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心理学23秋在线作业2-0002
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 15 道试题,共 45 分)
第一题，个体心理特性表现为他的()
[A]选项.需要和动机、能力和人格
[B]选项.认识、情感和意志
[C]选项.心理过程和人格
[D]选项.认识、情感、意志和性格
[本题选择]:A
第二题，知识在头脑中的呈现过程和方式叫()
[A]选项.定势
[B]选项.知识表征
[C]选项.功能固着
[D]选项.提示
[本题选择]:B
第三题，颜色视觉也有后像，如果原刺激物的颜色为红色，其后像的颜色为()
[A]选项.黄
[B]选项.绿
[C]选项.紫
[D]选项.橙
[本题选择]:B
第四题，颜色的三个基本特性不包括：
[A]选项.色调
[B]选项.明度
[C]选项.光亮度
[D]选项.饱和度
[本题选择]:C
第五题，在马斯洛需要层次学说中，属于最高层次的需要是（）的需要
[A]选项.安全
[B]选项.爱与归属
[C]选项.自我实现
[D]选项.尊重
[本题选择]:C。
人工智能基础(习题卷16)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]光电池属于光生福特效应，光敏二极管属于( )。
A)外光电效应B)内光电效应C)光生伏特效应答案:B解析:2.[单选题]20世纪年代，围绕可计算这一重要思想，一些模型被提出。
下述哪个模型不是于这个时期在可计算思想推动下产生的（）A)原始递归函数B)Iambda演算C)图灵机D)冯诺依曼模型答案:D解析:3.[单选题]探究数据科学的流程是()。
A)采集、探索、加工、验证、建模、报告B)采集、探索、加工、建模、验证、报告C)探索、采集、加工、验证、建模、报告D)探索、采集、加工、建模、验证、报告答案:B解析:4.[单选题]机器人视觉系统主要由软件和硬件两部分组成，硬件方面主要有( )。
①视觉传感器（组）②图像采集卡③计算机（主处理机）④机器人及其附属的通信和控制模块A)①②③B)①②③④C)②③④D)①②答案:A解析:5.[单选题]在著名管理学家Th。
mas - H.Davemp。
rt在《哈佛商业论坛》上发表的题为《第三代 分析学（Analytics3.0 ）》的经典论文中，Analytics3.0时代是指（）。
A)商务智能时代B)大数据时代C)数据富足供给时代D)数据智能时代答案:C解析:Analytics3.0 的名称为数据富足供给时代（Data-enriched 。
fferings ）。
与 Analytics2.0 不同的是，Analytics3.0中数据分析更为专业化，从技术实现和常用工具角度看，Analytics3.0将 采用更为专业的分析工具，而不再直接采用Hadoop、Spark、N。
SQL等大数据分析技术。
同 时，数据分析工作也由专业从事数据分析的数据科学家 首席分析师完成，数据科学家的类 型将得到进一步细化。
6.[单选题]衡量计算机程序代码的质量，下列哪一个最重要？A)代码工整B)逻辑正确C)结构清晰D)代码简洁答案:B解析:7.[单选题]（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。
最早的3D打印技术出现在什么时候（）二十世纪初各种各样的3D打印机中，精度最高、效率最高、售价也相对最高的是（）工业级3D打印机SLA原型的变形量中由于后固化收缩产生的比例是（）25%~40%LOM 打印技术使用小功率CO2激光或低成本刀具，因而价格低且使用寿命长。
对FDM 3D打印技术成型件的后处理过程中最关键的步骤是（）去除支撑部分以下不是3D打印技术优点的是（）技术要求低创新是以新思维、新发明和新描述为特征的一种概念化过程。
以下不是创新三层含义的是（）抛弃旧概念3D打印技术在医疗领域应用的四个层次特点中不包括以下哪个（）无有生物相容性，且非降解的材料以下不是促进3D打印技术在医疗领域应用的方法是（）严格控制产品成本LOM打印技术的原材料是片材和薄膜材料。
对以下是SLA技术特有的后处理技术是（）排出未固化的光敏树脂3DP打印技术的后处理步骤的第一步是（）除粉SLS技术最重要的是使用领域是（）金属材料成型以下哪种3D打印技术在金属增材制造中使用最多？SLS使用SLS 3D打印原型件过程中成型烧结参数不包括（）烧结时间SLA技术的优势不包括以下哪一项？工艺成熟稳定，已有50多年技术积累FDM 技术的优点不包括以下哪一项？尺寸精度高，表面质量好对光敏树脂的性能要求不包括以下哪一项？成品强度高FDM技术生产构件后处理过程不包括以下哪一项？静置3DP打印技术的后处理过程不包括以下哪一项？强制固化LOM打印技术的缺点不包括以下哪一项？制造中空结构件时加工困难FDM技术的成型原理是（）熔融挤出成型欧阳光明（2021.03.07）LOM技术最早是用于什么领域（）立体地图哪种关系不能添加到草图的几何关系中（）水平共线垂直3DP技术使用的原材料是（）粉末材料SLA 技术成型件多为树脂类，强度，刚度，耐热性高，可长时间保存。
错3D打印的各种技术中使用光敏树脂的技术是（）SLA以下不是3D打印技术需要解决的问题是（）减少废弃副产品光敏树脂是在所有紫外光的照射下能迅速发生光聚合反应, 分子量急剧增大, 材料也就从液态转变成固态。
群2020年专业技术人员继续教育公需科目人工智能及应用试题及答案单选题1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是B C(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 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D (A)数据智能C(读写智能C()逻智能(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D(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C(A)1986年启动“863计划”(B)197年，吴文俊创立吴方法QQ(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”。
