11第十一章智能膜
第十一章智能膜
第一节智能膜的分类
进入21世纪，材料的发展已由石器时代、钢铁时代、合金高分子材料、人工设计材料进入智能材料。智能材料的特点是它的特性可随环境和空间而变化，它是近几年来颇受重视的高技术尖端材料。目前它正在形成新材料领域的一门新的分支学科，智能膜材是智能材料的一种，即以膜的形式对环境进行感知、响应、且具有功能发现能力的膜用材料。
智能膜材与普通膜材一样，根据膜的结构、形态和应用等的不同，可有多种分类方式。
1．按膜材料的来源，可分为天然材料膜和合成材料膜。合成材料膜又分为无机膜和有机高分子膜。
2．按膜的用途，可分为用于分离的分离膜、交换膜、用于识别的传感器膜和用于参与反应的催化剂膜等。
3．按对环境的响应性可分为热敏感膜、pH敏感膜、电敏感膜和光敏感膜等。
4．按膜的形式，可分为荷电型超滤膜、接枝型智能膜、互穿网络膜、聚电解质配合物膜、导电聚合物膜、液晶膜和凝胶膜等。
第二节智能膜的合成方法
智能膜的合成方法根据对其特性和使用有所不同，归纳起来，主要有物理方法和化学方法。
一、物理方法
1．复凝聚法
2．埋入法
3．共混法
二、化学方法
1．溶液聚合法
2．辐射聚合法
3．溶胶-凝胶法
第三节智能膜的结构与性能
一、分离膜结构与性能
分离膜是以压力差、浓度差等作动力，使气体和液体的混合物或有机、无机物的溶液等分离成各种组分的功能膜。目前，膜用材料主要是有机高分子，包括合成高分子和天然高分子材料的改型产物。
高分子分离膜的智能性通常表现为，当渗透介质的性质或周围环境发生变化时，智能膜材可以感知这种变化并相应调节其选择渗透性能。引起膜材响应的刺激信号有多种，大致可分为物理刺激信号如温度、电、光、磁、力等以及化学刺激信号如pH值、化学物质等。
1．温度敏感膜
温度敏感膜是指当高分子膜所处的环境温度发生变化时，膜的形状、渗透速率等随之发生敏锐响应，即突跃性变化的分离膜。表现在膜的吸水量或吸溶剂量在某一温度有突发性变化，膜的溶胀比，即吸水量与干膜质量的比在这一温度会突然变化。此温度称为最低临界溶解温度（LCST）。聚N-异丙基丙烯酰胺（PNIPAm）是最常用的温敏高分子。PNIPAm在32℃显示LCST，当低于32℃时，它在水中溶解，32℃附近则急剧凝聚而析出。也就是说，在32℃附近它可以响应很小的温度变化而迅速产生亲水性和疏水性结构的转变，表现为分子链的伸展与折叠。利用这一特性，PNIPAm及其共聚、接枝聚合物等可被广泛用于温度敏感分离膜材。
此外，不同的热敏高分子，通过不同的接枝方法，接枝到不同的聚合物上，所得的温度敏感膜也有不同的结构和性能。
2．pH 敏感膜
pH 敏感膜是指膜的体积以及膜的渗透速率能随环境pH 、离子强度变化的分离膜。由于pH 敏感膜材中含有大量易水解或质子化的酸碱基团〔如羧基、氨基〕，因此，膜的形状会随溶液的pH 值变化而改变，从而影响介质的渗透能力，同时由于离子的存在，离子强度的变化也影响膜的渗透能力。目前，许多物质可用来制备pH 敏感膜，如聚丙烯酸、壳聚糖、聚乙烯基吡啶等。此外，也可以制备出不同形式的pH 敏感膜，如接枝膜和互穿膜等。 3．电场敏感膜
电场敏感膜是指膜的特性受电场影响而改变的高分子分离膜。可作为电场敏感膜材的高分子主要有以下几类。
（1）交联的聚电解质。即分子链上带有可离子化基团的凝胶。在此类膜材中，高分子链上的离子与它的对离子在电场下受到相反方向的静电作用。由于高分子离子被固定在网络上，不能在电场下移动，低分子离子则在电场的作用下带动周围水合的水分子移动至电极附近，并由于电化学反应变成中性，而水和分子则从凝胶中释放从而使凝胶脱水收缩，膜发生形状变化。
（2）导电高分子。导电高分子具有本征电导率、可逆的氧化还原作用以及电活性等特性。如聚噻吩、聚吡咯、聚乙炔等在进行电化学掺杂-去掺杂或化学掺杂时，聚合物的构象会发生变化，从而导致其体积的收缩与膨胀而影响膜的致密度。以微孔聚碳酸酯为基膜，分别与聚3-甲基噻吩(P3MT)及聚N-甲基吡咯(PnMP)导电高分子复合制成复合膜，所得复合膜用NaBH 4还原，再以Fe 3+
盐氧化（称为再掺杂），然后在中性溶液中分别测定P3MT 膜的氧化、还原、再氧化状态下的丙酮选择性传递特性，结果表明，用过氯酸或硝酸盐氧化的复合膜的丙酮传递速率比用中性状态的P3MT 复合膜的传递速率提高4-8倍。
3）电场敏感液晶膜。液晶态具有低粘性、高流动性，易膨胀性和有序性的特点，特别是在电，磁、光、热、力场等改变时，液晶分子将发生取向和其他显著变化，使液晶膜具有很大的气体、水、有机物和离子透过通量和选择性。如果将具有液晶特征的棒状和盘状单元的介晶性基团引入高分子的主链或侧链，则相应地得到主链或侧链液晶高分子。将其制成膜材，其介晶性基团在电场下取向后，即可改变渗透剂分子经膜渗透的曲折途径，从而控制膜的通透性能，使膜成为一种电场驱动的智能膜材。如溶致性主链型液晶高分子聚谷氨酸苄酯的溶液在电场下可发生从胆甾相到向列相的转变，由此制得电场控制的通透膜材。当对聚谷氨酸苄酯膜施加大于30V 直流电压后，有机物通透量增加到55%，撤去电场后不久，通透量可下降到原来的低水平。
温度（℃）
水流速率（m l /m i n /c m 2）
1520
25
3035
40
45
01
234
1
2
图12-2 PNIPAm 接枝PET 膜的渗水
率与温度的变化关系。 接枝率：1，3.4%；2，7.5%
温度（℃）
图12-3 PNIPAm 接枝PET 膜的孔径与
温度的变化关系。 接枝率：1，3.4%；2，7.5%
孔径（μm ）
15202530354045
0.0
0.1
0.20.30.40.50.6
0.7
1
2
4．光敏感膜
光敏感膜是由于光辐射（光刺激）使膜材发生体积相转变从而改变膜的通透性能的高分子分离膜。
