覆盖通用认知智能大模型评测体系中的7大类能力
通用认知智能大模型评测体系是一个全面评估人工智能技术的标准体系，其中包括了七大类能力：语言理解、视觉感知、听觉感知、常识推理、逻辑推理、情感认知和多模态交互。下面将对这七大类能力进行详细介绍。
1. 语言理解
语言理解是指机器对自然语言进行处理和分析的能力。这个领域包括了自然语言处理、文本分类、信息抽取等方面。在自然语言处理中，机器需要理解自然语言中的词汇、句法和语义，以便更好地完成文本分类和信息抽取任务。
2. 视觉感知
视觉感知是指机器通过摄像头或其他传感器获取图像并对其进行分析的能力。这个领域包括了图像识别、目标检测、图像分割等方面。在图像识别中，机器需要识别出图像中的物体，并将其与已有的物体分类相匹配。
3. 听觉感知
听觉感知是指机器通过麦克风或其他传感器获取声音并对其进行分析的能力。这个领域包括了声音识别、声音分类、语音合成等方面。在声音识别中，机器需要将人类发出的语音转换成文本形式。
4. 常识推理
常识推理是指机器能够利用已有的知识来解决新问题的能力。这个领域包括了知识表示、知识推理、问答系统等方面。在问答系统中，机器需要根据用户提供的问题和已有的知识库来生成回答。
5. 逻辑推理
逻辑推理是指机器能够利用逻辑规则和数学方法来解决问题的能力。这个领域包括了自动证明、自动推理等方面。在自动证明中，机器需要根据给定的公式和规则来判断其是否成立。
6. 情感认知
情感认知是指机器能够感知人类情感并做出相应反应的能力。这个领域包括了情感分析、情感生成等方面。在情感分析中，机器需要判断文本或语音中所表达出来的情感是积极还是消极。
7. 多模态交互
多模态交互是指机器可以通过多种方式与人类进行交互的能力。这个领域包括了语音交互、图像交互、手势交互等方面。在语音交互中，机器需要理解人类的语音指令并做出相应反应。
总的来说，通用认知智能大模型评测体系中的七大类能力是非常重要的。这些能力不仅可以帮助机器更好地理解人类，还可以帮助机器更好地与人类进行交互，并为人类提供更好的服务。在未来，这些能力将继续得到发展和完善，为人工智能技术的发展打下坚实基础。
覆盖通用认知智能大模型评测体系中的7大类能力 通用认知智能大模型评测体系是一个全面评估人工智能技术的标准体系，其中包括了七大类能力：语言理解、视觉感知、听觉感知、常识推理、逻辑推理、情感认知和多模态交互。下面将对这七大类能力进行详细介绍。 1. 语言理解 语言理解是指机器对自然语言进行处理和分析的能力。这个领域包括了自然语言处理、文本分类、信息抽取等方面。在自然语言处理中，机器需要理解自然语言中的词汇、句法和语义，以便更好地完成文本分类和信息抽取任务。 2. 视觉感知 视觉感知是指机器通过摄像头或其他传感器获取图像并对其进行分析的能力。这个领域包括了图像识别、目标检测、图像分割等方面。在图像识别中，机器需要识别出图像中的物体，并将其与已有的物体分类相匹配。 3. 听觉感知
听觉感知是指机器通过麦克风或其他传感器获取声音并对其进行分析的能力。这个领域包括了声音识别、声音分类、语音合成等方面。在声音识别中，机器需要将人类发出的语音转换成文本形式。 4. 常识推理 常识推理是指机器能够利用已有的知识来解决新问题的能力。这个领域包括了知识表示、知识推理、问答系统等方面。在问答系统中，机器需要根据用户提供的问题和已有的知识库来生成回答。 5. 逻辑推理 逻辑推理是指机器能够利用逻辑规则和数学方法来解决问题的能力。这个领域包括了自动证明、自动推理等方面。在自动证明中，机器需要根据给定的公式和规则来判断其是否成立。 6. 情感认知 情感认知是指机器能够感知人类情感并做出相应反应的能力。这个领域包括了情感分析、情感生成等方面。在情感分析中，机器需要判断文本或语音中所表达出来的情感是积极还是消极。
皮纹测试中的八大智能 智能即人们常说的IQ、EQ等多种能力表现，人的智能特点各不相同，开发孩子的多元智能，可以帮助有特点的孩子及早摆脱传统教育的束缚。 据科学研究表明：人类各个领域杰出人物的诞生，在于八大智能的开发。儿童多元潜能的应用，是发现天才的最佳途径；儿童多元智能理论为父母、教师开发孩子及学生的智能、培育英才打开了全新的视野。如何通过全方位测评，找到孩子的天赋能力，进行针对性培养，为个性化教育提供了新的思路。“纹行天下”皮纹测试通过皮纹采集、数据分析以及性格解析等多种方式，精准定位孩子的天赋潜能，根据后天环境影响综合考虑，为后续的路线规划提供专业性指导。 皮纹测试八大智能的定义和科学理论依据：
八十年代，美国著名发展心理学家、哈佛大学教授霍华德·加德纳博士提出多元智能理论，二十多年来该理论已经广泛应用于欧美国家和亚洲许多国家的幼儿教育上，并且获得了极大的成功。 霍华德·加德纳博士指出，人类的智能是多元化而非单一的；主要是由语言智能、数学逻辑智能、空间智能、人际智能、内省智能、音乐智能、身体运动智能、自然认知智能八项组成，每个人都拥有不同的智能优势组合。
八种不同智能的表现和培养建议： （一）语言智能 语言智能（Linguistic Intelligence）：就是指能有效运用口头语言和书面文字来表达自己的想法，并能了解他人的能力。
这项智能包括把文法、音韵学、语义学、语言实用学结合在一起并运用自如的能力。这项能力将有助于孩子学习语言的结构、发音、意思，并进而加以结合做实际的使用。 1.语言智能强的孩子在学习上会表现出哪些特质？ （1）语言智能强的人喜欢阅读、讨论、写作及玩文字游戏。 （2）他们对语文，历史之类的课程比较感兴趣。 （3）在谈话时常引用他处读来的信息，语言智能强的儿童在学习时是用语言及文字来思考的。对他们而言，理想的学习环境必须提供下列的教学材料及活动；阅读材料、录音带、写作工具。 2.活动表现：口语、阅读、写作、讲故事、诗歌 3.学习技巧：写故事、作笔记、解释与教别人、制订提纲、列清单、用缩写、对话、讨论、辩论及故事等。 4.兴趣爱好：文字游戏、诗歌、讲故事、歌词、朗读 5.对应专业：文学、社会学、新闻学、教育学、外语、哲学 6.代表人物：汪涵——湖南卫视主持一哥 （二）数学逻辑智能
