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浅谈机器学习与深度学习的概要及应用
作者：宁志豪周璐雨陈豪文
来源：《科技风》2019年第15期
摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。
关键词：机器学习;深度学习;算法
1 定义与区分
随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。
先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。
2 机器学习算法分类
机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
全国首届非军事院校军事学研究生毕业 6月30日，全国非军事院校唯一的军事学硕士点——南开大学军事学军事思想专业举行毕业典礼。南开大学校长饶子和院士亲自为首届6名军事学硕士毕业生颁发毕业证书和硕士学位证书，并施拨穗礼。 饶子和代表南开大学向6名军事学硕士表示热烈祝贺，他说：“军事学专业的硕士点在南开大学设立，是国防军事教育与高等教育的良好结合，希望南开军事学子在毕业之后能够不断努力，用自身的实际行动报效祖国，回馈社会，报答母校。” 曾经担任6名毕业生答辩委员会主席的国防大学战略部主任、博士生导师、全军马克思主义军事理论中国化问题研究首席专家张伊宁将军说：“我国的《国防动员法》、《国防教育法》中鼓励军事学与国民教育相结合，在国防事业中提倡要走‘军民融合’式的道路，而南开大学军事学硕士的培养正是一次开创性的尝试，而且培养的学生质量很高，具有学
术精神。这既是对军事学如何走进高等教育的探索，也是部队建设的需要。这在我国国防教育的历史上是应该载入史册的一件大事。” 南开大学军事学科的创始人和学术带头人、6名毕业生的导师艾跃进教授表示：“6位同学作为首届军事学专业的硕士，通过课堂上的学习、军营里的磨练，在南开精神的哺育下，在学校领导和各相关部门的支持和帮助下，通过其自身的不懈追求和努力，成功通过了毕业论文答辩。希望在将来的工作和学习中，同学们能够为实现理想不断努力，学会高调做事低调做人，争取成为国家栋梁之才。” 毕业生代表韩锐说：“在3年的学习实践中，我们不仅全面系统地学习了军事思想专业课程，也深刻理解了‘允公允能，日新月异’的南开校训，毕业之后一定不负母校与恩师的希望，用所学的专业知识报效祖国，做一名合格的南开军事人。” 据悉，在南开大学学习期间，6名硕士生系统学习了毛泽东军事思想问题研究、中国古代军事思想问题研究、中西军事思想比较问题研究等课程，还多次参与学校军训工作，并深
机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054
机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ
神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155
神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的
摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -
军事学专业介绍 1.下设学科分类 政治经济学、政治学、国际关系、军事外交、中国语言文学、军事历史、军事气象学、军事海洋学、军事心理学、军用材料工程、车辆运用工程、油料储运工程、核动力工程、电子工程、雷达工程、导航工程、侦测工程、密码装备工程、仿真工程、指挥自动化工程、国防建设学、野战给水工程、国防建设设备工程等 2.报考热度 1 国防科技大学 2 第四军医大学 3 解放军国际关系学院 4 中国人民解放军空军雷达学院 5 中国人民解放军理工大学 6 空军工程大学 7 第二炮兵工程学院 8 炮兵学院 9 装甲兵工程学院 10 中国人民解放军海军航空工程学院 11 军事交通学院 12 中国人民武装警察部队工程学院 13 海军大连舰艇学院 14 中国人民解放军陆军航空兵学院 15 中国人民解放军军械工程学院 16 中国人民解放军防化指挥工程学院 17 海军工程大学 18 中国人民解放军装备指挥学院 19 中国人民解放军沈阳炮兵学院 20 中国人民解放军徐州空军学院(原空军后勤学院) 21 解放军外国语学院 22 武警医学院 23 武警北京指挥学院 24 国防科学技术大学
