人工智能matlab仿真

1. 函数优化

()1

246244 2.1441111222

3f x x x x x x x x =-++-+

该二元6次函数式一个多峰函数，共有6个极值，其中有两个极值点对应的

函数取值为最小值。试求解函数的极值点。 （1）设计思路

本题采用遗传算法，遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异算子来模拟生物进化，从而产生一代又一代的种群。遗传算法具有通用、并行、稳健、简单与全局优化能力强等突出优点，适用于解决复杂、困难的全局优化问题。 （2）程序流程图

（3）实验程序

functionobjV=objectFunction(pop) m=size(pop,1);

for i=1:m

objV(i,1)=4*pop(i,1)^2-2.1*pop(i,1)^4+(1/3)*pop(i,1)^6+pop(i,1)*pop(i,2)-4*pop(i,2)^2+4*pop(i,2)^4; end %%初始化 clc; clear;

pc=0.7; %交叉率 pm=0.05; %变异率 NIND=20; %个体数目

MAXGEN=1000; %最大遗传代数 NVAR=2; %变量维数

PRECI=40; %变量二进制数

GGAP=0.9; %代沟

trace_min=zeros(MAXGEN,1); %每代极小值

trace_max=zeros(MAXGEN,1); %每代极大值

%% 种群初始化

FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[-1,-1;1,1];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %区域扫描Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %创建初始种群%% 计算第0代函数适应度，寻找最优个体

gen=0;

pop=bs2rv(Chrom,FieldD); %将二进制初始种群转化为十进制objV=objectFunction(pop); %计算函数适应度

minY=min(objV); %函数适应度最小值即函数最小值maxY=max(objV);

POP(:,:,gen+1)=pop(1:end,1:end);

%% 进化过程

while gen

FitnV=ranking(-objV);

SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择

SelCh=recombin('xovsp',SelCh,pc); %重组

SelCh=mut(SelCh,pm); %变异

popnew=bs2rv(SelCh,FieldD); %新一代种群

objVSel=objectFunction(popnew); %计算子代目标函数值

[Chrom,objV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,objV,objVSel);

gen=gen+1;

if minY>min(objV) %寻找当前极小值

minY=min(objV);

[y,i]=min(objV);

x=bs2rv(Chrom,FieldD);

xmin(1,:)=x(i,:);

disp(['对应最小自变量取值：',num2str(x(i,:))]) %输出最优个体

disp(['对应最小值：',num2str(y)]) %输出最优个体

end

if maxY

[Y,I]=max(objV);

X=bs2rv(Chrom,FieldD);

xmax(1,:)=X(I,:);

disp(['对应最大自变量取值：',num2str(X(I,:))]) %输出最优个体

disp(['对应最大值：',num2str(Y)]) %输出最优个体

end

trace_min(gen,1)=minY; %保存当前极小值

trace_max(gen,1)=maxY; %保存当前极大值

end

%% 画图

figure(1) %画进化过程图

plot(1:gen,trace_min(:,1));

hold on

plot(1:gen,-1.031570364,'r-');%目标函数在区间内最小值

figure(2)

plot(1:gen,trace_max(:,1));

hold on

plot(1:gen,3.2333,'r-'); %目标函数在区间内最大值

（4）运行结果

优化函数如图所示：

由优化函数图可知，此函数存在2个极小值点，4个极大值点。 4个最大值为：

对应x1,x2最大自变量取值：-0.99543 -0.91298对应函数最大值：2.5798 对应x1,x2最大自变量取值：-0.92829 -0.99328对应函数最大值：2.97 对应x1,x2最大自变量取值：-0.989 -0.99817 对应函数最大值：3.1879 对应x1,x2最大自变量取值：-0.99168 -0.99925对应函数最大值：3.2047 2个最小值为：

对应x1,x2最小自变量取值：-0.044782 0.76447对应函数最小值：-0.99772 对应x1,x2最小自变量取值：0.11984 -0.66623对应函数最小值：-1.0102

2. 体重约70kg 的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后，隔一段时间测量他的血液中

示为：

()()

rt qt e e k t c ---=

试根据表中数据求出参数k 、q 、r 。

（1）设计思路

本题采用遗传算法，遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异算子来模拟生物进化，从而产生一代又一代的种群。遗传算法具有通用、并行、稳健、简单与全局优化能力强等突出

优点，适用于解决复杂、困难的全局优化问题。

（2）程序流程图

（3）实验程序：

%% 求函数适应度子程序

functionobjV=objectFunction(pop,Data)

m=size(pop,1);

n=size(Data,1);

for i=1:m

for j=1:n

C(j,1)=abs(pop(i,1)*(exp(pop(i,2)*(-1)*Data(j,1))-exp(pop(i,3)*(-1)*Data(j,1))) -Data(j,2));

end

objV(i,1)=mean(C);

end

%% 求方差子程序

function RESM=variance(a,a_1)

M=size(a,1);

y=0;

y_1=0;

for i=1:M

y_1=y_1+(a(i,1)-a_1(i,1))^2;

end

RESM=sqrt(y_1/M);

%% 主程序

load Data

%% 初始化

pc=0.7; %交叉率

pm=0.05; %变异率

NIND=500; %个体数目

MAXGEN=2000; %最大遗传代数

NVAR=3; %变量维数

PRECI=20; %变量二进制数

GGAP=0.9; %代购

trace=zeros(MAXGEN,1); %每代最优值

%% 种群初始化

FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[100,0,0;150,1,3];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %区域扫描