人工智能系统智商评测方法报告 撰写人：刘锋计算机博士《互联网进化论》作者 0.背景 伴随着2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军李世石，世界范围人工智能迅猛发展，人工智能威胁论也因此广泛传播，同时智能产品蓬勃发展，不断涌现。人工智能究竟能不能超越人类？这些智能产品的智能究竟达到什么水平？回答这些问题都需要用定量的方法测试智能系统的发展水平。 从1950年图灵测试提出以来，科学家已经为人工智能发展的评价体系做了很多工作。1950年，图灵提出了著名的图灵实验，采用提问和人类裁判的方法，判断一台计算机是否具有同人相当的智力。作为最被广泛应用的人工智能测试方法，但图灵测试并不检验Ai的智能发展水平，只是判断智能系统能否与人类智能相同，而且受人为因素干扰太多，严重依赖于裁判者和被测试者的主观判断，因此往往有人在没有得到严格验证的情况下宣称其程序通过图灵测试， 2015年3月24日“美国科学院院刊（PNAS)发表一篇论文，提出一种新的图灵测试方法“Visual Turing test”，这种测试方法用来对计算机的图像认知能力进行更为深入的评估。
2014年美国佐治亚技术学院的瑞德教授（Mark O. Riedl）认为，智能的本质在于创造力。他设计了一个叫做Lovelace 2.0 版本的测试。Lovelace 2.0 的测试范围包括：创作有虚拟故事的小说、诗歌创作、油画和音乐等。 在解决人工智能定量测试的问题上，包括图灵测试在内的各种方案还存在两个问题：第一，这些测试方法没有形成统一的智能模型，并以此为基础进行分析，区分智能的多个分类。导致无法将不同的智能系统包括人类进行统一的测试；第二是这些测试方法无法定量分析人工智能，或者只定量分析智能的某个方面，但这个系统究竟达到人类智慧的百分之多少，发展速度与人类智慧发展速度比率如何，这些问题在上述研究中没有涉及。 针对这些问题，科学院虚拟经济与数据科学研究中心刘锋、石勇研究团队提出：根据评测目的的不同，智能系统的智能水平评估存在三种智商，分别是：智能系统的通用智商，服务智商和价值智商。这三种智商的理论基础，详细定义和评测方法将在以下内容中做详细阐述。
人工智能在医学生临床技能中的应用 摘要：随着技术的不断发展，人工智能在医学诊疗方面的运用越来越广泛，文中阐述了目前人工智能发展的 技术水平和特点，对人工智能在医学生临床技能教学中的应用进行了初步探讨，并对人工智能技术在医学教育中的发展前景作了展望。 关键词：人工智能；临床技能；应用 １人工智能在医学教育中的应用趋势 随着大数据、云计算和移动互联技术等新兴科学技术的日益成熟，国内外人工智能的研究和应用得到快速发展，人工智能越来越受到国内外学者和政府部门的重视。党中央与国务院相关部门先后发布了《“互联网＋”人工 智能三年行动实施方案》（发改高技〔２０１６〕１０７８号）、《新一代人工智能发展规划》（国发〔２０１７〕３５号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（２０１８２０２０年）》（工信部科〔２０１７〕３１５号）等文件，将我国人工智能发展提升到国家战略发展层面，并积极鼓励人工智能在医疗、健康领域中的应用，建立快速精准的智能医疗体系。２０１８年１月，国家自然科学基金委员增设“教育信息科学与技术”研究 方向，并大力支持人工智能为代表的教育教学新技术、新学科的交叉研究，以创新的思维和方法破解教育领域的科学问题。人工智能已不再局限于计算机技术领域，正在快速渗透进社会行业的各个领域。由此可见，“人工智能＋医学教育”是历史潮流和时代发展的需要，作为每个医学教育工作者，必须正视新技术发展给医学教育带来的挑战和巨大机遇，重塑教育者角色，提升“数字素养”，更新信息化知识和教育理念，深度融合信息技术，从而引领 医学教育进一步发展。 ２目前人工智能的技术水平和特点 人工智能可分为弱人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮａｒｒｏｗＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＮＩ）、 强人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＧｅｎｅｒａｌＩｎ－ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＧＩ）和超级智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＳｕｐｅｒｉｎｔｅｌｌｉ－ｇｅｎｃｅ，ＡＳＩ）。ＡＮＩ尚不具备真正的智能，更多程度上是帮助人们完成某些任务的工具或助手。而ＡＧＩ能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，可以像人类一样独立思考和决策，达到或超过人类的智能水平。牛津哲学家、人工智能思想家Ｎｉｃｋ•Ｂｏｓｔｒｏｍ则把ＡＳＩ定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”其思维可以进化成完全不同于人类的思维方式，“能力各方面可以是各方面都 比人类强一点，也可以是各方面远超出人类万亿倍”。