图像识别中的人工智能论文怎么写
图像识别中的人工智能论文怎么写
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础,为人工智能提供算力支撑和数据输入,中国在此领域发展时间较短,基础层发展较为薄弱。目前,中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江,北京的人工智能发展已经步入快车道。人工智能产业链全景梳理:基础层发展薄弱基础层主要提供算力和数据支持,主要涉及数据的来源与采集,包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理,是连接基础层与具体应用层的桥梁,主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景,将人工智能技术进行应用,进行商业化落地,主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。近年来,人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展,在国际上具备了一定的竞争力,但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短,较落后于国际先进水平。 长期以来,中国的芯片大部份依赖进口,计算力方面的基础薄弱,且开源框架受制于国外AI巨头。基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用, AI芯片作为人工智能产业发展的核心,将迎来巨大的发展机遇。目前,中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。人工智能产业链区域热力图:北京AI发展步入快车道根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下,可见,我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域,其人工智能产业的链条已经比较完善,覆盖了整个产业链环节,且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中,基础层中传感器的行业龙头京东方科技,AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等,云计算的百度云、金山云、世纪互联等,数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等,计算机视觉的商汤科技、旷视科技等,自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等,语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术,处于全球相对领先的水平,人工智能论文总量和高倍引用的论文数量,也处在第一梯队,据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家,覆盖技术平台、产品应用等多环节,已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性,正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量,各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现,辐射溢出的效应也在持续增强,人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起,比如域名,许多相关的top域名已经被注册。但也要看到,在快速发展过程当中,我国人工智能的基础技术,还有较大欠缺,能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛,有数据显示,今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比,也有比较大幅度的下调。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点,在产业化方面具有独特优势,但也面临巨大挑战,尤其是在基础理论和算法方面,原始创新能力不足,在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱,高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展,各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的,每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,灾害预测,环境污染监测,气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛,例如军事目标的侦察、制导和警戒系统;自动灭火器的控制及反伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛,它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术,例如CT(ComputedTomography)技术等。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,机器视觉主要进行3D图像的理解和识别,该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛,例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位,太空机器人的自动操作等。总结:人工智能前景不可限量,图像识别作为AI技术的支撑,是一种强有力的识别方式,随着AI在场景上的深入,图像识别应用领域会越来越广。
人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据:全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等全文统计口径说明:1)上述数据均来源于全球企业数据库,存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为:企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮根据全球企业数据库库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家,其中以2017年和2018年为主要注册热潮,2017年注册企业数量为1194家,而2018年则为2597家。自2018年后,市场开始步入冷静期,2019年注册数量急剧下滑,缩水65%,随后2020和2021年的注册数量均持续下降。‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主,以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家,软件出版商共有495家,前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的6%。‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国,截至2022年4月,中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家,占可查询人工智能企业总数的9%;其次为美国的609家,占可查询人工智能企业总数的4%。注:中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑中国上市率较低在上市企业的覆盖率来看,美国共有209家人工智能企业上市,企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市,上市率为55%;反观中国,目前仅有29家人工智能企业上市,上市率为5%。注:中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑‑美国和日本的毛利高根据全球企业数据库,中国可查询到毛利率的企业中共有66家企业的毛利率在0%-20%的区域间,有5%的企业毛利率大于60%;美国可查询到毛利率的企业中共有16家企业的毛利率在0%-20%的区域间,有2%企业的毛利率大于60%;英国可查询到毛利率的企业中共有1%企业的毛利率大于60%;日本可查询到毛利率的企业中共有2%企业的毛利率大于60%。‑‑‑日本企业利润率较高根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,日本人工智能企业的平均利润率为7%,印度为3%,澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-7%、-6%、-7%和-2%。‑‑‑英国杠杆率最低根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,共有613家企业公示其杠杆率,从杠杆率的区间分布来看,目前0-20%的杠杆率区间有264家,而杠杆率大于100%的则有130家,而219家企业的平均杠杆率则在76%。根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高,其次是韩国、法国、日本和德国。‑‑‑中国对外扩张规模最大根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前中国有2358家企业对外开设子公司,而美国是330家,欧洲国家如德国、荷兰、英国和法国则分别为65家、64家、71家和20家。‑‑全球人工智能企业区域竞争力解析根据前瞻产业研究院的综合分析,目前中国基数大但运营难,属于扩张型发展市场,日本基数小同时运营能力优秀,属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本,运营能力均较弱,属于资本型发展市场。综合来看,因为中国“企业多运营难”的发展特征,在蛋糕有限的情况下,中国的人工智能行业发展“最卷”。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
