智能信息处理读书笔记
智能信息处理读书笔记
在上了李兴明老师的通信网络中的智能信息处理这门课后，作为课程补充，我初略的阅读了清华大学出版社，孙红编写《智能信息处理导论》一书。这本书从智能信息处理产生的背景和发展历史、基本理论和方法、应用以及研究现状和发展趋势等方面，介绍了模糊理论及其应用、神经网络信息处理及其应用、云信息处理及其应用、可拓信息处理及其应用、粗集信息处理及其应用，遗传算法、免疫算法、蚁群算法优化处理、量子智能信息处理、多元信息融合和信息融合技术及其应用。
从一开始的概述中我了解到，智能信息处理是一种模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术，面对不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能信息处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。对于这样一个有着发展前景的学科，我对这本书进行了进一步阅读。由于时间有限，我仅选取几章内容进行精读。下面我就遗传算法与蚁群算法来做一个读书笔记，谈一些我在读书时的感受与理解。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，
优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数
连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。
下面我根据自己的理解来写一下遗传算法的基本运算过程：
第一步：初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生
成M个个体作为初始群体P(0)。
第二步：个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。
第三步：选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直
接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
第四步：交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
第五步：变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。
第六步：终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。
在了解了遗传算法后，我对遗传算法的有别于传统算法的特点谈一些自己的理解。
首先遗传算法是从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。我认为这是遗传算法与传统优化算法的最大区别所在。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。
其次遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。而且遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。我认为这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。
最后遗传算法具有自组织、自适应和自学习性的特点。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
在对遗传算法做了进一步的了解后，可以看出遗传算法也存在一些明显的缺点，比如由于算法本身是在模拟生物界的一个遗传进化过程，那么这样的方式就会让算法在后期由于空间较大，搜索速度会很慢，而且我觉得这样的算法对一开
始的种群选择要求比较高，而且存在很大的不确定性，稳定性不佳。对此书中有提到的是可以将遗传算法与一些启发式算法相结合，来解决这些问题。那么由于蚁群算法也是一种启发式算法，所以我下面先阅读蚁群算法。
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。这个算法的原理就是蚂蚁在运动过程中，会留下一种称为信息素的东西，并且会随着移动的距离，播散的信息素越来越少，所以往往在家或者食物的周围，信息素的浓度是最强的，而蚂蚁自身会根据信息素去选择方向，当然信息素越浓，被选择的概率也就越大，并且信息素本身具有一定的挥发作用。蚂蚁的运动的一个规则可以简单归纳如下：
1、当周围没有信息素指引时，蚂蚁的运动具有一定的惯性，并有一定的概率选择其他方向
2、当周围有信息素的指引时，按照信息素的浓度强度概率性的选择运动方向
3、找食物时，蚂蚁留下家相关的A信息素，找家时，蚂蚁留下食物相关的B信息素，并随着移动距离的增加，洒播的信息素越来越少
4、随着时间推移，信息素会自行挥发