3.军事学介绍 现代军事科学体系军事科学体系包括军事科学的整体结构、学科的划分以及各学科之间相互关系的安排等。随着现代科学技术的迅速发展，军事科学领域的学科划分越来越细，层次越来越多，各学科间的相互依存关系也越来越密切。加强对军事科学体系的研究，对于军事科学的全面发展以及各学科的发展都有重要意义。现代军事科学包括军事理论科学和军事技术科学两大部分。 军事理论科学大体可分为军事思想和军事学术两个门类，以下再分为若干学科。军事思想是研究战争观和战争与军事问题的方法论、战争指导思想、建军指导思想等，从而揭示战争的本质和基本规律；研究武装力量建设和使用的基本原则；研究具有一定代表性的国家、军队，主要领导人和军事家在战争与军事问题上的基本思想、观点和理论等。 军事学术是研究战争指导和军队建设的规律和方法。通常包括：战略学、战役学、战术学、军队指挥学、军事运筹学、军制学、战争动员学、军事教育训练学、军队政治工作学、军队后勤学，以及军事历史学、军事地理学等。 军事技术科学主要研究现代各种武器装备的研制、生产、使用和维修保养等技术，以及军事工程和军事系统工程等。 军事技术科学的分类，包括基础理论和各个应用学科，后者按现代武器装备在各军种、兵种中日益专门化和综合化的趋势划分为：海军技术、空军技术、战略导弹部队技术、装甲兵技术等；按武器装备的种类划分为：枪械、火炮、坦克和装甲车辆、军用飞机、舰艇、导弹、核武器，以及自动化的通信、指挥、侦察系统等。 军事科学体系不是固定不变的，它随着军事和军事科学的发展而发展。新的军事专业不断出现，学科随之增加。如战略理论的研究，除了总体的研究外，还分别有各种战略的研究，诸如核战略、海洋战略、空中战略、外层空间战略以及战区战略、后勤战略等等。另一方面，由于军事与政治、经济、科技等领域的关系密切，军事科学同其他领域中一些学科的联系日益加强，互相交叉，互相渗透，从而又逐渐形成一些新的边缘学科，如国防经济学、国防外交学、国防教育学、军事管理学、军事社会学、军事人才学、军事伦理学、军事心理学等，军事技术科学的边缘学科则为数更多，如军事工程地质学、航空航天系统工程学等等。
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.doczj.com/doc/0715044438.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
哈工大机电工程学院硕士研究生课程《机器人控制的实际应用》
课程学习指导、思考题与习题
哈工大机电工程学院机械设计系仿生仿人机器人及其智能运动控制研究室 教授、博导 吴伟国 编写 2009 年 9 月
第一部分：学习指导
第一章 绪论——机器人操作臂理论与技术基础概述
一、教学目的和教学要求
通过本章学习， 重点掌握本课程研究的工业机器人操作臂在目前机器人技术 发展概况、 本课程所讲述的工业机器人操作臂所处的应用技术较成熟的第 2 代机 器人位置、机器人操作臂的机构构成、机器人控制所需的基本方法概述、本课程 内容的构成。
二、教学内容和重点知识解析
主要讲授：机器人操作臂理论与技术基础概述 重点知识解析： 1、机器人操作臂的发展现状综述； 2、机器人操作臂的基本构成； 3、机器人操作臂的基本控制方法（本课程内容的构成）
第二章
机器人操作臂运动学
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人操作臂机构的构成、位置表示、坐标变换、 正运动学和逆运动学等机器人操作臂控制所需的基础知识， 从而通过本章学习达 到将机器人操作臂末端操作器运动与各关节运动之间的关系上升到位置表示、 数 学关系表达、求解方法的理论程度，为实际的编程做好理论准备。要求学员具备 矢量、矩阵等线性代数基础、机械原理有关机构、运动副、自由度等基本概念和 基础知识。
二、教学内容和重点知识解析
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主要讲授：机器人操作臂运动学的基本概念、分析方法、逆运动学求解方法 重点知识解析： 1、机器人机构与位置、姿态表示：关节、自由度、机构、末端操作器位姿； 2、坐标系的表示和坐标变换：各种坐标系表示、回转/平移/齐次变换矩阵、 D-H 参数法及关节坐标系建立； 3、正运动学：什么是正运动学（或运动学正问题）？矩阵齐次变换法、解 析法、实例； 4、逆运动学；何谓逆运动学（或运动学逆问题）？几何法、矩阵齐次变换 法、实例等。
