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国内外智能机器人先进案例智能机器人是指具备人工智能技术的机器人，可以模拟人类的感知、思维和行为能力，能够实现自主学习和自主决策。
近年来，国内外涌现出许多先进的智能机器人案例，为人们的生活和工作带来了巨大的便利。
以下是十个符合标题要求的国内外智能机器人先进案例。
一、Pepper机器人：Pepper是由日本软银公司开发的一款人形机器人，具备人脸识别、语音识别和情感识别等功能。
Pepper机器人可以用于陪伴老人、儿童教育、销售助手等领域，已经在多个国家得到应用。
二、Boston Dynamics机器人狗：Boston Dynamics是美国一家机器人公司，他们开发的机器人狗具备自主行走、跳跃和攀爬等能力。
这些机器人狗可以用于搜救、军事和工业等领域，已经在实际应用中取得了良好的效果。
三、AlphaGo：AlphaGo是由Google旗下DeepMind公司开发的人工智能程序，能够在围棋比赛中战胜人类世界冠军。
AlphaGo的胜利标志着人工智能在复杂智力游戏中的突破，引发了全球对人工智能技术的关注。
四、机器人医生Da Vinci：Da Vinci是一款由美国Intuitive Surgical公司开发的机器人手术系统，可以通过微创手术的方式进行各种复杂手术。
这种机器人医生已经在全球范围内得到广泛应用，提高了手术精确度和安全性。
五、机器人辅助教育：在国内，一些机器人开始被引入学校，用于辅助教育工作。
例如，智能教育机器人可以根据学生的学习情况提供个性化的学习内容和指导，帮助学生提高学习效果。
六、机器人配送员：在一些国外城市，机器人配送员已经开始投入使用。
这些机器人可以根据用户的需求，自主完成商品的配送工作，减轻了人工配送员的工作负担。
七、机器人农业：在农业领域，机器人也得到了广泛应用。
例如，自动驾驶拖拉机可以自主完成农田的耕种工作，智能摄像机可以监测植物的生长状态，为农民提供精确的农作物管理建议。
八、机器人警察：一些国家开始尝试使用机器人警察维护社会治安。
2021上半年教师资格证考试《幼儿综合素质》真题一．单项选择题。
（本大题共29小题，每小题2分，共58分）1.吃橘子时，岚岚说：“老师，你给我剥皮”，王老师大声说：“咱们来帮小橘子脱衣服吧，看谁做得又快又好”小朋友们争着说：“好，我来!”大家争相动手起来。
岚岚在模仿中学会了剥橘子皮。
王老师的行为体现在善于（）。
A．综合组织各领域教学内容B．创设与教育相适应的物质环境C．维护每一个幼儿的人格与权力D．培养幼儿的初步生活自理适应力2.活动课上，赵老师特意邀请几个平时不太合群的孩子表演“找朋友”，被邀请的孩子面带微笑与其他小朋友愉快的完成表演。
赵老师的行为（）。
A．恰当，教师应当培养幼儿遵守纪律习惯B．不恰当，教师应当遵循幼儿身心发展规律C．恰当，教师应当关注每个幼儿发展D．不恰当，教师应当保护幼儿的自尊心3.吃午饭时，孩子们吵吵嚷嚷，不能好好吃饭，李老师说：“咦，教室里怎么飞来这么多小蜜蜂，嗡嗡的好吵呀，快把他们请出去，别打扰我们吃饭”，孩子们听后便安静地吃饭。
李老师的语言具有（）。
A．教学性B．趣味性C．鼓励性D．示范性4.郑老师搜集矿泉水瓶、报纸、纸箱、塑料绳等材料，并改造成适合幼儿的教学材料，郑老师的行为是（）。
A．环境创设的能力B．随机教育的能力C．教学反思的能力D．教学生成的能力5.明明午睡后又尿床，保育员张某不高兴的大声斥责：“你真烦，都大班了，还经常尿床，下次再尿床，就扔掉你的小鸡鸡！”小朋友们哄堂大笑，张某的做法（）。
A．合法，教师有批评教育幼儿的法定权力B．合法，有利于幼儿养成良好的生活习惯C．不合法，侵犯明明的隐私权D．不合法，侵犯明明的名誉权6.王某是某集团公司的老总，举办了一家民办幼儿园。
下列关于王某举办幼儿园行为说法不正确的是（）。
A．幼儿园应依法接受监督B．幼儿园可以以营利为目的C．幼儿园应该维护幼儿合法权益D．幼儿园可以自行决定收费标准7.某幼儿园正在开展游戏活动，教师王某活动前反复提醒小朋友注意安全，活动中也一直在旁边组织、观察、保护，但是意外还是发生，小明在跳跃时摔伤手臂，王某马上将小明送到医院检查，经医生诊断，小明右手骨折。
基于深度学习的谷歌人工智能算法研究谷歌一直以来都是人工智能领域的领军者，他们不断地研究和开发着基于深度学习的人工智能算法。