DC(A)视觉感知C(B)扩大存储空间C(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 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C C(A)制造C(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DA)机器学习C(B)人工智能()智能围棋：(D) 深度学习10. 根据木课程，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。
D(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C 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?CA 驾驶辅助B 部分自动驾驶C 有条件自动驾驶D 高度/完全自动驾驶13. 根据本课程，2011年，美国正式推出()，并提出优先发展三大代表性技术。
1. 人工智能的核心是什么？A. 数据分析B. 机器学习C. 网络通信D. 硬件设计2. 计算机视觉的主要任务不包括以下哪一项？A. 图像识别B. 语音识别C. 目标检测D. 图像分割3. 以下哪种算法是深度学习中常用的？A. K-均值聚类B. 决策树C. 卷积神经网络D. 支持向量机4. 在计算机视觉中，图像预处理的主要目的是什么？A. 增加图像的分辨率B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度5. 以下哪项技术不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习6. 卷积神经网络（CNN）主要用于哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 时间序列数据7. 在计算机视觉中，目标检测的主要步骤不包括以下哪一项？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪8. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗9. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳10. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析11. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度12. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习13. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高14. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪15. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度16. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗17. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳18. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析19. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度20. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习21. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高22. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪23. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度24. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗25. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳26. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析27. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度28. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习29. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高30. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪31. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度32. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗33. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳34. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析35. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度36. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习37. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高38. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪39. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度40. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗41. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳42. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析43. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度44. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习45. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高46. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪47. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度48. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗49. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳50. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析51. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度52. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习53. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高54. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪55. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度56. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗57. 在深度学习中，过拟合是指什么？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现不佳58. 以下哪种技术不是用于图像分割的？A. 阈值分割B. 区域生长C. 边缘检测D. 情感分析59. 在计算机视觉中，图像增强的主要目的是什么？A. 提高图像的清晰度B. 减少图像的噪声C. 增加图像的对比度D. 减少图像的亮度60. 以下哪种方法不是用于图像识别的？A. 特征提取B. 模式匹配C. 自然语言处理D. 深度学习61. 在深度学习中，梯度消失问题通常是由于什么引起的？A. 学习率过高B. 激活函数的选择不当C. 数据集太小D. 模型复杂度过高62. 以下哪种技术不是用于目标检测的？A. 特征提取B. 目标定位C. 目标分类D. 目标跟踪63. 在计算机视觉中，图像分割的主要目的是什么？A. 将图像分成多个区域B. 提高图像的清晰度C. 减少图像的噪声D. 增加图像的对比度64. 以下哪种方法不是用于提高图像识别准确率的？A. 数据增强B. 模型集成C. 特征选择D. 数据清洗答案1. B2. B3. C4. B5. C6. B7. D8. D9. C10. D11. A12. C13. B14. D15. A16. D17. C18. D19. A20. C21. B22. D23. A24. D25. C26. D27. A28. C29. B30. D31. A32. D33. C34. D35. A36. C37. B38. D39. A40. D41. C42. D43. A44. C45. B46. D47. A48. D49. C50. D51. A52. C53. B54. D55. A56. D57. C58. D59. A60. C61. B62. D63. A64. D。
人工智能：人工智能安全（练习）（含答案）1、(单选，10分)人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是（）A、冯.诺伊曼B、明斯基C、图灵D、姚期智答案：C人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化A、具有完全的智能B、模拟、延申和扩展人的智能C、完全代替人D、和人脑一样考虑问题答案：B当前人工智能处于（），主要是面向特定领域的专用智能A、弱人工智能阶段B、强人工智能阶段C、超人工智能阶段D、前人工智能阶段答案：A下列（）不属于人工智能面临的安全风险A、网络安全风险B、数据安全风险C、算法安全风险D、硬件磨损风险答案：DA、通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类器分错B、通过对一个句子中的某些词进行同义词替换使得情感分类错误C、通过添加干扰修改病人肺部影像以获得错误判断检测结果D、通过数据分析影响公众政治意识形态，间接威胁国家安全答案：D要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）A、机器学习B、专家系统C、神经网络D、模式识别答案：A为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）A、专家系统B、人工神经网络C、模式识别D、智能代理答案：B下列（）不属于阿莫西夫提出的“机器人三定律内容“？A、机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。
一旦冲突发生，以自保为先B、机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无作为C、机器人应服从人的一切命令，但命令于B相抵触时例外D、机器人必须保护自身的的安全，但不得与B，C相抵触答案：A生成对抗网络包括一个生成器生成数据，一个鉴别器来鉴别真实数据和生成数据,两者同时训练,直到达到一个纳什均衡，生成器生成的数据与真实样本无差别，但鉴别器可以正确的区分生成数据和真实数据A、正确B、错误答案：B人工智能学习框架和组件存在安全漏洞风险，可引发系统安全问题A、正确B、错误答案：A。
人工智能基础(习题卷19)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。
