【华泰金工】人工智能7：人工智能选股之Python实战20170919

人工智能系列白皮书-智慧农业

中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业

目录 第1 章智慧农业发展背景 (1) 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1) 1.2 智慧农业及其发展趋势 (8) 第2 章农业智能分析 (12) 2.1 农业数据挖掘 (12) 2.1.1 农业数据挖掘特点 (12) 2.1.2 农业网络数据挖掘 (13) 2.1.3 农业数据挖掘应用 (16) 2.2 农业数据语义分析 (18) 2.2.1 农业数据语义模型 (18) 2.2.2 农业数据存储模型 (19) 2.2.3 农业数据知识发现 (20) 2.2.4 农业数据语义检索 (21) 2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21) 2.3 农业病虫害图像识别 (22) 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24) 2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26) 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27) 2.3.5 农业病虫害模式识别 (28) 2.4 动物行为分析 (29) 2.5 农产品无损检测 (34) 2.5.1 农产品的无损检测 (35) 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36) 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)

2.5.4 问题与展望 (38) 第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40) 3.1 作物生产决策系统 (40) 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40) 3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41) 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41) 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42) 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43) 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 (45) 3.2.1 病害诊断知识表达 (45) 3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47) 3.2.3 病害诊断知识推理 (47) 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48) 3.3 水产养殖管理专家系统 (49) 3.3.1 问题与挑战 (49) 3.3.2 主要进展 (51) 3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52) 3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54) 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54) 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56) 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57) 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58) 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59) 3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59) 3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)

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。

人工智能系列白皮书-可拓学

中国人工智能系列白皮书 ----可拓学

目录 第1 章可拓学概述 (1) 1.1可拓学的学科体系 (1) 1.1.1可拓学的定义和定位 (1) 1.1.2可拓学的理论体系——可拓论 (1) 1.2可拓学的方法体系——可拓创新方法 (3) 1.2.1拓展分析方法 (5) 1.2.2共轭分析方法 (5) 1.2.3可拓变换方法 (5) 1.2.4可拓集方法 (5) 1.2.5优度评价方法 (6) 1.3可拓工程 (6) 1.3.1可拓学在人工智能领域的应用 (6) 1.3.2可拓学在工程技术领域的应用 (9) 1.3.3管理可拓工程 (10) 1.3.4可拓学与其他领域的交叉融合 (10) 第2 章可拓策略生成方法与系统 (11) 2.1 引言 (11) 2.2可拓策略生成的一般方法 (12) 2.2.1问题的形式化界定方法 (12) 2.2.2问题相容性的判断方法 (13) 2.2.3问题相关度的计算方法 (13) 2.2.4拓展分析方法与共轭分析方法 (13) 2.2.5可拓变换及其筛选方法 (14) 2.2.6可拓策略的优度评价方法 (15)

2.3可拓策略生成系统 (15) 2.3.1ESGS 的主要功能模块 (15) 2.3.2应用ESGS 求解不相容问题的一般步骤 (18) 2.3.3ESGS 的软件架构 (19) 2.4ESGS 软件研制情况 (19) 2.5结束语 (20) 第3 章基于可拓学的数据挖掘研究与应用 (21) 3.1 引言 (21) 3.2可拓分类知识获取 (22) 3.3传导知识获取 (24) 3.4基于知识库的可拓知识获取 (24) 3.4.1拓展型可拓知识获取 (24) 3.4.2从知识库中获取可拓知识的理论基础 (25) 3.4.3基于决策树知识的可拓知识获取 (25) 3.5智能知识的挖掘算法、技术与管理 (26) 3.5.1转化规则挖掘方法 (26) 3.5.2基于多目标线性规划的二次挖掘方法 (27) 3.5.3智能知识管理系统设计技术 (27) 3.5.4知识可拓优化技术 (27) 3.6可拓模式识别 (28) 3.7可拓神经网络 (29) 3.7.1可拓神经网络的基本思想 (30) 3.7.2可拓神经网络的类型与算法分析 (30) 3.8应用研究成果 (34) 3.8.1基于可拓数据挖掘的客户价值获取 (34) 3.8.2产品销售问题可拓分类知识挖掘 (34) 3.8.3基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统 (35)

2019年度人工智能与健康参考答案(95分)