Chrom=crtbp(NIND,NVAR*PRECI); %创建初始种群

%% 计算第0代函数适应度，寻找最优个体

gen=0;

pop=bs2rv(Chrom,FieldD); %将二进制初始种群转化为十进制objV=objectFunction(pop,Data); %计算函数适应度

minY=min(objV); %函数适应度最小值即最优值

%% 进化过程

while gen

FitnV=ranking(-objV);

SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP); %选择

SelCh=recombin('xovsp',SelCh,pc); %重组

SelCh=mut(SelCh,pm); %变异

popnew=bs2rv(SelCh,FieldD); %新一代种群

objVSel=objectFunction(popnew,Data); %计算子代目标函数值

[Chrom,objV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,objV,objVSel);

gen=gen+1;

if minY>min(objV) %寻找当前最优个体

minY=min(objV);

end

trace(gen,1)=minY; %保存当前最优个体

end

%% 结果输出

[Y,I]=min(objV);

X=bs2rv(Chrom,FieldD);

Xmin(1,:)=X(I,:);

disp(['对应自变量取值：',num2str(X(I,:))]) %输出最优个体

m=size(Data,1);

for i=1:m %输出最优个体的函数拟合值Y(i,1)=Xmin(1,1)*(exp((-1)*Xmin(1,2)*(Data(i,1)))-exp((-1)*Xmin(1,3)*(Data( i,1))));

ARE(i,1)=Data(i,2)-Y(i,1);

end

RESM=variance(Data(:,2),Y); %计算方差

disp(['方差：',num2str(RESM)])

%% 画图

figure(1) %画进化过程图

plot(1:gen,trace(:,1));

figure(2); %画出期望值与拟合值曲线plot(Data(:,1),Data(:,2),'rd-');

hold on

plot(Data(:,1),Y,'b*-')

xlabel('时间');

ylabel('酒精含量');

legend('期望值','拟合值');

figure(3)

plot(Data(:,1),ARE,'rd-')

xlabel('时间');

ylabel('误差');

（4）运行结果

进行20次的多项式拟合后图如下：

所以，对应自变量取值：k=113.3353 q=0.1841013 r=2.206932 方差：3.3748

3.设计一个神经网络，并对输入信号进行预测。输入为一线性调频信号，信号

采样时间为2s，采样频率为1000Hz，起始到信号的瞬时为0Hz，1s时的瞬时频率为150Hz。

（1）本题采用三层BP神经网络。

第一步，网络初始化。给各连接权值分别赋一个区间内的随机数，设定误差函数e，给定计算精度值和最大学习次数M。

第二步,随机选取第2000个输入样本，前1900作为训练样本最后100做测试。

第三步，计算隐含层各神经元的输入和输出。

第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算误差函数对输出层的各神经元

的偏导数a。

第五步利用隐含层到输出层的连接权值、输出层和隐含层a的输出计算误差函数对隐含层各神经元的偏导数b。

第六步，利用输出层各神经元的a和隐含层各神经元的输出来修正连接权值w。第七步：利用隐含层各神经元的a和输入层各神经元的输入修正连接权。（2）神经网络算法流程图：

（3）实验程序

%% 设计一个神经网络，并对输入信号进行预测

%% 信号采样时间为2s，采样频率为1000Hz，起始到信号的瞬时为0Hz，1s时的瞬时频率为150Hz

clc;

clear;

time=0:0.001:2;

y=chirp(time,0,1,150,'linear');

y=y';

time=time';

m=size(y,1);

%% 网络训练数据以前四个时刻预测第五个时刻

for i=1:1896

X(i,1)=y(i,1);

X(i,2)=y(i+1,1);

X(i,3)=y(i+2,1);

X(i,4)=y(i+3,1);

Y(i,1)=y(i+4,1);

end

%% 网络训练

s=size(Y,2);

p=X';

t=Y';

%数据归一化

[pn,minX,maxX]=premnmx(p); %将数据归一化[tn,minY,maxY]=premnmx(t); %将数据归一化

%训练网络

net=newff(minmax(pn),[8,s],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.goal=0.001;

net.trainParam.epochs=800;

net=train(net,pn,tn);

yn =sim(net,pn);

Yn = postmnmx(yn,minY,maxY);

y_train=Yn';

%% 训练误差

train_number=size(X,1);

for i=1:train_number

ARE(i,1)=Y(i,1)-y_train(i,1);

end

%% 网络测试数据

for i=1:97

X_test(i,1)=y(i+1900,1);

X_test(i,2)=y(i+1901,1);

X_test(i,3)=y(i+1902,1);

X_test(i,4)=y(i+1903,1);

Y_test(i,1)=y(i+1904,1);

end

%% 网络测试

q=X_test';

u=Y_test';

[qn]=tramnmx(q,minX,maxX);

y_tr=sim(net,qn);

y_trr=postmnmx(y_tr,minY,maxY);

y_test=y_trr';train_number=size(X,1);

test_number=size(X_test,1);

test_number=size(X_test,1);