下面我对这样一个算法根据自己的理解构建一个简单的例子，如果现在有两条通往食物的路径，一条较长路径A,一条较短路径B,虽然刚开始A,B路径上都有蚂蚁，又因为B比A短，蚂蚁通过B花费的时间较短，随着时间的推移和信息素的挥发，逐渐的B上的信息素浓度会强于A，这时候因为B的浓度比A强，越来越多多蚂蚁会选择B，而这时候B上的浓度只会越来越强。如果蚂蚁一开始只在A上呢，由于蚂蚁的移动具有一定小概率的随机性，所以当一部分蚂蚁找到B 时，随着时间的推移，蚂蚁会收敛到B上。
对于蚁群算法这样一个元启发式的算法，我也从书中对其特点做一个归纳：
1、采用正反馈机制，使得搜索过程不断收敛，最终逼近最优解。
2、每个个体可以通过释放信息素来改变周围的环境，且每个个体能够感知周围环境的实时变化，个体间通过环境进行间接地通讯。
3、搜索过程采用分布式计算方式，多个个体同时进行并行计算，大大提高了算法的计算能力和运行效率。
4、启发式的概率搜索方式不容易陷入局部最优，易于寻找到全局最优解。
但是同样的，蚁群算法自然也有着自己的不足之处，比如蚁群很明显在一开始的信息素是不足的，这样子算法的收敛是比较慢的，而且开销也相对比较大。同时我们也可以想象要是蚂蚁一直去一个食物很多的地方，那么这个路径上的信息素浓度就会很高，这样子就算旁边新出现了一个更好的食物源，那么蚂蚁也可以不会去，这样子对应在算法上就会出现局部最优的情况。与之前的遗传算法对比一下我发现两者在搜索速度上是互补的，遗传算法是一开始快，后面慢，而蚁群算法是反过来的，所以这应该就是之前书中提到的提出按双方可以与启发式算法结合的原因。所以我下面又找了一篇关于遗传算法与蚁群算法融合的论文，来对这两个算法的应用做一个更深的了解。
遗传算法具有快速全局搜索能力，但是对于系统的反馈信息却没有利用，往往导致大量无为的冗余迭代，求精确解效率低。蚁群算法具有并行，分布，全局收敛能力，但是搜索初期信息素匮乏，导致搜索初期信息素积累时间较长，求解速度慢。为了克服这两种算法各自的缺陷，形成优势互补，我所研读的两篇文献所采用的方法并没有太大的区别。都是首先利用遗传算法的随机搜索、快速、全局收敛性产生有关问题的初始解，并将其转化为蚁群算法的初始信息素分布，然后利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特征寻求最优解。在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚁群算法的融合时机，避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响算法的整体性能。通过这样的方式让两种算法得到一定程度的优势互补，在时间效率和求解效率上面得到比较好的结果。
对于蚁群与遗传算法具体的融合方式，两篇论文采用的方式存在着些许的不同，在此我仅对赵义武、牛庆银所写的遗传算法与蚁群算法的融合研究这篇论文做一个关于其融合算法思想做一个简单的说明。这个算法里面融入了遗传算法中
的交叉算子与变异算子。算法的关键在于找到这样两条曲线，分别是蚁群与遗传算法的效率曲线，并从中找到遗传算法效率显著降低的点与蚁群算法后期效率显著提升的点，然后在合适的位置从遗传算法进入蚁群算法之中。
通过这段时间的学习，我对智能信息处理多了许多了解，一方面了解了这个学科的历史与发展现状，另一方面也了解了很多不同人工智能算法，并对算法的一些基本思想与优缺点做了一些了解。我认为有理由相信在可以遇见的未来，智能信息处理的地位将进一步提高。
读书笔记阅读书目
1、《智能信息处理导论》孙红
2、遗传算法与蚁群算法的融合研究赵义武、牛庆银
3、融入遗传算法的混合蚁群算法刘立东蔡淮
《智能时代》读书笔记
《智能时代》读书笔记 随着互联网技术和大数据技术的快速发展，人工智能近年来也再次引起了全世界各行各业的极大关注。《智能时代》这本书所讨论的正是当下最热的大数据技术、人工智能技术及二者技术对各行业带来的积极影响和未来的应用方向，是我个人非常感兴趣的内容。通过对本书的阅读，谈如下两个方面的认识和启发。 一、本书中个人比较关注的几个核心观点： 1.大数据带来了思维革命 作者认为，获得和利用数据的水平反映了文明的水平。如果把资本和机械动能作为大航海时代以来全球近代化的推动力，那么数据就是下一次技术革命和社会变革的核心动力。作者强调大数据是一种思维方式，对于大数据的认识不应停留在统计、改进产品、销售或者提供决策支持上，现在的数据量已经由量变引起了质变，它导致了机器智能的产生，这也使得全球兴起了智能革命。 2.现有产业+新技术=新产业 各行各业结合大数据思维均能产生新的产业，大数据将像水电一样普及，成为社会基础资源。作者举了一个利用大数据进行酒吧经营的例子，感觉效果很好，其实就是在每个酒架上安装了RFID进行数据采集，一方面统计酒类的消耗情况，另外一方面也起到了监督的作用，同时利用大数据做精准的营销，我觉得完全可以移植到其他行业。大数据的完备性也有助于新产品的开发，比如无人驾驶汽车、比如阿法狗、比如语音识别。基于此，作者提出：现有产业+新技术=新产业，
