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机器人应用白皮书摘要本白皮书旨在探讨机器人在不同领域的应用，并提出了一些相关问题和挑战。
我们将从产业自动化、医疗保健、农业、教育和家庭服务等方面分析机器人的潜力和前景。
此外，我们还将讨论与机器人应用相关的伦理和法律问题，并提出一些解决方案。
1. 引言机器人技术的快速发展为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
随着人工智能和自动化技术的进步，机器人在生产线上的应用已经成为现实。
然而，机器人在其他领域的应用仍然面临许多问题和限制。
2. 产业自动化机器人在工业生产中的应用已经取得了显著的进展。
自动化生产线可以提高生产效率、降低成本，并减少人工错误。
然而，机器人在复杂的生产环境中仍然面临一些挑战，如感知和协作能力的限制。
3. 医疗保健机器人在医疗保健领域的应用具有广阔的前景。
它们可以用于手术辅助、康复治疗和老年护理等方面。
然而，机器人在医疗保健领域的应用还面临着隐私和安全等问题，同时也需要与医疗专业人员进行有效的合作。
4. 农业机器人在农业领域的应用可以提高农作物的产量和质量，并减少对化学农药的依赖。
例如，无人机可以用于监测农田的健康状况，智能机器人可以用于自动化收割。
然而，机器人在农业领域的应用还需要解决一些技术和经济上的问题。
5. 教育机器人在教育领域的应用可以提供更加个性化和互动的学习体验。
机器人可以用于教学辅助、编程教育和语言学习等方面。
然而，机器人在教育领域的应用还需要解决一些教育理论和教育资源的问题。
6. 家庭服务机器人在家庭服务领域的应用可以提供更加便利和舒适的生活方式。
例如，智能家居系统可以通过语音控制来管理家庭设备，机器人可以用于家庭清洁和照料老人等方面。
然而，机器人在家庭服务领域的应用还需要解决一些隐私和道德问题。
7. 伦理和法律问题随着机器人应用的扩大，伦理和法律问题也逐渐引起人们的关注。
例如，机器人在工作场所的替代性问题、隐私和数据安全问题等。
我们需要制定相关法律和伦理准则来规范机器人的使用和发展。
中国人工智能系列白皮书智能农业中国系列白皮书：智能农业随着科技的不断发展，（）正在改变许多领域，包括农业。
在中国，智能农业的发展得到了高度重视，并已成为推动农业现代化和促进农村经济发展的重要手段。
本系列白皮书将深入探讨中国智能农业的发展现状、应用领域、挑战及前景，以期为政策制定者、研究人员和相关从业人员提供有益的信息和参考。
一、智能农业发展现状中国是一个农业大国，拥有丰富的农业资源和广阔的农田。
然而，传统农业方式面临着劳动力短缺、生产效率低下、农产品质量不稳定等问题。
为了解决这些问题，中国政府积极推动智能农业的发展，通过引进先进的农业技术和设备，提高农业生产效率和质量。
目前，中国智能农业的应用主要包括以下几个方面：1.精准种植：利用AI技术分析土壤、气候等数据，确定最佳种植时间和品种，提高作物成活率和产量。
2.智能灌溉：通过安装智能传感器和灌溉系统，实现根据作物需求进行精准灌溉，有效节约水资源。
3.自动化采收：使用机器人等自动化设备进行作物采收，提高生产效率，减少人力成本。
4.智能监控：通过摄像头、传感器等设备监测作物生长状况，及时发现病虫害等问题，保障农产品质量。
二、智能农业应用领域1.大田种植：主要涉及机械化、精准化种植等方面，包括机械化播种、施肥、除草、收获等作业，以及基于气象、土壤等数据的精准种植和施肥。
2.设施农业：主要涉及温室、大棚等设施的农业生产，包括自动化控制、环境调节、水肥管理等方面。
3.智慧果园：主要涉及果树种植的智能化管理，包括智能识别果树生长阶段、精准喷施农药、自动化修剪等方面。
4.智能畜禽养殖：主要涉及畜禽养殖的智能化管理，包括自动化饲喂、环境控制、疾病预防等方面。
5.智能水产养殖：主要涉及水产养殖的智能化管理，包括自动化饲喂、水质监测、疾病预防等方面。
三、智能农业面临的挑战1.技术成本较高：目前，智能农业技术设备的成本较高，许多小型农户难以承担。
2.农村劳动力短缺：随着城市化进程的加快，农村劳动力逐渐减少，智能农业的发展可能会进一步加剧这一问题。
人工智能标准化白皮书人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴技术，正在以前所未有的速度影响和改变着我们的生活和工作方式。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，相关标准化工作也日益受到重视。