%% 测试误差

for i=1:test_number

ARE_1(i,1)=Y_test(i,1)-y_test(i,1);

end

%% 画图

figure(1);

plot(Y,'rd-');

hold on

plot(y_train,'b*-')

legend('训练样本输出期望值','训练样本输出预测值');

axis([0 500 -1.5 1.5])

figure(2);

plot(Y,'rd-');

hold on

plot(y_train,'b*-')

legend('训练样本输出期望值','训练样本输出预测值');

axis([501 1000 -1.5 1.5])

figure(3);

plot(Y,'rd-');

hold on

plot(y_train,'b*-')

legend('训练样本输出期望值','训练样本输出预测值');

axis([1001 1500 -1.5 1.5])

figure(4);

plot(Y,'rd-');

hold on

plot(y_train,'b*-')

legend('训练样本输出期望值','训练样本输出预测值');

axis([1501 1900 -1.5 1.5])

figure(5);

plot(ARE,'b*-');

axis([0 500 -0.2 0.2])

figure(6);

plot(ARE,'b*-');

axis([501 1000 -0.2 0.2])

figure(7);

plot(ARE,'b*-');

axis([1001 1500 -0.2 0.2])

figure(8);

plot(ARE,'b*-');

axis([1501 1900 -0.2 0.2])

figure(9);

plot(ARE_1,'b*-');

figure(10);

plot(Y_test,'rd-');

hold on

plot(y_test,'b*-')

（4）运行结果

下图分别为0-1900样本分成4组的训练过程

050100150200250300350400450500

它们对应的误差变化图像如下：

1050110011501200125013001350140014501500

测试图像为：

对应的测试误差图像为：

-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8

10102030405060708090100

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0.1

0.2

0.3

《人工智能》观后感

《人工智能》讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。下面给大家分享《人工智能》范文，欢迎阅读！ 《人工智能》观后感1 故事设定在21世纪中期，由于温室效应，南北极冰川融化，地球上很多城市被淹没。此时，人类科技已经高度发达，人工智能机器人就是人类发明出来用以应对恶劣自然环境的科技手段之一，而且，机器人制造技术已经高度发达，先进的机器人不但拥有可以乱真的人类外表，还能感知自身的存在。 影片中莫妮卡的儿子马丁重病住院，生命危在旦夕，为了缓解伤痛的心情，她领养了机器人小孩大卫，机器人大卫的生存使命就是爱她。一开始莫妮卡并不接受大卫，她认为大卫只是一个没有感情的机器人，到后来，在大卫一声声“妈妈”的呼唤中，莫妮卡接受了这个为爱而生的机器人大卫，把大卫当作自己的孩子。 莫妮卡真正的孩子马丁苏醒，恢复健康，回到了家里，一系列的事情使大卫“失宠”，最后被莫妮卡抛弃。 在躲过机器屠宰场的残酷追杀后，大卫在机器情人乔的帮助下，开始寻找自己的生存价值渴望变成真正的小孩，重新回到莫妮卡妈妈的身边。谁也不知道他

能否完成自己的心愿，脱胎换骨成为真正的人，等待他们的只是凶吉难料的旅程…… 他的程序是爱。当爱成为他生存的唯一理由，这个孩子无法不穷其毕生去寻找、去等待，千年万载，轮回往复。 “让妈妈爱我”——这样一个简单到极点的愿望，在孩子蔚蓝的眼睛里闪烁。这个信念支撑着大卫在深海度过了两千年漫长岁月，一直到冰川侵蚀海洋，一直到人类灭绝，高智慧的机器人出现在地球。 我又怎么能忍住自己的泪水，为了他，为了他从出生就无法抹去的烙印。他是机器，它的程序是爱。 大卫听说了匹诺曹的故事，他坚信他会遇到美丽的蓝衣仙女，仙女会把他变成真正的孩子。然而两千年后，大卫触碰蓝衣仙女，她却在孩子的拥抱中风化瓦解，变成无数狰狞的碎片。仙女残破的面颊温柔依旧，但是她曾经优雅的身躯居然是一具空壳——童话和梦想的空壳，人类谎言铸就的残躯碎体，就这样冰冷冷地展现在孩子面前，残忍得决绝。 大卫被机器人解救后，他恳求再见一次妈妈，机器人答应了，但“复活”的妈妈仅能存活一天，之后什么都不剩下，大卫同意了。

炒股软件排行榜讲课教案

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人工智能辅助诊断技术管理规范(2017年版)

附件23 人工智能辅助诊断技术管理规范 （2017年版） 为规范人工智能辅助诊断技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范所称人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发、经临床试验验证有效、对于临床决策具有重大影响（如影响患者治疗方案选择、决定是否进一步采取有创性医疗行为、是否明显增加患者医疗费用等）的计算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构基本要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。 （二）临床科室具有开展临床相关专业诊疗工作5年以上经验的医师，具备与该技术相适应的计算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。 （三）医学影像诊断科具有开展影像临床诊断工作5年以上的医师，有数字化影像诊断设备（如放射、超声、核医学等影像设备）、医学影像图像管理系统及其计算机硬件平台。 （四）临床实验室诊断相关科室具有开展细胞学、组织学等实验室诊断工作 5年以上经验的医师或技师，具备与人工智能技术相适应的计算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （五）凡开展此类技术的科室应当具有经过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训并考核合格的、与开展人工智能辅助诊断相适应的专业技术人员。 二、人员基本要求 （一）开展人工智能辅助诊断的医师。 1.取得《医师执业证书》，执业范围为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.具有5年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作经验。 3.经过省级卫生计生行政部门指定的培训基地关于人工智能辅助诊断技术