因此：现有产业+大数据=新产业，现有产业+机器智能=新产业。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业需要跟上，我们作为个人也应该不断学习，才能提升自我。 3.争当2%的人 机器智能给社会带来了产业结构变革，给我们带来了美好社会。与前几次技术革命相比，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分——人类的大脑，在各行各业机器逐步取代98%的人后，人类怎么办，我们个人怎么办，作者提到，我们能做的只能是拥抱变化，努力去争当2%的人，我们应该去做社会的引领者，否则就会被淘汰。我们应该拥抱变化，努力学习、研究、利用大数据和智能技术，让自己成为2%的受益者，也去帮助那些被淘汰的人。 二、对个人工作的触动和思考： 1.借助新的营销思维，更加有效的制定并策划符合市场主流营销的 营销策划方案 在营销策划过程中，抓住客户痛点和潜在需求，挖掘客户兴趣点，将是营销策划案中非常难以把握的点。传统的营销方案在这方面比较忽视。要解决以上这个问题，则需要有创新性的营销思维，并结合当前最新的大数据和智能技术，才能更加准确的把握客户真实需求。经过对《智能时代》的学习，进一步强化了自身大数据和人工智能的认知，对其的应用场景和带来的变化也有了较清楚的认识，希望能够结合自己岗位的工作，在今后的工作中能够把大数据和人工智能的思想融入到对一线的营销策划方案中，以大数据应用的思维和智能化的方
智能信息处理课程教学大纲
《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）
人工智能实验报告
人工智能实验报告 标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
****大学 人工智能基础课程实验报告 （2011-2012学年第一学期） 启发式搜索王浩算法 班级： *********** 学号： ********** 姓名： ****** 指导教师： ****** 成绩： 2012年 1 月 10 日
实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；() p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程，可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率； 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣，在启发式函数构造不好的情况下，甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解，所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中，如下图： 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态，调整的规则为：每次只能将空格与其相邻的 一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤，实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论
人工智能读后感
人工智能读后感 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 行业的创业概况 时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。 搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。 那讲了这么多现象，到底什么是人工智能 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机
《人工智能》读后感李开复人工智能读后感
《人工智能》读后感李开复人工智能读后感关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，以下是分享的《人工智能》读后感的相关资料，欢迎阅读! 关于机器能否拥有意识这个论题，其实是关于意识的本质的讨论，但目前对于意识，人类还没有一个明确的定义。二元论认为，意识是非物质的思维所具有的属性，而思维跟物质的大脑是相互独立的，机器不可能具有意识，除非它可以得到一个非物质的思维，而这是不可能的，所以，机器永远不可能有意识。 还有一些看法认为思维产生于大脑，大脑是一台数字计算机， 而思维是一个计算机程序，这个理论又分为“强人工智慧”与“弱人工智慧”。根据“强人工智慧”，一台计算机只要有了正确的程序就可以拥有像人类一样的智慧与思维;而“弱人工智慧”理论，则认为 计算机可以模拟人的思维，它们可以模拟一系列的思维过程，如思考、决策等。但是，不管它们做得多么出色，它们都不能创造真正的思维或者真正的意识，而只能做到“看起来像”有意识一样。意识尚未被定义，我们也没有鉴别意识的手段，所以更谈不上人工意识能否存在了。与其让这些巨大的难题挡住我们的去路，还不如加紧工作，看看我们究竟能做到什么程度，就像绝大多数机器人学家正在做的那样。我们几乎可以肯定，更好、更聪明的机器将不断出现，而关于它们是否拥有意识的讨论也会继续下去，对于人工意识的探索最终甚至有可
