人工智能：一路走来
0.引言：
我眼中的人工智能
第一次接触“人工智能”这个词汇是，几年前看了斯皮尔伯格的同名电影，影片中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，那个叫做大卫的智能机器人所有的程序就是爱，令人感动不已。1999年的《黑客帝国》与2003年它的第二集《重装上阵》都描述了机器人奴役人类的故事。影片中计算机把人类当作电池蓄养起来，提供给主机作为能源使用。这些电影都给我留下了深刻的印象，人工智能被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。没想到我在研究生阶段就可以接触到。
人工智能的发展确实是在给我们的生活带来看得见、摸得着好处。无论是机器人、语言识别、图像识别，还是自然语言处理甚至是专家系统都在各行各业得到广泛的应用。
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做出反应的智能机器。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。
人工智能:过去
英国科学家图灵于1936 年提出“理论计算机”模型,被称之为“图灵机”,创立了“自动机理论”。1950年,图灵发表了著名论文《计算机能思维吗?》,明确地提出了“机器能思维”的观点。在人工智能50 多年的历史中,先后出现了逻辑学派、控制论学派和仿生学派。符号主义方法以物理符号系统假设和有限合理性原理为基础,联结主义方法和以人工神经网络和进化计算为核心,行为主义方法则侧重研究感知和行动之间的关系。这些理论和方法在模式识别、知识工程、专家系统、智能控制、数据挖掘、智能机器人等领域取得了伟大成就,极大推动了科技进步和社会发展。如,医学专家系统、多层前馈神经网络、IBM 的国际象棋机器人。
数学运算阶段
在以机械方式运行的计算器诞生百年之后，随着电子技术的突飞猛进以及真空二极管和真空三极管的发明，计算机开始了真正意义上的由机械向电子时代的过渡。电子器件逐渐演变成为计算机的主体，而机械部件则渐渐处于从属位置。1906年美国人Lee De Forest发明电子管，为电子计算机的发展奠定了基础；1924年2月IBM公司成立，从此一个具有划时代意义的公司诞生；1937年英国剑桥大学的Alan M.Turing出版了他的论文，并提出了被后人称之为“图灵机”的数学模型；1941年Atanasoff和学生Berry 完成了能解线性代数方程的计算
机，取名叫“ABC ”，用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，完成一次加法运算用时一秒；1946年美国宾夕法尼亚大学莫尔学院制成的大型电子数字积分计算机(ENIAC)，最初也专门用于火炮弹道计算，后经多次改进而成为能进行各种科学计算的通用计算机，这就是人们常常提到的世界上第一台电子计算机；1945年数学家冯·诺伊曼发表了电子离散变量自动计算机(EDVAC) 方案；
此阶段的数学运算主要是以机电方式或电子管方式来实施的。
逻辑推理阶段
1950年图灵发表了一篇划时代论文《计算机与智能》，引起了巨大的震动，他认为，与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。
逻辑推理是人类思维的重要方面，包括归纳推理、演绎推理和模糊推理等多种形式。人工智能的核心内容就是要模拟这些推理形式，实现诸如故障诊断、数学定理证明、问题判断与求解、博弈等功能，因此逻辑推理是人工智能的核心内容之一。1956年纽厄尔、赫伯特·西蒙等人发现人们求解数学题通常是用试凑的办法进行的，试凑时不一定列出了所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围，人类证明数学定理也是通过“分解”（把一个复杂问题分解为几个简单的子问题）和“代入”（利用已知常量代入未知的变量）等方法，用已知的定理、公理或解题规则进行试探性推理，直到所有的子问题最终都变成已知的定理或公理，从而解决整个问题。人类求证数学定理也是一种启发式搜索。因此他们利用程序向数学定理试图证明一些数学定理并取得了初步的成功。
此阶段的逻辑推理主要是以晶体管方式或集成电路方式来实施的。
专家系统阶段
1977年第五届国际人工智能大会上提出了“知识工程”的概念，标志着AI 研究从传统的以推理为中心，进入到以知识为中心的新阶段。他具体介绍了他们所开发的第一个“专家系统”。专家系统是一种智能的计算机程序，它能够运用知识进行推理，解决只有专家才能解决的复杂问题。专家系统的客观目的是要在机器智能与人类智慧集大成者──专家的知识经验之间建造一座桥梁，它是人类专家可以信赖的高水平智力助手。80年代以后的专家系统逐步朝着大型化、集成化发展，从狭窄的专业领域走向宽广的多科领域，知识工程开始具备了方法学的性质。
人如果要灵活地分析问题和处理问题，并且适用于复杂多变的应用场合，就必须不断地吸收新知识和新信息，总结经验与教训，变更计划与步骤，这就需要不断地进行学习，在人工智能中，“学习”具有重要的意义。显然，专家系统已经开始具备了“学习”的功能，专家系统的“学习”过程就是知识的自动积累过程。在数学推理系统中，“学习”过程就是根据一些简单的概念推理形成较复杂的概念，并作出数学猜想等，根据一些简单的公理推理形成较复杂的公理，并作出理论假说等；在问题判断与求解中，“学习”过程就是根据执行情况修改计划。
此阶段的专家系统主要是以大规模集成电路方式来实施的。
模式识别阶段
模式识别是近来得到迅速发展的人工智能分支学科。电脑模式识别技术最初起源于图象识别的需要。严格地说，模式识别的目标包括对于识别对象的描述、理解与综合。
模式识别是本世纪雄心最大的学科，需要电脑科学家、数学家、生物学家、心理学家、哲学家和社会学家的通力合作。
图象模式识别技术比较成功的运用领域是文字识别。如果把每一个中文汉字