这些算法帮助用户更好地使用谷歌的服务，也通过提高谷歌的产品质量和效率而带来了商业上的成功。
深度学习是一种模拟人类大脑神经网络的方法，使计算机能够学习并识别不同的图像、声音、语言等多种数据形式。
这些深度学习算法以前在电视、广告、游戏等娱乐媒体中使用，但随着科技的发展，大量的数据可以被获取和处理，因此深度学习现在可以应用于各种领域，包括医疗、金融、保险、交通、教育等等。
谷歌利用深度学习算法的最常见的方式之一就是相册应用程序。
该应用程序使用照片上的元数据来创建具有相似外观的拼贴图像。
此外，Google Photos还能通过识别人们、动物和景观来搜索图片，并自动为用户分类和标记图片，帮助用户更快地找到他们一直在寻找的某个特定图片。
除了相册应用程序，谷歌还使用深度学习算法进行语音识别和自然语言处理。
例如，在Google搜索引擎上搜索“烤比萨饼”，算法将分析用户的搜索query，并在搜索结果中显示有关烤比萨饼配方、烤比萨饼店等相关信息。
此外，谷歌还开发了一种基于深度学习的算法，用于自动拼接视频。
在以前，这是一项耗时且具有挑战性的任务，需要人手动编辑视频以匹配音乐或合理地展示场景。
但是，谷歌使用深度学习的GPU集群开发了该算法，从而实现了完全自动化的视频对齐。
该网络结构可自动学习如何将视频音频与速率变化同步，并使用贪心搜索算法来确定最佳切换点。
这种基于深度学习的算法的应用程序包括YouTube的视频自动化编辑功能。
Google还利用深度学习算法开发了一种智能笔记应用程序，可自动提取并分类笔记文本中的关键字，帮助用户更轻松地组织和梳理笔记内容。
最后，谷歌在2015年发布了一款基于深度学习的语音助手Google Now。
它可以回答用户问答、打电话、发送短信、播放音乐，还能够查询天气，交通情况，股票情况等等。
Teachable Machine是Google推出的一个机器学习平台，它可以在浏览器中完成训练，并且支持图像、音频、姿势识别。
以下是一些应用案例：
1. 手势识别：Teachable Machine可以用来训练手势识别模型。
用户可以通过摄像头采集自己的手势数据，然后训练模型对手势进行分类和识别。
这个应用案例可以用于游戏、虚拟现实、增强现实等领域。
2. 图像识别：Teachable Machine可以用来训练图像识别模型。
用户可以上传自己的图片数据，然后训练模型对图片进行分类和识别。
这个应用案例可以用于智能安防、智能交通、智能家居等领域。
3. 音频识别：Teachable Machine可以用来训练音频识别模型。
用户可以上传自己的音频数据，然后训练模型对音频进行分类和识别。
这个应用案例可以用于智能语音助手、智能家居等领域。
4. 多模态识别：Teachable Machine可以支持多模态识别，即同时使用图像、音频、姿势等多种数据来进行训练和识别。
这个应用案例可以用于智能机器人、智能驾驶等领域。
总之，Teachable Machine的应用领域非常广泛，可以根据不同的需求来选择相应的数据集和模型进行训练。
阿法狗原理是“深度学习”人工智能瞄准医疗领域难度堪称人工智能“阿波罗计划”的围棋挑战，最终还是被一只机器“狗”取得了胜利。
它的致命法宝就是模仿人类的“深度学习”工作原理。
机器到底是怎样像人类一样学习的？有一天它无所不能，人类的未来又将怎样？北京晨报记者采访了国内专家进行解读。
阿法狗原理是“深度学习”AlphaGo（阿法狗）由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司开发。
它的主要工作原理是“深度学习”。
面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。
然而，在规定时间内想要让计算机利用这种方法战胜人类下围棋，并不容易做到，因为围棋的可能性太多。
有一种说法是，围棋的可能性数量要比可观测到的宇宙中原子的总数还要多得多。
同时，围棋的规律十分微妙，在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的“直觉”。
因此，围棋挑战称作人工智能的“阿波罗计划”。
这一次，研究者们终于拿出了终极武器——“深度学习”，让机器模仿人类高端棋手的下棋方式，机器可以通过学习人类打败人类。
北京邮电大学教授、中国人工智能学会理事刘知青在接受北京晨报记者采访时说，阿法狗通过“神经网络”学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。