在弱人工智能研究阶段，人工智能技术研究主要体现在计算智能、感知智能、认知智能三个方面［３］。计算智能，即机器智能化存储及运算的能力；感知智能，即具有如同人类“听、说、看、认”的能力，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别、多语种语音处理等技术；认知智能，即具有“理解、思考”能力，广泛应用于教育评测、知识服务、智能客服、机器翻译等领域。目前人工智能领域技 术应用主要成果包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在医学领域，人工智能的研究主要集中在深度学习算法、数据挖掘分析、智能影像识别、医疗信息化等方面。如ＩＢＭ的Ｗａｔｓｏｎ、Ｋｅｉｔｈ等开发的智能心率与宫缩描记图计算机辅助分析系统、美国Ａｒｔｅｒｙｓ公司的ＡＩ辅助心脏ＭＲＩ成像系统、美国ＱＶｉｅｗＭｅｄｉｃａｌ公司的基于神经网络的３Ｄ自动乳房超声筛查ＣＡＤ系统和百度的医疗大脑等［４－５］。总的说来，主流研究主要集中在弱人工智能方面，并在这一领域取得了相当大的成果。强人工智能的研究还处于探索阶段，而超级智能仍处于概念辨析成形和研讨阶段。 ３人工智能在临床技能培养中的应用和前景 ３．１ＡＩ可用于辅助检查结果判读及分析能力的培养和学习
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。 本文目录如下： ·大模型的定义 ·大模型相关概念区分 ·大模型的发展历程 ·大模型的特点 ·大模型的分类 ·大模型的泛化与微调 1. 大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。 那么，大模型和小模型有什么区别？
小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。 而当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，其表现出了一些未能预测的、更复杂的能力和特性，模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称为“涌现能力”。而具备涌现能力的机器学习模型就被认为是独立意义上的大模型，这也是其和小模型最大意义上的区别。 相比小模型，大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。 2. 大模型相关概念区分： 大模型（Large Model,也称基础模型，即Foundation Model），是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。 超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。大语言模型（Large Language Model）：通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 和ChatGPT都是基于Transformer架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在区别：GPT模型旨在
通用认知智能大模型评测体系中的7大类能力覆盖 标题：通用认知智能大模型评测体系中的7大类能力覆盖 简介： 随着人工智能技术的快速发展，通用认知智能模型的研究和评估越来 越受到关注。为了能够全面评估这些模型的性能，一个合理且综合的 评测体系变得至关重要。本文将探讨通用认知智能大模型评测体系中 的七大类能力覆盖，旨在帮助读者更全面理解人工智能技术的发展和 应用。 第一部分：引言 在人工智能领域，通用认知智能大模型的评估一直是一个复杂且具有 挑战性的任务。由于此类模型需要具备多个能力来完成多样化的任务，故评测体系需要覆盖多个方面。本文将介绍通用认知智能大模型评测 体系中的七大类能力覆盖。 第二部分：语言理解与生成能力 通用认知智能模型需要具备对多种自然语言的理解和生成能力。这包 括自然语言处理、问答系统、机器翻译等多个子领域。我们将深入探 讨这些领域的相关技术和模型，并分析其在评测体系中的作用。
第三部分：视觉感知与理解能力 视觉感知与理解是通用认知智能模型的又一个重要方面。图像分类、物体检测、图像生成等任务需要模型具备对图像的理解能力。本部分将介绍这些任务的背后原理和当前的研究进展，并讨论其在评估体系中的地位。 第四部分：推理与逻辑能力 通用认知智能模型需要具备推理与逻辑能力来解决复杂的问题。这包括知识推理、逻辑推理、因果推理等多个方面。我们将探讨这些能力的核心概念和方法，并分析其在评测体系中的重要性与挑战。 第五部分：记忆与迁移能力 记忆与迁移能力是通用认知智能模型在应对新任务和不同领域时的关键。我们将介绍记忆网络、迁移学习和跨领域学习等相关技术，并论述其在评测体系中的意义和应用。 第六部分：创造力与创新能力 创造力与创新能力是衡量通用认知智能模型综合能力的重要标准。我们将讨论模型在创造性任务中的表现以及相关评估方法，探讨模型在这一领域的潜力和局限性。 第七部分：社交与情感智能能力 现实世界中，社交和情感智能是重要的人际交互领域。我们将探讨模