或西文字母都视为一个小图形，模板匹配的方法自然可以移植到文字识别过程中。
目前，印刷体文字识别软件早已经进入商品化阶段，被称为OCR光学字符识别软件。
人类相互交流，除“读写”之外的重要途径是“听说”，电脑语音识别理所当然被列为与图象识别同等重要的人工智能技术，它包括用口令控制电脑的动作、或者根据口述声音录入文字、设计出“会听话”的电脑等内容。语音识别的基础技术也是模式识别，通常每个人说话的音色和音调都有一定的差异，发声频率各不相同，人脑对语音似乎有自适应的能力，能区分不同性别不同年龄的语音差异，又能调整为能够理解的基本音素，从而听懂各色人等说出的话语。
人工智能模式识别的进展，已经在一定程度上使电脑具备了“听”、“说”、“读”的能力，但距离理想的目标还有较长的路程。对于人类来说，哪怕你把字写得龙飞凤舞，哪怕你把话说得含糊不清，我们也能根据对上下文的理解做出正确的识别，它表明人脑模式识别的方法，不是或者不完全是什么“模板匹配”。
对与模糊信息的识别处理，人脑比电脑要擅长得多。
此阶段的模式识别主要是以超大规模集成电路方式来实施的。
1.人工智能:现在
情感计算阶段
人们一直期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。“情感计算”
研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。
情感具有三种生理学成分：⑴主观体验；⑵外部表现；⑶生理唤醒。情感计算就是对情感的三种生理学成分进行测量与计算。
情感计算的本质就是对人的情感表达的生理学成分的测量与计算，以及对人的情感表达模式的识别，它不是真正意义上的对于人的情感内部逻辑关系的计算，其主要目的在于建立友好的、人性化的人机界面，帮助使用者获得高效而又亲切的感觉。
情感理解阶段
对于目前情感计算的理论基础，一些专家指出这是一种具有明显缺陷的智能化理论体系。到此为止，人工智能已经接近了它的技术顶点，如果不解决深层次的理论问题，不发生人工智能的基础理论体系上的重大突破，要使计算机具有人类式的情感是永远不可能的。
深层次的理论问题包括：情感的哲学本质是什么？人类拥有情感的客观目的是什么？人的情感与认知、意志之间是如何交互作用的？情感的层次结构及其各层次之间的逻辑关系如何？能否建立情感的数学模型，以及怎样对情感进行逻辑分析与数学运算？情感运行的基本程序是怎样的？等等。显然，不解决这些理论问题，要实现情感的内部逻辑关系的计算是不可能的。解决了情感在深层次上的理论问题以后，全面实现真正意义上的人工情感就已经为期不远了。
2.展望未来：我们何去何从？
爱丁顿曾提出,大脑是由原子、电子组成,那么一个普通原子的机械集合体能够成为一个具有思维的机器吗? 机器是否可以具有智能不断地争论着。香农的信息论发表后,人工智能学者们受到启发,开始用信息的观点来探讨人脑与智能,直到机对话的出现,证明机器与人脑在信息处理上的机理是一致的,大脑与计算机
可以直接进行信息交换,可以互相理解。至此,机器是否可以具有智能的争论告一段落,人工智能的发展出现了新的空间。
生物电子体
生物电子体是生物细胞与电脑微芯片有效协作的共存体,可以实现部分或全部生物的智能,既研究把模拟生物体的电脑微芯片植入生物体,与生物体形成协作共存体,又研究从生物体中提取出细胞组织与模拟生物体的微芯片接合为协作共存体。日本东京大学的Shimoyama教授领导的课题组研究蟑螂的控制技术,即把蟑螂头上的探须和翅膀切除,插入电极和微处理器以及红外传感器,通过遥控信号产生电刺激,使蟑螂向特定方向前进。美国纽约州立大学通过在老鼠体内植入微控制器,成功实现对老鼠的转弯、前进、爬树和跳跃等动作的人工制导。此外,英国科研人员于2008 年推出一个由老鼠的脑组织控制的机器人,名为“戈登”。该项研究的科研人员从老鼠身上分离出神经细胞,放置在酶溶液中,让这些神经细胞彼此分离，将这些神经细胞置于营养丰富的培养基中,该培养基与一个拥有60 个电极的电子矩阵相连接。这个机器人身上就放置了数个这样的电子矩阵“大脑”,使其具有多重性格,是实现提取活体脑组织和电子部件结合的研究新突破。生物细胞组织结构及其各部件间协作的复杂性,致使真正实现人工体,模拟生物智能困难重重。然而,研究电脑芯片植入生物体,与生物体形成协作共存体,或是从生物体提取细胞组织与电子芯片结合构成协作共存体,对生物体进行有效控制,使其为人类服务,实际上就是以研究生物智能而达到研究人工智能的目的。大脑信息处理模型
大脑信息处理模型的研究即从信息处理切入,结合脑科学研究大脑对信息流的获取、存储、联想(提取)、回忆(反馈)等处理逻辑,以及脑神经细胞的工作原理,并为之建模。2002 年“人工大脑之父”雨果在比利时研制了能让机器人拥有数百个行为能力的人工大脑。2008 年雨果在厦门大学研究中国的第一个人工大脑,用基因算法设计神经网络,即生产大脑。雨果致力于研究制造像人一样思考的智能机器人。尽管已有研究成果证明了智能机器人已经不再是科幻,但是目前仍没有一个智力达到三岁儿童,视力可以与老鼠相比的机器人。
美国杰夫·霍金斯认为真正认识人类大脑是开发智能机器的必由之路。他认为所谓智能,就是人脑比较过去、预测未来的能力,大脑不是计算机,不会亦步亦趋、按部就班地根据输入产生输出,大脑是个庞大的记忆系统,真正了解智能的内涵和人类大脑,构建大脑的记忆- 预测系统模型才能制造真正的智能。因此,揭示大脑的奥秘,对大脑获取信息、存储信息、提取信息、反馈信息等一系列过程进行建模,将为人工大脑的研究提供新的机遇,也将是人工智能发展的一个新挑战。家庭机器人
家庭机器人可以和人成为朋友,陪人聊天,也可以帮助人们看家、清洁地板、照顾孩子等做一些家庭琐事,把人们从繁琐家务劳动中解脱出来,成为人们生活的友好助手,人们不仅可以近距离地传达指令给家庭机器人,指挥其完成某些工作,还可以对其进行远程遥控。过去50 年里,机器人主要被应用在工业生产和危险环境中,但现在更大的市场已经转移到了家庭。2002 年,iRorbot公司研制了吸尘器机器人Roomba。2007 年日本的Fuji Housing 公司在大阪展示了它们正在开发外观似泰迪熊的新型家务机器人,它带有声音识别系统,可以听懂一万多种命令并能够准确执行这些命令。2008 年太平洋网公布了信息时报综合报道的加拿大IT 奇才打造完美机器人妻子Aiko ,该女性机器人一头秀发,五官精致,能简单从事清洁和家务工作,精于数学,可以认人,能够大声读报纸,给人指方向
