图书名称：《机器学习、人工智能及应用研究》【作者】宝力高著【页数】180【出版社】长春：吉林科学技术出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5578-7793-4【分类】机器学习-研究-人工智能-研究【参考文献】宝力高著.机器学习、人工智能及应用研究.长春：吉林科学技术出版社,2021.03.图书封面：人工智能及应用研究》内容提要：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做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。本专著贯彻“更新、精简、实用”的原则:着重展现人工智能技术的基础方法和理论，并通过由浅入深的介绍基础算法和机器学习算法相关理论和应用，阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度，同时引入了国内外典型人工智能技术在机器人领域的研究应用实例。《机器学习、人工智能及应用研究》内容试读第1章绪论机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。它可以作为实际工具应用于从政治到地质学的多个领域，解决其中的很多问题。在过去的半个世纪里，发达国家的多数工作岗位都已从体力劳动转化为脑力劳动。过去的工作基本上都有明确的定义，类似于把物品从A处搬到B处，或者在这里打个洞，但是现在这类工作都在逐步消失。现今的情况具有很大的二义性，类似于“最大化利润”“最小化风险”“找到最好的市场策略”…诸如此类的任务要求都已成为常态。虽然可从互联网上获取到海量数据，但这并没有简化知识工人的工作难度。针对具体任务搞懂所有相关数据的意义所在，这正成为基本的技能要求。大量的经济活动都依赖于信息，我们不能在海量的数据中迷失，机器学习将有助于我们穿越数据雾霭，从中抽取出有用的信息。1.1什么是机器学习和人工智能1.1.1机器学习机器学习是利用数学程序（算法）来分析数据，目的是发现不同数据项之间的有用模式（关系或相关性）。一旦确定了这些关系，就可以使用它们来推断新案例出现时的行为。本质上，这类似于人们的学习方式。机器学习最常见的，也可以说是第一个应用是预测。预测是根据目前拥有的信息，使用机器学习来确定一些目前不知道的东西，人们发现有关行为和结果之间关系的模式，这通常与人们过去的行为以及他们接下来的行为有关。确定了存在的关系之后，就可以根据一个人目前的状态来预测他未来的行为。使用机器学习预测有时被称为预测模型或预测分析(PA)。·1···试读结束···...

2022-05-05 机器学习算法 机器学习 周志华 pdf

编辑点评：地平线2025：人工智能来了电子书高清版如今的智能产品已经成为每个人不可或缺的一部分。几乎每个人都有电子和电子产品，不分性别、年龄和年龄。本书用非常简单通俗的语言介绍了人工智能的前世今生，并介绍了人工智能。智能的发展现状及未来发展趋势，感兴趣的请下载阅读简介各种智能产品已经成为人类生活中不可或缺的一部分。智能手机、电脑、CNC设备，甚至各种逐渐量产的机器人……这一切这些都说明人工智能来了，人工智能时代来了！这本书的语言非常通俗易懂。人工智能的前世今生介绍人工智能的发展现状和未来发展发展趋势，分析中国在人工智能领域的现状和未来发展前景。同时，本书还涵盖了制造业、农业、教育、医疗、交通、金融、物流、军事等各个方面。展示人工智能的发展现状和趋势，穿插专家学者的分析讲解。相关内容部分预览目录介绍前言人工智能来了第一个震撼世界的智能制造——人工智能与制造第二部分告别“望天守”——人工智能与农业第三个死记硬背还不够——人工智能与教育第四章能否长生不老？——人工智能与医疗第5部分红灯、绿灯、黄灯-人工智能和交通第六个神奇预测——人工智能与金融智能物流2.0时代第七章全面开启——人工智能与物流第八章国事必看——人工智能与军事第九章可以思考和学习机器——“阿尔法元”很聪明第十章太棒了！中国——世界看好中国霍金的预言能走多远？——人工智能给人类带来“灾难”第十二条科技前沿——人工智能等人工智能将在2020年改变我们生活的哪些方面？2020年是很平凡的一年，却又是很不平凡的一年。在生活中，人工智能取代了送货员和公交车司机。当满大街都是疾病，人工智能承担了人类生病的风险。在医学上，大家关心的新冠，从数字信息的更新到疫苗的研发，都在人工大数据的围墙下阻止了感染的爆发。人工智能似乎是一个遥远的话题，但它却无处不在。5G基站全面升级，人工智能加速发展，科技、医学、数字等领域的信息化时代，人工智能将正式“互联网+”走进生活。NO.1人脸识别人脸识别领域影响着我们生活的方方面面，比如人脸识别安检、人脸识别考勤、人脸识别测温等等。