第三章
机器人操作臂动力学
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人动力学研究的意义和必要性、用拉格朗日方 程推导机器人操作臂的运动方程式、机器人操作臂动力学的牛顿-欧拉法等主要 内容，为设计基于模型的控制器做好理论准备。
二、教学内容和重点知识解析
主要讲授：机器人操作臂运动方程式建立、各参数物理意义及不确定性参数 重点知识解析： 1、何谓动力学？为什么要研究机器人操作臂动力学？ 2、拉格朗日方程法及运动方程式； 3、用拉格朗日法推导运动方程式的两个实例； 4、牛顿—欧拉法简介及两种方法比较。
第四章
机器人操作臂参数识别
一、教学目的和教学要求
通过本章学习，重点掌握机器人操作臂参数识别的必要性、原理与方法，为 建立实际工业机器人操作臂（所谓“实际”指的是已经制造成为样机实体或购买 到的机器人操作臂产品） 较为准确的动力学模型做好获得各项物理参数的准备工 作。
二、教学内容和重点知识解析
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招收女生的主要院校和主要专业有： 国防科技大学的测控技术与仪器、计算机科学与技术、通信工程、指挥自动化工程、自动化、外国语言文学、公共事业管理等。 解放军信息工程大学的测绘、电子、无线电、信息研究、计算机、通信、网络、测量工程等。 解放军理工大学的气象、电子、计算机、信息、通信、网络、指挥自动化、系统工程等。 解放军南京政治学院的哲学、军事心理学、新闻学、图书馆学和档案学等。 解放军国际关系学院的情报、国际关系、外交学等。 解放军外国语学院的军事情报和外国语言文学等。 解放军军事经济学院的军队财务管理和会计学专业。 第二、三、四军医大学的临床医学、医学检验、药物制剂、口腔医学和护理学等。 解放军装备指挥技术学院的军用光电工程、通信工程和航天测量工程专业。 海军工程大学、空军工程大学、第二炮兵工程大学的计算机科学与技术、指挥自动化工程专业。 还有军校部分通信专业招收女生的数量相对较多。 2.对文科类报考军校及专业提示 大部分军校和专业一般都以理科类学生为主。假如你特别想成为一名威武的军官，但学的恰恰又是文科。此时也无需着急，你可以通过资料了解军事院校中哪些军校以及专业招收文科考生。总的来说，招收文科类考生的军校和专业数量及规模相对较小。对这一点，你报考前必须做好充分的思想准备。这里提供一些招收文科类考生的主要院校和专业，仅供参考。
国防科技大学 公共事业管理专业：培养具有扎实文化工作理论功底和部队基层文化工作管理知识，具有一定写作能力和文体特长，具备较强的组织能力、鉴赏能力、创作能力和表演能力的文化工作干部。 外国语言文学(文、理兼招)：该专业主要学习英语语言、语言学、文学及相关人文和科技方面的基础理论、基本知识，掌握英语听、说、读、写、译的基本技能、方法和相关知识，具有从事英语教学、翻译、科技情报研究、组织管理等实际工作和研究工作的初步能力。 解放军外国语学院 信息研究：为军队培养从事国际情报收集和研究人才。 外国军事：为军队培养专门从事外国军事研究和翻译的各语种的专业人才，包括英语、日语、朝鲜语、俄语等语种的考生。 国际关系：为军队教学、科研机构培养从事国际问题研究人才的专业。 外国语言文学：为军队院校或科研机构培养专门从事翻译和研究的外语专门人才，包括英语、日语、朝鲜语、俄语等语种的考生。 声学：为部队科研、情报机构培养从事声像信息分析编译与声像制作的专业人才。 解放军国际关系学院 外国语言文学：培养目标均为外语方面的军队干部。 军事外交：为军队培养外语类人才； 国际关系与安全：为军队培养外语类人才。 南京政治学院
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
