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信息技术练习题（含参考答案）1、计算机的运算速度主要由（）指标决定。
A、显卡芯片型号B、硬盘容量C、显示器分辨率D、CPU主频答案：D2、删除一个段落标记后，前后两段文本将合并成一个段落，后一段落内容采用的编排格式是（）。
A、删除前的标记正确的格式B、原文后一段落的格式C、与后一段落格式无关D、使用文档默认格式答案：C3、小明所在的社团要制作一份简单的宣传手册，他可能用到的图文编辑软件是（）A、北大方正B、InDesignC、WPSD、美篇答案：C4、在编辑文档时,要实现“换行”操作,应该按什么。
()A、BackspaceB、EnterC、TabD、Ctrl答案：B5、下列选项属于音频文件扩展名的是()。
A、.wavB、.wmvC、.aviD、.mov答案：A6、在计算机上录音,用数码相机拍摄图片、视频等,其本质是()。
A、把模拟信号转换为数字信号B、把数码信号转换为虚拟信号C、把虚拟信号转换为数码信号D、把数字信号转换为模拟信号答案：A7、IPv4地址分为4个8位的部分，第个部分写成（）之间的十进制数A、1~256B、0~255C、1~255D、0~256答案：B8、超文本标记语言简称是（）A、HTTPB、HTTPSC、HTMLD、URL答案：C9、下述不属于计算机病毒的特征的是（）A、侵略性、破坏性B、破坏性、传染性C、传染性、隐蔽性D、潜伏性、自灭性答案：D10、以下不是智能识别技术的是A、射频识别B、人脸识别C、图像识别D、语音识别答案：A11、计算机系统中运行的程序、数据及相应的文档的集合称为（）A、系统软件B、软件系统C、主机D、应用软件答案：B12、下列说法中错误的是（）。
A、在Windows系统中，系统将磁盘等外存储器划分为一个个的驱动器盘符B、Linux系统只有一个总的根目录，所有文件和文件夹都在它下面C、Linux系统的根目录用符号“\”表示D、在Windows系统中，各盘符下的顶层目录为根目录，用符号“\”表示答案：C13、信息安全领域内最关键和最薄弱的环节是（）。
几种目标识别算法综述作者：王东寅杨旺周继平邓磊杜仕攀罗文杰来源：《数码设计》2018年第19期摘要：随着科学技术的进步，作为新一轮产业变革的核心驱动力，计算机视觉技术能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也赋予了较强的发展动力，引发了经济结构的重大变革，实现了社会生产力的整体跃变。
而目标检测、识别是计算机视觉的一个重要研究点，它将计算机图像处理、自动控制、物体识别及其它人工智能领域相结合。
本文将对基于模板的目标识别、基于特征的目标识别、基于分类器的目标识别、基于运动的目标识别这几种识别模型进行详细介绍。
关键词：人工智能;目标识别;分类器中图分类号：TP391 ; 文献标识码：A ; 文章编号：1672-9129（2018）19-0021-01Abstract： With the advancement of science and technology， as the core driving force of a new round of industrial transformation， computer vision technology can give birth to new technologies and new products， and also give strong development momentum to traditional industries，triggering economic structure. The major changes have achieved an overall leap in social productivity. Target detection and recognition is an important research point of computer vision. It combines computer image processing， automatic control， object recognition and other areas of artificial intelligence. This paper will introduce the recognition models based on template-based target recognition， feature-based target recognition， classifier-based target recognition， and motion-based target recognition.Key ;words： artificial intelligence; target recognition; classifier1 前言根据目前的知识可以理解为机器视觉技术就是使用计算机技术来完成人的视觉作用。
基于神经网络的手写体字识别技术在数字化时代，人工智能技术日益成熟发展，各种基于人工智能技术的应用越来越多，其中手写体字识别技术就是其中之一。
手写体字识别技术是指通过计算机对手写体字进行识别，并转换为机器可读的格式。
这项技术的发展，离不开神经网络的应用。
下面我们就来了解一下基于神经网络的手写体字识别技术。
一、手写体字识别技术的基本原理手写体字识别技术的基本原理就是将手写的字迹通过光电传感器或数码相机等设备转换成数字信号，再根据手写字的特征来识别出这些手写字。
手写字的特征包括笔画方向、长度、宽度、弯曲度等，这些特征是用数字化的方法表示出来的。