《人工智能》影评

不一样的眼光看<人工智能> 初中开始就很喜欢科幻小说和电影，各种新老科幻题材作品看了不少，《星球大战》的宏大场面和亦神亦幻的原力，《黑客帝国》的炫酷动作和巧妙构思，还有《终结者》前三部对于人类未来的思考，《阿凡达》美妙的潘多拉星球...《人工智能》没有一般科幻片里火爆的打斗场面，但涵盖了大量科幻迷们一直探讨的问题，并带给我们别样的感动。 第一次看《人工智能》好像是高二的一个小假期，记得是晚上看了一遍不过瘾第二天又看了一遍。一晃几年过去，公选课上再看一遍，如今更成熟全面的眼光看这部经典，不得不说导演太给力了，电影里包含了大量科幻题材作品一直在探讨的问题，如人类的未来、永恒、人性、人类与机器人的关系等等，电影里围绕David对他妈妈执着的爱开展，网上对电影里人性的评价太多了，人性这么复杂的东西区区两千字怎么讲的清，这里我就主要站在一个工科学生的角度谈谈电影里的机器人吧。 首先，开始时一个女的机器人，为的是给一群公司内部人员展示老一代机器人所能达到的水平，并顺场带出了几个非常经典的关于人与机器人的伦理问题，这个机器人与后面大多数机器人一样，出厂就被设定了对人类惟命是从，甚至当众脱衣也是毫不犹豫，这完全是一个工具，不带有任何人类的感情与思想。但是有一个细节，就是当“她”的脸部被打开又装回去之后，导演给了一个特写，就是“她”掏出了一个小镜子在自己化妆！这是一个多么人性化的举动！但这终究还是“她”自身程序设定的一部分，不得不佩服导演，这一前一后的鲜明对比，更加突出了机器人的工具性，为后来电影的基调做了铺垫，也更突出了主角David 那种人类情感和思想产生的可贵性。 第二个出场的机器人就是我们电影里的主角David，关于David和她妈妈的感情纠结我觉得不是我这工科学生所能讲得清的（但我想我能理解），我也是上网看了些影评才知道什么俄狄浦斯情结，还有人说David对妈妈的爱，根本就不是儿子对母亲的爱，而是一种男女之间占有式的爱，我只能说“A hundred readers have a hundred Hamlet”。且抛开David 所具有的人类感情不说，单单看David 这部机器人的设计我觉得就有问题。首先是他吃东西会损坏自己，作为一个能拥有人类思想和情感的最先进机器人，居然连一个进食系统都没有，不就一根食管加一个食品收集装置嘛，我都能想出来要怎么做这么一个进食系统，那些设计师们真不知道干嘛去了。还有就是关于他睡觉的问题，作为一个以安慰人为目的而设计生产的智能机器人为什么就不能多设定一个程序让他可以“睡觉”呢，尽管机器人不用睡觉，但让一个妈妈哄她的孩子入睡绝对是一个绝好的“安慰”，看来那些设计师真不咋滴。不过我也知道这是导演的故意安排，不能吃东西是为了突出David为了争宠不惜自残，不用睡觉就能听到妈妈讲关于蓝衣仙女的故事，开始看的时候觉得合情合理，回头再看，作为一个学工科并看了那么多科幻作品里先进机器人的我，表示，无法接受。

人工智能车牌识别

车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。 汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。 以下列举了几种应用方式： ——监测报警 对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 ——超速违章处罚 车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

人工智能选股之stacking集成学习

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)

人工智能辅助诊断技术管理规范

人工智能辅助诊断技术管理规范 人工智能辅助诊断技术治理规范 （征求意见稿） 为规范人工智能辅助诊断技术的临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范为医疗机构及其医师开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范的人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发且经卫生行政治理机构鉴定、经临床试验验证有效的运算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。如影像诊断中CAD的应用等。人工智能辅助诊断技术为辅助性诊断和临床决策支持系统，不能作为应用于临床的最终诊断。本规范的人工智能辅助诊断技术不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构差不多要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务相适应。 （二）开展此类技术的医疗机构应具有卫生行政部门核

准登记的与该技术使用相适应的专业诊疗科室及相关诊疗科目。 （三）临床科室 开展与人工智能辅助诊断技术相关的专业临床诊疗工作5年以上，具备与该技术相适应的运算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。 （四）影像诊断科 开展影像临床诊疗工作5年以上，其技术水平达到三级医院专业影像诊断科室技术标准。必须有数字化影像诊断设备包括常规X线设备、磁共振（MRI）、运算机X线断层摄影（CT）和医学影像图像治理系统及其工作站的运算机硬件平台。 （五）实验室诊断相关科室 开展细胞学、组织学、实验室诊疗工作5年以上，具备与人工智能技术相适应的运算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （六）开展此类技术的科室有具备相关诊疗技术临床应