能帮助我们理解意识本身的性质。抛开这些问题，回到电影本身，斯皮尔伯格的这部电影更多的是将科幻与伦理结合在一起，他对人工智能的未来作了一个深刻且悲观的预言。 “人工智慧”旨在用计算机来模拟思维，从而复制思维，产生智慧行为，那么我们是否可以说计算机或者机器人也会产生同人类一样的情感呢，如果机器拥有人类同等的智慧，人类会不会与机器发生情感、人类与机器人如何相处，这就涉及一些伦理道德等社会性的问题。影片中，人类对劣等机器人的猎杀充满了不人道。影片在此表现出一种荒诞的意味：人不像人，机器人才像人，拥有人性情感的他们不会对人类的暴虐熟视无睹，这场激战在斯皮尔伯格的电影中被两千年的沉睡一笔带过，但结局我们看到了，人类作为一个灭绝的物种被缅怀。当机器具有了人类的意识和思维，它们会爱，就会恨，会服从，就会反抗。如果机器人的智慧太高以至于超过了人类的智慧，那么我们就有理由相信它们就很有可能取代人类成为地球的主宰者，人类感受到生存受到威胁后，影片中的行为就不足为奇。有关于这个忧虑，我从相关书籍中了解到这样一点：“人工智慧不是人的智慧，更不会超过人的智慧”。 “机器思维”同人类思维的本质区别：
智能算法实验报告
人工智能实验—智能算法 实验一蚂蚁算法 一、实验目的： 理解蚂蚁算法的本质，会编写蚂蚁算法来求解TSP问题。 二、实验原理： 蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路上释放一种特殊的分泌物——信息素(随着时间的推移该物质会逐渐挥发), 后来的蚂蚁选择该路径的概率与当时这条路径上该物质的强度成正比。当一定路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素轨迹也越来越多，后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度。 而强度大的信息素会吸引更多的蚂蚁，从而形成一种正反馈机制, 通过这种正反馈机制，蚂蚁最终可以发现最短路径。特别地，当蚂蚁巢穴与食物源之间出现障碍物时，蚂蚁不仅可以绕过障碍物，而且通过蚁群信息素轨迹在不同路径上的变化，经过一段时间的正反馈，最终收敛到最短路径上。 三、实验内容： #include
人工智能读书笔记
人工智能 第一章：人工智能 (1)人工智能基本概念、方法和技术:基本技术：知识表示、推理、搜索、规划 (2)人工智能的主要研究、应用领域 机器感知：机器视觉；机器听觉；自然语言理解；机器翻译 机器思维：机器推理 机器学习：符号学习；连接学习 机器行为：智能控制 智能机器：智能机器人；机器智能 智能应用：博弈；自动定理证明；自动程序设计 专家系统；智能决策；智能检索；智能CAD；智能CAI 智能交通；智能电力；智能产品；智能建筑等 (3)人工智能新技术 计算智能：神经计算；模糊计算；进化计算；自然计算 人工生命：人工脑；细胞自动机 分布智能：多Agent , 群体智能 数据挖掘：知识发现；数据挖掘 (4)人工智能研究领域：重点介绍机器学习 机器思维：就是让计算机模仿和实现人的思维能力，以对感知到的外界信息和自己产生的内部信息进行思维性加工。 机器思维包括：推理、搜索、规划等方面的研究。 机器感知是机器获取外界信息的主要途径，也是机器智能的重要组成部分。 所谓机器感知，就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、味觉。 机器行为就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 知识表示:知识表示的观点 陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效率低、推理过程不透明 过程性观点：知识寓于使用知识的过程中 优点：推理效率高、过程清晰 缺点：灵活性差、知识维护不便 知识表示的方法 逻辑表示法：一阶谓词逻辑 产生式表示法：产生式规则 结构表示法：语义网络，框架 谓词逻辑表示的应用 机器人移盒子问题:分别定义描述状态和动作的谓词 描述状态的谓词： TABLE(x)：x是桌子 EMPTY(y)：y手中是空的 AT(y, z)：y在z处
李开复的《人工智能》读后感1500字