等。现阶段家用机器人仍然受到技术的限制,目前普遍使用激光技术计算距离,使用雷达技术保持平衡,使用红外线摄像技术探测热能识别人的存在。无论人、动物还是灯都是一处热源,机器人无法分辨。家庭机器人俨然已成为21 世纪。智能科学研究的重要领域之一,然而结合通讯技术、控制技术研究全智能的可远程操作的家庭机器人也必然成为智能科学发展的又一挑战。
人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的
相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发
单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0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 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0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
4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0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 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0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 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对
7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对
华尔通星级：五星 1、实时热点资讯 2、人工智能选股系统 3、股票基础知识学习视频教程（初、中、高） 4、支持线上开户，多数券商合作登录。 5、有比较多的技术指标。 6、支持模拟炒股功能 优势： 1、华尔智能选股 华尔智能选股是华尔通推出的根据对个股的量化计算、智能算法以及数据分析智能为用户选出相对优势股。分六个方面选择，包括趋势、突破、尾盘、十字星、黄金位、红三兵六种技术形态，全方位满足用户选股习惯。除此以外，华尔还能帮用户分析个股未来走势。 2、牛人圈子 华尔通设有专门的牛人圈子，资深高手汇聚，牛人会定时直播、分享经典战法、精研技术指标，更有牛人私人笔记，主要记录牛人精华内容，解读上市公司公告、季报、年报，提供最具参考的价值观点。 同花顺星级：五星 同花顺起步早，是国内第一批的企业，总体来说，优势还是有的。 优势： 1、资料齐备，你想看的信息基本上都有；
2、支持线上开户，大部分券商可以直接登录； 3、行情稳定； 4、有比较多的技术指标。 不足之处：还是偏向于传统，缺乏创新。 1.同花顺，大智慧：老牌交易软件, 功能齐全, 资讯及时, 模拟炒股为辅助, 更适合实盘操 作。 2.同花顺的最习惯最顺手，简洁、可视面积大。不过大券商基本都自己开发自家产品了。 电脑：收盘的温馨提示概况得也很实用。资讯栏信息排列得时间错乱 同花顺首页的强弱评级、赚钱效应、个股涨停分布算是挺实用的亮点。K线的指标平台各种指标都有，我觉得实用的一个是“扑捉顶底”，逃顶功能挺准的。感觉软件架构有点问题，容易假死。 雪球星级：四星 雪球最早是做美股论坛的平台，由于上线时间早，累积了大量的专业投资者。现在的雪球更像是个人投资组合的管理工具，同时也比较强调社交属性。 有趣的晒实盘的功能，增加了用户的互动。同时，雪球也推出了“买什么”产品，实质是用户自己建立的投资组合，一些投资组合是免费的，而一些是需要收费的。总的来说，在雪球上可以获得丰富的信息，而且投资者也可以非常便捷的交流。 自媒体社交，好声音打广告，股票微博类
人工智能在计算机网络技术的应 用 【摘要】近年来，计算机网络技术取得了极大的发展，与此同时其在多领域应用过程中所存在的问题也逐渐暴露并 引发人们的关注，比如计算机网络信息安全问题等。然而由于应用以往的数据运算等功能已然无法解决现阶段计算机 网络技术在实际应用中所出现的问题，因此便有了对人工智能应用的尝试。然而也正是在计算机网络技术发展日新月异的背景之下，人们对人工智能的应用优势也已然形成了较为成熟的认识，并于实际的计算机网络安全管理过程中扩大了对其的应用。本文首先从计算机网络安全管理技术与网络系统管理和评价技术两个角度介绍了人工智能的应用，接着对人工智能在计算机网络技术中的应用优势做了简要分析，以期能够推动人工智能应用的进一步发展。 【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用 1人工智能在计算机网络安全管理技术中的具体应用 智能防火墙、智能反垃圾邮件系统以及智能化入侵检测是人工智能在计算机网络安全管理技术中的几个具体应用方面，在此主要对人工智能在入侵检测方面的应用进行介绍。第一，数据挖掘与数据融合技术。数据挖掘技术具有两大主