图像识别人工智能论文怎么写
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的,每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,灾害预测,环境污染监测,气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛,例如军事目标的侦察、制导和警戒系统;自动灭火器的控制及反伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛,它具有直观、无创伤、安全方便等特点。
p域名给你解答,从事人工智能,需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言:毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。另外人工智能对学历要求很高,研究生只是入门,而且对算法也有很高的要求,总的来讲,入门人工智能门槛很高。
研究生的就业很不错的呀
人工智能行业主要上市公司:海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据:全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等全文统计口径说明:1)上述数据均来源于全球企业数据库,存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为:企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮根据全球企业数据库库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家,其中以2017年和2018年为主要注册热潮,2017年注册企业数量为1194家,而2018年则为2597家。自2018年后,市场开始步入冷静期,2019年注册数量急剧下滑,缩水65%,随后2020和2021年的注册数量均持续下降。‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主,以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家,软件出版商共有495家,前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的6%。‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国根据全球企业数据库查询,目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国,截至2022年4月,中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家,占可查询人工智能企业总数的9%;其次为美国的609家,占可查询人工智能企业总数的4%。注:中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑中国上市率较低在上市企业的覆盖率来看,美国共有209家人工智能企业上市,企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市,上市率为55%;反观中国,目前仅有29家人工智能企业上市,上市率为5%。注:中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑‑美国和日本的毛利高根据全球企业数据库,中国可查询到毛利率的企业中共有66家企业的毛利率在0%-20%的区域间,有5%的企业毛利率大于60%;美国可查询到毛利率的企业中共有16家企业的毛利率在0%-20%的区域间,有2%企业的毛利率大于60%;英国可查询到毛利率的企业中共有1%企业的毛利率大于60%;日本可查询到毛利率的企业中共有2%企业的毛利率大于60%。‑‑‑日本企业利润率较高根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,日本人工智能企业的平均利润率为7%,印度为3%,澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-7%、-6%、-7%和-2%。‑‑‑英国杠杆率最低根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,共有613家企业公示其杠杆率,从杠杆率的区间分布来看,目前0-20%的杠杆率区间有264家,而杠杆率大于100%的则有130家,而219家企业的平均杠杆率则在76%。根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高,其次是韩国、法国、日本和德国。‑‑‑中国对外扩张规模最大根据全球企业数据库中可查询到的企业数据,目前中国有2358家企业对外开设子公司,而美国是330家,欧洲国家如德国、荷兰、英国和法国则分别为65家、64家、71家和20家。‑‑全球人工智能企业区域竞争力解析根据前瞻产业研究院的综合分析,目前中国基数大但运营难,属于扩张型发展市场,日本基数小同时运营能力优秀,属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本,运营能力均较弱,属于资本型发展市场。综合来看,因为中国“企业多运营难”的发展特征,在蛋糕有限的情况下,中国的人工智能行业发展“最卷”。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
图像识别中的人工智能论文怎么写的
一、CCD图像传感器CCD(ChargedCoupledDevice)于1969年在贝尔试验室研制成功,之后由日本开始批量生产,经过30多年的发展历程,从初期的10多万像素已经发展至今天主流应用的500万像素。CCD类型又可分为线阵(Linear)与面阵(Area)两种,其中线阵应用于影像扫描器及传真机上,面阵型多应用于数码相机、摄录影机、监视摄影机等多项影像输入产品上。目前CCD像元数已从100万像元提高到2000万像元以上,大面阵、小像元(感光小单元简称)的CCD摄像机层出不穷。随着超大规模微加工技术的发展,CCD传感器的分辨率将越来越高。CCD是固态图像传感器的一类,即电荷耦合式图像传感器,固态图像传感器是指将布设在半导体衬底上许多能实现光-电信号转换的小单元,用所控制的时钟脉冲实现读取的一类功能器件。图像传感器作为一种基础器件,因能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展,并能给出直观、真实、层次多、内容丰富的可视图像信息在现代社会中得到了越来越广泛地应用。二、图像识别系统定位的工作原理在现实生活中,人们可以很容易的“看到”一幅画面,但这一个十分“简单”过程并非如此简单。深入研究大致分为:成像在视网膜上;其次是大脑对图像进行认识、理解和分析;最后根据上述一系列处理的结果做出反应。由于图像识别系统基本上是摸仿了人对事物的认识过程,图像识别系统定位是采用了CCD摄像机(如同人的眼睛)通过透镜收集并聚焦来自目标的反射光线,借助必要的光学系统将此光投射于CCD光敏面上的光的空间分布信息转换为按时序输出的电信号—视频图像信号,可以在监视器上重现图像。
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的,每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,灾害预测,环境污染监测,气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛,例如军事目标的侦察、制导和警戒系统;自动灭火器的控制及反伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛,它具有直观、无创伤、安全方便等特点。
影片讲述21世纪中期,地球上很多城市都被淹没在了一片汪洋之中,人类的科学技术已经达到了相当高的水平,人工智能机器人出现后的故事。
人工智能的理解可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步等等。对【人工智能】的认识:研究让计算机具备模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。主要是来源于大量的数据来使机器学习能比人更快的计算出结果。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,主要包括【计算机】实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。更多关于人工智能的相关知识,建议到达内教育了解一下。达内教育由来自SUN、IBM、亚信、华为、东软、用友等国际知名IT公司的技术骨干、海外留学生和加拿大专业技术人员创办,直接引进北美IT技术,结合中国IT企业的现状,定制化培养高端IT人才。课程穿插大厂真实项目讲解,理论知识+学习思维+实战操作,打造完整学习闭环。实战讲师经验丰富多种班型任你选择,1v1督学,跟踪式学习, 有疑问随时沟通。
