当前位置：文档之家 › 第1讲智能信息处理概述.

第1讲智能信息处理概述.

  • 格式：ppt
  • 大小：5.44 MB
  • 文档页数：47

下载文档原格式

  / 47

合集下载

第一讲 人工智能与计算智能概述

第一讲 人工智能与计算智能概述

1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算

第1章人工智能概述精品PPT课件

第1章人工智能概述精品PPT课件
智能设备： 包括具有一定智能的仪器、仪表、机器、设施等。如
采用智能控制的机床、汽车、武器装备、家用电器等。 这种设备实际上是被嵌入运行某种智能软件的嵌入式计 算机/处理器系统的设备。 智能网络：
智能化的信息网络。具体来讲，从网络的构建、管理、 控制、信息传输，到网上信息发布和检索以及人机接口 等，都是智能化的。 智能计算机：知识处理功能 智能机器人：具有智能行为的机器装置。
AI主要探讨人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为.
– 良结构问题：可以用数学模型或者算法精确描述，用传统程序求解； – 不良结构问题：不存在完全确定的数学描述模型，没有现成的算法，或者有算法
但是属于NP完全问题，只能用弱方法求解。
AI研究不良问题求解过程： 如果这个问题还没有解决，则它就是人工智能研究的范畴。
智能技术应用是后信息化社会的主要特征之一
第1章 人工智能概述
人工智能的目标 人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。
远期目标： 制造智能机器。要使计算机具有看、听、说、写等感知和交互
功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析 问题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人 一样具有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知 识和利用知识的能力，从而扩展和延伸人的智能。
狭义方面已经做了一些工作，如专家系统的研究与开 发。广义的理解至今还没有做出令人兴奋的结果。
AI问题的复杂性： 人的思维机制是什么，能够建造人工智能吗？
第1章 人工智能概述
n人脑的思维推理过程的机械化？
n大脑的意识是什么？ n计算机能够有自觉性和意识吗？
弱目标：让计算机成为能够有效模仿、建立人的思维、行为的有效工具；
图灵测试的意义：研究智能行为----使实验研究成为可能

数据融合基本概念最新优质ppt课件

数据融合基本概念最新优质ppt课件
自动化学3院7
NUST
美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
38
自动化学院
NUST
雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
自动化学院
NUST
?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
36
自动化学院
NUST
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
自动化学院
NUST

《人工智能基础与应用》1-人工智能概述

《人工智能基础与应用》1-人工智能概述

PaddlePaddle的设计也使其易于部署。
（3）稳定性。
PaddlePaddle使利用各种CPU、 GPU和机器来加速的训练变得简单。 PaddlePaddle通过优化通信可以实 现巨大的吞吐量，并可以快速执行。
内容 导航
CONTENTS
了解人工智能 了解深度学习
第1章 人工智能概述
20
人工智能发展现状 人工智能机器学习框架
1.1 了解人工智能
4．无人驾驶
第汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移 动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的”。
➢ 无人驾驶汽车是一项集合了自动控制、人工智能、传感器技术等多项技术的高度发展的产 物。
➢ 在实际应用中，人工智能在语音识别、语音合成上取得了非常瞩目的结果。 ➢ 人工智能已经被运用于农业上，2017年，蓝河公司（BlueRiver）的喷药机器人开始使用计算机视觉来识别需要肥料的植物。 ➢ 在医学上，谷歌大脑与Alphabet旗下子公司Verily联合开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能产品。 ➢ 在电商领域，阿里的人工智能系统“鲁班”在2017年的“双十一”网络促销日期间，根据用户行为和偏好，智能地为手机淘宝自动
➢ 在2012年的大规模视觉识别挑战赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge， ILSVRC）中，辛顿（Hinton）和他的学生克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）设计的深度学习网 络AlexNet获得了冠军；
➢ 到2015年，深度学习在图像分类方面的错误率已经低于人工标注的错误率；现在，深度学习被广 泛应用于各个方向并取得了非常好的和工程师开发，有着全面、准确 的中文使用文档，为国内的开发者建立了友好的生态环境。