大模型教育竞逐新赛道科大讯飞率先交出答卷 大模型将深刻改变教育的面貌。 8月15日，（）星火大模型V2.0如期发布，此次升级在持续提升通用能力基础上，重点突破代码能力和多模态能力，并推出面向老师、学校、企业、开发者等更多元的应用落地产品。 未来，学校的管理应用可以通过星火大模型“一键对话式生成”，教学课件可通过星 火教师助手制作。在学生个性发展方面，科大讯飞学习机可以在编程和绘画两大功能模块实现AI一对一启发式学习，充分激发孩子的想象力和创造力。星火语伴则 可以解决语言学习中口语没法练，练了没人评等诸多问题，通过虚拟形象和大模型，让口语学习无处不在。而这一切，都是讯飞星火大模型V2.0赋能教育后，产生的“化学反应”。 二十大报告指出，推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。教育数字化如何落地？讯飞星火认知大模型V2.0对此进行了一次生动的演示。 数字校园建设新形态代码大模型赋能教育数字基座 “请帮我搭建一个学生离校管理应用。”教育数字化转型背景下，学校数字化管理迭 代升级中个性需求日益增多，对接信息化厂商进行应用定制开发，从需求设计到测试上线，存在耗时久、投入大等种种问题。 而基于代码能力，在讯飞教育数字基座上搭载星火大模型V2.0的应用开发助手， 可以通过一键对话的方式快捷生成轻量应用。已搭建的应用，还可以根据学校的个性化需求，随时更新和定制，让学校的信息化建设更简单、更高效、更节约。 据了解，此次讯飞星火2.0对代码能力进行5个维度的升级，包括：代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、单元测试生成。 现场演示中，使用Python画红色的心形线、画出马鞍面方程三维立体图并设置渐 变色、用代码生成小游戏对讯飞星火都不在话下，“使用python处理视频星 火.m4v，提取其中第2到10秒，把画面缩小一半，加速5倍，保存成gif图片。”就连利用小视频做表情包这种需求都可以迅速搞定。 只需要简单指令，如“请帮我搭建一个离校管理应用，家长可以帮学生申请离校， 申请信息需要经过班主任审批。”便可在数字教育基座上完成应用搭建；家长请假 语音输入后自动生成请假条，班主任在线审批，任课教师同步可在班牌上看到今天请假的同学名单；还可根据需求完成限定条件下的离校生统计。 此外，基于教育数字基座，还可以实现优质应用一键共享，惠及更多学校，更多师生，解放教育生产力，提升教育数字化管理能力。
论AI智能对传统图书出版中编辑的影响 ——以ChatGPT为例 【摘要】ChatGPT作为新一代人工智能应用系统，迭代迅速，学习能力强大，已成为当下AI工具的“网红”，受到各行业的普遍关注。作为图书出版行业， 其带来的影响也是革命性的，现立足于ChatGPT的人工智能处理能力、逻辑对于 图书出版行业可能存在的影响（目前还未对中国开放使用）作一分析推测，从图 书出版这一细分行业入手，分析探讨对未来图书出版行中编辑这一职业工种的发 展和影响。 【关键词】ChatGPT 图书编辑出版发行 AI “图书编辑会被ChatGPT取代吗？”这是作为图书出版行业对未来AI影响 下工作前景的灵魂拷问。作为一名传统古籍出版社编辑，不敢妄谈，但作为长期 从事图书出版行业的一名从业人员，应该在“他”完全取代“我”之前谈一些自 己的认识和对行业可能存在的影响。 一、ChatGPT对目前编辑出版行业可能存在的影响预测 联想到不久前百岁版本目录学家、南京图书馆国宝级“扫地僧”、人称“古 籍活字典”的《但是还有书籍》主角之一沈燮元先生去世，所整理《士礼居题跋》还未出版一事。先从这件版本学界、出版界都关注的事情，按ChatGPT的运算逻 辑推断此类AI智能应用对图书编辑出版的时间影响。 沈老2020年已初步整理完所有资料，然至今还未见成书，虽然有其认真工作、乐在其中的主观原因，但有也客观上整理人员能力不济，工作效率相对较低 的因素。如果抛开感性的因素，单一从整理出版的角度分析，如果有类似AI智 工具ChatGPT帮忙，那么，《士礼居题跋》的编辑出版工作应该会在2020年资 料收集完整后的几分钟内完成。虽然，ChatGPT或许永远也体会不到老人几十年 如一日执着于一件事情的快乐，也留不下那么多与同行交往的书信、读书笔记和
自然语言处理的概念和技术自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)属于人工智能的一个子领域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。它对计算机和人类的交互方式有许多重要的影响。 概括而言，人工智能包括运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。其中，运算智能是记忆和计算的能力，这一点计算机已经远超过人类。感知智能是电脑感知环境的能力，包括听觉、视觉和触觉等。 近年来，随着深度学习的成功应用，语音识别和图像识别获得了很大的进步。在某些测试集合下，甚至达到或者超过了人类水平，并且在很多场景下已经具备实用化能力。认知智能包括语言理解、知识和推理，其中，语言理解包括词汇、句法、语义层面的理解，也包括篇章级别和上下文的理解；知识是人们对客观事物认识的体现以及运用知识解决问题的能力；推理则是根据语言理解和知识，在已知的条件下根据一定规则或者规律推演出某种可能结果的思维过程。创造智能体现了对未见过、未发生的事物，运用经验，通过想象力设计、实验、验证并予以实现的智力过程。 目前随着感知智能的大幅度进步，人们的焦点逐渐转向了认知智能。比尔盖茨曾说过，“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言理解处在认知智能最核心的地位，它的进步会引导知识图谱的进