1.下列对我国人工智能基础理论的表述，不当的是（）。（ 2.0分） A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 D.自主协同与决策 2.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 3.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 4.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（2.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 6.古代把计量叫“度量衡”，其中，“量”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度

B.容积 C.温度 D.轻重 7.生物特征识别技术不包括（）。（2.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0分） A.1 B.2 C.3 D.4 10.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 11.MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论

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

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，

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。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

《人工智能》知识点整理

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《人工智能》知识点整理 第二讲知识表示 2.0.知识表示的重要性 知识是智能的基础：获得知识、运用知识 符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念 2.1.1 数据、信息与知识 数据(Data) ?信息的载体和表示 ?用一组符号及其组合表示信息 信息(Information) ?数据的语义 ?数据在特定场合下的具体含义 知识(Knowledge) ?信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则 ?经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息 2.1.2 知识的特性 ?相对正确性 ?一定条件下 ?某种环境中 ?...... ?不确定性 ?存在“中间状态” ?“真”（“假”）程度 ?随机性 ?模糊性 ?经验性 ?不完全性 ?...... ?可表示性& 可利用性 ?语言 ?文字 ?图形 ?图像 ?视频 ?音频 ?神经网络 ?概率图模型 ?...... 2.1.3 知识的分类 ?常识性知识、领域性知识（作用范围） ?事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示） ?确定性知识、不确定性知识（确定性） ?逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式） ?零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度） 2.1.4 常用的知识表示方法 ?一阶谓词（First Order Predicate）?产生式（Production） ?框架（Framework） ?语义网络（Semantic Network）?剧本（Script）?过程（Procedure） ?面向对象（Object-Oriented）?Petri网（Petri Network） ?信念网（Belief Network） ?本体论（Ontology）…… 2.1.5 如何选择合适的表示方法？ ?充分表示领域知识 ?有利于对知识的利用 ?便于理解和实现 ?便于对知识的组织、管理与维护 2.2 一阶谓词表示法 1. 优点 ?自然性 ?接近自然语言，容易接受?精确性

2019年度人工智能与健康考试答案95分

2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有 265 万人死于（），占死亡人数的28% 。（ 2.0 分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案： A √答对 2.在 2017 年国务院印发的（）中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。（ 2.0 分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案： D √答对 3.在国际评判健康的标准中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（ 2.0 分） A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl

D.110mg/dl 我的答案： C √答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（ 2.0 分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案： A √答对 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（ 2.0 分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案： C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是（）。（2.0 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案： C √答对

7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（ 2.0 分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案： B √答对 8.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（ 2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺 癌我的答案： A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（ 2.0 分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案： A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第 二位的是（）。（ 2.0 分）

初识人工智能-知识点

初识人工智能 理解人工智能的含义； 初步了解和感受人工智能的应用； 了解简单的程序控制思想。 一、人工智能（Artificial Intelligence，AI） 1.人工智能：是计算机科学的一个分支，是一门研究机器智能的学科。 2.研究领域：模式识别、自然语言处理、智能机器人、机器证明、神经网络、博弈和符号运算等。总之研究人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。 二、与人工智能发展相关的几个重要人物 1.阿兰·图灵(Alan Turing)----“人工智能之父” 主要贡献：图灵测试，计算机理论和人工智能的主要奠基人。 “计算机界诺贝尔奖”：图灵奖 2.约翰·麦卡锡(John McCarthy)：“人工智能”这一术语的提出者。 3.吴文俊(中国院士)：在人工智能的机器证明领域做出了突出贡献。 三、感受人工智能的魅力 1.人机博弈 “深蓝”(Deep Blue)---由国际商用机器公司(IBM)技术人员经历6年时间研制成功。 2.访问智能网站：http://www-ai.ijs.si.eliza/eliza.html 3.了解模式识别 模式识别主要包括语音、图像和文字识别技术。 图像识别技术---主要利用计算机，采用数学技术方法，对系统前端获取的图像按照特定目的进行相应的处理。其应用主要包括：条码识别、生物特征识别(如指纹识别)、智能交通中的动态对象识别和手写识别等。人类视觉认知的延伸。 语音识别技术---让计算机能“听懂”人说话，将人说出的话转换成计算机文本。 文字识别技术---例如：OCR技术 相关网站

