人工智能与新一代信息技术发展---用药咨询智能系统的思考考试 返回上一级 单选题（共10 题，每题10 分） 1 . 我国把人工智能技术作为占领()高地的一个重要举措。 ? A.未来技术 ? B.医学技术 ? C.药学技术 ? D.专业技术 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 2 . 人工智能会带着（）等等走向各个领域。 ? A.大数据 ? B.物联网 ? C.云计算 ? D.以上都包括 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 3 . 人工智能最关的技术是（） ? A.未来技术 ? B.深度学习 ? C.互联网技术 ? D.以上都是 我的答案：B 参考答案：B 答案解析：暂无 4 . 人工智能计算器的俗称是 ? A.采矿 ? B.矿机 ? C.服务器 ? D.系统 我的答案：B
参考答案：B 答案解析：暂无 5 . 关于机器学习的正确说法是用机器来（） ? A.模拟人类的神经元网络 ? B.模仿的越多功能越强大 ? C.最大发展是深度学习 ? D.以上都是 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 6 . 目前深度学习最多可以模拟人类神经元网络带到（）。 ? A.10多层 ? B.50多层 ? C.100层 ? D.300多层 我的答案：C 参考答案：C 答案解析：暂无 7 . 关于物联网正确的描述是: ? A.应用NB-LOT技术 ? B.给物体安装智能卡 ? C.连到互联网上 ? D.以上都对 我的答案：D 参考答案：D 答案解析：暂无 8 . LOLA技术就是（） ? A.局域网技术 ? B.深度学习技术 ? C.咨询技术 ? D.自动化技术 我的答案：A 参考答案：A 答案解析：暂无 9 . 用药智能服务系统基本构架应包括数据库，Web端，还应包括（）2 ? A.人工处理平台
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
A.约翰·冯·诺 依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 2.当我们需要寻求健康咨询服务时，应该拨打的热线电话是（）。（分） 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动, 围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现, 在此背景下, 将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生, 并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。（分） 世纪70年代 世纪80年代 世纪90年代 世纪初 4.我国于（）年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（分）
5.在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。（分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 6.（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。（分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（分） ～80 ～90 ～100 ～120 年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（分） A.甲状腺 癌
B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 9.智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。（分） A.标准化 B.数据化 C.流程化 D.网络化 10.目前，人工智能发展存在的问题不包括（）。（分） A.泡沫化 B.重复化 C.与应用结合不够紧 密 D.缺乏热情 11.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（分） 天 个月 个月 D.一年
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)
83.0分(四川dazhu miaoba liao) 1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg 以下更受益。（ 2.0分） A.1949 年 B.1984 年 C.1993 年 D.2016 年 2.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分）
A.200 6 B.201 2 C.201 6 D.201 7 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 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 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 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
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 % 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 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）
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
第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？
报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员 顾问潘云鹤中国工程院院士 指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长 傅永宝工信部信软司软件处调研员 专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙 驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任 编写单位中国电子学会 编写人员李颋周岷峰马良
凌霞李岩张雅妮许华磊 张婵张力陈濛萌樊江洋 朱毅李俊平阎德利谢中业 陈岩 报告链接:https://https://www.doczj.com/doc/bc8835104.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要 （一）编制背景 自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的
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
第一章 绪论
主要内容：
□ □ □ □ 人工智能的定义和发展□ 人类智能和人工智能 人工智能的主要学派 人工智能的研究与应用领域
人工智能定义