步，会引导用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。 自然语言处理通过对词、句子、篇章进行分析，对内容里面的人物、时间、地点等进行理解，并在此基础上支持一系列核心技术(如跨语言的翻译、问答系统、阅读理解、知识图谱等)。基于这些技术，又可以把它应用到其他领域，如搜索引擎、客服、金融、新闻等。总之，就是通过对语言的理解实现人与电脑的直接交流，从而实现人跟人更加有效的交流。自然语言技术不是一个独立的技术，受云计算、大数据、机器学习、知识图谱的等各个方面的支撑，如图1所示。 图1 自然语言处理框架 这里通过一个例子介绍自然语言处理中四个最基本的任务：分词、词性标注、依存句法分析和命名实体识别。在图2给定中文句子输入“我爱自然语言处理”：
2022年5月21日全国事业单位联考《综合应用能力》C类 一、给定材料 材料1 (321735) 人的大脑由大量的神经元通过突触连接在一起，构成了极其复杂的运算网络。目前，通过模拟人脑神经元信息处理机制的深度神经网络技术已经成为智能时代最为重要的建模方法。尽管已有的机器人经常被称为“智能机器人”，然而这些“智能机器人”能够实现的动作及行为能力基本是通过预定义的规则实现的，而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互实现的，此外，“智能机器人”目前还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，它们也不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。 随着人工智能、机器人和传感器技术的不断发展，机器人已经由传统在线示教工作模式向智能工作模式方向发展，结合脑科学研究成果，机器人理论和应用研究有望迎来新的突破，甚至可成功制造出类脑智能机器人。类脑智能机器人系统是融合了视觉、听觉、思考和执行等能力的综合智能系统，它能够以类似于人脑的工作方式运行。同时，类脑智能机器人力图将人的内部机理融入机器人系统，从而提高机器人的认知、学习和动作控制能力，通过融入对人的机理的探索，类脑智能机器人有望实现与人“共情”，从而产生更深度的交互与合作。 类脑智能机器人首先涉及的是机器人的仿生结构和感知控制，而仿肌肉驱动器是其中的重要部分。这些仿肌肉驱动器可以省却齿轮，轴承，避免复杂的结构，同时减轻重量，具有更好的应用效果。如Shahinpoor等人用4片重0.1g 的人工肌肉材料IPMC作手指组成的机械手，在5V的电压下提起了10.3g的石子，所需功率为25mW。如用传统机械装置实现这个动作，其机构将非常复杂。 20世纪60年代以来，日本以及美国DRAPA等机构不断进行仿肌肉驱动器的研究，但最近10年材料和新型传动系统的发展才真正实现一系列的突破。目前制作的仿肌肉驱动器可以分为材料类、机械类和生物类。材料的仿肌肉驱动器主要代表有形状记忆合金、电致收缩聚合物、压电陶瓷、磁致收缩聚合物、功能凝胶、液晶收缩聚合物等。此类仿肌肉驱动器的共同特点是模拟动物肌肉收缩产生力这一工作特性，利用材料在不同的外部控制下，如电压、电流、PH值等，材料内部的成分发生物理变化，产生形变和力。机械类的仿肌肉驱动器，主要代表有气动人工肌肉、液压人工肌肉、电致收缩器、磁致收缩器等，其中由波士顿动力研制的Atlas类人机器人就采用了液压人工肌肉。不同于材料类仿肌肉驱动器，机械类仿肌肉驱动器都是结构发生变化，产生收缩和力。生物类的仿肌肉驱动器目前尚处于实验研制阶段，主要是利用动物活体细胞来充当驱动器，美国DRAPA资助麻省理工学院研制的鱼形仿生机器人，由活体肌肉驱动，最大速度45mm/s，而在类人机器人上尚未进行类似的研究。在这些研究的基础上，瑞士苏黎世大学搭建了拥有“肌腱”和“骨头”的机器人平台ECCERobot，相关研究成果被美国Popular Mechanics报道，并入选当年十大创新概念之首。此外，波士顿动力还试图研制一款更新型放生肢体，采用3D打印的方式，将所有的液压元件直接打印到其机器人肢体的“骨头”结构中，使之更具有仿生元素，比如“类动脉式的液压管道布局”、看上去很像骨头的支架等。 除了具有仿生结构和仿生运动能力，类脑智能机器人还以脑科学和神经科学的研究为基础，使机器人以类脑的方式实现对外界的感知和自身的控制。人的运动系统由骨骼、关节和肌肉组成，相关的肌肉收缩或舒张由中枢神经系统与外周神经系统协同控制。以类脑的方式实现感知与控制的一体化，这将使得机器人能够模仿外周神经系统感知、中枢神经系统的输出与多层级反馈回路，从而提高机器人从感知外界信息到自身运动的快速性和准确性。 针对这项技术，瑞士洛桑理工学院于2015年开发了一个神经系统仿真工具。在该仿真工具中。研究人员建立了一个数字化的老鼠大脑计算模型和虚拟老鼠身体模型。通过把这两个模型结合起来，来模拟大脑和身体的相互作用的神经机制，这为类脑机器人的神经系统模拟提供了基础。目前，他们已在模型中模拟出一只小白鼠完整大脑中约2100万个神经元中的3.1万个。虽然，将神经系统和仿生机器人相结合进行研究尚处于初步阶段，但已经建立的脑网类型，以及运动神经和各种运动控制上的一系列研究成果，已为类脑智能机人的感知与控制回路的进一步研究奠定了很好的基础。 与类脑智能机器人密切相关的技术，如脑机接口，神经假体等，近几年取得了积极的进展。脑机接口可以使计算机从大脑神经活动获知人的行为意向，其关键在于神经解码，将大脑的神经信号转化为对外部设备的控制信号，其又