图像识别中的人工智能论文怎么写好
图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,可应用于导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域遥感图像识别通讯领域的应用指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别 例如CT(Computed Tomography)技术等。3D图像的识别江苏视图科技,专业图像识别,主要应用方向是手机拍照购物,互动营销,美术馆和博物馆的手机导览增值服务,目录销售,网站商品相似搜索等等。
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。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。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的,每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础,在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查,森林、水利、海洋、农业等资源调查,灾害预测,环境污染监测,气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛,例如军事目标的侦察、制导和警戒系统;自动灭火器的控制及反伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛,它具有直观、无创伤、安全方便等特点。
好啊当然好啊 每年报的人一群一群的。。。
图像识别中的人工智能论文题目怎么写
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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。详见
基于具有复杂背景的图片的内容的检索
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比,人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容,是选修模块。 通过本模块的学习,学生应能描述人工智能的基本概念,会使用一种人工智能语言解决简单问题,把握其基本特点;能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统;知道人工智能对人类学习、生活的影响;通过感受人工智能技术的丰富魅力,增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用;要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学;要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求,可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一)知识及其表达1.内容标准(1)能描述人工智能的概念与基本特点;知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。(2)列举人工智能的主要应用领域;通过演示或实际操作,体验人工智能的若干典型应用,知道其发展现状。例1 符号运算: 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica,进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别:声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明:这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理:该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。(3)掌握知识的概念;学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2.活动建议(1)就下列话题展开讨论:利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题?具有哪些优点?(2)对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。(3)人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用,“在家里寻找外星人”(SETI@home)项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施,它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力,分析世界上最大的射电望远镜获得的数据,帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义,学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念,了解SETI@home项目的具体内容,感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 (二)推理与专家系统1.内容标准(1)演示或使用简单的产生式专家系统软件,感受用专家系统解决问题的基本过程;了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”(Desktop PC Product Advisor)专家系统,为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。(2)通过实例分析,知道专家系统正向、反向推理的基本原理;会描述一种常用的不精确推理的基本过程。(3)了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统,分别使用“Why”和“How”命令,了解其解释过程。(4)了解专家系统外壳的概念;学会使用一个简易的专家系统外壳,并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中,通常采用“原型化”策略。2.活动建议(1)针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题,利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如,用于识别校园中植物的专家系统。(2)有人认为:“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段,专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后,让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 (三)人工智能语言与问题求解1.内容标准(1)了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构,掌握相关概念,知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/,考察它的实例程序。(2)初步学会使用该语言设计程序求解简单问题,并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔(Hanoi)问题。(3)了解状态空间的概念与方法,学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。(4)通过简单博弈问题的分析,了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程,知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年,“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年,“深蓝”的后嗣替“父”报仇,以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上,“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录,它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2.活动建议(1)以小组为单位,对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查,就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。(2)观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品,发挥自己的想象力,描述人工智能技术的应用前景,以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。