许多公司都要求进行面部识别考勤打卡。近来，眼科考勤云系统打造了一款笔记本电脑，实现人脸识别打卡考勤。用户可以摆脱外接摄像头设置的烦恼，无需繁琐的连接设置。通过注册安装Buteye考勤云系统，企业可以使用笔记本电脑进行人脸识别签到。NO.2电子支付电子商务的兴起带动了电子支付的兴起。从密码支付到指纹支付再到人脸识别支付，用户的消费和支付习惯逐渐发生改变，变得越来越智能化。数字货币的落地测试，实现了无感支付，让电子支付深度融入我们的生活。NO.3智能家电移动互联网的普及和人工智能的发展，让电影中看到的智能家电成为了现实。语音识别+扬声器，实现扬声器识别语音，用户可以控制家里的电视、空调等家电，让家电变得智能化。NO.4智能前台大型商场和零售店客流密集，无法兼顾所有客流和客流情况。智能前台可实现人脸识别开门，人来开门，人离门关门。除此之外，还可以进行实时在线客流统计，分析新老客户，为商场、门店提供客流统计解决方案；它还可以监控视频以确保安全。NO.5无人驾驶无人驾驶技术只出现在科幻电影中，如今自动驾驶正在成为现实。今年年中，百度无人驾驶技术上路测试，无人驾驶汽车开始量产。这表明人工智能无人驾驶技术正在逐步走向成熟和商业化。NO.6AI医疗诊断与治疗疫情的爆发，推动了人工智能医疗诊疗的发展。通过人工智能技术、云诊疗、多专家联合会诊、智能医疗助手、智能医疗指导、辅助诊疗等，可以提高诊疗效率和辅助水平。生活更安全。人工智能时代的号角已经吹响，人工智能对社会、经济、生活的影响将是前所未有的。人工智能渗透到我们的衣食住行，改变着我们的入住方式、消费支付习惯、出行方式和日常生活等。相信人工智能的不断探索，会让我们的生活更加智能和便捷！...

2022-05-05 刷脸支付人脸识别人工智能 人脸识别 人工智能 课程思政

图书名称：《人工智能系统平台实施中级》【作者】曙光信息产业【页数】247【出版社】天津：天津大学出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5618-6989-5【价格】59.00【参考文献】曙光信息产业.人工智能系统平台实施中级.天津：天津大学出版社,2021.07.图书封面：人工智能系统平台实施中级》内容提要：本书为培养人工智能系统平台开发全面人才的教材。从不同的视角对机器学习、深度学习以及典型的项目案例进行介绍，涉及人工智能系统平台开发的各个方面，主要包括机器学习概述、Sklear使用、深度学习及神经网络概述、PyTorch使用、GPU计算、系统监控及问题处理等，让读者全面、深入、透彻地理解人工智能系统平台开发的各种知识及具体使用方法，提高实际开发水平和项目能力。全书知识点的讲解由浅入深，使每一位读者都能有所收获。本书主要涉及7个项目，即数据分析、机器学习库Sklear、机器学习并行训练、深度学习入门、深度学习进阶、GPU计算、容器编排工具及Kuemete，按照由浅入深的思路对知识体系进行编排，从数据分析、机器学习、机器学习实现、深度学习、深度学习实现、GPU计算方式以及资源分配等方面对知识点进行讲解。本书结构条理清晰、内容详细，每个项目都通过学习目标、学习路径、任务描述、任务技能、任务实施、任务总结、英语角和任务习题8个模块进行相应知识的讲解。其中，学习目标和学习路径对本项目包含的知识点进行简述，任务实施模块对本项目中的案例进行了步骤化的讲解，任务总结模块作为陈述，对使用的技术和注意事项进行了总结，英语角解释了本项目中专业术语的含义，使学生全面掌握所讲内容。《人工智能系统平台实施中级》内容试读项目一数据分折学标通过对数据分析的学习，了解什么是数据分析，熟悉数据分析的基础流程，掌握使用Pytho进行数据分析的方法，掌握Numy和Pada两个数据分析库的使用方法，在任务实施过程中：●了解数据分析的基本概念：●熟悉Numy与Pada数据分析库；●掌握Numy与Pada库中函数的使用方法：●具有使用Numy与Pada库在机器学习任务中进行数据分析的能力。路径。了解数据分析的基本概念●熟悉Numy与Pada数据分析库P加载数据学习目标●掌握Numy与Pada库中函数的使用方法●具有使用与Pada库在机器学习=清洗数据分析数据任务实施◆项目背景数据分析情境导入◆项目内容项目功能↓项目实现▣数据分析概述a基于Numy分析a使用readcv(0读取数据集目基于Pada分析(任务技能产任务描述功能描述飞对数据进行清洗根据公式进行计算√效果展示客单价：56.909417821040805人工智能系统平台实施中级描【情境导入】随着信息时代的发展，各行业都开始保存经营或其他类型的数据，为了能够更好地帮助管理者作出管理企业的相关决策，对数据进行有效的分析是非常有必要的，但随着数据量的激增，数据产生过程中难免会存在不符合标准的情况，使用人工对这些数据进行筛选很复杂且容易出错，而Numy和Pada数据分析模块的出现给数据分析人员带来了极大的便利。