人工智能标准化的重要性不言而喻，它不仅能够促进人工智能技术的健康发展，还能够推动人工智能技术与其他行业的融合，为社会经济发展注入新的活力。
因此，本白皮书旨在探讨人工智能标准化的重要性，分析当前人工智能标准化的现状与挑战，并提出相关建议，以期为人工智能标准化工作提供参考和借鉴。
1. 人工智能标准化的重要性。
人工智能技术的快速发展给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，缺乏统一的标准化规范导致了人工智能应用的不确定性和风险性。
因此，制定和推广人工智能标准化规范显得尤为重要。
一方面，人工智能标准化可以提高人工智能技术的可信度和适用性，为人工智能技术的应用和推广提供了可靠的保障；另一方面，人工智能标准化还可以促进人工智能技术与其他行业的融合，推动人工智能技术的创新和发展。
2. 当前人工智能标准化的现状与挑战。
目前，国际上已经建立了一系列的人工智能标准化组织和机构，如ISO/IEC、IEEE等，这些组织和机构致力于推动人工智能标准化工作的开展。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，以及人工智能标准化工作的跨学科性和跨行业性，当前的人工智能标准化工作仍面临诸多挑战。
其中，标准化的技术难度、标准化的时效性、标准化的国际统一性等是当前人工智能标准化工作的主要挑战。
3. 提出建议。
为了推动人工智能标准化工作的健康发展，我们提出以下建议：（1）加强国际合作，促进人工智能标准化工作的国际统一；（2）加强技术研发，提高人工智能标准化的技术水平；（3）加强行业协作，促进人工智能标准化工作与产业发展的深度融合。
4. 结语。
人工智能标准化工作是推动人工智能技术健康发展和社会经济进步的重要保障。
ai智能自动生成白皮书标题：AI智能技术白皮书——引领未来发展的方向摘要：本白皮书通过综合分析AI智能技术在各领域的应用与发展情况，系统阐述了AI智能技术的基本概念、核心技术、现状及未来发展趋势。
旨在为各界人士提供有关AI智能技术的全面了解，探讨其存在的问题及解决方案，并提供针对AI智能技术发展的指导意义。
1. 引言随着信息技术和互联网的快速发展，AI智能技术作为前沿的技术领域正日益受到重视。
AI智能技术的快速发展与应用正在深刻地改变人们的生活方式和社会结构，对各行各业带来了巨大的影响。
本部分将概述AI智能技术的发展背景和意义。
2. AI智能技术的基本概念和核心技术本部分将介绍AI智能技术的基本概念，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。
同时，还将对这些技术的原理、方法和应用进行详细解释，以帮助读者全面了解AI智能技术的基础。
3. AI智能技术的现状与应用领域AI智能技术已经在许多领域取得了突破性的应用。
本部分将重点介绍AI智能技术在人工智能医疗、智能交通、工业制造、金融服务等领域的现状和应用案例，并讨论AI智能技术给这些领域带来的改变和机遇。
4. AI智能技术发展的挑战与解决方案尽管目前AI智能技术取得了重要进展，但也面临着一些挑战。
本部分将分析AI智能技术在数据隐私保护、伦理道德、安全性等方面所面临的问题，并提出应对这些问题的解决方案。
5. AI智能技术的未来发展趋势AI智能技术具有广阔的应用前景和发展潜力。
本部分将展望AI智能技术的未来发展趋势，包括AI与大数据、物联网、区块链等其他领域的融合，以及AI对人类社会和经济的深刻影响。
6. 结论AI智能技术正成为引领未来发展的关键技术，其在各领域应用的成功经验和面临的挑战值得我们深思和借鉴。
本白皮书的目的在于为各界人士提供对AI智能技术的全面认识，指导相关行业的发展和决策，并推动AI智能技术在社会各领域的应用和创新。
人工智能中国在智能科技领域的创新和突破
中国在智能科技领域取得了许多创新和突破，其中人工智能是重要的一部分。
以下是中国在智能科技领域的几个创新和突破方面：
1. 人工智能算法：中国的研究机构和企业在人工智能算法方面取得了显著进展。
例如，深度学习算法和神经网络的发展促进了语音识别、图像识别和自然语言处理等领域的突破，使得人工智能应用更加精准和智能化。
2. 人工智能应用：中国在人工智能应用方面开展了广泛的研究和创新。