认知计算模型及其在人工智能中的应用 随着科技的不断发展，人工智能已经成为了当下的热门话题之一，而在人工智 能中，认知计算模型则是一个重要的方向之一。本文将探讨认知计算模型的概念、基本原理、以及在人工智能中的应用。 一、认知计算模型的概念 认知计算模型是指将人类的认知过程转化为计算模型，以便用计算机来模拟人 类的思维过程。它涉及到许多学科，如计算机科学、心理学、哲学等，其中心理学的贡献最为显著。 认知计算模型可以分为三类：符号式认知计算模型、联结式认知计算模型和行 为主义认知计算模型。符号式认知计算模型是最早出现的认知计算模型，它使用符号表述人类的思维过程，是一种基于逻辑和语言规则的计算模型。联结式认知计算模型则是通过神经网络来模拟大脑中的神经元及其之间的联系，它更加贴近人类大脑的结构。而行为主义认知计算模型则是从行为本身出发，通过观察人类的行为来推断思维过程。 认知计算模型的研究不仅可以帮助我们更深刻地理解人类的思维过程，还可以 在人工智能领域有着广泛的应用。 二、认知计算模型的基本原理 认知计算模型的基本原理可以概括为：输入、处理、输出。具体来说，就是先 将外界信息输入到计算机中，计算机再通过一系列的处理过程，将处理结果输出。 在符号式认知计算模型中，处理的过程主要是逻辑推理和规则应用。计算机会 对人类的语言规则进行分析，从而理解人类的意图，然后根据人类的意图进行推理，最终得到处理结果。
在联结式认知计算模型中，处理的过程主要是模拟神经元和神经网络之间的联系。计算机会将外界信息转化为输入信号，然后对这些输入信号进行加权和处理，最终得到处理结果。 在行为主义认知计算模型中，处理的过程主要是建立人类行为与环境之间的关系。计算机可以通过观察人类与环境的互动，推测人类的思维过程，然后再通过处理得到处理结果。 三、认知计算模型在人工智能中的应用 认知计算模型在人工智能领域有着广泛的应用，下面将以智能客服为例，介绍 认知计算模型在人工智能中的应用。 智能客服是一种利用人工智能技术实现自动回复用户问题的系统。而在智能客 服的实现中，认知计算模型可以发挥重要的作用。首先，系统可以通过对用户的提问进行分类，然后将不同类别的问题指派给不同的回答模块进行回答。例如，有些问题需要基于图像和语音的输入进行回答，而有些问题则要基于文本输入进行回答。这就需要系统能够理解不同输入类型的特点，进而进行分类。其次，系统需要具备自然语言处理的能力，从而能够理解用户的语言意图。这需要利用符号式认知计算模型中的逻辑推理和规则应用。最后，系统还需要不断学习，从而提高回答的准确性和效率。这需要利用联结式认知计算模型中的神经网络和深度学习算法。 总之，认知计算模型在人工智能领域有着广泛的应用前景。只有通过不断地研 究和创新，才能让认知计算模型更好地服务于人类的智能化进程。
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。 参考答案: 错误 2.下列关于最大池化的说法中错误的是？ 参考答案: LeNet采用的是最大池化方法 3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。 参考答案: 正确 4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。 参考答案: 正确 5.文法是由下列哪些参数构成的？ 参考答案: 起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P 6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？
参考答案: 梯度下降法 7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？ 参考答案: 深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练 8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？ 参考答案: 分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成 9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？ 参考答案: 置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差 10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？ 参考答案: 不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决 11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？ 参考答案: 字母表_句子（链）_文法_语言
12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？ 参考答案: 分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正 13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。 参考答案: 类条件概率_先验概率 14.下列选项中属于特征降维的优点的是？ 参考答案: 降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统 15.下列说法中正确的是？ 参考答案: 聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则 16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？ 参考答案: 每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50% 17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？ 参考答案:
《人工智能》的答案 第1章 问题：《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。 答案：正确 第2章 问题：图灵曾协助军方破解()的著名密码系统Enigma。 答案：德国 问题：电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。 答案：错误 问题：图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。 答案：正确 第3章 问题：1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。 答案：《论可计算数及其在判定问题中的应用》 问题：1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。 答案：《计算和智能》 问题：存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。 答案：错误 问题：图灵测试是指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。
答案：正确 第4章 问题：以下叙述不正确的是()。 答案：机器智能的机制必须与人类智能相同 问题：在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。 答案：美国 问题：机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在()。 答案：模型间的对抗—智能进化的方式#机器智能的协作—机器智能的社会组织#机器智能是社会的实际生产者 问题：图灵测试存在的潜台词是机器智能的极限可以超越人的智能,机器智能可以不与人的智能可比拟。 答案：错误 第5章 问题：以下关于未来人类智能与机器智能共融的二元世界叙述不正确的是()。 答案：机器智能是模仿人类智能 问题：机器通过人类发现的问题空间的数据,进行机器学习,具有在人类发现的问题空间中求解的能力,并且求解的过程与结果可以被人类智能(),此为机器智能的产生。 答案：理解 问题：人类智能可以和机器智能相互融合。 答案：正确
第一章测试 1.下列关于智能说法错误的是（） A:细菌不具有智能 B:从生命的角度看，智能是生命适应自然界的基本能力 C:任何生命都拥有智能 D:目前，人类智能是自然只能的最高层次 答案:A 2.目前，智能的定义已经明确，其定义为：智能是个体能够主动适应环境或针 对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认识世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。（） A:错 B:对 答案:A 3.传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。所谓 强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器，否则都属于弱人工智能技术。（） A:错 B:对 答案:B 4.人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型，由赫布提出。（） A:对 B:错 答案:B 5.下列关于数据说法错误的是（） A:数据可以分为模拟数据和数字数据两类 B:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据 C:在当今社会，数据的本质是生产资料和资产 D:数据就是描述事物的符号记录，是可定义为有意义的实体 答案:B 6.下列关于大数据的说法中正确的有（） A:大数据带来的思维变革中，更多是指更多的随机样本 B:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 C:“大数据时代”已经来临 D:大数据具有多样、高速的特征 答案:BCD 第二章测试 1.人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到最高阶段，智能技术 使得工具变得有智能，促使技术在以指数级增长速度加速进化（加速回报定
律）。（） A:错 B:对 答案:B 2.联结主义认为人的思维基元是符号，而不是神经元；人的认知过程是符号操 作而不是权值的自组织过程。（） A:错 B:对 答案:A 3.科学研究能够逐步理解如何从大脑的结构和机制上产生知觉、记忆和行为的 意识表现，这些所谓“简单问题”的科学研究，都无法越过物质与精神的藩篱，解决身心关系的“困难问题”，证明主观意识如何从物质基础上涌现出 来。（） A:错 B:对 答案:B 4.现代认知科学强调心智亲身性，也就是心智与身体是分离的，人的经验、认 识都来自身体内部与环境的相互作用。（） A:对 B:错 答案:B 5.理性来自身体，而非超越身体。（） A:对 B:错 答案:A 6.下列哪个选项不属于人类理性：（） A:认知理性 B:价值理性 C:知识理性 D:方法理性 答案:C 7.生命起源于什么时候？（） A:138亿年以前 B:100-45亿年之间 C:138-100亿年之间 D:45-35亿年之间 答案:D 第三章测试 1.所有生物的脑部都可以分为前脑、中脑和后脑三个原始部位。具体而言，人 类大脑是由脑干、小脑、大脑（前脑）组成。（）
