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《人工智能与机器翻译》课后习题《人工智能与机器翻译》课后习题2010-10-22 07：43第一章1.什么是人工智能?它的研究目标是什么?2.人工智能的发展过程经历了哪几个阶段?3.什么是智能程序，它有什么特点?4.智能程序和通常程序之间有什么差异?5.智能技术实施有哪些组成部分?6.什么是机器翻译?它有什么特点?7.机器翻译有哪些常见问题?8.机器翻译的常规步骤是什么?9.机器翻译可分为哪些类别?第二章1、何谓知识表示?一个好的知识表示方法应具备哪些特点?2、为什么知识表示要实现模块化与简单化?3、请写出用一阶谓词逻辑表示知识的步骤。
4、设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
(2)他每天下午都去玩足球(3)太原市的夏天既干燥又炎热。
(4)所有人都有饭吃。
(5)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球(6)要想出国留学，必须通过外语考试5、一阶谓词逻辑表示法适用于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?.6、什么是单元表示?它有什么优点?7、把下列语句表示成语义网络描述：(1)Allmanaremortal。
(2)Everycloudhasasilverlining。
(3)AllbranchmanagersofDECparticipate inaprofit-sharing plan.8、请对下列命题分别写出它的语义网络：(1)每个学生都有多本书。
(2)孙老师从2月至7月给计算机应用专业讲《网络技术》课程。
(3)雪地上留下一串串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。
(4)王丽萍是天发电脑公司的经理,她35岁，住在南内环街68号。
9、请把下列命题用一个语义网络表示出来：(1)猪和羊都是动物(2)猪和羊都是偶蹄动物和哺乳动物；(3)野猪是猪，但生长在森林中；(4)山羊是羊，且头上长着角；(5)绵羊是一种羊，它能生产羊毛。
第三章1、何谓产生式系统?它由哪些部分组成?试举例说明?2、产生式系统有哪些类型?3、试举例说明不可撤回搜索方法的基本思想?4、用回溯策略求解如下所示二阶梵塔问题，画出搜索过程的状态变化示意图对每个状态规定的操作顺序为：先搬1柱的盘，放的顺序是先2柱后3柱；再搬2柱的盘，放的顺序是先3柱后1柱；最后搬3柱的盘，放的顺序是先1柱后2柱。
Faster RCNN的交通场景下行人检测方法近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，行人检测在自动驾驶、智能交通管理等领域变得越来越重要。
针对交通场景下的行人检测问题，Faster RCNN成为了一种比较有效的方法。
本文将介绍Faster RCNN在交通场景下的行人检测方法，并探讨其在实际应用中的优势和不足之处。
Faster RCNN是一种经典的目标检测算法，由多个组件构成，包括卷积神经网络（CNN）、区域建议网络（RPN）和检测网络。
在交通场景下的行人检测中，Faster RCNN通过CNN来提取图像特征，并通过RPN来提取候选区域，然后通过检测网络来完成最终的行人检测任务。
Faster RCNN通过CNN来提取图像特征。
在交通场景下，由于道路背景复杂，会有大量的非行人区域，因此需要一种强大的图像特征提取器来区分行人和背景。
Faster RCNN采用了深度卷积神经网络来提取图像特征，这种网络结构能够学习到更加抽象的特征表示，从而提高了行人检测的准确性和鲁棒性。
Faster RCNN通过RPN来提取候选区域。
在交通场景下，行人可能会出现在各种位置和姿态，因此需要一种有效的候选区域提取方法。
RPN是一种基于锚框的方法，它能够在图像中生成多个候选区域，并通过CNN网络来对这些候选区域进行分类和回归，从而得到最终的行人检测结果。
这种方法能够灵活地适应不同尺度和形状的行人，从而提高了行人检测的准确性和鲁棒性。
Faster RCNN在交通场景下的行人检测方法也存在一些不足之处。