本项目通过对Numy和Pada基础知识的学习，来完成药店销售数据分析。【功能描述】●使用readcvO读取数据集。●对数据进行清洗。●根据公式进行计算。【效果展示】通过对本项目的学习，能够使用Pada与Numy读取数据并对数据进行清洗和分析，效果如图1-1所示。客单价：56.909417821040805图1-1效果图技能点一数据分析概述1.什么是数据分析数据分析是指对大量资料使用适当的统计分析方法进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。20世纪早期，数据分析的数学基础就已经确立了，直到计算机出现后，数据分析得到了实际操作的可能性并且得以推广，因此，也可以说数据分析是数学与计算机科学相结合的项目一数据分析3产物。2.数据分析在人工智能领域的应用随着科学技术的快速发展，人类社会已经逐步进入了智慧经济的时代，利用大数据技术能够对数据进行快速准确的挖掘和分析，从而实现向信息的智能化方向发展。在大数据时代背景下，大数据技术对数据的处理速度极快，能够通过大数据分析快速呈现出对互联网海量数据的分析结果，从而使人工智能对数据的获取和分析更加快速、及时，提高了人工智能的效率。与传统的数据分析结果相比，大数据对数据的处理更加全面，能够从多角度对用户的真实需求进行有效分析，使分析结果更加准确，从而提升了人工智能的精确性。技能点二基于Numy分析1.数学函数Numy中包含的常用数学函数有3种，分别为算数函数、三角函数和舍入与取整函数。算数函数主要用于数学计算，算数函数能够对元素不同、形状相同的数组进行加、减、乘、除运算，使用算数函数对数组进行计算前需要引入Numy包，方法如下。imortumya算数函数如表1-1所示。表1-1算数函数函数描述两个数组之间进行加法运算，arraya与array代表两个数组。符号“+”.add(arraya,array)+同样具有add函数的效果两个数组之间进行减法运算，arraya与array代表两个数组。符号“-”.utract(arraya,array)-同样具有utract函数的效果两个数组之间进行乘法运算，arraya与array代表两个数组。符号“*”.multily(arraya,array)*同样具有multily函数的效果两个数组之间进行除法运算，但需要注意的是除数不能为0，arraya与ar.divide(arraya,array)/ray代表两个数组。符号“/"同样具有divide函数的效果.recirocal(arraya)返回数组中各个元素的倒数，arraya表示传入的数组以数组各个元素为底数，进行元素幂的计算，ower函数中第一个参数需.ower(arraya,it)要传入一个数组，第二个参数可以是一个整数或一个数组。符号“*”同样.ower(arraya,array)、*来具有ower函数的效果.mod(arraya,array)计算不同数组相应元素相除后的余数，arraya与array代表两个数组.qrt(arraya)进行数组中元素的开方计算，arraya表示数组名称三角函数主要用于对自变量（角度）和因变量（角度对应任意角终边与单位圆交点坐标人工智能系统平台实施中级或其比值)进行运算。在使用三角函数前需要将数组中的角度值转换为弧度值，公式如下所示。aa.i/180三角函数如表1-2所示。表1-2三角函数函数描述.i(aray）计算正弦值，aray表示包含弧度值的数组，该函数返回正弦值.co(array)计算余弦值，aray表示包含弧度值的数组，该函数返回余弦值.ta(array)计算正切值，aray表示包含弧度值的数组，该函数返回正切值.arci(i)计算反正弦值，这里的表示一组正弦值，该函数返回弧度值.arcco(co)计算反余弦值，这里的©O表示一组余弦值，该函数返回弧度值.arcta(ta)计算反正切值，这里的a表示一组正切值，该函数返回弧度值舍入与取整函数主要用于调整小数位数，Numy中提供了3种常用的舍入与取整函数，如表1-3所示。表1-3舍入与取整函数函数描述四舍五入取值，aray表示元素所在的数组：decimal表示要保留的小数aroud(array,decimal)位数，默认为0，当值为负数时，则对小数点左边的位数进行近似操作ceil(array）向上取整取值，array表示元素所在的数组floor(array)向下取整取值，aray表示元素所在的数组下面以计算正弦值和反正弦值为例，对数学函数的使用方法进行讲解，代码CORE0101如下所示。代码CORE0101imortumya#定义数组a=.array(12,18,30,90,50,65,87])#弧度转化a=a.i/180#正弦值i=.i(array)rit(正弦值)···试读结束···...