除了以上几类典型的敏感膜外，加入金属离子（如Cu2+
，Ba2+
）与接枝聚合物形成二价或三价配位螯合物也可以影响渗透性；或者与第二种高分子以非共价键相连（如PEG 与PMAA 膜相连），同样可以组成化 学阀系统。另外，如果用不同分子量的PEG 与0.1mol/L KCl 混合，还会使接枝的聚酯（PET ）膜的孔径受到温度的调控。
二、传感膜的结构与性能
传感器是将外界的某种物理量或化学量转换为电信号进行检测的仪器或装置。它通常由敏感元件、转换元件及相应的机械结构和电子线路所组成。传感器按检测对象划分，可分为物理传感器和化学传感器。以光、声、力等物理量为检测对象的称为物理传感器，而将各种化学物质的浓度转化为电信号的称为化学传感器。从20世纪60年代起，化学传感器领域又增加了一个新的分支—生物传感器，它是用固定化的生物体成分如酶、抗原、抗体、激素或生物体本身如细胞、组织作为敏感元件的传感器。有时，生物传感器和物理传感器及化学传感器并列起来，看作是传感器的第三个类别。
传感器的选择性好坏主要取决于它的敏感元件，敏感元件所使用的材料有半导体材料、陶瓷材料、金属材料和有机材料等，其中有机材料主要是高分子膜材和载有酶的高分子膜材。而化学传感器和生物传感器的敏感元件主要由有机膜材组成，本节主要介绍化学传感器和生物传感器的结构与性能。 1．化学传感膜
化学传感器根据其用途可分为气体传感器、湿度传感器、离子传感器等，其检测对象分别为气体、湿度和离子。 （1）气体传感器
气体传感器通常是指用来检测如CO 、O 2等气态物质的化学传感器。气体传感器可以是单功能的，也可以是多功能的。但由于气体的种类繁多性质差异较大，所以只用一种类型的气敏传感器不可能检测所有的气体，而只能检测某一类特定性质的气体。
如利用丙烯-丁烯共聚物敏感膜元件制作的气体传感器，就是利用其与有害气体如甲苯、二甲苯、乙二醚、氯仿等有相似的溶解参数的性质，将其溶液浇注在石英晶振片表面制得气体传感器。图12-10显示了传感器系统的装置图，测量时将有害气体注射到敏感腔内，随着敏感膜上吸附气体的增加，气体传感器的频率减少，通过连接到电脑上的频率计数器测量传感器的频率随时间的变化。图12-11为传感器对浓度为2500ppm 的各种气体的瞬时响应行为，表明此传感器特别对甲苯、二甲苯有极高的敏感性和选择性。这是由于敏感膜丙烯-丁烯共聚物的溶解参数（17Mpa 1/2
）与甲苯、二甲苯等有害气体的溶解参数（16-19Mpa 1/2
）极其接近因而极易吸附这些有害气体。因此可以利用溶解参数相近相吸的性质选择适当的聚合物作为传感器的敏感膜材。
用醋酸纤维素和一种荧光指示剂钌联吡啶配合物作敏感膜，将其溶液滴于光纤传感器探头端面，可以
计算机
敏感腔
敏感膜材
频率计数器 图12-10 传感器系统装置图
1
2
0100
200
300
时间（min ）
频率变化量（H z ）
气体浓度： 2500 [ppm]
甲苯
二甲苯
氯仿
乙二醚 丙酮
图12-11 聚丙烯—丁烯膜浇注传感器对浓度
2500ppm
制备光纤氧气传感器。氧气对一些荧光物质的荧光具有猝灭作用，从而导致其荧光强度的降低和荧光寿命的缩短。利用荧光物质的荧光强度或寿命与氧气浓度的关系，通过测定荧光强度和寿命即可实现对氧气浓度的检测。 （2）湿度传感器
湿度传感器多数是测量气氛中的水蒸气含量，如高分子电解质薄膜湿度传感器。它是利用环境中水蒸气量的多少引起膜内的吸水量增减使离子电导率随之变化的现象。如聚苯乙烯磺酸铵是吸湿特性很强的物质，用其作感湿膜，当其吸附水分后，电离而产生阳离子和阴离子，使膜内可移动的H +
离子数量增加，通电后H +
离子即可参与导电。环境湿度越高，则其电阻越小，由此可测环境湿度。如一种聚电解质凝胶湿度敏感膜，主要成分是VBC （vinylbenzyl chloride/ B-2-MEI(bis(2-methoxyethyl)itaconate)/ METAC ([2-(methacryloxy)ethyl] trimethyl ammonium chloride)和DAEMA (2-(dimethylamino) ethyl methacrylate)/ B-2-MEI/METAC 。将它涂敷在梳状电极上可制成湿度传感器。这种湿度传感器具有以下性质：当环境湿度在30%RH 至90%RH 间变化时，其阻抗从560 k Ω变至3.4k Ω；当环境温度从5℃变化至45℃时，其温度系数从-0.94RH/℃变为-0.86% RH/℃；当环境湿度从33%RH 变化至94%RH 时，其响应时间为59s 。 （3）味觉传感器
味觉由酸味、咸味、甜味、苦味、鲜味等五种基本物质组成。酸味由氢离子引起，如盐酸、氨基酸、柠檬酸等等；咸味主要是由NaCl 引起的；甜味主要是由蔗糖、葡萄糖等引起；苦味是由奎宁-咖啡因等引起的；鲜味是由海藻中的谷氨酸单钠、鱼和肉中的肌苷酸二钠、蘑菇中的钨苷酸二钠等引起的。在味觉系统中，舌头表面味蕾上的味觉细胞的生物膜可以感受味觉。味觉物质被转换为电信号，经神经纤维传至大脑，这样我们就感受到了味觉。味觉传感器的一种有效的方法是使用类似于生物系统的材料作传感器的敏感膜。当类脂薄膜的一侧与味觉物质接触时，膜两侧的电势将发生变化，从而对味觉物质产生响应，且可检测出各种味觉物质之间的相互关系，并具有类似于生物味觉感受的相同方式，即具有仿生性。用类脂膜作为味觉物质换能器的味觉传感器能够以类似个人的味觉感受相同的方式检测出味觉物质。目前，从不同的机理看，味觉传感器大致有以下几种：多通道类脂膜传感器、基于表面等离子体共振、表面光伏电压技术等。图12-12为味觉系统简图。味觉传感器由类脂制成。当味觉物质在薄膜上被吸收，数据便通过类脂膜上电位的变化获得。此时，作为代替不同特性的味觉细胞，选择不同类脂做为薄膜材料制备不同特性的味觉传感器。味觉传感器可以对许多化学物质有敏感性，可以检测出水的软硬度及其中是否含有有害物质。目前，味觉传感器主要用于对食物味道的量化和对水质量的评定，以及将其和电子鼻的集成化应用于更广泛的领域。不久的将来，味觉传感器可能会应用于水质环境检测，及对工厂排水污染物的检测。