用能力的本院在职医师，有通过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训的、与开展人工智能辅助诊断相适应的其他专业技术人员。 二、人员差不多要求 （一）人工智能辅助诊断医师 1.取得《医师执业证书》，执业范畴为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.有10年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作体会，具有副主任医师以上专业技术职务任职资格。 3.通过人工智能辅助诊断相关专业知识系统培训并考核合格。 （二）其他相关卫生专业技术人员 经人工智能辅助诊断相关专业系统培训并考核合格。 三、技术治理差不多要求 （一）严格遵守人工智能辅助诊断技术相关操作规范和相关专业疾病诊疗指南，依照患者病情、可选择的诊断方案、

从人工智能看意识觉醒

从人工智能看意识觉醒 ——观电影《人工智能》有感 看电影《人工智能》真是思维上莫大的享受。在我看来，影片生动地呈现了机器人大卫意识觉醒的过程——开始大卫虽形似真人，但也只能做出程序预设的反应；后来启动了“爱”模式（姑且这么叫吧）之后，表现出了与人类情感几乎别无二致的特征，如对“妈妈”的依赖，对“真儿子”马丁的妒忌，被抛弃后的恐惧等；再后来，大卫通过自主思考产生了“愿望”——找到蓝湖仙女，把自己变成“真人”。在机器运算结果（大卫做出的判断）与外界实际情况的比对过程中，大卫发现了自己是异于外界的存在（类似于确认了自我），对所处的情境做出能动的判断，并且强有力地去执行判断所指向的活动——在这个意义上，我觉得可以认为大卫产生了自我意识，并且这也许会是机器人产生意识的一个可行机制。 那么机器人能否具有意识，或者说能否被赋予意识，再或者，能否实现意识的觉醒？此处的“意识”不局限于“人类意识”，而泛指一种能动的判断力（区别于基于预设程序的被动判断），基本上包括认知外界与判断主体（或者说，自我）。目前主流的并广泛应用的是“弱人工智能”，即人造机器表现出智能的行为特点。其智能的实现依赖于预设的程序以及庞大的经验数据，面对外界刺激（给定一个输入值），它只能做出确定的判断，而不夹带随机性的成分。换句话说，这样的机器只能给出人类预设的（或者依照程序所得到的）答案，不会给出能动的、个性化的判断，也就是不会像真正的人那样思考。如果要造出“真正能够推理并采取理性行动”的机器人（即“强人工智能”意义下的智能），那么我觉得要引进一些随机性的因素，允许机器人在既定法则之外有选择判断的空间，产生不确定的结果，用来模拟人能动的、个性化的思维。（这方面可以利用量子效应的随机性提供技术支持）如何定义并实现人工智能，我想最终都要归结为探索人类意识产生的机制，这个问题迷雾重重却又充满魅力。在这里我们姑且把意识限定为对外界的认知以及对认知主体的认识。到此我不禁发问，我们对于外界与自己的认知是被赋予的呢，还是我们进行自主思考的结果呢？我们的所谓的“意识”是不是已有观点在个体上的投射或者再现呢？这样的问题是会让人恐慌的，因为它毫不留情地直接指向了自我的身份确认。如果我所谓的认知并不是我自主思考的结果，甚至我根本没有自主思考的能力，那么我完全可以成为一个既有观点的载体，我的“意识”也仅仅是一个副本。这样的话，其实可以有千千万万个“我”，或者说“我”这个称呼已经没有意义了，身份识别也失去了意义。我想，片末大卫在看到许许多多个跟自己长得一模一样并且有可能产生一样的意识的机器人的场景，可以很好地展示这种自我身份确认的危机及其带来的恐惧。

【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X (22)申请日 2019.04.24 (71)申请人 南京图灵微生物科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街 道齐民路6号5栋808室 (72)发明人 王仲霄　武玮　 (74)专利代理机构 北京华睿卓成知识产权代理 事务所(普通合伙) 11436 代理人 程淼 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 30/40(2018.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 人工智能医学图像自动诊断系统和方法 (57)摘要 本公开实施例提供一种人工智能医学图像 自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和 对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得 到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显 微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练 集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优 AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样 本的医学显微镜图像的自动诊断。本公开实施例 可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊 断准确率。权利要求书3页 说明书9页 附图3页CN 110895968 A 2020.03.20 C N 110895968 A

权　利　要　求　书1/3页CN 110895968 A 1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像； 数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据； 模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型； 模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型； 模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。 2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器； 所述系统还包括线上诊断平台，所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器； 所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像，并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片； 所述系统还包括嵌入式诊断平台，所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜； 所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像，并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。 5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。 6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括：通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。 7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。 8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜 2

人工智能模拟卷B+答案

人工智能模拟卷（B） 一、选择题 1、1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A ）。 A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 3、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中的是（D ）。 A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 4、产生式系统的推理不包括（D ）。 A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 5、消解原理是一种用于（D ）。 A）表达式变换的推理规则B）变量运算的推理规则 C）一定的子句公式的推理规则D）规则演绎的推理规则 6、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 7、语义网络的组成部分为：（C ） A）框架和弧线B）状态和算符 C）节点和链D）槽和值

8、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A）必然可以得到该最优解。 A）广度优先搜索B）深度优先搜索 C）有界深度优先搜索D）启发式搜索 9、语义网络的组成部分为：（C ）。 A）框架和弧线B）状态和算符 C）结点和链D）槽和值 10、谓词公式?x(P(x)∨?yR(y))→Q(x)中变元x是（D ）。 A）自由变量B）约束变量 C）既不是自由变量也不是约束变量D）既是自由变量也是约束变量 二、填空题 1、宽度优先搜索和_深度优先_搜索等属于盲目搜索；而有序搜索等属于启发式搜索。 2、语义网络由节点和弧线或链线组成，节点用于表示物体、概念和状态，弧 线用于表示节点间的关系。 3、在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是极大极小分析法，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了α-β剪枝技术。 4、在谓词公式中，紧接于量词之后，被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变