机器人应用论文 一、引言 机器人技术作为20世纪人类最伟大的发明之一，自问世以来，就一直备受瞩目。40余年来，有关它的研究取得了长足的进展。各种形态、功能的机器人相继面世，而未来的机器人将是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。正是由于机器人在多方面应用的可能性，才使得机器人在财会方面也是可以取得成就的。本文拟就机器人的现状与发展前景，探讨机器人发展的多方面可能性。 你初印象中的机器人是什么样子的呢？是不是说一个长的像机器人样子的玩意就是机器人呢？其实说起机器人，我们头脑里马上会联想到那些会唱歌跳舞干工作而且有头有手的小东西。其实那只是机器人的狭意理解。人们提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。人们提出来机器人的定义是能够感知环境，能够有学习、情感和对外界一种逻辑判断思维的这种机器。可以说与人类类比的话，机器人的完整意义应该是一种可以代替人进行某种工作的智能程序化及自动化设备 二、机器人的现状与发展 1．工业机器人技术概念 工业机器人由操作机（机械本体）、控制器、伺服驱动系统和检测传感装置构成，是一种仿人操作、自动控制、可重复编程、能在三维空间完成各种作业的机电一体化自动化生产设备。特别适合于多品种、变批量的柔性生产。它对稳定、提高产品质量，提高生产效率，改善劳动条件和产品的快速更新换代起着十分重要的作用。机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术，是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。机器人应用情况，是一个国家工业自动化水平的重要标志。机器人并不是在简单意义上代替人工的劳动，而是综合了人的特长和机器特长的一种拟人的电子机械装置，既有人对环境状态的快速反应和分析判断能力，又有机器可长时间持续工作、精确度高、抗恶劣环境的能力，从某种意义上说它也是机器的进化过程产物，它是工业以及非产业界的重要生产和服务性设备，也是先进制造技术领域不可缺少的自动化设备。 2.工业机器人技术发展现状 作为人类２０世纪最伟大的发明之一，机器人在短短的几十年内发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。目前机器已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着
2020考研：军事法学专业介绍及就业方向 军事法学专业介绍 军事法学是法学下设的二级学科之一，它是研究军事法律现象及其发展规律的学科。作为新兴的军事学与法学交叉学科，军事法学对于促进依法治军，加强国防法制建设具有极其重要的意义，军事法学是以军事法律现象及其发展规律为研究对象、为国防和军事斗争服务、为军事法制建设服务的部门法学。军事法学专业培养目标要求基本掌握军事法学理论，了解我国和世界主要国家的军事法制建设和军事法学研究主要情况，并对其中某些问题有较深入的理论研究;具备独立进行本学科研究的能力;较为熟练地掌握一门外国语，能阅读本专业的外文资料;能够胜任军事法学教学、研究和军事法制工作。 军事法学就业方向 就业前景： 就业范围小。此专业将军事学与法学连接在一起，其科学具有复杂性。军事法学在世界主要国家的法学领域中均具有独立的地位。我国自80年代以来，军事法已经迅速发展为一个独立的部门法，军事法学也形成了基本的学科体系。军事法学不但与法学各学科特别是法学理论、宪法学与行政法学、刑法学、诉讼法学、国际法学有着不可分割的联系，而且与军事学各学科特别是军事历史学和军制学也密切相关。我国的国防建设和军队建设迫切需
要这一学科进一步发展和完善，为依法治国、依法治军培养出更多的军事法学人才。 就业去向： 军事及部队相关领域，律师事务所，出版社，高等院校，科研院所。 职业规划： 通过司法考试取得律师职业资格证书，从事法律相关工作。 军事法学相关职位 法务专员，法学教师，法学信息编辑，股权投资专务，知识产权调查员，律师，律师助理，商标助理，法律风险控制管理专务，员工关系助理，涉外律师，理赔师，工薪律师，驻场签约律师，纪检监察主管专员，法律顾问，涉外商标代理人，合同管理员，司法学科负责人，知识产权顾问，投资银行律师，诉讼律师
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。