2 生物传感膜
大部分生物传感器的工作原理是将分子识别元件中的生物敏感物质与待测物发生化学反应后所产生的化学或物理变化再通过信号转换器转变成电信号进行测量的，其组成如图12-13所示。生物传感器的选
图12-12 味觉传感器系统示意图
择性好坏完全取决于它的敏感元件，可用作敏感元件的物质有酶、微生物、动植物组织、细胞器、抗原和抗体等。根据所用敏感物质可将生物传感器分为酶传感器、微生物传感器、组织传感器、细胞器传感器、免疫传感器等。
最早问世的生物传感器是酶电极。酶电极是以固定化酶为分子识别元件、电化学电极为信号转换器件的电极。它既有酶的分子识别功能和选择催化功能；又具有电化学电极响应快、操作简便的优点。酶电极
的结构如图12-14所示，它是在化学电极的敏感面上组装固定
化酶膜。当酶膜上发生酶促反应时产生的电极活性物质，将由基础电极对之响应。如辣根过氧化物酶生物传感器。以浸蜡石墨电极为基体电极，将β-环糊精与环氧氯丙烷的交联聚合物(β-CDP)与亚甲蓝的超分子包合物(CMlC)和酶固定在电极上，可制成该生物传感器。由于超分子包合物的形成将原本极易溶于水的电子转移介体—亚甲蓝固定在电极上，有效的减少了其流失，提高了该生物传感器的稳定性和寿命。该生物传感器对过氧化氢有电催化还原作用，还原电流增加的幅度与过氧化氢的浓度成正比，据此可实现对过氧化氢的定量测定。又如甘油三酯酶传感器，利用海藻酸钠凝胶包埋脂肪酶，再用PVC 保护膜或醋酸纤维素保护膜覆盖，固定于pH 玻璃电极上，可制成甘油三酯酶传感器。该传感器可用于人和兔血清中的甘油三酯含量的测定，测定效果满意，但目前电极寿命仅为25天，有待进一步改进。
光生物传感器是一种选择性地识别分子信息，引发光学变化，且把光学变化转换为电信号输出的传感器。光生物传感器具有灵敏度高、不需要参比传感器、光传播信号不受外界电磁干扰等特点。光生物传感器主要包括生物光极和表面等离子体共振生物传感器。生物光极是将生物敏感膜固定在光导纤维或光电二极管上制成的。根据不同反应原理和器件可制成各种生物光极（见表12-1）。表面等
离子体共振即SPR （surface plasma resonance ）生物传感器，它主要由光波导耦合器件、金属膜、生物分子膜等组成。其结构如图12-15所示。用光纤作为光波导耦合元件的SPR 生物传感器是将一段光纤中的一部分外包层剥去，
在光纤芯上沉积一层高反射率金属膜，入射光线在光纤芯与光纤包层的界面上发生全反射，渗透过界面的消失波将在金属膜与生物分子膜的界面产生SPR ，SPR 对吸附在金属膜
表面的基质（生物分子膜）的折射率变化非常敏感，从而引起等离子共振角（入射角）的改变。固定入射光角度，改变入射光波长，
在光纤的出口端检测输出光强度与波长分布的关系，
可进行被测物的定量分析。
基 质
酶辅 酶维 生 素抗生物质抗 原抗 体
生物功能酶（酶，微生物，细胞器，组
织，动物细胞，基质，抗原，抗体）
电化学仪器
电信号
图12-13 生物传感器原理
O 环
离子电极 气体电极等 酶膜
图12-14
酶电极的结构
表12-1 各种生物光极
光反应形式
光学器件 敏感元件 光吸收 荧光淬灭 化学反应 细菌发光
光纤 光纤 光电二极管 光纤
酶膜 膜受体 酶膜 FMNH 2
图12-15 SPR 生物传感器的结构
SPR生物传感器具有非破坏性，高灵敏度和实时在线检测等优点，近年来在微生物检测、DNA分析、抗原抗体分析等方面得到广泛的研究与应用。
微生物传感器则是以活的微生物作为分子识别元件的敏感材料。利用微生物对有机物的同化作用，当固定化微生物与某一特定的有机化合物接触时，有机化合物就会扩散到固定有微生物的膜中，并被微生物所同化，微生物细胞的呼吸活性（摄氧量）在同化有机物后有所提高，可通过测定氧的含量来估计被测物的浓度。
生物传感器由于门类多、涉及学科领域广、技术先进，已被广泛应用于临床医学、环境监测、食品等领域。如在临床医学上有测定葡萄糖、乳酸、尿素、胆固醇、古氨酸等的传感器，有测定药物浓度的药物传感器，还有人工脏器用生物传感器。环境监测用生物传感器也有多种，如水质检测用的测定硝酸盐、亚硝酸盐等的传感器、测定有毒气体的传感器等。应用于食品领域的传感器有测定赖氨酸等氨基酸的传感器、测定海产品鲜度的传感器等等。
第四节智能膜的应用前景
在20世纪70年代末期，智能材料仅仅用于复合材料中埋置光纤传感器。而现在，它已广泛地应用于建筑、水坝、桥梁、管道、轮船和地面交通工具、生命科学、仿生学、电子学、计算机、海洋工程乃至航天航空等领域。目前智能膜材的研究及应用在以下几个方面已取得了较大的进展。
一、物质分离
二、感应元件
三、药物释放系统
四、固定化酶
第五节发展中的智能膜
智能膜材是近10年来发展起来的一个较新的研究领域。随着高新技术的发展，一些新型智能膜材不断被开发出来，并逐渐成为构成膜科学的重要组成部分，本节就近年来开发的几种新型膜材加以简单介绍。
一、 LB膜
二、分子自组装膜
三、纳米自组装复合膜
四、具有可调纳米孔道的高分子薄膜
第十一章发动机装配与调试