人工智能辅助诊断技术管理规范版

人工智能辅助诊断技术管理规范 （2017年版） 为规范人工智能辅助诊断技术临床应用，保证医疗质量和医疗安全，制定本规范。本规范是医疗机构及其医务人员开展人工智能辅助诊断技术的最低要求。 本规范所称人工智能辅助诊断技术是指基于人工智能理论开发、经临床试验验证有效、对于临床决策具有重大影响（如影响患者治疗方案选择、决定是否进一步米取有创性医疗行为、是否明显增加患者医疗费用等）的计算机辅助诊断软件及临床决策支持系统。不包括具有人工智能的嵌入式临床诊断与治疗仪器设备。 一、医疗机构基本要求 （一）医疗机构开展人工智能辅助诊断技术应当与其功能、任务和技术能力相适应。 （二）临床科室具有开 展临床相关专业诊疗工作5年以上经验

的医师，具备与该技术相适应的计算机硬件条件，具有人工智能技术所需的资料采集的相应设备。

三）医学影像诊断科具有开展影像临床诊断工作 5 年以上的医师，有数字化影像诊断设备（如放射、超声、核医学等影像设备）医学影像图像管理系统及其计算机硬件平台。 （四）临床实验室诊断相关科室具有开展细胞学、组织学等实验室诊断工作5 年以上经验的医师或技师，具备与人工智能技术相适应的计算机硬件、资料采集设备及其他相关设备。 （五）凡开展此类技术的科室应当具有经过人工智能辅助诊断技术相关专业知识和技能培训并考核合格的、与开展人工智能辅助诊断相适应的专业技术人员。 二、人员基本要求 （一）开展人工智能辅助诊断的医师。 1.取得《医师执业证书》，执业范围为开展人工智能辅助诊断技术应用的相关专业。 2.具有5 年以上与开展人工智能辅助诊断技术相关专业临床诊疗工作经验。

2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能

2018高考作文题目预测及范文2篇：我看 人工智能 导读：本文2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 2018高考作文题目预测及范文2篇：我看人工智能 作文题目预测： 《人类简史》的作者有一种对未来的判定，人工智能———尤其是具有了“自学”或自我进化能力的人工智能机器人———有一天可能会取代人类;美国的实验室也发现智能机器人互相对话时，竟然发出人类无法理解的独特语言;甚至有媒体打出了“留给人类的时间不多了”的标题。 以“我看人工智能”为题，写一篇议论文。要求：观点明确，论据充分，论证合理。 范文一：我看人工智能 近年来，随着科技的不断发展，人工智能成为各界的热议话题。 近一期的《纽约人》杂志封面上，人工智能再次出现，大概是这样一幅图画：在一条普通街道上，路边蹲坐着一个领着流浪狗的流浪汉，面前摆着一个乞讨的小碗。街上往来不绝的是银灰色的机器人，其中一个机器人向流浪汉的碗里扔去一枚螺丝钉。 整个画面灰黑色居多，让人压抑得有些透不过气来，最明亮的部

分是那只黄棕色的狗和流浪汉军绿色的裤子。这样的一幅画的确发人深省———人工智能到底带来了什么? 不可否认，人工智能确实带来了便利。大数据的发展、社会信息网络化、各种联系的全球化让经济快速发展，人工智能功不可没。但是，人们在享受这些便利的时候，人工智能的黑暗面也让人们堕入泥淖，越陷越深。 人工智能最大的问题在于它没有真实的情感，没有血肉，只是零件的堆叠与组装，就像《纽约人》杂志的封面一样。它们所能给予的只是冰冷的物质，而非有温度的精神。 可是，人是有热度的。我们有跳动的心脏、流淌着的热血和充满一生的情感依赖。我们需要真实的爱恨情仇，要浮世苍凉，要诗和远方，要一个真实的世界。而这些真实东西都是人工智能不能给予的。 更糟糕的是，人工智能在摧毁我们的情感交流，磨灭我们的思想。它带来的便利让我们变得冷漠，逢年过节随手发个“节日快乐”草草了事;它让人变得懒惰，在资源的轰炸下丧失独立思考和探索的能力。 拼音联想功能让的人提笔忘字;电子红包让人忘记春节的真正内涵……不知何时，人工智能开始蚕食我们的文化。文化倘若消亡，民族又该何去何从呢? 人工智能让人们对世界更熟悉，也带来人们对这世界可怕的麻木。愿这世间的真情永不被螺丝钉毁灭。 教师点评： 这篇作文的特点是用了普通的常识,但写出了一篇很有水准的文