例如，在交通领域，中国发展了智能交通系统、自动驾驶技术和交通拥堵管理等解决方案。
在医疗领域，中国的人工智能技术被应用于辅助诊断、疾病预测和医疗机器人等方面。
3. 人工智能硬件：中国在人工智能硬件领域也有重要突破。
中国的芯片设计和生产企业在人工智能芯片领域取得了显著进展。
例如，自主研发的AI芯片在性能和功耗方面取得了优势，为人工智能应用提供了更高效和经济的解决方案。
4. 人工智能创新中心和产业生态：中国建设了一批人工智能创新中心和产业生态圈，为人工智能创新提供了良好的平台和条件。
例如，中国的高校、研究机构和企业之间建立了密切的合作关系，促进了人才培养、科技研发和技术转化。
5. 泛智能科技：中国在泛智能科技领域也取得了突破。
泛智能科技是将人工智能、物联网、大数据、云计算和区块链等技术融合应用的新兴领域。
中国的科研机构和企业积极探索泛智能科技的应用场景，推动了智慧城市、智能制造和智能交通等领域的发展。
中国在智能科技领域的创新和突破为推动数字经济和高质量发展提供了重要支撑。
随着技术的进一步推进和创新环境的构建，中国有望在人工智能领域继续取得更多进展。
2024年中国人工智能产业将实现重大突破和创新近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）无疑成为了全球科技领域最炙手可热的话题之一。
中国作为全球最大的人工智能市场，在人工智能产业的发展方面具备巨大的优势。
根据相关研究机构的预测，2024年中国人工智能产业将迎来一次重大突破和创新，本文将从技术突破、应用创新和政策推动三个方面进行分析。
一、技术突破1. 量子计算量子计算作为目前计算机领域的一项新技术，具备超越传统计算能力的潜力。
2024年，预计中国将在量子计算领域取得突破性进展，加速量子计算的商业化进程。
量子计算将为人工智能的训练和优化提供更快速、高效的解决方案。
2. 人工智能芯片人工智能芯片是人工智能技术的核心推动力之一，更高性能的芯片将为人工智能应用带来巨大的提升。
2024年，中国的人工智能芯片技术有望在功耗、性能和集成度上都获得新突破，进一步提升人工智能系统的计算速度和效率。
二、应用创新1. 自动驾驶自动驾驶技术是人工智能在交通运输领域的重要应用之一。
随着自动驾驶技术的不断进步，2024年中国有望实现在特定区域或特定路段的自动驾驶商业化运营，为交通运输行业带来巨大的变革。
2. 医疗诊断人工智能在医疗领域的应用也得到了广泛关注。
2024年，预计中国将实现基于人工智能的精准医疗诊断商用化，通过大数据和机器学习等技术，提供更准确、高效的医疗诊断服务，为患者提供个性化的治疗方案。
三、政策推动1. 创新基金为了推动人工智能产业的发展，中国政府将加大对创新基金的支持力度。
2024年，预计会有更多的创新基金涌现，为人工智能初创企业提供更多的资金支持和孵化机会，推动人工智能技术的突破和商业化应用。
2. 产业集聚中国政府还将加大对人工智能产业集聚区的规划和建设力度。
通过建设人工智能产业园区、引进高端人才和资本等方式，打造具有全球影响力的人工智能创新中心。
这将为中国的人工智能产业提供更好的环境和条件，吸引更多的企业和创新人才。
•人工智能概述•机器学习基础•自然语言处理技术•计算机视觉技术•强化学习及优化方法•知识图谱与推理技术•人工智能伦理、法律和社会影响目录01人工智能概述定义与发展历程定义发展期发展历程低谷期萌芽期复苏期技术原理及核心思想技术原理核心思想应用领域与前景展望应用领域前景展望02机器学习基础逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法非监督学习算法深度学习原理及实践神经网络基础（Neural NetworkBasics）循环神经网络（RecurrentNeural Networks）生成对抗网络（GenerativeAdversarial Networks）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks）深度学习优化算法（DeepLearning OptimizationAlgorithms）03自然语言处理技术词法分析与句法分析词法分析01句法分析02词汇语义分析03语义理解情感分析观点挖掘030201语义理解与情感分析机器翻译与对话系统01020304机器翻译对话系统多轮对话管理自然语言生成04计算机视觉技术1 2 3传统图像识别方法深度学习图像识别方法图像分类数据集图像识别与分类方法目标检测与跟踪技术目标检测方法介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实应用三维重建技术虚拟现实技术三维重建与虚拟现实融合05强化学习及优化方法MDP 基本概念介绍马尔可夫决策过程（MDP ）的定义、组成要素以及基本性质。