第十一章发动机拆装工艺与磨合 11.1 发动机拆装工艺 汽车整车大修或发动机大修时，汽车经外部清洗后，进入拆卸工位，放出所有润滑油和冷却液，将发动机总成从汽车上拆下，然后再将总成拆成零件进行检修。 发动机总成的拆装从工作本身来看，并不需要很高的技术，也不需要复杂的设备。但是往往由于不重视这项工作，在拆装工作中会造成零件的变形和损伤，甚至无法修复。发动机总成拆装的工作质量，将直接影响汽车和发动机总成的修理质量、修理速度和修理成本，所以应注意拆装工艺要求。 11.1.1拆装工艺的一般原则 1.按拆卸工艺程序拆卸 拆卸前应熟悉被拆总成的结构，有必要时，可以查阅一些资料，按拆卸工艺程序进行。严防拆卸工艺程序倒置，造成不应有的零件损伤。 2.清洁 要保持装配场地、零配件、工具的清洁。装配工作最好在专用装配车间使用专用的装配工作台架进行。 装配前的零部件必须认真清洗并用压缩空气吹干，经过检验和试验，质量必须合格。对于不同的零件和不同的污垢要采用不同的方法清除，零件清洗工作可分为清除油污、清除积炭、清除水垢和清除锈蚀等。 1）钢铁零件清除油污一般采用碱溶液进行清洗，还可以用工业汽油、煤油和柴油等有机溶剂清洗，清洗的效果比碱溶液好。 2）铝合金零件的清洗一般不得在碱溶液中清洗，采用有机溶液来清洗。 3）非金属零件的清洗： (1)橡胶类零件，如皮碗、皮圈等，应用酒精或制动液清洗，不得用煤油、汽油、柴油等有机溶剂或碱溶液清洗，以防发胀变形。 (2)离合器摩擦片和制动蹄摩擦片，不能用碱溶液煮洗，应用少许汽油擦洗后，再用砂纸砂干净。 (3)皮质零件，一般用肥皂水擦洗，再用清水冲洗，最后用干布擦干。亦可用皮件清洁剂清除污物。。 4）清除积炭 清除积炭可用手工法清除积炭或用化学溶剂配合以机械作用清除积炭。 3.使用专用机具和工具 使用专用机具和工具是为了保证装配质量，防止零件损坏。拆卸时所选用的工具要与被拆卸的零件相适应，如：拆卸螺母、螺栓应根据其六角尺寸，选取合适的固定式扳手或套筒扳手，尽可能不用活动扳手。不能在拆卸过程中为图省事，随便使用手锤、錾子、焊枪等工具猛敲、乱錾，焊、割螺栓、螺母。不能乱扔、乱放零件，造成一些零件的不必要损害和浪费。对于过盈配合零件，如衬套、齿轮、带轮和轴承等，应尽可能使用专用拉器或压力机。如无专用工具，也可用尺寸合适的铳头或铜棒，用手锤敲击，但不能盲目用手锤直接敲打零件的工作面。 4.以下几种零配件安装时应注意按原装配位置和记号装复，不得错乱。 1）不可互换的零件和组合件，如连杆大头轴承盖和连杆、主轴承盖和缸体轴承承孔、气缸体与飞轮壳、活塞连杆组与对应的气缸等。 2）相互位置有要求的，如经过平衡的曲轴、飞轮、离合器组合件、活塞与连杆、曲轴274
11第十一章 零件图
第十一章零件图基本要求 §11-1 零件图的内容 §11-2 零件的表达分析 §11-3 零件图上的尺寸标注 §11-4 零件图上的技术要求 §11-5 零件结构的工艺性 §11-6 读零件图 §11-7 用AutoCAD绘制零件图
了解零件图的作用和内容； 能正确绘制和阅读零件图； 尺寸标注正确、完整、清晰和基本合理； 能正确注写表面粗糙度代号、公差带代号和 形位公差等。
1柱塞泵轴测分解图和泵套零件 图
一般零件 如轴、箱盖、箱体等，这类零件的形状、结构、大小都必须按部件的性能和结构要求设计。按照零件结构上的特征，一般零件可以分成：轴套类、盘盖类、箱体类、叉架类等。一般零件都要画出零件图以供制造时使用。 传动零件 如圆柱齿轮、蜗杆、蜗轮等。这类零件主要起传递动力的作用，其部分结构要素，如轮齿等，大多已经标准化，并有规定画法。传动零件一般也要画出零件图。 标准件 如紧固件（螺栓、螺母、垫圈、键、螺钉……）、滚动轴承、油杯等，它们主要起零件间的连接、支承、油封等作用。这些零件由专业厂生产，设计时不必画出零件图，只要写出其规定的标记，就能从标准件商店购得，其全部尺寸可在有关标准中查到。 组成机器或部件的最基本的构件，称为零件。根据零件在机器或部件上的作用，一般可将零件分为三种类型：
套类轮 盘 类 箱 体 类 根据零件的结构通常分 齿 轮 轴齿 轮 箱盖 端盖 箱体 滚动轴承 (支承旋转轴的标准件） 齿轮减速器 销 零件的分类 组成机器的最小单元称为零件。 根 据 零 的 作 用 连接件（标准件） 传动件（常用件） 一般零件 起连接、支承作用 有螺纹紧固件、键、 销、轴承等，标准 件不画零件图。 在机器中起传递运动 和扭矩作用 如：齿轮、蜗轮、蜗 杆、皮带轮等。 支 架 类 键 法兰盘 法兰盘 螺栓 一、什么是零件：
2020人工智能技术的五大改变
2020人工智能技术的五大改变 虽然近年来人工智能经常成为热门议题，但它还远未实现真正的成就。人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本，投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时，投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中，麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。 我们可以在谷歌母公司alphabet财报收入中的“其他投注”里看到一些证据，如2018年其人工智能项目亏损达33.5亿美元。其中，deep mind亏损5.71亿美元，欠母公司14亿美元。由于去年9月技术上的延误，自动驾驶项目waymo 的估值下调了40% 。 其他公司也在进行大规模且昂贵的人工智能服务器项目，如百度、facebook、特斯拉、阿里巴巴、微软和亚马逊。除特斯拉外，上述其他公司现金充裕，能够负担人工智能项目所需的转型成本和资本支出。 尽管科技巨头们在人工智能领域投入了大量资金，但大多数受益的行业本身并不属于科技行业。在re-work 的深度学习和人工智能峰会，与会的人工智能工程师和浪潮ai服务器高管们就他们所带头的项目进行了演示和讨论。 2020，AI技术将会有哪些改变?