李开复的《人工智能》读后感1500字 导读：读书笔记李开复的《人工智能》读后感1500字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 李开复的《人工智能》读后感1500字： 首先感谢刘莉莉的赠送李开复的《人工智能》书本，谢谢其的信任，正因为如此，及个人的薄稀能力未能读懂书中的全部内容，也无法从书中内容里提炼出对自己的工作价值的赋能关键合作点。特此写一份读后感，以便于自己的总结和深度思考，同时也发到朋友圈分享使得感兴趣的朋友、特别对AI有一定期望的人，可建议其阅读一下。 书本总共分为六章，主要涵盖了从身边日常应用的弱人工智能，如头条、客服AI助理、图片人脸视觉识别、电子商务评价信息应用、搜索广告等功能，揭示了人工智能已经是普及的技术应用，且是相对性的成熟。 所以我们有必要放下“固有的偏见”，无论是从高纳德(Gartner)的技术成熟度曲线去评估，即在2015年和2016年间，基于AlphaGo 事件和AI基金的盈利、提前预知金融危机准确性正式推动了AI从曲线中低谷期进入了攀升阶段；而都应做好准备接受这一现实，并基于AI这个是工具论的方式下，第四章论述了AI即将对社会、组织结构、工作流程的改变和机遇，同时在第五章中预防传统的管理模式和“商业利益出发”，系统数据碎片化、孤岛性下，“也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界”。
当然高级AI模式，或许还要攀升阶段中需求几年、甚至一、二十年攀升。正如书中第三章中抽象定义了弱AI、强AI、超级AI三种阶段，质疑AI挑战人类的悲观、乐观论中，明确了计算机在情感跨域推理的缺陷。及第二张的AI定义和第五、六章中讲述了特别成功的场景案例和对个人的教育及发展机会、如何学习。特此总结如下： 一、“AI=大数据+深度学习”，其实深度学习是神经网络算法中经典，主要分为"DNN、CNN、RNN、ResNet（深度残差）、LSTM之外，还有很多其他结构的神经网络。如因为在序列信号分析中，如果我能预知未来，对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM，同时利用历史和未来的信息"。当然不同的深度学习算法是用于不同的领域场景解决范围。如图片、视频和文本、数字。网上一些资料如下： 二、基于成熟曲线下拥抱成熟AI开源技术，因自己不是科研类型，固然无需研究AI背后的科学原理，更多应是拥抱AI应用。如开源可直接免费应用于商业的框架： 基于以上框架，对当前AI的人力需求则可在几个人下就可完成一个乃至一系列的AI平台快速实现能力。 三、“运筹就是AI的灵魂”，对是否能够驾驽AI并结合传统下常规的软件应用，我们应知道AI的灵魂就是运筹，如FaceBook和亚马逊、谷歌等，他们对AI工程师的入门就是面试为一个“动态规划算法”的应用基础。当然很多的运筹就是应用统计学和数学的结合，加上算法编程能力。读后感·而对算法库的支持中最好应该就是R语
《智能信息处理》实验
《智能信息处理》实验指导书 实验一 Python语言编程基础实验 一、实验目的 本课程的主要内容《机器学习》中的代码均使用Python语言编写，而且Python语言具有编写效率高、使用简便、大量科学函数运算支持等等的优点，非常适合作为科学计算的编程语言。因此，本实验的目的是让学生熟悉Python 语言的基本操作。 二、实验内容及要求 本实验的内容请参照附件电子书《Python编程入门经典》，并按下面步骤要求完成： 1、安装Python2.7和numpy工具包。 2、阅读第1~3章的基本Python语言部分，注意与C++语言和java语言对比区 别。 3、完成第3章的课后作业，Page45，第3、5、7、9小题。 4、阅读第4章，完成Page65，第3、4小题。 5、阅读第5章函数，完成Page84，第3小题。 三、实验报告要求 由于本实验为编程基础训练，因此实验报告无需给出整个完整程序的代码，只需写出关键的核心语句或者函数即可。 实验二 k近邻算法和决策树算法实验 一、实验目的 （1）熟练掌握K-近邻算法和决策树算法； （2）能使用K-近邻算法和决策树算法解决实际问题。 二、实验内容及要求 按下面步骤要求完成实验： 1、阅读课本第2章“使用k近邻算法改进约会网站的配对效果”和“手写识别 系统”两个k近邻算法实例，要求对每一条Python语句均清楚了解其语法和用法。 2、阅读课本第3章“海洋生物分类”和“预测隐形眼镜类型”两个决策树算法 实例，要求对每一条Python语句均清楚了解其语法和用法。 3、每人独立为一组，设计一个k-近邻算法的应用实例。其实分类的实例遍布我 们的日常生活，同学们只需要动动脑筋就可以发现很多可以应用k近邻算法来解决分类的问题。实例所需的数据可以从网络下载，如果下载有困难也可
人工智能读书笔记范文(精选3篇)
人工智能读书笔记范文（精选3篇） ent learning）——让机器观测到一些输入，并让机器根据输入做特定动作。这些动作导致机器获得收益或者惩罚。机器通过增强学习优化它的动作策略，使得它的长期收益最大化。下棋就是这一类典型的问题，strategy就是行棋策略，reward就是赢棋。 深度学习——事实上不是一类问题，而只是一种方法，一种通过多层神经网络来构建上述三种问题所需要的模型的方法。 人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。 人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。 不管怎么说，努力应变吧，这本书讲得还算全面，算是一本入门图书。 人工智能读书笔记2 翻开这本书读到的第一句话，就对这本书产生了好感…… “即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。——阿兰·图灵” 这句话放在几年前，恐怕有太多人是不认同的，但是今日，人工智能已经走进每个人的生活，它似乎不止可以帮助人类，甚至要替代