人工智能整合

1、人工智能诞生的标志： 1956年夏季，来自数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一次，标志人工智能学科的正式诞生。 2、状态空间图中三元素分别代表什么？ 状态空间常记为三元组：，S为初始状态的集合，F为操作的集合，G为目标状态的集合。 3、与或图的定义是？ 与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。 4、产生式系统推理中的三个推理定义： （1）正向推理：从事实出发，向目标方向进行推理； （2）反向推理：从目标出发，向事实方向进行推理； （3）双向推理：同时从事实和目标出发进行推理。 5、人工智能的学派： 传统划分方法：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派； 现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派。 6、归结策略有哪些：1、删除策略 2、支持集策略 3、线性归结策略 4、单元归结策略 5、语义归结策略祖先过滤型策略；除此之外还有锁归结策略、输入归结策略。 7、不确定性的类型：（1）随机不确定性（2）模糊不确定性（3）不完全性（4）不一致性 简答： ①人工智能的研究领域： 1、博弈 2、自动定理证明 3、专家系统 4、模式识别 5、机器学习 6、计算智能 7、自然语言处理 8、分布式人工智能 9、机器人。 ②子句集的8个步骤： （1）消去蕴含词“->”和等值词“<->”。 （2）缩小否定词的作用范围，使否定词仅作用于原子公式。 （3）变量标准化。适当改名，使得不同量词指导变量不同。 （4）消去存在量词，同时要进行变量替换。 （5）消去所有全称量词。 （6）将公式化为合取范式。 （7）适当改名，使子句之间不含同名的指导变量。 （8）消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。 1、状态空间图：状态、操作、状态空间图、求解 2、状态空间图的盲目搜索算法的概念和步骤：深度优先、广度优先（教材30-32页） 3、状态空间图的启发式搜索算法的概念：以启发性知识为导航的搜索就是启发式搜索。 按照考察节点的选择范围不同，算法分为全局择优和局部择优两种。 4、A算法：启发式搜索算法中同时考虑初始节点到当前节点已经付出的代价和当前节点到目标节点的代价，即引入估价函数f(x)=g(x)+h(x) 5、 A*算法：A*算法是一种启发式搜索方法，搜索时对扩展节点的选择方法做了一些限制。要求根据估价函数 f(x)=g(x)+h(x) 对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数 h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即 h(x)<=h*(x)。h*(x) 是从x节点到目标节点的最小代价路径上的代价。 A* 算法和A算法的区别就是A算法不要求启发函数h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即不限制条件h(x)<=h*(x)。A*算法具有可采纳性（如果问题有解，该算法一定能够在有限步内找到一条最优解）、单调性（启发函数值单调递增）、信息性（启发函数的值越大，搜索效率越高） 6、与或图：与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。

现代文阅读一人工智能

一、现代文阅读(15分) (一)现代文阅读I(本题共3小题，9分) 阅读下面的文字，完成1～3题。 材料一： 国外媒体报道，人类在下个世纪可能面临人工智能机器人的大规模崛起，这些机器人的智力可能超过人类。据霍金教授称，与其担心谁来控制人工智能的问题，人类更应该担心的是，人工智能到底愿不愿意受人类控制。他曾向人们发出警告：人工智能可能会导致人类的灭绝，可能在接下来的100年之内就将人类取而代之。他说道，我们的未来是一场不断增长的科技力量与人类使用科技的智慧之间的竞争。 霍金和埃隆·马斯克共同签署了一封公开信，信中表示，人类不应任由人工智能发展，而不加以控制：如果不对智能机器严加控制，人类的前景可能会相当晦暗。 人工智能潜在的好处是巨大的，但人类在研究人工智能带来的好处时，必须努力避免其可能引致的风险。例如，从短期来说，人工智能可能导致数百万人失业。而从长期来说，一旦人工智能的智力超过了人类，它们就可能产生反抗，不按程序设定行事。我们的人工智能系统必须严格按照我们的想法行动。 (摘编自叶怡萱《霍金：人工智能100年内取代人类》) 材料二： 人工智能对人类劳动的替代引发了人们的恐慌，但也有人认为它使人类摆脱劳动的束缚，由此人类将得到彻底的全面解放。那么，它的本质是什么?它究竟是魔鬼还是天使?从技术本质来说，人工智能无非也是人类的一种技术发明与创新。马克思认为各种技术从本质上来说无非是人体器官的延长。技术哲学的奠基人恩斯特·卡普认为人类的各种技术发明、创新都是对人类自身器官的模仿，是人体器官的投影。由此可以说，任何技术从其根源与本质来说都是对人体器官的模仿，目的都是代替人体器官，减轻人体器官在劳动中的艰辛程度。人工智能对人类劳动的替代本身，与过去的各种技术相比并没有本质的区别。 既然技术的本质都是人体器官的延长或投影，最终目的都是替代人类劳动，那么为什么人们对过去的各种技术习以为常，对人工智能技术却忧虑不安?在工具技术时代，各种工具仅仅取代了人类作为工具性的肢体；在机器技术时代，各类机器不但代替了人类的工具功能，而且还战胜了人类的有限气力。如果说工具和机器还仅仅取代人的体力劳动，那么智能机器则因为其快速的信息处理能力取代了人类的脑力劳动，这样劳动工具和劳动者合二为一，人类的劳动功能被彻底取

人工智能考试模拟试题

西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 年５月，著名的“人机大战” ，最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索 C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索 二、填空题（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?