1、训练AI知道它“不知道什么” 随着越来越多的医疗保健公司寻求利用人工智能获得准确性，“人类和机器谁能更好地进行医疗诊断”这一问题的答案将在未来十年揭晓。 人工智能初创公司curai 正在研究这样一个问题：如何训练一个模型，让它知道自己什么时候不知道，这样人类就可以介入，避免模型对未知疾病的错误分类。这种方法被称为“人机回圈”。 2、减轻呼叫中心负担 美国联合健康集团在2017年接到了3600万个电话，其中有760万个电话转给了人工智能。这个ai服务器平台的解决方案包括：预检查入口和索赔队列的深度学习、用自动语音识别(asr)实现音频到文本的翻译、自然语言处理(nlp)的无监督聚类算法，生成新的呼叫参数和自动转移呼叫。 3、零售巨头大规模投资人工智能 沃尔玛实验室、宝洁公司和塔吉特百货公司(target)等零售业巨头也出席了本次会议，并介绍了他们计划如何进一步优化零售体验。也许在过去十年里，这些公司被竞争对手(如亚马逊)抢了不少重要领地，但是现在它们也正在抱着谨慎的态度拥抱技术和人工智能。 想象一下这样的购物体验：手推车很多，收银员结算台一直开着，库存充足。与倡导无人超市的amazon go不同，沃尔玛更关注的是库存控制，而不是取代收银员。 4、人工智能可能用来保护隐私权 随着监管机构和社交媒体用户开始质疑用隐私交换免费服务的公平性，隐私问题就一直是新闻头条的常客。自剑桥分析事件爆发以来，这场战斗已接近两年了，
第十一章机械装配工艺基础
第十一章机械装配工艺基础 一、填空题 1 、机器的质量主要取决于机器设计的正确性、零件加工质量和______________。 2 、保证装配精度的方法有：互换法、选择法、___________和_______________。 3 、查找装配尺寸链时，每个相关零、部件能有___________个尺寸作为组成环列入装配尺寸链。 4 、产品的装配精度包括：尺寸精度、位置精度、____________和_____________。 5 、采用更换不同尺寸的调整件以保证装配精度的方法叫做____________调整法。 6 、装配尺寸链中，互换法:(1)极值法适用于___________场合，(2)概率法适用于________场合。 7 、机械的装配精度不但取决于_______________________，而且取决于____________________。 8 、互换法就是在装配时各配合零件不经___________或____________即可达到装配精度的方法。 二、判断题(正确的打√，错误的打Ⅹ) 1 、在查找装配尺寸链时，一个相关零件有时可有两个尺寸作为组成环列入装配尺寸链。（） 2 、一般在装配精度要求较高，而环数又较多的情况下，应用极值法来计算装配尺寸链。（） 3 、修配法主要用于单件、成批生产中装配组成环较多而装配精度又要求比较高的部件。（） 4 、调整装配法与修配法的区别是调整装配法不是靠去除金属，而是靠改变补偿件的位置或更换补偿件的方度。（） 5 、协调环(相依环)是根据装配精度指标确定组成环公差。（） 6 、采用分组互换法(即分组选配法)，装配时按对应组装配。对于不同组，由于T 孔与T 轴不等，因此得出的最大与最小间隙也会不同，从而使得配合性质也不同（） 三、选择题(将正确答案的序号填在题目) 1 、用完全互换法装配机器一般适用于___________的场合。 A 、大批大量生产B、高精度多环尺寸链 C 、高精度少环尺寸链D、单件小批生产 2 、装配尺寸链的出现是由于装配精度与___________有关。 A 、多个零件的精度B、一个零件主要零件的精度 C 、生产量D、所用的装配工具 3 、互换装配法一般多用于高精度___________环尺寸链或低精度的__________环尺寸链中。
《人工智能》详细教学大纲
《人工智能》详细教学大纲 《人工智能》教学大纲 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） 1、讲授内容： （1） 人工智能的概念 （2） 人工智能的研究途径和方法 ………………………………………………
第十三章 膜分离过程及应用(一处)
第13章膜分离过程及工业应用 13.1概述 膜分离技术是利用一张特殊制造的、具有选择透过性的薄膜，在外力推动下对混合物进行分离、提纯、浓缩的一种新型分离技术。 人们对于膜现象的研究始于1748年，然而认识到膜的功能并被人们利用，却经历了200多年的漫长过程。人们对膜进行系统的科学研究则是近几十年发展起来的，1950年朱达（W.Juda）制备出具有选择透过性的离子交换膜，奠定了电渗析实用化的基础。1960年洛布(Loeb)和索里拉简(Sourirajan)首次研制出具有实用价值的非对称反渗透膜，这在膜分离技术发展中是一个重要的突破，使膜分离技术进入了大规模工业化应用的时代。膜分离技术的发展历程大致为:20世纪30年代微孔过滤；40年代透析；50年代电渗析；60年代反渗透；70年代超滤和液膜；80年代气体分离；90年代渗透汽化。此外，以膜为基础的其它新型分离过程，以及与其它分离过程结合的集成过程(Integrated Membrane Process)也日益得到重视和发展。 我国膜分离技术的发展是从1958年对离子交换膜的研究开始的，数十年来，取得了很大进步。目前我国研究所涉及的领域遍及膜科学与技术的各个方面，从材料的应用到产品的开发等。经过几十年的努力，我国在膜分离技术的研究开发方面已开发出一批具有实用价值、接近或达到国际先进水平的成果。但从总体上讲，中国的膜分离技术与世界先进水平相比，还有不小的差距，有待进一步的研究发展。 膜分离作为一种新型的分离方法，与传统的分离方法如过滤、精馏、萃取、蒸发、重结晶、脱色、吸附等相比，具有能耗低、单级分离效率高、设备简单、无相变、无污染等优点。因此，膜分离技术广泛应用于化工、食品、医药医疗、生物、石油、电子、饮用水制备、三废处理等领域，并对当今社会的工业技术改造产生了深远的影响。 膜分离技术被认为是“21世纪最有前途、最有发展前景的重大高新技术之一，在工业技术改造中起着战略性作用”。许多国家都把膜分离技术及其应用列为国家重点发展项目。 13.1.1膜的分类及其制备方法 膜定义为两相之间的一个不连续区间，并以特定的形式限制和传递各种化学物质。膜具备下述两个特征：①有两个界面，通过这两个界面分别与两侧的流体相接触；②具有选择透过性。 13.1.1.1膜的分类 由于膜的种类和功能繁多，分类方法有多种，比较通用的有4种方法，即按膜的结构、膜的化学组成、膜的用途以及膜的作用机理分类。 （1）按膜的结构分类 膜的形态结构决定了分离机理，也决定了其应用按结构不同可分为固膜和液膜。固膜又分为对称膜(柱状孔膜、多孔膜、均质膜)和不对称膜(多孔膜、具有皮层的多孔膜、复合膜)；液膜又分为存在于固体多孔支撑层中的液膜和以乳液形式存在的液膜。 （2）按膜的化学组成分类 不同的膜材料具有不同的化学稳定性、热稳定性、机械性能和亲和性能。目前已有数十种材料用于制备分离膜，分别为有机材料的纤维素类、聚酰胺类、芳香杂环类、聚砜类、聚烯烃类、硅橡胶类等；无机材料的陶瓷(氧化铝、氧化硅、氧化锆等)、硼酸盐玻璃、金属(铝、钯、银等)；天然物质改性或再生而制成的天然膜。 （3）按膜的用途分类
人工智能技术在教育中应用
人工智能技术在教育中应用 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 2013年 6 月 24日
人工智能技术在教育中应用 摘要:人工智能（AI）以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用人工智能技术技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势；本文阐述了教学设计自动化技术、、教学自动测评技术、专家系统、Agent等概念、重点关注的问题，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴. 关键词:人工智能;教学设计自动化;教学自动测评,专家系统，Agent技术 一、教学设计自动化技术 “教学设计自动化”（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。“教学设计自动化”更为贴切的提法应该是“计算机辅助的教学设计”（Computer Aided Instructional Design，简称CAID） 教学设计是教育技术学最核心的内容之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。其原因主要有二，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)。因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。 从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸
[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活 ppt