A)K均值算法B)学习向量量化C)高斯混合聚类2.[单选题]公安执法时，对嫌疑犯进行识别，采用什么技术？A)大数据B)人脸对比C)图像审核D)指纹识别3.[单选题]()的目的是构造出新特征。
A)平滑处理B)特征构造C)聚集D)离散化4.[单选题]LINUX中，用户编写了一个文本文件a.txt，想将该文件名称改为txt.a，下列命令()可以实现。
A)cda.txttxt.aB)echoa.txt>txt.aC)rma.txttxt.aD)cata.txt>txt.a5.[单选题]用两个3x3的卷积核对一副三通道的彩色图像进卷积，得到的特征图有几个通道？A)1B)2C)3D)46.[单选题]与大数据密切相关的技术是( )A)蓝牙B)云计算C)WiFiD)有线网题7.[单选题]( )也称智能相机，是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。
A)PC式视觉系统B)3D视觉传感器C)智能视觉传感器D)CMOS传感器8.[单选题]关于CBOW与Skip-Gram算法，以下说法不正确是？A)CBOW和Ｓkip-Gram都是可以训练向量的方法，但是skip-Gram要比CBOW更快一些B)CBOW是根据某个词前面的n个或者前后n个连续的词,来计算某个词出现概率C)无论是CBOW模型还是skip-gram模型,都是可以Huffman树作为基础的D)Skip-Gram就是根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率9.[单选题]神将网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题A)Relu 函数B)Sigmoid 函数C)tanh 函数D)Softsign 函数10.[单选题]下列不属于RPA通用组件应用共享中心功能的是A)共享发布B)应用检索C)应用下载D)成果库管理11.[单选题]前馈神经网络是一种简单的神经网络，各神经元分层排列，是目前应用最广泛，发展最迅速的人工神经网络之一。
人工智能基础(试卷编号1101)1.[单选题]下面关于人工智能、机器学习、深度学习说法错误的是：A)人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递增的B)人工智能是研发用于模拟、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C)机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能答案:A解析:2.[单选题]光耦合器是将（）信号转换为（）信号再转换为（）信号的耦合器件( )。
A)光→电压→光B)电流→光→电流C)电压→光→电压答案:B解析:3.[单选题]主要是基于谓词逻辑，可以作为描述专家系统、数据库、多智能体的知识表示工具的语言，称为（ ）A)知识查询操纵语言B)统一建模语言C)知识交换格式语言D)结构化查询语言答案:C解析:4.[单选题]（ ）是知识表示的基本方法。
A)状态空间表示法B)图表示法C)函数表示法D)集合表示法答案:A解析:5.[单选题]激光雷达获取的数据格式为( )，并以此数据为基础重建目标三维模型。
A)灰度图像B)点云C)深度图像6.[单选题]下列关于核函数的表述正确的是A)核函数即特征的映射关系B)多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维C)高斯核函数将特征映射到无穷维D)使用线性核函数的SVM是非线性分类器答案:C解析:高斯核函数将特征映射到无穷维7.[单选题]数据安全不只是技术问题，还涉及()0A)人员问题B)管理问题C)行政问题D)领导问题答案:B解析:数据安全不只是技术问题，还涉及管理问题。
8.[单选题]下列关于 append 的表述，正确的是？A)append 方法用来移除列表中的元素B)append 方法将在列表末尾添加元素C)append 方法将在列表开始位置添加元素D)append 方法不会改变列表的长度答案:B解析:9.[单选题]为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是A)专家系统B)人工神经网络C)模式识别D)智能代理答案:B解析:10.[单选题]特征A对训练数据集D的信息增益比的定义是（）和（）之比。
2012广州国际LED展即将开幕广州闻信展览服务有限公司—亚洲博闻属下的合资公司，将于2012年2月20-23日在广州·中国进出口商品交易会琶洲展览馆B区举办“第八届广州国际LED展(LEDCHINA2012)”和“中国(广州)国际广告标识展(SIGNCHINA2012)”。
即将踏入展会八周年的“广州国际LED 展”，是全球覆盖最完整LED产业链的商贸采购平台。
展会同期，将举办LED知识产权峰会及中国国际LED应用论坛，展示最新的LED技术资讯及探讨LED照明领域的最新发展动向。
全球最为重要的LED产业盛会即将在广州琶洲展览馆隆重开幕。
2012中国国际LED应用论坛将于2月19和21日两天与“第八届广州国际LED展”同期召开，届时将集聚全球200余名LED行业的领袖和政府官员，共同探讨当前的LED市场、基础建设和商业项目等热点问题。
发言人包括PhilipsLumiledsLighTIng亚太区销售副总裁AlvinTse、欧司朗(Osram)中国SSL产品经理敬奕程以及雷士照明(NVCLighTIng)销售总监陶晖等。
与此同时，第一届中国国际LED知识产权峰会将于2月20日召开。
这个为期一日的研讨会，将与业内人士进行深入探讨：LED相关知识产权在中国的发展态势、LED全球专利布局、LED专利诉讼实例、LED企业知识产权战略等热门论题，为LED知识产权指明发展方向。
广州闻信展览服务有限公司执行董事唐涛先生表示：“这几年国际上，尤其是亚洲区的LED产业发展一直处于上升阶段。
与传统照明光源相比，LED产品在性价比、节能、使用寿命长等方面更具竞争力。
今年，我们将在LED及广告标识展展会期间，举办LED知识产权峰会及LED应用论坛，务求为业内人士提供一个全方位的业务和教育经验。
”2011年，展会共吸引59,817名来自154个国家和地区的专业观众到场参观，其中海外买家的数目达8,563名。
在2012年，来自世界各地的精英企业将再次云集于此，向大家呈献覆盖整条LED产业链的产品。
