应用已经成为全球教育领域的热点问题。
本文将探讨人工智能在教育领域的应用现状与发展趋势。
一、人工智能在教育领域的应用现状1. 智能教学系统智能教学系统是一种结合人工智能技术的在线学习系统。
它通过数据挖掘、机器学习等技术手段，提取学生学习数据并分析，从而为学生提供针对性的学习计划、个性化的学习过程和专业的学习反馈。
同时，智能教学系统还可以进行学习内容的智能推荐、智能评测和智能辅导等功能，帮助教师和学生更好地实现教学目标。
2. 智能课堂智能课堂是一种应用人工智能技术的电子学习环境。
它采用大屏幕和多媒体设备，实现课堂内容显示和交互，同时配合人脸识别、语音识别、行为分析等技术手段，实时监控学生在课堂中的情况，并反馈教学效果。
通过智能课堂，教师可以更好地掌握学生的学习状态，及时调整教学内容和方法，提高课堂效率和教学质量。
3. 智能辅导系统智能辅导系统是一种为学生提供智能化辅导服务的系统。
它可以结合人脸识别、语音识别等技术手段，实现学生与智能系统的沟通和交互，并根据学生的学习情况提供针对性的课程建议、作业评估和答疑服务等。
此外，智能辅导系统还可以结合机器学习和自然语言处理等技术，提供更加贴近学生需求的辅导服务。
二、人工智能在教育领域的发展趋势1. 人工智能教学的个性化发展未来，人工智能将会引领教育领域向个性化、自适应、智能化方向发展。
在智能教学系统中，人工智能技术可以提供强大的数据处理和分析能力，对学生的个体差异进行深层次的挖掘和分析，从而为学生提供个性化学习方案。
2. 优化教育资源分配在教育领域，资源分配不平衡一直是一个困扰教育发展的难题。
人工智能技术可以通过数据分析和预测模型，优化教育资源的分配，在保持教育资源在公平的基础上，提高教育资源的利用效率。
人工智能技术的发展趋势和应用前景
人工智能技术的发展趋势和应用前景随着科技的发展，人工智能技术正逐渐走入人们的视野。
无论是在生活中、还是在工作中，人工智能都是一个备受关注的热门话题。
那么，人工智能技术的发展趋势和应用前景如何呢？本文将从多个方面进行分析和探讨。
一、发展趋势1.深度学习深度学习是人工智能的一种方法，它基于神经网络的结构，通过对大量数据的学习，从而获得复杂模式的能力。
随着数据量的不断增加，深度学习的应用范围也越来越广泛。
2.自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要分支，其目的是让计算机能够像人类一样理解和处理自然语言。
随着人们对人工智能技术的需求越来越高，自然语言处理技术也得到了更加广泛的应用。
3.计算机视觉计算机视觉是指通过数字图像处理技术使计算机能够从图像中提取并理解图像中的信息的技术。
随着图像和视频数据的不断增加，计算机视觉技术的应用也越来越广泛。
4.智能机器人技术智能机器人技术是人工智能应用的另外一个重要领域，其目标是让机器人能够像人类一样进行感知、推理和决策等任务。
随着机器人技术的不断发展，智能机器人技术也得到了更加广泛的应用。
二、应用前景1.智能家居智能家居是指通过人工智能技术使家居设备自动化、智能化，以提高生活质量和舒适度的技术。
智能家居技术可以让我们在家中享受到更加智能化的生活体验，例如可以通过语音控制家电、自动化调光等功能，减轻居民的生活负担，提高居住质量。
2.智慧医疗智慧医疗是指将人工智能技术与医疗相结合，以提高医疗服务的质量和效率的技术。
智慧医疗可以通过人工智能技术为医疗工作者提供更加准确、快速的诊断和治疗方案，同时也可以为病人提供更加个性化、人性化的服务。
3.智能交通智能交通是指将人工智能技术应用于交通领域，以实现交通自动化、智能化的技术。
智能交通可以通过人工智能技术为交通工作者提供更加准确、全面的交通信息，同时也可以为车辆驾驶者提供更加准确、智能的导航和行车辅助功能。
4.智能城市智能城市是指将人工智能技术应用于城市管理中，以实现城市智能化、数字化的技术。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
)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( B)
(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( D)
(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( C ) (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(A)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) (A) 教育创新化
D ）。 (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( C)
(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( D )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(D) 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( C)
(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 (C) 有条件自动驾驶 (D) 高度/完全自动驾驶
13. 根据本课程，2011年，美国正式推出 (B)，并提出优先发展二大代表性技术。
(A) 工业4.0 (B) 先进制造业伙伴计划 (C) 新工业美国 (D) 美国制造2050 14. 机器学习的经典定义是( C )。 (A) 利用技术进步改善系统自身的性能 (B) 利用技术进步改善人的能力 (C) 利用经验改善系统自身的性能 (D) 利用经验改善人的能力