[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活ppt 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。以下是小编整理分享的人工智能改变生活论文的相关文章，欢迎阅读! 人工智能改变生活论文篇一 摘要：介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用，如：模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。 关键词：人工智能 1引言 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI，也称机器智能。人工智能一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。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。 2目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite 电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力，而正在开发的更为强大的新超级电脑蓝色牛仔(Blue Jean)，据其研究主任保罗霍恩称，蓝色牛仔的智力水平将大致与人脑相当。 3技术应用 随着AI的技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括：
3.1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表，由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。 3.2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为模式。网。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以语音识别为例：语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与老外通话。 3.3机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是金山词霸了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是东方快车2000，它首先提出了智能汉化的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 3.4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志，同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支，如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面，也会起到重要的推动作用。
人工智能将会给我们的生活带来怎样的改变
人工智能与我们的生活 同学们，2017年10月26日，全球首位女性机器人“索菲娅”在沙特职拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上获得了公民身份。 今天我要跟大家探讨的是人工智能与我们的生活，首先人工智能有三个方面： 一是计算智能，主要表现为能存会算，机器开始像人类一样会计算、传递信息。例如神经网络、遗传算法等，可以帮助人类存储和快速处理海量数据。 二是感知智能，表现为感知外界，机器开始能看懂、听懂，并做出判断，还能做一些相应的行动。例如可以认出罪犯份子的摄像头、可以听懂语音的音箱等，可以帮助人类高效完成“看”和“听”相关的工作。如带小孩的机器人：萌萌。 三是认知智能，表现为自主行动，机器能够像人一样思考。例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人等，可以全面辅助或替代人类工作。 Alphago是人工智能发展的标志性事件，未来将诞生自主行为和决策的机器，使我们的生活更加便捷。那么越来越“人”性化的机器，对我们人类的生活会带来哪些影响呢？ 一、人工智能对经济的影响 1.专家系统的效益 成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。如机器医生。 2.人工智能推动计算机技术发展 人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生了很的大影响。如上天，入地，进入人体工作。以后象我这样的身体也可以大吃大喝，现在还不行。 二、人工智能对文化的影响 1.改善人类语言 人工智能能够扩大人们交流知识的概念，为我们提供一定状况下可供选择的概念，如我国已经进入中国特色社会主义新时代。 2.改善文化生活 比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。 人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步，这种影响将越来越明显地从我们的生活中表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。可以肯定，人工智能将对我们人类的物质文明和精神文明都将产生越来越大的影响。 三、人工智能对人类社会的影响 1.劳务就业问题
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲 课程代码：H0404X 课程名称：人工智能 适用专业：运算机科学与技术专业及有关专业 课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚ 主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授 总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚ 课程学分：2学分 预修课程：离散数学，数据结构 一.教学目的和要求： 通过本课程学习，使学生对人工智能的进展概况、差不多原理和应用领域有初步了解，对要紧技术及应用有一定把握，启发学生对人工智能的爱好，培养知识创新和技术创新能力。 人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。 人工智能的研究论题包括运算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言明白得、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及运算智能技术等。 此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言明白得方法，运算机视觉和机器人学等。通过学习，学生能够明白什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二.课程内容简介 人工智能的要紧讲授内容如下： 1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。 2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。 3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。 4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述运算智能的差不多知识，包含神经运算、模糊运算、进化运算和人工生命诸内容。 5.比较详细地讨论了人工智能的要紧应用，包括专家系统、机器学习、自动规划、Agent、自然语言明白得、机器视觉和智能操纵等。关于应用内容，依照学时，有选择地进行讲授。 6.评述近年来人工智能的争辩，讨论人工智能对人类经济、社会和文化的阻碍，展望人工智能的进展。 以上内容反映了人工智能的最新进展，理论联系实际，具有专门好的针对性。 三.教学内容和学时安排
人工智能改变了教育