新一代信息技术导论第1章.新一代信息技术的概述

新一代信息技术导论第1章.新一代信息技术的概述
（1）半导体、微电子等信息材料技术。 （2）计算机硬件和软件技术。 （3）通信技术。 （4）信息应用技术。
什么是新一代信息技术
新一代信息技术
物联网
人工智能
云计算
区块链
大数据
虚拟现实
1.2.1 物联网
物联网的含义
物联网是指将各种信息传感设备及系统，如传感器网络、射频标签阅读装置、条 形码与二维码设备、全球定位系统和其他基于物与物通信模式的短距离无线自组 织网络，通过各种接入网与互联网结合起来而形成的一个巨大智能网络，即“物 物相连的互联网”。其目的是让所有物品都与网络连接在一起，系统可以自动、 实时地对物体进行识别、定位、追踪、监控并触发相应事件。如果说互联网实现 了人与人之间的交流，那么物联网就实现了人与物之间的沟通和对话，也可以说 实现了物与物之间的连接和交互
度的执行
助力高校安全稳定及师 生人身财产安全
AI监测
• 应用大数据+AI学习算法和物联网技术 • 在实际监测中，根据人的肢体运动轨迹，
计算出各种异常动作行为，向监控中心发 出预警
智慧食堂
• 基于物联网+云端存储技术 • 预定点餐、后厨管控、食品安全管理、采
购库存、成本核算、食堂经营数据
全过程、全流程管理
特征
数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效高
大数据的特征
1．数据量大： 大数据的起始计量单位至少是 PB（约 1 000 个 TB）、EB（约 100 万个 TB）或 ZB（约 10 亿个 TB）。 2．类型繁多： 大数据的类型包括交易数据、移动通信数据、用户行为数据、机器数据和传感器数据等，多种类型的数据对 大数据技术的数据处理能力提出了更高的要求。 3．价值密度低： 随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，收集的数据海量，但价值密度较低，如何通过强大的计算机算 法更快捷地完成数据的价值提纯，是大数据时代亟待解决的难题。 4．速度快且时效高： 大数据中的数据处理遵循“1 秒定律”，即大数据对数据处理速度有要求，一般要在 1 秒内处理所有数 据并得出数据的分析结果。时间太长数据就失去了本身的价值，成为过期的或无效的数据。这个速度要求 是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。

人工智能技术应用导论 第1章 人工智能概述

人工智能技术应用导论 第1章 人工智能概述

01 人工智能发展现状
1.2021年，根据统计数据评分，全球人工智能排名
01 人工智能发展现状
2.人工智能企业城市分布
01 人工智能发展现状
3.我国人工智能发展三步战略
① 第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平 同步
② 第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技 术与应用达到世界领先水平
03 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ然语言处理
03 自然语言处理
自然语言处理面临四大挑战： 一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性； 二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性； 三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象； 四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描 述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
3）产业智能互联
产业互联网实现了产业链各环节的数据打通。人工智能的应用将从企业内部智能 化延伸到产业智能化。
03 人们对人工智能发展的担忧
1）绝大多数人相信富人会从人工智能中获益，而近一半的人预计穷人会受到伤 害。
2）近一半受访者预计人工智能生成的“深度伪造（Deepfake）”音频和视频将削 弱公众对真实事物的信任。
05 计算机视觉
计算机视觉Computer Vision：是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步 的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视 觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的 图像。
06 生物特征识别
① 生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证 的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。