15. 根据本课程，我国的智能制造发展模式是( D) (A) IT + (B) + IT (C) 互联网+ (D) 硬件进化+软件革命16. 人工智能发展有很长的历史，其中，深度学习模型于( (A) 1946 年 (B) 1956 年 (C) 1986 年 (D) 2006 年
17. 行为性教育不包括以下哪项( C) (A) 观察性教育 (B) 效仿性教育 (C) 体验性教育 (D) 创新性教育
18. ( C)的目标是实现生物智慧系统与机器智能系统的紧密耦合、相互协同工作，形成 更强的智慧和能力，提供示范应用
(A) 跨媒体智能 (B) 群体智能 (C) 人机混合增强智能 (D) 自主无人系统
19. 根据本课程，“智能制造发展基础和支撑能力明显增强，有条件、有
D)提出 基础的重点产 业逐步实现智能转型”是我国智能制造到( A)的发展目标。 (A) 2020 年 (B) 2025 年 (C) 2030 年
(D) 2035 年
20. 根据本课程，以下属于迈克尔•波特教授的观点的是（ D ）。
(A) 新能源和互联网结合，催生第三次工业革命 (B) 制造业数字化引领第三次工业革命浪潮
(C) 人工智能+机器人+数子制造技术，会引发制造业革命 (D) IT技术第三波浪潮来临，制造业面临智能互联变革
1. 大数据智能是新一代人工智能五个技术发展方向之一，其研究面向 CPH （赛博、
物理、人类）三元空间的知识表达新体系，链接（）。
(A) 实体 (B) 技术 (C) 行为 (D) 关系
2. 根据本课程，3D打印技术有什么优势？（ ACD） (A) 变革产品设计理念 (B) 降低大批量生产的成本 (C) 降低小批量生产的成本 (D) 是很多传统方法无法比拟的新的制造手段 3. 根据本课程，比较美国和德国在智能制造战略上的部署，以下表述正确的有 (ABCD )。
(A) 美国在IT技术创新与产业化方面具有领先优势 (B) 美国是利用IT优势向下整合制造业 (C) 德国在制造能力方面占优势 (D) 德国侧重在制造业中嵌入 IT创新应用
4. 我们国家在解决计算机产业空心化、 CPU基础软件方面做了很多投入，
我们要在计算机革命、新机器、新一代人工智能方面多布局，主要目标是(
(A) 三年赶英 (B) 2020年领先世界 (C) 五年超美 (D) 2030年领先世界
5. 人工智能发展有三大流派，下列属于符号主义观点的包括( BD) (A) 符号主义又叫生理学派 (B) 符号主义又叫逻辑主义 (C) 符号主义又叫仿生学派 (D) 基本思想是把智能活动进行形式化的精细描述，然后通过机器进行执行
面向未来， ACD )。 6. 下列有关人工智能发展历史的说法中，正确的包括( ABD) (A) 1956年提出了人工智能的概念 (B) 1936年提出了图灵计算机概念的模型 (C) 2006年是神经计算机元年 (D) 2016年是神经计算机元年
7. 根据本课程，智能制造系统由哪些方面构成() (A) 智能创新 (B) 智能产品 (C) 智能生产 (D) 智能服务
的目标是(ACD) (A) 2020年与世界先进水平同步 (B) 2025年与世界先进水平同步 (C) 2025年部分达到世界领先水平 (D) 2030年总体达到世界领先水平
9.中国工程院在 2015年启动《中国人工智能 2.0发展战略研究》，人工智能从1.0 越变为2.0，主要表现在(ABCD )。
(A) 从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习 (B) 从处理类型单一的数据到跨媒体认知、学习和推理
8.人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、 改变世界，我国人工智能发展三个阶段 (C) 从追求“机器智能”迈向人机混合的“增强智能” (D) 从机器人到自主无人系统 10. 根据本课程，以下哪些属于近年来发展的新兴技术？ （
ABCD）
(A) 物联网 (B) 云计算
(C) 3D打印 (D) 机器人
（三）判断题，每题 2分，共20 题。 1. 中国传统制造业的竞争优势正在削弱，所以必须重视并积极发展智能制造 （A） （是） （B） （否）
2. 本课程提到，以视觉为主的感知是智能之源 （A） （是） （B） （否）
3. 根据本课程，人工智能已经在我国的生产领域中得到广泛应用 （A） （是） （B） （否） 4. 进入21世纪后，新一代信息技术与先进制造技术的融合发展与创新应用，为智 能制造发展进入新阶段创造了条件 (A) (是) (B) (否)
5. 神经网络一直到今天都没有像计算机那么成功地在各行各业得到应用， 网络缺少一个好的物理实现的器件。
(A) (是) (B) (否)
6. 人工智能的基本理念是学习的方方面面以及智能的其它所有特征都可以精确描述， 从而使得能够通过机器仿真。
(A) (是) (B) (否)
7. 知识推送是智能教育的根本任务 (A) (是) (B) (否)
8. 教育智慧化是让算法达到极致，以情感计算为标志
原因在于：人工神经 (A) (是) (B) (否) 9. 根据本课程，智能制造是围绕新一轮科技革命和产业变革来展开的
(A) (是) (B) (否)
10. 所谓深度学习，是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务，从简单的部件构成 复杂对象的过程。
(A) (是) (B) (否)
11. 智能教育的最大优势是实现真正意义上的因材施教。 (A) (是) (B) (否)
12. 根据本课程，新工业革命实现了极度自动化和极度连通。 (A) (是) (B) (否)