贝尔曼方程详细推导贝尔曼方程，解释值函数和策略函数的含义及计算方法。
中国人工智能系列白皮书-智能农业中国人工智能系列白皮书智能农业随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动各行业变革的重要力量。
在农业领域，智能农业的兴起正为传统农业带来前所未有的机遇和挑战。
智能农业，简单来说，就是将人工智能技术应用于农业生产的各个环节，以实现农业的高效、精准、可持续发展。
它涵盖了从种植、养殖到农产品加工、销售的全过程。
在种植方面，智能农业借助传感器、卫星遥感等技术，实现对土壤湿度、肥力、酸碱度等指标的实时监测。
通过这些数据，农民可以精确地了解土地的状况，从而合理安排灌溉、施肥等农事活动。
同时，利用图像识别技术，还能对农作物的生长情况进行监测，及时发现病虫害，做到早预防、早治疗，减少损失。
比如，在一个大型的果园中，安装了智能监控系统。
系统中的高清摄像头可以拍摄每一棵果树的图像，并通过人工智能算法分析果树的枝叶生长情况、果实的数量和成熟度。
果农们不再需要亲自一棵一棵地查看果树，就能准确掌握果园的整体情况，从而合理安排采摘时间和人力。
在养殖领域，智能农业同样发挥着重要作用。
智能传感器可以实时监测养殖场的温度、湿度、空气质量等环境参数，确保牲畜生活在适宜的环境中。
同时，通过对牲畜饮食、活动等数据的分析，可以及时发现异常情况，预防疾病的发生。
以养鸡场为例，智能设备能够自动记录每只鸡的进食量、饮水量和体重变化。
一旦有鸡出现饮食异常或者体重增长缓慢，系统会自动发出警报，提醒养殖人员进行检查和处理，大大提高了养殖的效率和质量。
智能农业还在农产品的加工和销售环节展现出独特的优势。
在加工过程中，利用人工智能技术进行质量检测，可以快速、准确地筛选出不合格的产品，保证农产品的品质。
在销售方面，通过大数据分析市场需求和价格走势，农民能够更加合理地安排种植和养殖计划，降低市场风险。
然而，智能农业的发展也并非一帆风顺。
首先，高昂的设备成本是许多农民面临的一大难题。
购买先进的传感器、监控设备以及相应的软件系统需要投入大量资金，这对于一些小型农户来说是难以承受的。
中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临？2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能？315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。
关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。
专用人工智能，即 在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习， 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破，人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶 段经历了三次大的浪潮。
我国人工智能系列白皮书第一部分：概述1.1 人工智能的发展历程人工智能作为一门前沿科技领域，其发展历程可以追溯至上世纪50年代。
人工智能自诞生之初即备受关注，众多学者和科研机构积极投入其中，推动了该领域的不断发展。
1.2 我国人工智能的崛起进入21世纪以来，我国在人工智能领域的发展势头迅猛。
政府、企业和学术界纷纷加大对人工智能领域的投入，推动了我国人工智能的崛起。
1.3 本白皮书的意义随着我国人工智能的崛起，编撰一部我国人工智能系列白皮书，对于总结人工智能技术与应用的最新发展、共享我国在该领域的成果、对未来发展做出规划，具有重要的意义。
第二部分：我国人工智能的技术研究与应用2.1 人工智能技术的研究与突破在人工智能技术的研究方面，我国科研机构取得了一系列重大突破。
包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域的研究成果，使得我国在人工智能领域处于领先地位。