人工智能改变了教育 人工智能在教育领域应用日益广泛，人工智能也将引发教育模式、教学方式、教学内容、评价方式、教育治理、教师队伍等一系列的变革和创新，格物斯坦机器人教育助力教育流程重组与再造，推动教育生态的演化，促进教育公平、提高教育质量。 人工智能直接改变了经济社会对人才培养的需求。人工智能技术深刻改变了各行业对劳动者知识、能力、素质的要求，因而推动了人才培养目标的转换。新时代，学生的批判性思考能力、协作沟通能力和创新能力将比传统意义上的读、写、记、算等能力更为重要，学生宽阔的学科视野和面对复杂问题的解决能力，以及高超的“人技”互动水平将成为面向未来人工智能时代的关键竞争力。培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。人技结合促进教学环境的深刻改变。人工智能技术的导入将全面改变教室形态，课堂教学环境、校园环境等都将深刻改变，线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化的教学环境将全面普及，人工智能与人类智能的高度协同，可大大增强教学环境的个性化服务水平，为实现泛在学习提供良好支持。基于人工智能技术支持的互联网和大数据系统，打破了地区和学校之间的资源壁垒，服务偏远地区教育发展，使优质教育资源跨时空整合、配置和流转，实现随时可学、随地可学、人人可学。 人工智能加速了学生学习方式的转变。人工智能为实现个性化学习和培养创新思维注入了新的活力。新时代教育教学面临的重要问题是技术在支持学生学习、个性化发展与思维培养方面发挥的作用十分有限。人工智能改变了学生学习方式，可根据学生特定的学习需求生成个性化、定制化学习方案，并提供沉浸式的学习体验和高度智能化的学习过程跟踪服务。 人工智能改变了教学评价方式。利用人工智能技术，可以提供更加多元的过程化教学评价，使评价手段更加丰富、评价过程更加科学，评价结果更加准确。智能教学助手和智能评测系统的协同，可以为学生提供全面的学习诊断，并配之以及时精准的学习干预，从而真正实现教学的规模化与个性化统一。 人工智能显著提升教育治理水平。人工智能在教育管理领域的深度应用将让管理服务更聪慧。教育管理信息化和智能化可有效支撑教育管、办、评分离，提升教育公共服务水平，促进教育治理能力和治理体系现代化。立足教育大数据的人工智能，通过教育教学过程的数据采集、建模、智能分析和系统化的分析，实现教育教学决策的科学化、资源配置的精准化。 人工智能全面改变了教师角色。人工智能与教育的深度融合使教师角色被赋予了新的时代内涵。人工智能不会直接取代教师，但通过“人技”结合可以使教师从繁重的知识传授中解放出来，从事更具创造性的德育和能力培养等工作。智能时代对教师能力的要求也相应发生巨大变化，对教师信息素养的要求被提升到前所未有的重要地位，教师能力标准将被重新定义，对教师的职业要求将全面更新。
人工智能在教学中的应用与实现
人工智能在教学中的应 用与实现 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
人工智能在教学中的应用与实现 随着现代科技的飞速发展，多媒体计算机在教育领域得到了广泛应用，并对教育、教学过程产生着深刻影响。为了使教学改革能与之相适应，需要引入先进的教学手段，而使用计算机辅助教学系统(Computer Aided Instruction, CAI)可以提供理想的教学环境，容易激发学习者的学习积极性和主动性，从而显著提高教学效果。多媒体技术的日益发展以及与其它领先技术的结合，必然促进CAI的进一步发展。人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。本文针对CAI的发展前景，重点论述人工智能技术对CAI，尤其是对智能化CAI产生的重大影响，并通过一个实例说明实现的思路与设想。 计算机辅助教学系统及其现状 1.计算机辅助教学系统 计算机辅助教学(CAI)即利用计算机代替教师进行教学，把教学内容编成各种“课件”，学习者可以根据自己的程度选择不同的内容进行学习，从而使教学内容多样化、形象化，便于因材施教。如各种教学软件、试题库、专家系统等。CAI无论是在普通教育、高等教育还是在继续教育中都扮演着重要的角色。在国外，CAI课件已经广泛应用于学校和家庭中，并收到了很好的效果。在我国，尽管CAI的研究起步较晚，但发展很快，自上世纪80年代起，已有一批实力雄厚的高等院校把CAI的发展列为重点研究课题。 2.计算机辅助教学的现状 CAI的实现需要应用AI技术及编制复杂的程序，如自然语言理解、知识表示、推理方法等，一些AI技术的特殊应用成果，如代数说明、符号合成、医疗诊断及理论证明等均被应用于CAI 系统，以提高其智能性和实用性。 早期绝大多数CAI课件大都使用决策理论和随机学习的模式，它极大地简化了学习过程的表达形式。例如早期的地质教学系统(SCHOCAR)等。后来，随着人工智能技术的发展，CAI系统中添加了学生的学习行为及训练策略，同时AI技术被应用于建立学习顾问模块(存放所要教课程的问题和技能)。这种方法能控制训练策略并给出适合学生的学习内容。目前为了获取对课程知识表示和控制的灵活性和模块性，有些CAI系统还用AI技术来表示训练计划和策略。例如多数程序设计语言的CAI均属此例。 到目前为止，所使用的绝大多数传统的CAI都是将全部教学信息以编程方式预置于课件中，这样的CAI课件一旦制作完成，任何较大的教学改动都会给维护工作带来极大的不便。因此现有的CAI系统面临许多挑战，它主要存在以下几方面的问题。 （1）缺乏开放性 不具有开放性是目前CAI课件最大的缺点。使用者无法对课件进行任何修改，只能利用已有资源按设定的路线进行教学。其弊端在于：① 固定内容的局限性使课件的适用面狭窄；② 设定的运行路线使授课缺乏自主性；③ 授课的针对性不强；④ 无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。 （2）缺乏人机交互能力 现有CAI大多以光盘作为信息的载体，将教材中的内容以多媒体的形式展现出来，教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学习者，学习者使用CAI课件学习是完全被动的。在课堂教学中，一般只能通过教师按预定的课件流程进行操作，无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程，因此人机交互没有很好地实现。
第十一章常用的分离和富集方法.
第十一章常用的分离和富集方法 制作人：杨敏岚施忠斌§ 11-1概述 § 11-2沉淀分离法 § 11-3溶剂萃取分离法 § 11-4离子交换分离法 § 11-5液相色谱分离法 教学内容：回收率、分离因索、分配系数、分配比、萃取率、分离系数、交联度、交换容量、离了亲和力、比移值等含义；沉淀分离法、溶剂萃取分离法、离子交换分离法、液相色谱分离法 教学重点：分离效果的评价；纸色谱法 教学难点：分离机理 2
前处理 ■ ■ 取样f溶样f消除干扰 掩蔽 分离测定 原理 方法 亠计算 数据处理 结果 气液分离: 液液分离方法论文撰写「氢氧化物I NaOH、NH3 -沉淀分离I硫化物：H Q S 固相萃取I有机沉淀剂：H2C2O4，丁二酮肪 I离子交换分离/阳离子交换树脂 禺于交映分禺伽离子交换树脂 挥发和蒸憎克氏定氮法，CX预氧化T法螯 合物萃取 r萃取分离V离子缔合物萃取 I I三元络合物萃取 r支撑型液 J液膜分离-乳状液型液膜 生物膜 气固分离?超临界流体萃取 V其他分离方法：萃淋树脂、螯合树脂、浮选、色谱分离法分离分析法：气相色谱法，液相色谱法、电泳分析法4
有机沉淀剂: 种类多?选择性好?晶形好?可灼烧除去? 6 § 11-1概述 液相色?分离法 评价分离效果的指标: 1、回收率（RQ R A ?；；"X100% R A 臺99.9% R^^95% A 分离前w 的质量 R 2. S R /A （分离因索）：S R /A = 0X100% S B /A<0,1% S R /A V W-」％ R A ' ------ AN+B （共沉淀分离与富集待测组分） 容易共沉淀?选择性不离：应?先沉淀微■组分. 设A ——待测组分。B 一共存组分 （直接测定A ） A: A-选择方法测定 分离 溶剂萃取分离法 离子交换分离法 分离后A 的质* 常*分析痕S 分析 § 11?2沉淀分离法 「无机沉淀剂 沉淀剂- 一、方法例: 有机沉淀剂 —BN+A （分离干扰组分〉 无机沉淀剂: B 沉淀分离方法
专业技术人员继续教育提高《人工智能技术开发变化趋势及应用》试题及答案解析涵盖80%内容
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 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（）。 人工智能是以机器为载体的智能 (A) (B) (C) (D) 2. 以下属于素养性知识的是（）。 为人处事方面的知识 (A) (B) (C) (D) 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 数据智能 (A) (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（）。
读音知情 (A) (B) (C) (D) 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 1986年启动“863计划” (A) (B) (C) (D) 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 视觉感知 (A) (B) (C) (D) 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (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（）。 (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（）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（）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