工业机器人在自动化控制领域的应用 作者：黄玮文 来源：《科技风》2020年第28期 摘要：随着时代的发展，我国在各方面取得了巨大的进步，尤其是在新兴技术方面。机器人这门技术，它涉及了多类学科。比如人工智能、传感技术、计算机技术、信息技术等。机器人的应用是十分广泛的，在医疗、建筑、工业、科研等方面应用非常普遍，自动化的工业机器人发展水平，标志着一个国家在工业自动化方面的水平。本文主要对工业机器人在自动化领域的应用进行了一定的分析，希望能够对相关的部门有所帮助。 关键词：工业机器人;自动化;应用 一、工业自动化控制的功能与特点 （一）工业自动化控制功能 机器人在自动化控制的过程中能够实现演示功能，机器人能够通过之前预设的相关指令来完成一系列的示教过程。在操作的过程中，将预算好的位置、速度、动作代码输入到机器人的控制系统以后，指令会存储在存储器里，控制系统会通过代码将指令不断地传输给操作系统。控制系统运作的功能主要是通过操作系统管理机器人运动速度的快慢、动作形态来进行控制。 （二）工业自动化控制的特点 工业自动化机器人能够帮助解放人类的劳动力，同时还能够完成一些我们人类完成不了的危险任务，机器人原理与力学结构学的原理有着非常密切的联系，它的运行状态可以通过坐标的方式来展现出来，与此同时，改变相应的坐标能够控制机器人的动作姿态。另外，工业自动化机器人需要智能任务输入，它能够按照我们人类的意识来进行行动，改变工业自动化机器人的参数后会让机器人的运行状态随之改变，相应的动作也会发生改变，通过对信息数据库的管理能够对机器人进行管理，决定它的行为与动作。 （三）工业机器人控制系统的特点 机器人控制系統是由计算机来实现多个独立系统的协调工作，控制主要是按照人类的意志进行行动，可以赋予机器人特定智能的任务，机器人在特定的程序下来完成任务。描述机器人状态和运动是一个数学模型非线性的表现，机器人在状态和外力发生变化的同时，它的参数会随着状态和外力的变化而变化，整个变量之间还存在耦合，所以在使用的过程中使用闭环位置是不够的，还需要采用加速度闭环进行工作。机器人的动作并不是一个路径来完成的，它的动作是通过不同的方式和不同的路径来完成，所以在设置方式和路径的过程中存在最优问题，工
智能机器人简介 土木建筑学院工程管理1002班蔡建森 201048150224 智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。 基本解释 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够
智能机器人拉车 理解的某种“微观世界”。比如维诺格勒在麻省理工学院人工智能实验室里制作的机器人。这个机器试图完全学会玩积木：积木的排列、移动和几何图案结构，达到一个小孩子的程度。这个机器人能独自行走和拿起一定的物品，能“看到”东西并分析看到的东西，能服从指令并用人类语言回答问题。更重要的是它具有“理解”能力。为此，有人曾经在一次人工智能学术会议上说过，不到十年，我们把电子计算机的智力提高了10倍；如维诺格勒所指出的，计算机具有明显的人工智能成分。 按功能分类 综述 可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。对运动要素来说，智能机
2018考研专业：军事硕士全面解析 *专业介绍 国务院学位委员会2006年9月一致通过军队开设军事硕士专业学位教育，面向全军营以上指挥军官招生根据培养目标的要求和专业学位教育的特点，军事硕士专业主要招收发展潜力大、具有国民教育系列本科学历和学士学位、任现职一年以上的营以上指挥军官。 军事专业硕士采取全日制和非全日制两种培养方式。入学考试实行全国联考统一命题，统一考试，统一录取。对符合招生条件，获大单位以上荣誉称号或在作战训练中荣立一等功者，经大单位推荐和招生院校审查，可免试入学。 *报考条件 (一)中华人民共和国公民 (二)拥护中国共产党的领导，愿为社会主义现代化建设服务，品德良好，遵纪守法。 (三)年龄一般不超过40周岁(1971年8月31日以后出生者)，报考委托培养和自筹经费的考生年龄不限。 (四)身体健康状况符合国家和招生单位规定的体检要求。 (五)已获硕士或博士学位的人员只准报考委托培养或自筹经费硕士生。 (六)考生的学历必须符合下列条件之一： 1.国家承认学历的应届本科毕业生； 2.具有国家承认的大学本科毕业学历的人员； 3.获得国家承认的高职高专毕业学历后，经2年或2年以上(从高职高专毕业到2011年9月1日，下同)，达到与大学本科毕业生同等学力，且符合招生单位根据本单位的培养目标对考生提出的具体业务要求的人员； 4.国家承认学历的本科结业生和成人高校应届本科毕业生，按本科毕业生同等学力身份报考； 5.已获硕士、博士学位的人员。 自考生和网络教育学生须在报名现场确认截止日期前取得国家承认的大学本科毕业证书方可报考。在校研究生报考须在报名前征得所在培养单位同意。
机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