人类，这让大家不禁开始恐慌，当机器有了人的思想，世界将会怎样？ 翻开这本厚重的书，我们可以从技术、产业、战略、法律、伦理、治理、未来，7个篇章中了解人工智能，可以说这事一本在人工智能上及其全面的书，它带着我从了解人工智能，解释人们对人工智能的误区，介绍人工智能的过去现在未来，到人工智能的产业，众所周知的自动驾驶、智能机器人、智能家居，还有在这些背后的一些问题，比如法律问题，当AI犯法，应该由谁负责，如何负责？等等等等…… 作为一个外行，在人工智能刚刚进入大家的视野时，我们注意到的恐怕只有AI机器人、自动驾驶、智能家居……这些看似对生活产生便利的方面，但是读了这本书，我再次体会了，对于机器，要产生敬畏，同时，国家也一应该制定相关的法律法规。在互联网如此发达的今日，必须要把那些妄想利用AI犯罪逃脱法网犯罪分子扼杀在摇篮里。 希望在不远的将来，我们可以因为人工智能时代的到来而庆幸。 人工智能读书笔记3 时光易逝，白云苍狗，我们的世界无时无刻不在变化之中。科技是第一生产力，从第一次科技革命到第二次科技革命，再到现在的信息革命，科学技术曾给人类带来的无穷的变化。当谷歌人工智能“阿尔法围棋”人机围棋大战”中以4：1击败韩国著名棋手李世石九段后，人类不仅在感叹机器智能领域取得又一个里程碑式的胜利，也感叹一个新的时代—智能时代的到来。机器依靠大数据和智能算法“赢了”人类的大脑。”我认为任何一种对人类心灵的冲击都比不
智能信息处理实验报告
智能信息处理实验报告 一、实验目的 1)掌握遗传算法的基本原理和程序流程。 2)理解TSP问题的基本概念。 3)能利用遗传算法求解TSP问题。 二、实验环境与设备 实验由1个学生独立完成，实验环境：笔记本电脑（Eclipse /Android Studio IDE）。 三、预备知识 1、TSP问题基本概念 TSP问题即旅行商问题（Traveling Salesperson Problem）。该问题给定n个城市和两两城市之间的距离，要求确定一条经过各城市当且仅当一次的最短路线。其图论描述为：给定图G=(V, A)，其中V为顶点集，A为各顶点相互连接组成的边集，已知各顶点间的连接距离，要求确定一条长度最短的Hamilton回路，即遍历所有顶点当且仅当一次的最短回路。 2、遗传算法的基本原理 遗传算法是一类随机优化算法，但它不是简单的随机比较搜索，而是通过对染色体的评价和对染色体中基因的作用，有效地利用已有信息来指导搜索有希望改善优化质量的状态。 标准遗传算法主要步骤可描述如下： ①随机产生一组初始个体构成初始种群。 ②计算每一个体的适配值（fitness value，也称为适应度）。适应度值是对染色体(个体) 进行评价的一种指标，是GA进行优化所用的主要信息，它与个体的目标值存在一 种对应关系。 ③判断算法收敛准则是否满足，若满足，则输出搜索结果；否则执行以下步骤。 ④根据适应度值大小以一定方式执行复制操作（也称为选择操作）。 ⑤按交叉概率p c执行交叉操作。 ⑥按变异概率p m执行变异操作。 ⑦返回步骤②。 标准遗传算法流程图下图所示。
图2.1 标准遗传算法流程图 四、实验内容 1、设计算法的编码方式 路径编码是描述TSP 解的最常用的一种策略。所谓路径编码，即直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。 例如：设九城市TSP 问题的路径为5-4-1-7-9-8-6-2-3， 对应的路径编码为：(5 4 1 7 9 8 6 2 3)。 这种编码形式自然直观，易于加入启发式信息，也有利于优化操作的设计。 2、设计遗传算法的适应度函数 对个体i ，计算与路径编码相对应的距离，设为d i 。显然距离值d i 越大，适应度值应越小。因此，适应度函数可定义为：1 i Fit d 。这里我们在算法程序中个体适应度函数定义为：tempf[k] = 10.0 / fitness[k]。 3、设计遗传算法的选择操作 选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体。它是基于适应度值计算基础上进行的。在实现算法的程序中，挑选种群中适应度最高的个体。挑选函数为
《人工智能》读书笔记700字