人工智能观后感

观人工智能有感 今天看了人工智能这部电影。之前也有看，但是只是不完整的片段，真的不清楚这部片子是讲的什么，今天看过真的很感动，也有意一丝的遗憾。正是这不算圆满的结局让我百感交集。 似乎每一部描写未来的电影都有一样的情节，人工智能超越了人类，然后努力追求成为人的过程——这其实是天马博士的故事吧。裘德洛的冒险却不是，但最后过了无数年，到人类都灭绝了，才由外星人用无法理喻的高科技给了他们真正的生命。那么真正的生命是什么呢？或是生命存在的意义在于哪里呢？ 小男孩DA VID从被哈比博士制造出来到进入亨利的家，再在到被莫妮卡扔到外面自生自灭，是一个描写关于信任和抛弃的故事。DA VID经过不可能的艰辛最终找到属于他的蓝仙女，一直看着她2000年，再次醒来看到蓝仙女那一刻无法比拟的惊喜。是关于坚持和梦想的过程。小心翼翼的触碰却摧毁了她。蓝仙女破碎的瞬间是那样令人震撼！我甚至可以感觉到，就像打破了自己小心翼翼珍藏了多年的宝贝那样痛心。最后外星人帮助DA VID实现了他一直没有实现的愿望。故事最终定格在了不算太圆满的这刻。这一切都源于一个字——“爱”！ 看完整部片子自己也想回到那样的年龄，没有负担的爱，很简单，很平淡。对梦想的执着，无条件的信任似乎会只会定格在那个年幼的岁月。也许只有如此单纯的情感才能反衬出成人头脑中荒唐的欲望。几十年就是我们对人生全部的理解，其实生命的轨迹虽然远离却是不可复制的。爱，也是唯一的存在，哪怕过了千百年。 对于感情，人类的理解就是依赖，安慰，安全感。但是对于机器人更过的付出，信任，当然也需要回报。这可能是导演在小男孩身上赋予了对人类感情的期许吧。最初的爱恋总是无附加美好且坚定的。我能理解莫里卡的选择，在最初和代替的选择中谁都会选择前者吧。 人类的自私，残忍相信已经是老生常谈，我不想对此再多说什么。但是在这部电影中我看到更多的是“爱”“希望”以及坚持所要付出的代价。我们都希望可以活在个完美的乌邦式的世界，付出和收获等价。但是现实中往往令我们失望，所以有了代替品—机器人。但是难道因为他不是真实的所以就不需要回报吗？！记得在电影的开始，研究人员提出了一个问题“我们怎么保证他爱的人可以爱他们”。我与他们都陷入了沉思。我们不能保证付出的爱可以得到等价回报，但是我们却可以像DA VID一样，坚持信仰，不断的努力，爱不可复制，但是可以被唤起。 ，“Dear mommy, I love you and Henry, and the sun is shinning, ……I’m your little boy, and so is Martin but not Teddy。”这是DA VID对爱的理解和寄望。真的很简单，仅仅是承认和同等特别的存在。相信也是斯导对爱的注解。爱。其实很简单。 张庆旸（无抄袭） 0816105027 PS;之前不知道要写在课上看过的影评，所以一共写了两份，请老师见谅。谢谢！！！

关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究

关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究 摘要：机械、电子以及网络信息等新兴科技的发展，促进了我国机械工程技术的进步，在机械电子工程阶段升级的基础上，将进一步融合先进的人工智能技术，从而提高机械电子工程的数字化和自动化水平，并向智能化方向快速发展。在机械电子工程中融合人工智能技术，对于推动人类社会的进步具有十分重要的意义，同时也是机械工程的一次重要变革。因此相关研究人员应加大对整合人工智能和机械电子工程思路的研究，促进二者深入融合与发展。 关键词：机械电子工程;人工智能;整合思路 随着各种高新技术的快速发展，电子技术在传统机械工程中广泛应用，实现机电一体化的机械电子工程，提高机械工程的现代化水平。同时，以网络信息技术为基础的人工智能技术目前已经成为科技发展的主要趋势之一，因此在机械电子工程中也要加强与人工智能技术的融合，提高机械电子工程的自动化和数字化水平，促使机械电子工程加快智能化发展的速度，从而更好地适应时代发展的需要，为我国经济建设和社会生活提供更加便捷高效的智能化机械电子产品，也能够为机械电子企业创造更大的经济效益。机械电子工程与人工智能的整合将促使社会生产力发生重大的变革，相关企业和研究人员应加大机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究力度。 1 概述人工智能以及机械电子工程 1.1 概述机械电子工程特点 随着科技的发展，目前机械电子工程已经成为融合机械工程技术和电子工程技术的综合性系统工程，计算机技术是机械电子工程中的重要组成部分，而电子工程技术和计算机技术与传统机械工程技术的结合极大丰富了机械电子产品的功能，同时也使结构更加简洁，扩大机械电子产品的应用范围，因此机械电子工程具有广阔的发展前景[1]。 1.2 概述人工智能技术 随着计算机以及网络信息技术的发展，目前人工智能技术已经进入到快速发展阶段。人工智能技术在数据处理分析等方面功能更加强大，在机械制造等工业生产中可以完成模型构建，并進行故障预警以及故障排除等，对于全面提高机械电子工程的现代化水平和智能化程度具有十分重要的作用。 2 关于整合机械电子工程以及人工智能的思路构建研究 2.1 分析人工智能技术与机械电子工程之间的关系 传统的机械电子工程在稳定性方面有所欠缺，特别是主要采用的数学方程推