在对手写字进行识别时，计算机使用这些特征来推测手写字的形状和意义。
二、神经网络在手写体字识别技术中的应用随着神经网络技术的发展，神经网络逐渐应用于手写体字识别技术之中。
神经网络是一种机器学习的算法，能够自动学习输入数据中的规律和特征，进而对数据进行分类或预测。
在手写体字识别技术中，神经网络可以用来训练计算机自动识别各种手写字的特征。
神经网络的结构分为输入层、隐藏层和输出层。
在手写体字识别中，输入层用来接收手写字的数字化信息，即手写字象素点的灰度值；输出层则用来输出计算机对手写字识别的结果。
隐藏层是神经网络中最为复杂的部分，隐藏层通过神经元的连接和计算来逐步提取并转换手写字的信息，并更高效地将其符合人类可识别的特征输出给输出层。
三、神经网络在手写体字识别技术中的实现方式神经网络在手写体字识别技术中的实现方式有许多种，下面我们介绍其中的两种：卷积神经网络和循环神经网络。
1.卷积神经网络卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN )是一种深度学习的神经网络，主要用于图像识别和处理。
在手写体字识别技术中，卷积神经网络通过滤波器和池化层来提取手写字的特征，然后对这些特征进行分类或预测。
卷积神经网络的输入层输出的特征图可以对应手写体字中的笔画方向和弯曲度等特征。
图像识别技术及其应用第一章绪论近年来，随着计算机技术的飞速发展和普及，图像识别技术越来越受到人们的关注和重视。
图像识别技术是指利用计算机算法对图像进行分析和判断，实现对图像的分类、识别、检测、跟踪等功能。
它的出现不仅为人们的生产和生活带来极大便利，也为人工智能技术的发展奠定了基础。
本文将介绍图像识别技术的基础理论、关键技术和应用领域。
第二章图像识别技术的基础理论图像识别技术是基于计算机视觉和模式识别的技术，它主要包括以下几个方面：2.1 图像采集和预处理图像识别的第一步是图像采集。
目前常用的图像采集设备有数码相机、摄像机、扫描仪等。
采集得到的图像需要进行预处理，包括亮度、对比度、饱和度的调整、降噪、滤波等。
预处理的目的是提高图像的质量，便于后续的特征提取和模式识别。
2.2 特征提取特征提取是图像识别的核心技术之一，它是通过对图像的数学处理将图像中的有价值的信息提取出来，形成对图像的描述，便于计算机对图像进行分类和识别。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、LBP、SIFT、HOG、深度学习等。
2.3 模式识别模式识别是指将特征表示的数据与预先处理好的知识模型进行比较，并根据匹配度进行分类和识别。
它是图像识别的重要环节之一，常用的模式识别方法有SVM、神经网络、决策树、随机森林等。
第三章关键技术3.1 深度学习技术深度学习技术是图像识别领域目前最为热门的技术之一。
它是一种基于人工神经网络的学习方法，通过多层次的神经网络进行特征提取和模式识别，极大地提高了图像识别的准确率。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）等。
3.2 目标检测技术目标检测技术是指在图像中检测并识别出特定目标的能力。
该技术常用于安防监控、自动驾驶、医学诊断等领域。
常用的目标检测算法有SSD、YOLO、Faster R-CNN等。
3.3 三维重建技术三维重建技术是将二维图像转化为三维模型的技术。
人工智能的研究方向和应用领域人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。
一、研究方向1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。
在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。
今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。
另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。
有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。
其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。
对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。
1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。
他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。
四色定理的成功证明曾轰动计算机界。
3.自然语言理解NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。
特定人汉语数码语音抗噪识别方法
徐文盛;戴蓓倩;方绍武;陆伟
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2000(005)002
【摘要】本文提出一种连续隐马尔可夫模型(CHMM)和人工神经网络(ANN)相结合的鲁棒性识别方法,用于噪声环境下特定人数码语音识别.该方法以CHMM的输出作为系统的识别矢量,利用人工神经网络的模式分类和自学习功能,从识别矢量空间中提取语音预识别矢量,再由识别矢量对预识别结果进行识别输出.实验证明,这种基于CHMM/ANN的数码语音识别方法明显地提高了系统的噪声鲁棒性,适用于中小词表语音识别系统.