要功能，即学习与记忆功能。其在入侵检测过程中的具体应用为：首先应用审计程序提取和描述网络连接和主机会话的特征，接下来再利用数据挖掘技术这项人工智能来学习与记忆网络活动的正常轮廓等，如此一来，便可以在检测异常的情况发生时，对有害性的入侵进行准确的识别，从而使针对于入侵的实际检测效果获得大幅提升。而数据融合技术的应用原理则是，首先对数据进行组合，并在此基础上完成更多信息资源的获得。在计算机网络安全管理技术方面应用数据融合技术可以通过联合多个个体传感器共同发挥作用，从而有效降低其各自发挥作用时在检测范围方面所存在的局限性，最终实现传感器系统运行能力的大幅提升。第二，人工神经网络与人工免疫技术。人工神经网络的主要优势表现在其学习能力与容错能力等方面。将人工神经网络这项人工智能应用于计算机网络安全管理技术中不仅有利于提升对存 在噪声或畸变的输入模式的识别能力，而且还可以得益于并行模式从而有效提升入侵检测工作的效率。相较于传统的入侵检测技术而言，人工免疫技术的优势主要在于其自身所具备的三种机制，即基因库、否定选择、克隆选择，总得来说，这三种机制不仅有利于提升入侵检测系统的杀毒能力，而且有利于提升入侵检测系统对未知病毒的识别能力。而专就基因库这一项机制而言，其功能发挥原理在于：基因片段在发生突变或完成重组以后，可以储存在基因库中，如此一来，
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)
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习
利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇
眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四） 一、单选题 1.《“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 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（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 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度
我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.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 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 10.50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
人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。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。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代” B.office软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布
?根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 ?根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 ?因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog） ?信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间 ●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ） A、电子邮件的英文简称是E－mail。 B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名 C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信 D、一个人可以申请多个电子邮箱 补充：网络常用术语 站点（网站）：是一组网络资源的集合。便于维护和管理 超级链接：用超级链接可以实现从一个网页到另一个目标的连接，这个目标可以是一个网页，也可以是图像、动画、视频，甚至可以是一 个可执行程序 超文本：主要以文字的形式表示信息，建立链接关系主要是在文本间进行防火墙：是指一个或一组系统，用来在两个或多个网络间加强防问控制，限制入侵者进入，从而起以安全防护的作用。 BBS：就是我们平时所说的论坛，我们可以在里面就自己感兴趣的话题发布信息或提出看法 E-mail:就是我们平时所说的电子邮件，其特点P91 ●例题7.下列不属于在因特网上发布信息的是（ A ） A．将数据保存在光盘中 B.发送E-mail邮件 C.发表博客文章 D.与同学通过QQ聊天 ●例题8.利用业余时间创作了一段flash动画，想与远方的朋友一起分享，下列可供他发表改作品的途径有（ C ） ①在因特网以网页形式发布②在论坛公告板BBS上发布③通过电子邮件发送给朋友④通过固定电话告诉朋友⑤通过网络聊天工具QQ传送 A. ①②③④⑤ B. ①②③④ C. ①②③⑤ D.②③④⑤
智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算
答案：A 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据 B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段答案：A 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景_______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。
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。