6小时 (D) 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（） 远远低于美国 (A) (B) (C) (D) 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？（） 驾驶辅助 (A) (B) (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（），并提出优先发展三大代表性技术。 (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（）。
人工智能技术在教育中应用
人工智能技术在教育中应用-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
人工智能技术在教育中应用 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 2013年 6 月 24日
人工智能技术在教育中应用 摘要:人工智能（AI）以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI 的研究成果又反过来应用到应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用人工智能技术技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势；本文阐述了教学设计自动化技术、、教学自动测评技术、专家系统、Agent等概念、重点关注的问题，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴. 关键词:人工智能;教学设计自动化;教学自动测评,专家系统，Agent技术 一、教学设计自动化技术 “教学设计自动化”（Automated Instructional Design或 Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。“教学设计自动化”更为贴切的提法应
该是“计算机辅助的教学设计”（Computer Aided Instructional Design，简称CAID） 教学设计是教育技术学最核心的内容之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。其原因主要有二，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)。因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。 从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸引了很多教育技术专家、心理学家、人工智能专家和计算机专家的参与并取得了相当多的成果[1]。目前教学设计自动化的研究主要集中在5个方面[1] [2] [3]： (1)提供集成写作工具。如WebCT、WebCL等各大网络教学支撑平台都集成了写作工具，充分利用网络的优势，简化了过程。(2)提供教学设计专家系统。例如，梅瑞尔等人研究与开发的ID Expert就是基于规则的专家系统，它可以根据教学设计人员提供的信息，提出关于课程组织、内容结构、教学策略等方面的建议。 (3)提供教学设计咨询服务。专家系统开辟了教学设计的新领域，但是却抑制了教学设计开发人员创造性的发挥，咨询系统更注重发挥教学设计人员的主观能动性。 (4)提供教学设计的信息管理系统。如学习研究协会 （Institute for Research on Learning）开发的IDE （Instructional Design Environment）系统。(5)提供电子绩效支持系统（EPSS）。如AGD绩效支持系统等。另外，教学设计自动化技术一个最直接的应用是为教师提供教学设计模板。Web Quest就是一个很好的例子，它提供了多套方便适用的教学设计模板，教学设计人员和教师只需填入相应的内容，就可生成WebQuest教学网站，大大降低了教学设计的难度。
我谈人工智能与教师教学(1)
我谈人工智能与教师教学 人类正在迈入人工智能时代。各种有关人工智能的预言、讨论铺天盖地，催生众多不同的视角和声音，但有一点却是共识：未来很多职业将被人工智能不同程度替代，包括翻译、律师、护士、程序员、记者、作家，以及绝大部分体力劳动…… 在这份长长的“黑名单”里，教师的地位晦暗不明，是否会从人类社会的职业榜中消逝，尚未形成定论。不管怎样，人工智能与教师的相遇已经不可避免。在此前提下，一个重大问题跃然而出，当教师遇上人工智能，究竟会发生什么 首要的问题是：人工智能时代，还需要教师吗 教师如何才能拥有独特、不可替代的价值和作用这需要先洞悉人工智能将为“学校”、为“学生的学习”、为“课程与教学”等带来了什么变化，以这些变化为前提和依据，再来聚焦教师是否能够在这些变化面前有所作为，以及如何作为。 对于“学校”而言，人工智能时代的学校同样具有生存危机，它未必会“脱胎换骨”为大小不一的“学习中心”，但可以肯定的是，学校这座“孤岛”会在信息技术带来的开放中，与外界的联系愈加紧密。学校空间的利用率、学校时间的弹性化也会大幅度提升。更重要的在于，学校的功能和作用将发生重大变化，越来越走向“精准教育”，通过“精准定位”为学生的成长提供“精准服务” 这是人工智能时代学校最根本的变化，学校不再是为未来职业做准
备，而是真正为人的终身学习、终身发展而准备。同样是“准备”，人工智能时代的学校准备是“精准准备”，与人才培养和能力提升的“精准特色”有关，这样才可能带来真正的“个性化教育”。 在学习目标上，首先是“人之为人”的普遍目标。它的重点不再是习得为将来从事某个职业所需要的特有知识、技能与方法，而是拥有合理的价值观、强大的创新思维与能力，以及自主学习的能力等，这些都是真正“成人”并走向“终身学习”的基础性、根基性前提。 其次是特殊目标，它与学生的个性化需要有关，是真正的“学以为己”。满足自己的兴趣和需要的学习，形成个性化的知识体系，而不只是适用于所有人的标准化知识体系。 在学习资源上，学生获取知识与方法的来源与途径，不再局限于教师与课堂。学生会使用Sri、Cortana、Alexa等人工智能寻找学习资源，也不再拘泥于制度化、固定化的“课堂时间”。 与此相关的是学习方式的改变。移动电话、平板电脑、掌上电脑等便携设备使学习不再局限于固定和遇到的地点，它在改变现代社会知识的性质与来源的同时，也改变了知识习得的方式，最终形成移动学习与固定学习并驾齐驱、线上学习与线下学习比翼齐飞、人工智能与人的智能交融共生的新格局。 在学习伙伴上，昔日近乎同龄的“学习共同体”成员将会发生质的变化。学生的年龄差异会加大，来自学前教育的“混龄教育”将会逐步蔓延、延伸到不同学段的教育。例如，斯坦福大学提出开放式大学的概念，本质上
第十一章 装配图.
第十一章装配图 装配图是表达机器、部件或组件的图样。表达一台完整机器的装配图，称为总装配图（总图），表达机器中某个部件或组件的装配图，称为部件装配图或组件装配图或组件装配图。通常总图只表示各部件间的相对位置和机器的整体情况，而把整台机器按各部件分别画出装配图。 本章着重介绍装配图的内容、画法、部件测绘和看装配图的方法步骤等方面的问题。 §11—1装配图的作用和内容 一、装配图的作用 装配图是机器设计中设计意图的反映，是机器设计、制造的重要的技术依据。在机器或部件的设计制造及装配时都需要装配图。用装配图来表达机器翻译或部件的工作原理、零件间的装配线关系和各零件的主要结构形状，以及装配、检验和安装时所需的尺寸和技术要求。 （1）在新设计或测绘装配体（机器或间件）时，要画出装配图表示该机器或部件的构造和装配线关系，并确定各零件的结构形状和协调各零件的尺寸等，是绘制零件图的依据。 （2）在生产中装配线机器翻译时，要根据装配图制订装配工艺规程，装配图是机器装配、检验、调试和安装工作的依据。 （3）使用和维修中，装配图是了解机器或部件工作原理、结构性能、从而决定操作、保养、拆装和维修方法的依据。 在进行技术交流、引进先进技术或更新改造原有设备时，装配图也是不可缺少的资料。 二、装配图的内容 图11—1是球阀的装配轴测图，它是由13种零件组成的用于启闭和调节流体流量的部件。图11—2是该部件的装配图。由图11—2可知，装配图应包括以下四方面内容： 1.一组图形 用一组图形（包括各种表达方法）正确、完整、清晰和简便地表达机器或部件的工作原理、零件间的装配线关系及零件的主要结构形状。如图11—2球阀装配图，其一黑穗病形有：主（全剖视图）、俯（局部剖视图）、左（半剖视图）视图，可以满足表达要求。 2.必要的尺寸 只标注出反映机器或部件的性能、规格、外形以及装配、检验、安装时所需要的一些尺寸。如图11—2中只注出了12个必要的尺寸。 3.技术要求 用文字或符号准确、简明地表示机器或部件的性能、装配、检验、调整要求，验收条件，试验和使用、维修规则等。如图11—2所示，除图中三处注明配合要求外，还用文字说明了球阀制