“假设我们看过很多猫，再看图片的时候，就是通过第一直觉判断图片上是否有猫，这种直觉并不是天生而来的，而是通过学习获得的。
”刘知青说。
“那么，阿法狗取胜的杀手锏真的就是直觉和第六感？”针对这样的疑问，刘知青说，它获得的这种直觉又和人类不同，背后有坚实的数学模型，计算机做了大量的计算，在大量悬念中找到一个胜率，这和人脑的直觉不完全相同，是数学、科学的体现，人类是不可能达到的。
瞄准医疗领域能识别癌细胞刘知青说，类似的深度学习是在近几年出现的，一些国内外公司、科研院所也在做，但谷歌现在做的这个毫无疑问是效果最好。
目前，这项科技也有了一些应用，最简单的例子就是通过深度学习识别猫。
谷歌的人工智能应用AlphaGo案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）是近年来发展迅猛的科技领域之一。
而谷歌的人工智能应用AlphaGo便是这一领域的代表之一。
AlphaGo的问世引起了广泛的关注，并对世界范围内的围棋爱好者造成了重大冲击。
本文将对谷歌AlphaGo的研发过程、技术原理以及其带来的影响进行探讨。
一、AlphaGo的背景与研发过程AlphaGo是由谷歌旗下的DeepMind公司于2016年研发发布的人工智能程序。
该程序通过深度学习和强化学习算法，具备了在围棋领域的高超水平。
在研发过程中，AlphaGo经历了多次的训练和改进，不断提高其围棋水平，最终达到了超越人类的程度。
为了训练AlphaGo，DeepMind公司首先采用了监督学习方法。
他们利用人类专业围棋选手的棋谱进行训练，通过大量的数据来建立模型。
这一阶段的训练使得AlphaGo能够模仿人类选手的下棋方式。
随后，DeepMind公司引入了强化学习方法。
他们设计了一种新颖的算法，称为蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。
这种算法能够帮助AlphaGo在棋局的可能解决方案中进行搜索，并评估每个动作的价值。
通过不断的自我对弈和调整，AlphaGo得以在人类专业围棋选手中表现出色。
二、AlphaGo的技术原理AlphaGo的成功背后离不开深度学习和人工神经网络的支持。
它利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行图像特征的提取和表示。
通过学习大量的围棋棋盘图像和对应的落子数据，AlphaGo能够理解围棋中不同局面的特征，进而预测合理的下棋位置。
在AlphaGo的决策过程中，蒙特卡洛树搜索算法起到了关键作用。
该算法结合了转移模型和评估函数，通过对棋局进行模拟和评估的方式，探索更有可能获胜的决策路径。
这种算法在围棋这样的复杂游戏中展现出了出色的表现。
【导读案例】谷歌大脑谷歌大脑（Google Brain ，见图8-1）又称谷歌“虚拟大脑”，是“Google X 实验室”一个正在开发新型人工智能技术的主要研究项目。
是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑的软件，这个软件具备自我学习功能。
Google X 部门的科学家们通过将1.6万片处理器相连接建造出了全球为数不多的最大中枢网络系统，它能自主学习，所以称之谓“谷歌大脑”。
图8-1 谷歌大脑谷歌“虚拟大脑”是模拟人类的大脑细胞相互交流、影响设计的，它可以通过观看YouTube 视频（美国的一家在线视频服务提供商，是全球最大的视频分享网站之一）学习识别人脸、猫脸以及其他事物。
这项技术使Google 产品变得更加智能化，而首先受益的是语音识别产品。
当有数据被送达这个神经网络的时候，不同神经元之间的关系就会发生改变，而这也使得神经网络能够得到对某些特定数据的反应机制。
通过应用这个神经网络，谷歌的软件已经能够更准确的识别讲话内容，而语音识别技术对于谷歌自己的智能手机操作系统Android 来说变得非常重要。
这一技术也可以用于谷歌为苹果iPhone 开发的应用程序。
通过神经网络，能够让更多的用户拥有完美的、没有错误的使用体验。
随着时间的推移，谷歌的其他产品也能随之受益。
例如谷歌的图像搜索工具，可以做到更好的理第8章 深度学习第8章深度学习163解一幅图片，而不需要依赖文字描述。