四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。 其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。 当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。 第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能 强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此
基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络
1、(单选，10分) 智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 2、(单选，10分) 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 3、(单选，10分) 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 4、(单选，10分) 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算 答案：A 5、(单选，10分) 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据
B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 6、(单选，10分) 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段 答案：A 7、(单选，10分) 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景 _______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 8、(单选，10分) 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 9、(单选，10分) 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。 A、正确 B、错误
人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0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 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0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 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热
我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。
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
湖南理工学院 人工智能课程论文 题目：模式识别及人工神经网络 课程名称：人工智能 院系：计算机学院 专业班级： 姓名： 学号: 课程论文成绩： 指导教师： 2016年 6 月 26 日 模式识别及人工神经网络 摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。最后,根据这几种新型神经网络的特点, 展望了它们今后的发展前景。[2] 关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。 Pattern recognition and artificial neural network
Abstract: Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper. Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis 1 什么是人工神经网络？ 所谓人工神经网络就是模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息系统计算机，人士地球上具有最高智慧的动物，而人的指均来自大脑，人类靠大脑进行思考，联想，记忆和推理判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计算机所无法取代的，长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构和功能的探讨和研究，并试图建立模拟人脑的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还不是完全清楚，但对其结构有所了解。粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或者神经元组成的，每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着所接收到的多个信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。 1.1 人工智能网络的发展 （1）初期（萌发）期---MP模型的提出和人工升级网络的兴起 --1943年，美国神经生理学家Warren Mcculloch和数学家Walter Pitts 合写了一篇关于神经元如何工作的开拓性文章：“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”。该文指出，脑细胞的活动就像各种逻辑运算。