2.2 人工智能技术在各领域的应用除了在科研领域取得突破外，我国人工智能技术在各行各业的应用也日益广泛。
包括金融、医疗、教育、交通等领域，人工智能技术的应用正在深刻改变着各行业的发展模式。
第三部分：我国人工智能产业的现状与未来3.1 人工智能产业的发展现状在人工智能产业方面，我国的企业也纷纷加大了对人工智能领域的投入。
各大科技公司纷纷成立人工智能研究院，加速人工智能技术的商业化进程。
3.2 我国人工智能产业的发展前景随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大，我国人工智能产业的发展前景十分可观。
未来，我国将在人工智能技术与产业发展方面继续保持领先地位。
第四部分：我国人工智能发展的挑战与对策4.1 技术瓶颈与挑战人工智能技术的发展面临着一系列挑战，包括算法研究、数据安全、人才培养等方面存在瓶颈和难题。
4.2 对策与建议针对人工智能发展所面临的挑战，本白皮书提出了一系列对策与建议，包括加大人才培养力度、加强国际合作、加强技术创新等方面的具体举措。
手机人工智能技术与应用白皮书（）手机人工智能手机人工智能技术与应用白皮书技术与应用白皮书（（）年）中国信息通信研究院中国信息通信研究院中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟年6月月前前言言随着手机从功能机向智能机的演变逐渐完成，移动互联网与智能手机的创新动力减弱，产业进入了有限创新、有限增长的成熟阶段，已成型的巨大产能迫切寻觅新的增长点；人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，并逐渐向终端延伸。
起，各主流终端厂商的旗舰机型均引入人工智能元素，通过触屏、摄像头、语音等多种方式，更直接地满足用户需求，改变其生活方式。
人工智能对移动智能终端行业的赋能，或成为引发手机产业下一轮技术和创新变革的源动力。
国内外巨头也纷纷看好其融合创新空间广阔，已争相发力，加快产业布局。
中国信通院以达到峰值，之后出现放缓趋势。
全球智能手机出货量同比下滑0.1%，前三季度出货量达到10.3亿部，较下滑2.9%。
从国内市场来看，由于4G市场趋于饱和，5G、AI等新技术尚未成熟，新的市场需求刺激不足导致换机周期拉长，我国智能手机出货量连续六个月负增长，市场呈现加速下滑态势。
数据来源：IDC统计数据图1全球智能手机市场出货量统计据中国信通院数据统计，第一季度国内智能手机出货量总和达到7693万台，较同比大幅下滑11.9%，下滑趋势较全球市场更为明显。
DigitimesResearch的数据显示，第一季度中国手机制造商的智能手机出货量季度环比下降30.5%，同比下降5.8%，至1.4亿台。
而Canalys的一项研究估计，中国智能手机市场400004国内智能手机出货量统计从技术架构来看，智能手机硬件技术处于微创新阶段。
据企鹅智库发布的调研报告，自起，用户的换机频率明显下降：从未用过iPhone的安卓用户中，至少一年一换的用户比从34.7%下降到了23.5%；iPhone用户每年换机占比则下降至16%。
中国人工智能系列白皮书----智能农业中国人工智能学会二○一六年九月《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺本书编写组本书编写组(按拼音字母排序)陈梅香陈子文段青玲冯青春高荣华顾静秋何东健黄文倩吉增涛姜凯李道亮李瑾李江波李淼李明李南李伟刘蕾蕾卢彩云罗清尧孟志军缪祎晟孙传恒孙明孙想汤亮王秀温江丽吴华瑞熊本海许童羽杨亮张瑞瑞张馨赵春江周艳兵朱华吉朱艳邹伟目录第1章智能农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智能农业及其发展趋势 (8)第2章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架232.3.2农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
人工智能重磅中国人工智能40年发展简史_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训了解到，智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器。
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