人工智能（Artificial Intelligence，AI）学 科从1956年正式提出，目前已取得长足的发 展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。 总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台 机器能够象人一样思考。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须 知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。 什么样的机器才是智慧的呢？它们能不能模仿 人类大脑的功能呢？
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当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模 拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学 家为这个目标努力着。 现在全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研 究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这 样一门课程。 在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得 十分聪明了。
“深蓝”是IBM公司生产的世界上第一台超级国 际象棋电脑。是一台超级并行处理计算机，计 算能力惊人，平均每秒可计算棋局变化2OO万步。 1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue） 计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫 （Kasparov)
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图灵测试（Turning Test）
1950年10月，图灵的一篇划时代论文《计算机与智能》 发表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》。 在“第一代电脑”占统治地位的时期，这篇论文甚至可 以作为“第五代电脑”和“第六代电脑”的宣言书。 图灵写道：你无法制造一台替你思考的机器，这是人 们一般会毫无疑义接受下来的老生长谈。我的论点是： 与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。 更有趣的是，图灵还设计了一个“图灵测试”，试图通 过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智能。
图灵测试
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备 智能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个 是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答 者是人还是机器。
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2020年专业技术人员公需科目新一代人工智能技术引领下的制造与实践试题和答案 单选题 1.根据本讲，（）是把先进的信息技术和先进的制造技术深度融合，贯穿于产品设计、小制造服务等全生命周期的各个环节，以及相应系统的优化集成。。（0.4分） A.大数据 B.云计算 C.智能制造 D.人工智能 我的答案：C √答对 2.根据本讲，服务云是一种以（）为中心的人机物环境信息融合的互联服务个性，柔性社会智能化的绿化的一个智能制造的新模式。。（0.4分） A.平台 B.数据 C.产品 D.用户 我的答案：D √答对 3.根据本讲，新一代人工智能影像智能系统的体系架构中，最底下的一层是（）。。（0.4分）
A.新的智能资源能力和产品层 B.新的智能资源能力和产品层 C.云服务平台 D.应用层 我的答案：B √答对 4.根据本讲，大数据在新一代人工智能技术引领下的（），是为智能制造系统提供全生命周期活动的精准高效和智能的使用技术。。（0.4分） A.互联网技术 B.大数据技术 C.信息技术 D.能源技术 我的答案：B √答对 5.根据本讲，（）包括脑科学包括认知科学和人工智能。。（0.4分） A.新的材料技术 B.新的能源技术 C.新的智能科学技术 D.新的互联网技术 我的答案：C √答对 多选题 1.根据本讲，新互联网+云计算+大数据+人工智能+的时代的发展需求是（）。。（0.5分）
A.创新 B.协调 C.个性 D.开放 E.绿色 我的答案：A,B,C,D,E √答对 2.根据本讲，以下（）是新互联网+云计算+大数据+人工智能+的时代的核心技术。。（0.5分） A.新的互联网技术 B.新的信息技术 C.新的人工智能技术 D.新的能源技术 E.新的材料技术 我的答案：A,B,C,D,E √答对 3.根据本讲，新的互联网技术包括（）。。（0.5分） A.大数据 B.云计算 C.物联网 D.车联网 E.移动互联网
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。
新一代人工智能发展白皮书
内容摘要 随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。
目录 一、编制概要 (1) （一）编制背景 (1) （二）编制目标 (2) （三）编制方法 (2) （四）特别声明 (3) 1、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应 (3) 2、研究范围聚焦技术和产业发展 (4) 3、研究内容仍有待进一步丰富完善 (4) 二、新一代人工智能研究综述 (5) （一）人工智能简要发展历程 (5) 1、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破..6 2、第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍 (7) 3、第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多 隐忧 (8) （二）新一代人工智能的主要驱动因素 (9) 1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 (10) 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 (10) 3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 (11) 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起 (11) （三）新一代人工智能主要发展特征 (12) 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石 (13) 2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互 (13) 3、基于网络的群体智能技术开始萌芽 (14) 4、自主智能系统成为新兴发展方向 (14) 5、人机协同正在催生新型混合智能形态 (15) 三、新一代人工智能技术框架 (15) （一）新一代人工智能的技术演进 (16) 1、从原有的CPU 架构，转变为GPU 并行运算架构 (16) 2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动 (17) 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 (18) 4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 (18)