人工智能导论第1章人工智能概述


星蓝海学习网
近年人工智能主要事件
2011年 2013年 2014年
• IBM Waston参加智力游戏《危险边缘》，击败最高奖 金得主Brad Rutter和连胜纪录保持者Ken Jennings；
• 苹果发布语音个人助手Siri
• 深度学习算法在语音和视觉识别率获得突破性进展
微软亚洲研究院发布人工智能小冰聊天机器人和语音助手 Cortana 发布Deep Speech语音识别系统
星蓝海学习网
人工智能的未来与展望
人工智能的发展的终极目标是类人脑思考。目前的人工智能 已经具备学习和储存记忆的能力，人工智能最难突破的是人脑的 创造能力。而创造力的产生需要以神经元和突触递质传递为基础 的一种化学环境。目前的人工智能是以芯片和算法框架为基础。 若在未来能再模拟出类似于大脑突触传递的化学环境，计算机与 化学结合后的人工智能，将很可能带来另一番难以想象的未来世 界。
人工智能概述
第一部分 人工智能概述
第二部分 人工智能的社会
价值
第三部分 人工智能的应用
领域
第四部分 人工智能的未来
与展望
星蓝海学习网
星蓝海学习网
人工智能概述
案例引入
人工智能时代即将来 临，你准备好了吗？
阿尔法鹰眼，情绪识别的 人工智能，让谎言无处可藏
阿里鹿班让设计更美好！
星蓝海学习网
厦门无人驾驶巴士 在软件园上路！
• 苹果在WWDC上发统，无人驾
驶平台Apollo1.0自动驾驶平台
• 华为发布全球第一款AI移动芯片麒麟970 • iPhone X配备前置 3D 感应摄像头(TrueDepth)，脸
部识别点达到3W个，具备人脸识别、解锁和支付等功 能

人工智能导论课件第1章人工智能概述


1.6.6 自动程序设计 自动程序设计就是让计算机设计程序。具体来讲，就
是只要给出关于某程序要求的非常高级的描述，计算机就 会自动生成一个能完成这个要求目标的具体程序。所以， 这相当于给机器配置了一个“超级编译系统”，它能够对高 级描述进行处理，通过规划过程，生成所需的程序。但这 只是自动程序设计的主要内容，它实际是程序的自动综合 。自动程序设计还包括程序自动验证，即自动证明所设计 程序的正确性。
但在现有机器上无法实施或无法完成的困难问题，包括 智力性问题中的难题和现实中复杂的实际问题和工程问 题。在这些难题中，有些是组合数学理论中所称的NP（ Nondeterministic Polynomial 非确定型多项式）问题或 NP完全（Nondeterministic Polynomial Complete, NPC ）问题。NP问题是指那些既不能证明其算法复杂度超出 多项式界，但又未找到有效算法的一类问题。而NP完全 问题又是NP问题中最困难的一种问题。
1.1.5 统计智能和交互智能 1. 统计智能（Statistical Intelligence） 利用样例数据并采用统计、概率和其他数学方法
而实现的人工智能称为统计智能。 2. 交互智能（Interactional Intelligence） 通过交互方式而实现的人工智能称为交互智能。
1.2 为什么要研究人工智能
从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将 问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模 拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
1.5.2 生理模拟，神经计算
从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行 为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网 络的工作过程，实现人工智能。

人工智能原理第1章人工智能概述.ppt课件

第1章 人工智能概述
本章内容
1.1 关于人工智能的定义 1.2 人工智能的基础 1.3 人工智能简史 1.4 智能体与环境 1.5 智能体结构 小结
参考书目
附录 和人工智能相关的社会伦理问题
第1章 人工智能概述
1.1 关于人工智能的定义
智能体 对AI的4种不同定义 类人行动/类人思考/理性思维/理性行动
25
第1章 人工智能概述
数学的贡献(1)
• 数学(800~现在)贡献的思想:
• 什么是抽取合理结论的形式化规则? • 什么可以被计算? • 如何用不确定的知识进行推理?
• AI成为一门规范科学要求在三个基础领 域完成一定程度的数学形式化:
• 逻辑、计算、概率
26
第1章 人工智能概述
数学的贡献(2)
• Alfred Tarski(塔斯基)引入了一种参考理论, 可以把逻辑对象与现实世界对象联系起来
27
第1章 人工智能概述
数学的贡献(3)
• 问题1结论: 形式化规则=命题逻辑和一 阶谓词逻辑
• 问题2：什么可以计算？
• 可以被计算, 就是要找到一个算法 • 算法本身的研究可回溯至9世纪波斯数学家
控制论/语言学
第1章 人工智能概述
对人工智能有贡献的学科
• 哪些学科、哪些思想和哪些人物给予AI以贡献? • 哲学(BC428~现在) • 数学(800~现在) • 经济学(1776~现在) • 神经科学(1861~现在) • 心理学(1879~现在) • 计算机工程(1940~现在) • 控制论(1948~现在) • 语言学(1957~现在)
11
第1章 人工智能概述
4种不同定义的方法(5)
• 理性地行动: 理性智能体方法 • 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具