《人工智能》读书笔记700字以后养成看完一本书后，及时写点笔记、读后感的习惯。 李开复的《人工智能》读完最大感触是，开阔了眼界，科普了一些现在大热的机器人、智能制造、大数据、无人驾驶、深度学习等前沿科学技术概念。同时也让我站在宏观角度看待社会的发展趋势。 试着回忆十年前你的生活是什么样子，对比一下，那时有没有想过世界会变成现在这样？那时诺基亚手机处于垄断，我还不知道苹果手机，无法接受触摸屏，用手机上网也很少；那时知道淘宝的存在，但很少网上购物；那时没有动车、高铁，Z字开头的火车就算快的了；那时我刚办了信用卡，父辈不习惯用储蓄卡，用的是存折本子；那时刚接触博客，还没有微博和微信…… 近几年，移动互联网、网上购物、物流快递、高铁、地铁、城市建设等让我们生活发生了天翻地覆的变化。下一个十年，社会还会发生怎样的变化？本书作者李开复认为，人工智能、机器人作为大热的方向，也会引领时代变革风向。 将来无人驾驶和共享汽车模式的组合，会改变我们的出行方式，家用汽车不再是必备品，拿出手机，说出自己想去哪儿，共享汽车自动来接你，送你到达目的地。 很多逻辑简单、重复式、机械式的劳作被机器人取代；制造、金融、家政等等行业，很多传统的管理经营模式也会
随之发生改变。 家政服务人员、收银员、车间从事机械性劳作的工人等，需求量会降低，慢慢被取缔。就像我们家，买了扫地机器人和擦地机器人后，之前保洁每周上门来服务，现在是一个多月来一次就够了。人工智能再厉害，也不能取代人类的思想，读书笔记人与机器最大区别是有感情。所以未来创新思维、审美能力、艺术哲学这些更显珍贵。不管怎样，保持与时俱进、不惧改变、不断学习成长的心态，就不会被时代淘汰。 人工智能会让自己从事的工作带来什么改变？如何做好准备迎接改变？如何指导晚辈学习、就业的方向？这些与自己息息相关的现实问题，值得深思。
人工智能》读后感
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 5.AI行业的创业概况 6.AI时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段，这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大，因此难以获得市场认可。那讲了这么多现象，到底什么是人工智能？ 目前常见的定义有五种： 第一，人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类，如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏，恐怕会被吓一大跳，甚至怀疑是有人在背后操纵。可现在的人都见怪不了。所以，用这种方法定义，会使得人工智能随着技术的成熟，失去一个客观的标准。 第二，AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。这种说法在早期非常流行。本质上与仿生学无异。但弊端在于，人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学习、记忆、归纳、推理等思维过程的。因此，也很难教会机器去模拟人脑的运作。再一点就是，通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑，使得计算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。比如面对语言中的歧义和丰富的表达方式，得出的翻译结果往往也是漏洞百出。
智能信息处理
智能信息处理 教学目标： 1、认识智能信息处理工具及作用； 2、了解信息智能处理的方式及基本应用； 3、了解智能信息处理工具的工作原理； 4、了解智能信息处理的实际应用价值。 教学重点： 信息智能处理的方式及基本应用。 教学难点： 智能信息处理工具的工作原理。 教学过程： 一、导入： 播放视频：世界围棋大赛“人机大战” 1、从视频中，你看到了什么？ 2、机器战胜人类，你觉得对我们又何威胁？ 3、在生活中，我们还有哪些事物属于人工智能？ 好！下面我们就一起来学习一下智能信息的处理这一小节的内容。 二、新授： 1、认识只能信息处理工具及作用：（通过观看几组图片来分析不同 的智能信息处理工具及作用）
2、智能处理工具与一般处理工具的异同点： 相同点：都是通过计算机程序来实现的。 不同点：一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。 3、信息智能处理的方式： 人工智能（Artificial Intelligence 简称AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。 人工智能研究的两个领域：模式识别和自然语言理解。