【总页数】4页(P58-61)
【作者】徐文盛;戴蓓倩;方绍武;陆伟
【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合
肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.34
【相关文献】
1.多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究 [J], 覃鸿;王守觉
2.汉语数码语音识别中一种新的抗噪声特征参数 [J], 张涛;郜彦华
3.一种抗噪声的语音识别方法研究 [J], 任丽娜
4.利用语音的频谱空间特征进行汉语抗噪语音识别的方法 [J], 张永锋;田勇;张阳
5.语音增强用于抗噪声的汉语说话人识别 [J], 王永琦;邓琛;杨洋
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基于深度学习的中文文字识别与自动化处理技术研究随着互联网的普及，数码化程度不断提高，各类信息的数字化存储和处理需求也越来越高。
其中，图片文本的数字化处理和识别技术也逐渐成为各类商业、社会服务和科学研究领域的热门问题。
在此背景下，基于深度学习的中文文字识别与自动化处理技术应运而生。
本文将从多个角度论述该技术的意义、技术路径和应用前景。
一、技术意义深度学习技术，是指模拟人类的神经网络，通过大量数据的训练和学习，自适应地学习不同任务的特征和规律，从而实现对未知数据的识别和分类。
其优点在于，能够自动提取特征，减轻了繁琐的人工特征设计，同时具有强大的非线性拟合能力和泛化性能。
在中文文字识别和自动处理的应用中，该技术有着显著的意义。
首先，中文文本的语言特点和字形结构等因素较其它语言更为复杂，对于软件运算和数据处理的要求更高，而深度学习技术可以通过充分的训练和学习，跨越语言和汉字的多样性，大幅提高识别和自动化处理的准确性和效率。
其次，在各类线上商务、金融和电子政务领域，基于深度学习技术的中文文字识别和自动化处理，可以实现快速、高效和准确的文本导入、识别和转换，为企业和机构节省大量人力和时间成本，提升了业务流程的效率和质量。
此外，在智慧城市、智慧医疗、智能家居和智能终端等领域，该技术也可以应用于人机对话、语音输入和智能文本分析等方面，为提供智能、便捷和人性化的产品和服务，提供必要的技术支撑。
二、技术路径基于深度学习的中文文字识别和自动化处理技术的实现路径，可以分为数据建模、特征提取和模型训练三个环节。
在数据建模阶段，需要收集和整理大量的实例样本数据，确定训练集、验证集和测试集，并进行数据预处理和标注等工作。
数据建模是后续各项工作的基础，因此必须保证数据的准确性和代表性，为后续构建易于训练、高效的模型打下基础。
在特征提取阶段，需要对数据进行特征提取和筛选。
由于中文文本的特殊性，需要加强对字形和语境等特征的挖掘和分析，同时采用适当的文本预处理和特征选择方法，提高模型的鲁棒性和泛化性。
《人工智能及其应用》实验指导书浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组2011年9月前言本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。
本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。
全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。
每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。
本实验指导书包括两个部分。
第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。
由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。
人工智能课程组2011年9月目录实验教学大纲 (1)实验一产生式系统实验 (3)实验二模糊推理系统实验 (5)实验三A*算法实验I (9)实验四A*算法实验II (12)实验五遗传算法实验I (14)实验六遗传算法实验II (18)实验七基于神经网络的模式识别实验 (20)实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)实验教学大纲一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。
二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。
三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学要求1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或分类等。
2 设计课内2 模糊推理系统应用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器；2）设计两车追赶的模糊控制器。
2 验证课内3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的A*算法。
2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A*算法。
手写数字识别技术研究与实现随着科技的不断进步，人们的生活已经越来越离不开数字技术。
数字的出现使得人们的沟通变得更加方便快捷，数据的存储也变得更加便捷和安全。
然而，要让计算机能够真正地理解我们的数字需要一些特殊的技术。
手写数字识别技术正是其中之一。
一、手写数字识别技术手写数字识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用。
其目的在于通过计算机对人类手写数字进行识别，实现计算机对人类数字信息的真正理解。
这个技术应用十分广泛，例如银行的手写数字支票识别、签名检测、数码相机的图像处理等。
通过手写数字识别技术，计算机能够自动化地分析和理解手写数字，有效提高了信息的处理和利用效率。
二、手写数字识别技术实现的主要方法1. 基于图像处理技术的方法基于图像处理的方法是一种较为常见的手写数字识别技术实现方法。
其基本思路是：将手写数字进行数字化图像处理，然后再对数字化图像进行进一步处理和分析，从而实现数字的识别。
首先，这种方法需要将手写数字进行图像化处理。
中文手写数字是由一系列的笔画和连接部分组成的，通过图像处理技术可以将这些笔画和连接部分变成数字化的线条。
然后可以通过特定的算法，将这些数字化线条进一步处理，从而提取出手写数字的特征。
最后，通过比较和匹配，就可以得到最终的数字识别结果。
2. 基于神经网络的方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别技术也开始逐渐流行起来。
其基本思路是：将手写数字转化为图像形式后，通过训练神经网络模型进行学习，达到识别数字的目的。
神经网络模型本质上是一个数学模型，具有强大的计算能力和学习能力，可以通过误差反向传播算法进行训练。
在这种方法中，首先需要对手写数字进行图像化处理，形成数字化的二值图像。
随后，通过训练神经网络模型，将数字化的二值图像分为哪些数字区域，并通过多次训练来提取数字的特征。
最后，通过比较和分类，得到数字的最终识别结果。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用非常广泛。