由于道路交通场景下的背景复杂性，可能会导致误检和漏检的问题，需要进一步提高检测的准确性和鲁棒性。
由于交通场景下的光照和遮挡等问题，可能会影响行人检测的效果，需要进一步提高检测的鲁棒性和稳定性。
Faster RCNN在交通场景下的行人检测方法具有很大的优势，但也面临着一些挑战。
未来，我们可以通过引入更加先进的深度学习技术，如目标跟踪和姿态估计等方法，来进一步提高交通场景下的行人检测效果。
list 对象集合取交集取并集工具类标题：深入探讨List对象集合取交集、取并集的工具类在日常开发中，List对象集合的操作是非常常见的。
其中，取交集、取并集是List集合操作中的重要部分。
为了更高效地进行这些操作，我们通常会使用工具类来实现。
本文将从简单到复杂，由浅入深地探讨List对象集合取交集、取并集的工具类，并分享个人的观点和理解。
1. 介绍List对象集合在编程中，List是一种常见的数据结构，用于存储一组有序的数据。
它允许我们按照插入顺序来访问元素，并且可以包含重复的元素。
在Java中，List是一个接口，常用的实现类有ArrayList和LinkedList。
除了Java，其他编程语言中也有类似的数据结构，如Python的列表(List)、C#的列表(List)等。
2. 取交集的工具类实现取交集是指找出多个集合中相同的元素，Java中可以使用retainAll方法来实现List集合的取交集操作。
除了使用retainAll方法，我们还可以编写工具类来更灵活地实现取交集的操作。
下面是一个简单的取交集工具类示例：```javapublic class ListUtils {public static List<Integer> intersection(List<Integer> list1, List<Integer> list2) {List<Integer> result = new ArrayList<>(list1);result.retainAll(list2);return result;}}```在这个示例中，我们使用retainAll方法实现了取交集的功能，并将结果保存在一个新的List中返回。
这样，我们可以在其他地方多次使用这个工具类来取两个List的交集。
3. 取并集的工具类实现取并集是指将多个集合中的元素合并，并去除重复的元素。
-1.N元文法模型1.1 N元文法介绍基于统计的方法理解一句话，就是要从一句话的每个位置全部候选字中选择一个最可能的句子，我们假定一个字只与前面的N-1个字有关，若没有N-1个音就补以空音。
这种N-1阶的马尔可夫模型，在语音理解中又特别地被称为N元文法模型(N-gram Model)。
N元统计计算语言模型的思想是：一个单词的出现与其上下文环境中出现的单词序列密切相关，第n个词的出现只与前面n-1个词相关，而与其它任何词都不相关。
1.2 利用N元文法来纠正中文文本错误n-gram 是常用的统计语言模型，其中尤以二元文法（Bigram）和三元文法（Trigram）的应用最多。
n-gram 模型统计各种语言的邻接共现规律，反映句子的局部范围是否符合语言规范，被广泛用于自动校对中的错误查找。
在英文的自动校对中使用了词和词的Trigram，把以字、词、词性为共现元素的Bigram 应用于了中文自动校对中，取得了较好的效果。
由于局部错误在文本的错误中占多数，所以选择合适的查找局部错误的方法对自动校对来说至关重要。
我们知道，对正确的语言现象，字词之间的邻接共现概率较高，对一些不符合语法规范的错误，字词之间的邻接共现概率较低。
所以，可应用反映字词之间邻接共现规律的n-gram 模型，对句子进行局部分析，查找文本中的局部错误。
例如：重要课题重要果题方法1：对训练语料先进行自动分词，然后统计二元词邻接共现的规律，相邻的两个词wiwi+1 记为一个词单元ui，下一单元ui+1= wi+1wi+2，该方法统计句子中词单元的绝对次数Count(ui)，将其作为模型的参数；方法2：使用方法1 的训练数据，以相邻三个词wiwi+1 wi+2 作为一个词单元ui，然后统计三元词邻接共现的绝对次数Count(ui)，扩大词共现的邻接范围方法3：由于三元词的共现存在很大程度的数据稀疏，这里，对方法2的统计结果进行平滑处理，采用的是插值平滑方法。