10.501v2《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶
通用人工智能与机器的意 识问题 南开大学黄彧
?意识是什么——意识的哲学思考？?Conscious AGI Agent是否可能？ ?Conscious AGI Agent如何构建自己的身体？?Conscious AGI Agent是怎样与环境互动的？ ?如何理解AGI Agent中的时间问题？?Conscious AGI Agent实现自由意志的途径是什么？?AGI Agent如何具有主观经验？ ?AGI Agent中意识和创造力有何种联系？
?Antonio Chella University of Palermo 研究领域：Artificial Intelligence; Oncology; Machine Learning & Pattern Recognition; Cardiology; Multimedia antonio.chella@unipa.it ?Riccardo Manzotti Iulm University of Milan 研究领域：Artificial Intelligence; Computer Vision; Human-Computer InteractionNetworks & Communications; Neuroscience riccardo.manzotti@iulm.it One's conscious experience of an object is identical with the object one experiences
对在设计有意识的智能体时面临的主要问题，进行回顾。
第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。 著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展；到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮， 控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。
2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数
正文目录 本文研究导读 (4) 机器学习中的随机数 (5) 从计算机中的随机数生成谈起 (5) 数据集的随机划分 (5) 优化算法中的随机数 (6) 赋予参数随机初始值 (6) 随机梯度下降 (6) 集成学习中的随机数 (8) 神经网络中的随机数 (9) Python环境下如何设置随机数种子 (10) 机器学习选股模型随机性的来源 (11) 方法 (12) 人工智能选股模型测试流程 (12) 全连接神经网络模型参数设定 (14) 单因子测试 (14) 回归法和IC值分析法 (14) 分层回测法 (15) 结果 (16) 模型性能 (16) 回归法和IC值分析法 (17) 分层测试法 (18) 不同随机性来源的横向比较 (20) 总结 (22) 风险提示 (23) 图表目录 图表1：机器学习中随机数所涉及的环节、作用和代表模型 (5) 图表2：二元损失函数示意图 (7) 图表3：损失函数为凸函数（左）和非凸函数（右） (7) 图表4：梯度下降法（左）和随机梯度下降法（右） (7) 图表5：Bootstrap重采样示意图 (8) 图表6：Bagging并行集成方法示意图 (9) 图表7：Dropout方法示意图 (10) 图表8：Python常用机器学习包中随机数种子参数设置方法 (11) 图表9：keras包（tensorflow作为后端）设置随机数种子代码实例 (11) 图表10：机器学习选股模型随机性的可能来源和对应的考察方式 (11)
图表11：人工智能选股模型测试流程示意图 (12) 图表12：年度滚动训练示意图 (12) 图表13：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (13) 图表14：模型历年滚动训练最优超参数 (14) 图表15：2011~2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表16：2011~2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表17：2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表18：2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表19：2011~2018年四种模型平均t 值分布 (17) 图表20：2011~2018年四种模型平均|t|值分布 (17) 图表21：2011~2018年四种模型平均因子收益率分布 (17) 图表22：2011~2018年四种模型平均Rank IC分布 (17) 图表23：2011~2018年逻辑回归模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表24：2011~2018年XGBoost模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表25：2011~2018年随机森林模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表26：2011~2018年全连接神经网络模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表27：2011~2018年四种模型多空组合年化收益率分布 (18) 图表28：2011~2018年四种模型多空组合夏普比率分布 (18) 图表29：2011~2018年四种模型Top组合年化收益率分布 (19) 图表30：2011~2018年四种模型Top组合夏普比率分布 (19) 图表31：2011~2018年逻辑回归模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表32：2011~2018年XGBoost模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表33：2011~2018年随机森林模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表34：2011~2018年全连接神经网络模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表35：2011~2018年逻辑回归模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表36：2011~2018年XGBoost模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表37：2011~2018年随机森林模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表38：2011~2018年全连接神经网络多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表39：XGBoost模型四种随机性来源比较 (21)