2021年公需科目：人工智能与健康考试题1 说明：所有判断题未标注是正确，后面有X的是错误。 一、判断题(每题2分) 1.工业社会的显著特征是依靠技术手段提高工作效率，效劳越来越人性化。 2.【关于积极推进"互联网+"行动的指导意见】中明确提出要促进智慧健康养老产业，这样智慧养老将进入快速开展阶段。 3.2021年8月，在中国开展首届“京台智慧养老论坛〞，在2021年10月，成立“全国智能化养老专家委员〞。X 4.智慧养老假设想实现自身价值，就必须将风险和预警效劳结合起来。 5.在社会智慧养老效劳开展过程中，政府应为智慧养老效劳买单。 6.大数据可以促进经济的开展，催生新的业态，在扶助商业的决策、降低运营本钱、精准市场的营销方面都能够发挥作用，进一步提升了企业的竞争力。 7.只要有利于缓解医疗卫生事业开展不平衡、不充分的矛盾，都可以去探索、去试点。 8.大数据要跟“互联网+医疗健康〞紧密地结合起来，国家明确的支持“互联网+医疗〞、“互联网+健康〞。所以在新的医改背景下，互联网医疗跟大数据的结合将会取得更重要的开展。 9.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 10.当今网信事业代表了新的生产力和新的开展方向。网信事业和大数据大开展的春天已经到来。 11.【在英国开展人工智能】中提出了：数据、技术、研究、政策上的开放和投入四个方向。 12.2021年9月，德国通过“自动与互联汽车〞国家战略。 13.我国目前尚无明确的隐私保护规那么。 14.在中国，人工智能已被纳入国家科研方案。 15.个人信息平安根本原那么有权责一致、目的明确、选择同意、最多够用等原那么。X 16.中国在AI系统创业公司数量远远超过了美国。X 17.超强人工智能是能够到达人类级别的人工智能程序。X 18.公立医院改革中心问题是坚持公益性。 19.充分利用各种传统媒体和新兴媒体，及时宣传人工智能新进展、新成效，让人工智能健康开展成为全社会共识，调动全社会参与支持人工智能开展的积极性。 20.我们在大力开展人工智能的同时，必须高度重视潜在金融风险挑战，加强“防〞、“化〞、“服〞，最大限度降低风险，确保人工智能平安、可靠、可控开展。X 二、单项选择(每题2分) 21.智慧社区指标体系包括6个一级指标、(A )个二级指标、87个三级指标。 A.23 B.20 C.18 D.26 22.智慧养老效劳产业开展的趋势分为培育期、成长期、〔 A〕。
2023中考备考工作方案（通用23篇） 2023中考备考篇1 一、一轮复习 (一)时间及内容安排：初四上学期~初四下学期前两周，复习完初一至初四共六册课本的所有内容。基本上每本课本用时五节课。 (二)授课形式： 1.课前集体备课，对每节课的复习任务进行细致规划，制作ppt课件。 2.课上学生准备好课本，先按照课本目录，在教师的引领下理清知识脉络，然后通过看课件，看课本跟着老师把知识再穿一边，完成知识再现。 3.利用早自习的时间进行巩固掌握，使学生能够对知识扎扎实实地掌握。 4.每册课本复习完之后，将拿出一节课的时间进行全册知识的测验并讲解习题。 (三)效果反馈： 初四上学期进行的九课竞赛中，我们生物取得了较好的成绩。 二、二轮复习 (一)复习计划的设计 初四上学期结束之后，我们就开始着手安排初四下学期的复习计划，通过我们的讨论研究第二轮复习我们采用打破章节，以专题的形式进行复习，这种复习方式对老师的备课提出了很高的要求。因为没有任何一本复习资料是按照主题的`形式把整个六册课本的内容联系在一起，我们可以参考的内容较少。放假前，我们首先纵观六册课本，找出十一个专题，然后分任务，寒假期间就开始做专题的学案。 (二)专题学案的设计 我们设计的学案主要有几部分组成： ①学习目标：包括知识目标和能力目标两部分。对学生应达到的程度做出明确规定。
②重难点：使学生复习时有重难点。 ③知识梳理，快速记忆。把本专题的所有知识点进行整理，对重要的关键词用下划线的形式表示出来。对一些比较系统的知识以知识树的形式表示出来。 ④链接中考，拓展提升。精选一部分与本专题相关的中考题进行集中训练。选题少而精，当堂训练，当堂讲解。 (三)时间安排： 每周两节课，每节课一个专题，再加一个早自习进行巩固，对课上没完成的任务进行补充。这一轮复习耗时大约一个半月 (四)授课方式： 1.生大约20分钟的时间记忆基础知识。 2.老师花3-5分钟检查提问，并对学生的疑难点进行画龙点睛的讲解。 3.迅速做完【链接中考】，并及时讲解。 (五)习题选择： 第二轮是对第一轮基础知识的进一步巩固，打破章节的复习主要是为了使知识成为体系，在学生脑中能形成清晰的知识脉络。这个阶段准备练习题的时候一定要选择综合性强的题目。做这样的题目更有利于学生对知识达到一种融会贯通的水平。 (六)效果反馈： 在进行模拟考试中，我们设计题目的时候选择的都是一些综合的有一定难度的题目。因为经过二轮复习后，学生自我感觉良好，必须通过做这种有难度的题目给学生一些压力。 三、三轮复习 这个阶段距离中考还剩下一个月左右的时间了，在这一轮复习中，我们分成了两个阶段。第一个阶段以做题为主，第二个阶段以回归课本为主。 1.这一个阶段我们首先给学生准备了五套09年的生物中考题，让学生真正的接触中考。通过做题让学生给自己一个正确的定位。 2.第二个阶段，到这个时候学生的脑子有的有些混乱了，做题做