谷歌无人驾驶汽车、谷歌眼镜也能通过使用这一软件而得到提升，因为它们可以更好的感知真实世界中的数据。
“神经网络”在机器学习领域已经应用数十年——并已广泛应用于包括国际象棋、人脸识别等各种智能软件中。
而谷歌的工程师们已经在这一领域更进一步，建立不需要人类协助，就能自学的神经网络。
这种自学能力，也使得谷歌的神经网络可以应用于商业，而非仅仅作为研究示范使用。
谷歌的神经网络，可以自己决定关注数据的哪部分特征，注意哪些模式，而并不需要人类决策——颜色、特殊形状等对于识别对象来说十分重要。
谷歌“学习机器人”：像大脑一样去思考2013年01月18日11:28 第一财经日报
让机器像新生儿的大脑一样进行自我学习和思考，这听上去不可思议的场景正在谷歌代号为“Google X”的秘密研发部转变为现实。
近日，Google科学家杰夫·狄恩(Jeff Dean)告诉《第一财经日报》记者，“Google X”实验室通过连接16000台计算机处理器，创建了一个机器学习的神经元网络系统。
结果发现，这个系统自己学会了对猫的辨认。
去年夏天，Google X利用这一由16000多个处理器、10亿个内部节点组成的虚拟大脑，分析了1000万帧从Youtube上随机抓取的无标签视频剪辑图片，经过了10天时间的运转，“大脑”终于认识了什么是猫，并从接下来输入的2万张图片中准确找出了猫的照片。
和传统的机器视觉技术不同，它们是根据人类的指令进行学习，从而识别出某些特性。
但在谷歌研究中，工程师们无需预先向机器输入某一概念，该系统就能在并未得到任何外在帮助的前提下“自学成才”。
“我们在训练的时候从未告诉过那是…猫‟，系统只是自行创建了猫这个概念。
”杰夫·狄恩告诉记者，“大脑”是自己从未标记的YouTube静态图片中发现了猫是什么样子，这就是“自我学习”。
他向记者解释谷歌机器学习的理念：用众多的电脑模拟人脑中的“神经元”，形成一个“神经网络”。
它不需要借助大批研究人员帮助电脑标明事物之间的差异，只要为算法提供海量的数据，“神经元”与“神经元”之间的关系将会发生变化，让数据自己说话，让组成“神经网络”的机器具备自动学习、识别数据的能力，在新的输入中找出与学到的概念对应的部分，达到识别的效果。
例如，在看过数百万张图片后，谷歌的虚拟大脑将自己构建出一张理想的猫的图片，利用不同层级的存储单元成功提炼出猫的基本特性。
有科学家认为，这似乎是在控制论层面模拟了人类大脑视觉皮层的运作方式。
不过这一机器学习技术并不仅仅局限在图像方面。
目前，Google正在将该虚拟人脑用于提升语音识别的准确率。
杰夫·狄恩介绍，GoogleX团队曾和谷歌语音识别团队有过一次合作，5天内在800个机器上进行训练，就单字错误检出率而言，该系统已让Google的语音识别准确率提升了25%，这相当于研究语音识别20年的成果。
但目前，这一研发只有一年半的实验项目，距离商用或许还有不远的距离。
杰夫·狄恩说，现在机器学习技术还未达到完美，有时出现劣质的转录文本、滑稽的翻译结果或者错误识别的图像，但相信在未来，机器学习可以变得更准确，越来越聪明。
他预计，未来这项机
器学习技术将用以帮助实现高质量的语音识别、实用型计算机视觉、拦截垃圾邮件，甚至应用于谷歌自动驾驶汽车。
有外媒报道，曾有加拿大蒙特利尔大学的一位研究机器学习的教授YoshuaBengio在看了谷歌的演示后表示，谷歌的虚拟人脑技术让人类离人工智能的终极目标又进了一步。
“事实上，该系统的运行模式已经和哺乳动物甚至人类大脑的某些工作模式有些像了。
Google 的这个虚拟人脑有点类似于哺乳动物大脑中一个叫做视觉皮层的部位，能够通过视觉发现物体。
” YoshuaBengio说。
这是否意味着出现了机器代替人脑的苗头？杰夫·狄恩给出的答案是：“谁也不能预测未来10~20年机器学习的发展方向。
”他提到，目前谷歌机器学习仅限于认知类的简单工作，至于说帮助人们做规划、协调工作关系等等，恐怕需要另外一些能力。
从计算技术角度来说，神经网络成本非常昂贵。
杰夫·狄恩并没有给出具体的数字，但介绍，通常机器学习领域使用的大多数网络中只使用了100万到1000万个连接。
但谷歌现在正在积极扩展系统，以训练更大规模的模型。
“虽然现在还没有公认的方式将人工神经网络和生物大脑进行对比，但为了让大家大概地感觉到所谓的…更大规模‟，可以和人脑做一个很粗略的比较——普通成人大脑大约有100万亿个连接。
在这一领域，更大规模机器学习有着难以想象的发展空间。
” 杰夫·狄恩说。