中国人工智能网 机器人天空 机器人爱好者 人工智能教育在线 实践活动： 1.登陆以下两个网址，与Eliza和Cybelle进行对话。 http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html,/ 2.人机博弈：https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html,/game/chess 3.专家系统小游戏：https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html,/index.html 4.智能机器人：https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html, https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html, 2.畅想人工智能的未来 主题：畅想人工智能的未来分类：我的感受

中国人工智能学会

可视化多主体系统开发平台V AStudio设计与实现 林芬1,2邱莉榕1,2贾颖杰1,2史忠植1 1中国科学院计算技术研究所北京100080 2中国科学院研究生院北京100039 linf@https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html, 摘要：多主体系统（Multi-Agent System）开发工具是解决面向主体的程序设计的关键技术，目前开发的多种多主体系统开发工具都尚未满足实际要求或存在某些缺陷，本文设计和实现了可视化多主体系统开发平台VAStudio,为用户提供一个功能强大的可视化多主体系统设计和编程环境，根据用户的需求，可视化智能引导生成主体,方便了基于主体的应用系统的开发，很大程度上提高了多主体系统开发的适应性。本文详细介绍了VAStudio的设计思想包括体系结构和各个功能模块，并以分布式数据挖掘为例验证了该工具的可行性和优越性。 关键词：主体多主体系统设计工具开发工具 Design and Implementation of Visual Multi- Agent Studio Fen Lin1,2 Lirong Qiu1,2 Yingjie Jia1,2 Zhongzhi Shi1 1 (Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100080) 2 (Graduate School of Chinese Academy of Science, Beijing 100039) linf@https://www.wendangku.net/doc/1f14478256.html, Abstract:Multi-Agent Toolkits is an important field in the research domain of agent-oriented software engineering. However there still lies this or that kind of deficits in most traditional multi-agent toolkits. This paper introduces the implementation of Visual Multi-Agent Studio, which provides an integrated design and programming environment to support generating agents automatically. Also the system makes it easy to develop agent-oriented application system and improve its adaptability on a large scale. This paper introduces the design philosophy such as architecture and functional module of V AStudio in detail. Finally it proves the feasibility and superiority of the toolkit by taking Distribute Data Mining for example. Key Words: Agent Multi-Agent System Design Tool Development Tool 1．引言 主体和多主体系统经过了20多年的研究和发展，已经成为人工智能甚至计算机科学的研究热点之一，并已经广泛应用到很多领域之中。主体技术被认为是在复杂计算环境下构建可扩展的、健壮的、可重用的、一致的高质量软件系统的最有前途的技术之一。智能主体和多主体系统为开发分布式、智能化、开放性复杂软件系统提供了一种新的实现范型[1,2]。 虽然主体和多主体系统技术受到了越来越多的重视，目前已出现了各种各样的关于主体 基金项目：国家973计划项目（2003CB317004），国家863计划项目（2003AA115220），自然科学基金（60435010），北京科学基金（4052025） 作者简介：林芬，硕士生，主要研究方向为智能主体技术、数据挖掘等。

度人工智能与健康分完整版

度人工智能与健康分 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

我的答案：D√答对 2.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017

我的答案：D×答错 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（2.0分） A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 我的答案：B√答对 4.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型

我的答案：D√答对 5.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A√答对 6.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统

我的答案：C√答对 7.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。（2.0分） A.25% B.50% C.75% D.100% 我的答案：C×答错 8.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的

我的答案：B√答对 9.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（2.0分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案：D√答对 10.人工智能是（）的一个分支，它试图揭示人类智能的实质和真相，并以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。（2.0分） A.自然科学 B.社会科学

人工智能中知识获取技术

§4.1 知识获取的概念和途径 “知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。 一、知识获取的基本概念 所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。有二种定义： 1．狭义知识获取 指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移植的方法，将人们的知识存储到机器中去。因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。 2．广义知识获取 除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。 二、知识获取的主要途径 在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类： 1．人工移植 所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。 人工移植的方式可分为二种： (1) 静态移植。在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。 (2) 动态移植。在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。故称“动态移植”或“运行移植”。 2．机器学习 所谓“机器学习”，是人工智能系统在运行过程中，机器通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。

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