1 智能信息系统概述


时间 （When） 及时性 新颖性
内容（What ） 准确性 完整性 相关性
信息的时间维度

及时性 ：人们需要的时候拥有信息

信息具有一定时效，过了时效信息丧失或者 大幅降低价值 帮助企业把握住机会


新颖性：获得最近和最新的信息

具有新颖性的信息比仅具有及时性的信息更 具有价值
管理层
知识层
安东尼模型
管 理 决 策 层 次 战略层 管理层 知识层 操作层 市场 生产 财务 会 人力 销售 制造 管理 计 资源 领导 中层管理 知识和数据工作人员 基层执行人员 决策者
二、知识管理与知识管理系统
知识管理

知识管理是信息管理发展的owledge Management, KM）：对知识的获取与学习、组织与存 储、交流与共享、利用与创新的管理理 论、方法与技术的总称

“人们知道的比他们所能讲出来的要多得多”

显性知识(Explicit Knowledge)：能用语言、文字、 数字、图表等方式清楚地表述出来，学习者和接收者 也能够通过这种表述获得的知识 隐性知识(Tacit Knowledge):很难被清楚地表述出来， 即使表述也很难被学习或接收的知识

知识转换
知识管理的目标

能够快速而方便地访问到所需要的信息 和知识，使最恰当的知识在最恰当的时 间传递给最合适的人。
知识管理的目标


提高企业的响应能力
提高企业创新能力


提高企业员工技能
提高企业效率
知识管理的原则


积累原则
共享原则

交流原则
显性知识和隐性知识
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

50年代中叶——60年代中叶： 研究各种自适应系统； 代表作: Samuel的下棋程序
60年代中叶——70年代中叶： 模拟人类的概念学习过程;
代表作: Winston的结构学习系统
70年代中叶——80年代中叶： 探索各种学习方法;
机器学习的发展历史(续)
1980年,在卡内基-梅隆大学（CMU）: 召开了第一届机器学习国际研讨会,标志着机器学习研究 在全世界兴起。 80年代中叶——90年代中叶：主要研究人工神经网络; 90年代中叶——当前： 分类器集成、海量样本学习、增 强学习、学习复杂随机模型、核机器学习等; 吸引了越来 越多的学者进行机器学习研究;
大家下 午好
机器学习可以在更广阔的领域得到应用
数据挖掘 视频分析
石油勘探
目标跟踪
图象检索 智能机器人
生物信息学 多通道用户界面 汉字识别
语音识别 计算机视觉
移动通信 金融数据分析
机器学习的理论基础
机器学习
概 率 论
矩 阵 论
数 理 统 计
多 元 分 析
最 优 化
机器学习的发展历史
起源: 上世纪50年代中叶
机器学习的研究热点
50年代中叶——80年代中叶： 探究各种学习策略； 80年代中叶——90年代中叶： 人工神经网络独领风骚； 90年代中叶——当前： 基于再生核的学习; 基于贝叶斯推理的学习; 海量样本学习; 集成学习; 深度学习; 诸多研究热点；
智能ABC分层模式
2 智能信息处理主要研究内容
什么是智能信息处理
智能信息处理就是模拟人或其它生物处理信息的行为，建 立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的一些方法和技术。
智能信息处理的最大特点是不需要建立问题的精确描述，非 常适合于处理那些因为难以建立有效的形式化模型，而用传统 方法难以解决、甚至无法解决的问题，特别是对不确定性系统 和不确定性现象等问题的处理具有独特优势。 智能信息处理是现代信息科学中发展最快且应用前景非常 广阔的一门崭新的重要学科，是信息科学当前热门的研究 焦点之一，在各个领域都取得了良好的应用效果；
智能可分为生物智能（BI）和非生物智能两种，非
生物智能包括人工智能(AI)和计算智能(CI)。
生物智能（BI）、人工智能(AI)、计算智能(CI)的区别