4、信息智能处理的方式及基本应用： 模式识别：是表征事物或现象的各种形式 的信息（图片、文字、符号、声音）等进 行自动识别的技术。模式识别的研究范畴 有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、 声音信号和地震信号分析、照片图片分 析、化学模式识别等（P86左边小字）。 指纹识别：利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗 忘等缺点。 如：浙江省公安厅使用北大自动指纹识别 系统，建立了100多万人的指纹库，检索 一个现场只需4分钟。 指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指 纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的 毛细血管的分布特征以及手指的三维图 像特征进行识别。 光学字符识别（OCR技术）：在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。（扫描仪输入文字）
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍
中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）
智能寻迹小车实验报告
DIY 达人赛 基于STC89C52 单片机智能寻迹小车 实 验 报 告 参赛队伍: 队员： 2014 年 4 月
一、引言 我们所处的这个时代是信息革命的时代，各种新技术、新思想层出不穷，纵观世界范围内智能汽车技术的发展，每一次新的进步无不是受新技术新思想的推动。随着汽车工业的迅速发展，传统的汽车的发展逐渐趋于饱和。伴随着电子技术和嵌入式技术的迅猛发展，这使得汽车日渐走向智能化。智能汽车由原先的驾驶更加简单更加安全更加舒适，逐渐的向智能驾驶系统方向发展。智能驾驶系统相当于智能机器人，能代替人驾驶汽车。它主要是通过安装在前后保险杠及两侧的红外线摄像机，对汽车前后左右一定区域进行不停地扫描和监视。计算机、电子地图和光化学传感器等对红外线摄像机传来的信号进行分析计算，并根据道路交通信息管理系统传来的交通信息，代替人的大脑发出指令，指挥执行系统操作汽车。 1、来源汽车的智能化是21 世纪汽车产业的核心竞争力之一。汽车的智能化是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技。 2、智能汽车国外发展情况 从20 世纪70 年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。目前日本、欧美已有企业取得实用化成果。与国外相比，国内在智能车辆方面的研究起步较晚，规模较小，开展这方面研究工作的单位主要是一些大学和研究所，如国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、长安大学、沈阳自动化所等。我国从20 世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992 年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。先后研制出四代无人驾驶汽车。第四代全自主无人驾驶汽车于2000 年 6 月在长沙市绕城高速公路上进行了全自主无人驾驶试验，试验最高时速达到75.6Km/h。 3、我们的小车 我们做的是基于STC 8 9 C52单片机开发，主要是研究3轮小车的路径识别及其遥 控运动。
人工智能读后感
人工智能读后感 读《人工智能》有感 一．人工智能概述 1. 人工智能的定义： 人工智能（Artificial Intelligence , AI）是一门新型的。综合性的，具有强大生 命力的交叉和边缘学科，它研究怎样让计算机或机器（包括硬件和软件）模仿，延伸和扩 展人脑从事推理，规划，计算，思考，学习等思维活动，解决迄今为止需要人类专家才能 处理好的复杂问题。 从狭义的概念上讲，AI设计研究，设计和应用智能机器的一个分支，是对智能计算机系统的研究，如专家系统的研究与开发。从广义上讲，AI是指人类智能行为规律，智能理论方面的研究，不仅包括专家系统，还包括人工神经网络，模式识别，智能机器人等。 2. 人工智能的基本技术包括：推理技术，搜索技术，知识表示与知识库技术，知识 获取技术，联想技术和归纳技术，知识发现和数据挖掘技术以及智能系统与智能计算机的 构成技术。 3. 人工智能的研究途径与方法 AI的主要研究途径有三条：第一，生理学途径，采用仿生学的方法，模拟动物和人的感官以及大脑的结构和机能，制成神经元模型和脑模型；第二，心理学途径，应用实验心 理学方法，总结人民思维活动的规律，用电子计算机进行心理模拟；第三。工程技术途径，研究怎样用电子计算机从功能模拟人的智能行为。 由此，AI的研究方法主要包括结构模拟法，思维模拟法和行为模拟法3种。 二．知识表示 1. 知识表示的概念： 所谓知识表示就是用知识的规则符号，形式语言和网络图形等把问题求解过程中所需 要的各种知识表示出来，以便于让计算机或机器对知识能合理地进行组织，存储，处理， 维护，检索，使用，增删，修改，推理和判断。 2. 知识表示的原则包括：可实现性，可理解性，表示能力，可维护性，可利用性， 自然性，可组织性等 3. 知识表示方法的种类：状态空间表示法，与/或图表示法，产生式表示法，语义网 络表示法，谓语逻辑表示法框架表示法等 三．图搜索技术