人工智能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力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
人工智能探索历史人类对人工智能和智能机器的梦想与追求，可以追溯到3000多年前。
中国也不乏这方面的故事与史料。
近代科学技术的许多重大进展都是人类智慧、思维、梦想和奋斗的成果。
人类历史上从来没有出现过像今天这样的思想大解放，关于宇宙、星球、生命、人类、时空、进化和智能等思想与作品，如雨后春笋破土而出，似百花争艳迎春怒放。
其中，人工智能尤其引人注目。
进入20世纪后，人工智能开始孕育于人类社会母胎。
到20世纪30—40年代发生了两件极其重要的事件：数理逻辑的形式化和智能可计算(机器能思维)的思想，建立了计算与智能关系的概念。
被称为“人工智能之父”(ThefatherofAI)的图灵(TuringAM)，于1936年创立了自动机理论，提出一个理论计算机模型，奠定电子计算机设计基础，促进人工智能特别是思维机器的研究。
1950年图灵的论文“机器能思考吗?”，为即将问世的人工智能提供了科学性和开创性的构思。
1956年夏季由麦卡锡(McCarthyJ)、明斯基(MinskyML)、罗彻斯特(LochesterN)和香农(ShannonCE)共同发起，并邀请其他6位年轻的科学家，在美国达特茅斯(Dartmouth)大学举办了一次长达两个月的十人研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题，首次使用“人工智能”这一术语。
这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着国际人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义。
发起这次研讨会的人工智能学者麦卡锡和明斯基，则被誉为国际人工智能的“奠基者”或“创始人”(Thefoundingfather)，有时也称为“人工智能之父”。
趋势瞭望TREND WATCH撬动四大传统产业的千亿元“商业价值” 人工智能大显身手文 | 余丽人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。
在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元的降本增益效益。
在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元的降本增益效益。
汽车行业整车的智能营销通过收集整合各个渠道的消费者信息，描绘消费者的形象和偏好，并利用机器学习预测模型发现隐藏于消费者行为背后对于车型、性能、价位等的需求。
美国的Automotive Mastermind公司就是一家服务于汽车生产商和经销商的技术开发商和服务提供商。
其实施路径为：搜集社会人口学特征、社交网络、市场数据、产品生命周期等大数据；利用自有的行为预测评分算法对超1000个数据点进行清洗和分析；对消费者进行排名，筛选出目标消费者；梳理出消费者的关键驱动因素，包括金融预算、购买动机、产品性能、保障科技导航随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。
中国人工智能学会与罗兰贝格近日联合发布的《中国人工智能创新应用白皮书》认为，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。
根据该白皮书估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。
金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元的降本增益效益。
在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元的降本增益效益。
在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、条款等；推荐对该消费者最有效的线上或线下营销手段；实现按需生产、销售。
使用Automotive Mastermind公司服务的企业，销售收入提升了30%，客户留存率提高了16.7%。