BI(Biological Intelligence)亦称自然智能(NI)。由于BI是人类 从自身的角度来阐述的，所以它表征人类智能活动的一些特 征。有目的性、综合性和学习扩展性 。 AI是由非生物生命方法产生的智能，它总是和符号、逻辑、 规则、推理联系起来。 CI是由美国学者James Bezdek于1992年首先提出来的，它 是生物智能的计算模拟，即用计算机模拟和再现人类的某些 智能行为。
数据（Data）：是客观事物属性、数量、位置及其相互关系等的抽 象表示； 实例：“1314”
信息（Information）：是数据所表示的内在涵义； 知识（Knowledge）：是以多种方式把一个或多个信息关联在一起 的结构； 智力（Wisdom）：运用知识和经验判断和解决问题的能力； 智能（Intelligence）：知识集合与智力的综合称为智能。
蚁群算法 Ant Colony Optimization (ACO) 粒子群算法 Particle Swarm Optimization (PSO) 鱼群算法 Fish Swarm Optimization (FSO)
其他进化算法
免疫算法(Immune Algorithm) ;克隆选择算法(Clonal Selection Algorithm) ；人工内分沁系统(Artificial Endocrine System) ；荷尔蒙算法(Hormonal Algorithm) ；细菌趋药性 算法(Bacterial chemotaxis algorithm) ；DNA计算(DNA Calculation) ；膜计算(membrane computing) ，等等。
x
机器学习实例(续)
例3: 判断人脸表情
七 类 表 情
？
50 100
？
150
200
250 50 100 150 200 250
机器学习实例(续)
例4: 判断音乐风格
欢快音乐
悲伤音乐
？
音乐片段（风格未知）
？
机器学习在日常生活中的应用
例1: 手机的手写输入功能
例2: 笔记本电脑上的指纹识别器
例3: 语音识别系统
机器学习是人工智能的重要分支； 模式识别可以看作是机器学习的特例。
如果在人工智能上有所突破，以至于机器能够学习 ，那么它将价值10个微软。 ——B.Gates，2004
模式 识别 机器学习 人工智能
13
机器学习实例
例1：判断 x 是“红心”还是“月亮”
x
例2：判断 x 是数字“6”还是数字“9”
智能信息处理主要研究内容（续）
混沌与分形
混沌是现象的深化，而分形则是结构的深化。这两项发现使人类对自然规 律和社会现象的认识发生了革命性的变革，提高到一个新的阶段。
粗糙集
是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具 ，能有效地分析和处理不精确 、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在 的规律。主要包括属性约简和规则提取两个内容。
智能信息处理主要研究内容
人工神经网络 支持向量机、高斯过程模型
常见智能信息处理模型 混合模型、概率图模型、隐变量模型、显著度框架、 成分分析模型等
模糊数学与 遗传算法与进化计算
遗传算法 GA
进化规划 EP
进化策略 ES
进化计算(EC)
群智能算法
智能信息处理概述
Introduction on Intelligent Information Processing
周亚同
主要内容
1 智能信息处理基本概念 2 智能信息处理主要研究内容 3 相关研究学科(机器学习与模式识别) 4 智能信息处理仿真平台(含演示) 5 智能信息处理应用实例(含演示)
1 智能信息处理基本概念
量子计算
最早由IBM的科学家R. Landauer及C. Bennett于70年代提出，是对于一个或 多个量子比特 (qubit)或量子三元 (qutrit)以上进行操作，以达到具有量子特 性的演算功能。
3 相关研究学科(机器学习与模式识别)
机器学习与模式识别
直观地定义——让机器拥有类似人类的学习能力；