2022-05-04 epubee电子书库 天津大学出版社官网

编辑点评：人工智能开发实战应用教程电子书免费版人工智能开发实战应用教程本书分为三部分，共18章。第一部分为Scratch2.0编程教程，包括简介、Scratch2.0教程-介绍、编程实例-介绍、编程实例-进阶、游戏编程、飞机大战，想了解更多请下载阅读大数据技术在人工智能中的实践与应用信息时代，现代科技发展进入“快车道”，科技的实际应用改变了人们的生活，包括人工智能技术的应用，如智能家居系统、智能汽车和智能城市。作为人工智能技术的核心，大数据技术对海量数据进行采集、处理和分析，挖掘数据中潜在的规律，并利用规律进行有效的预测，从而达到智能化的要求。随着计算机网络技术的普及，人们在日常工作、生活和学习中对计算机网络的使用显着增加，网络数据总量呈爆炸式增长。同时突出数据信息的价值属性。通过收集、整理和分析事件的网络数据信息，能够了解具体数据的发展，并根据大数据技术的分析结果预测事件的发展。所谓人工智能，是指赋予电子信息产品以人的思想，使其能够按照人的思维模式运行。例如，“阿尔法狗”是一种可以与人类对战的智能机器人。可以根据围棋的实际情况分析对手的棋步。并且在对手出招后的短时间内，计算出不同应对方式的成功概率，从而选择最佳出招位置。人工智能在现代科技发展中具有比较积极的意义，是人类文明发展的里程碑。人工智能技术的发展对大数据技术有很强的依赖性。大数据技术作为人工智能的核心技术之一，在人工智能领域有着较为广泛的应用。以下是对几个应用实例的分析：由于人类的局限性，不可能从事某些特定的工作，为此，人们将使用智能机器人来完成这些工作，其中大数据技术发挥着重要作用。以人工智能水下搜救机器人为例，在海难后，由于船体内部结构的影响，潜水员冲入水中是非常危险的。为此，可以通过投掷人工智能水下搜救机器人来了解水下部分的船体环境。早期的水下搜救机器人是由人类远程控制的。这种操作方法需要使用电缆进行远程控制。在较为复杂的环境中，容易出现电缆磨损等问题，搜救效率普遍较低。基于大数据技术的人工智能水下搜救机器人，在获取沉船模型后，根据船体倾斜姿态确定自身位置，并采用视频图像处理、水下动态建模、实时定位和其他无人操作的技术在操作时检查残骸的内部，并通过实时数据比对技术记录沉船内部。人工智能水下搜救机器人完成巡查工作后，按照自己记录的路线返回。搜救人员将搜救机器人的内部数据导出后，可以根据相应的动态建模信息确定下一步的搜救方案，大大提高了搜救效率。但是，人工智能水下搜救机器人仍处于发展阶段。美国麻省理工学院通过微型化技术改造了人工智能水下探测机器人，未来有望大规模应用于水下搜救工作。中间。随着现代社会的发展，大量的科技应用于城市建设，其中以“智慧城市”中的智能建筑最具代表性，大数据技术在其中得到广泛应用。在城市高层建筑中，由于传统消防技术的限制，火灾发生后消防人员无法及时提供消防救援，导致最佳消防时间延误。然而，在智能建筑中，这个问题得到了完美的解决。大数据技术可为高层建筑设计最科学的自动喷水装置，相关点可以保证最好的灭火效果。此外，该系统可以通过视频监控系统分析楼宇内的消防安全隐患，如监控吸烟者的行为，监控智能楼宇供电系统的负载用电量，从而降低火灾概率。.智能建筑的温度调节系统也利用了大数据技术。设计师根据智能楼宇内部的温度、湿度，以及不同地点的人数，匹配大数据模型，通过计算数据信息得到最佳的室内温控信息，实现区域温度的针对性调节,确保楼内人员处于最舒适的温湿度环境。大数据技术也用于智能楼宇门禁系统。在一些高档写字楼中，一些重要地点禁止外籍人员进入。为此，写字楼管理层设计了基于大数据技术的智能门禁系统。对符合条件的，管理方将其面部特征信息和指纹信息录入数据库，当它进入识别区域时，计算机图像识别软件记录其面部特征信息，获取对应人的指纹信息后，数据库比对信息，如果与数据库信息匹配，则允许进入。否则，门禁系统会自动报警并将非法进入人员的面部信息发送给安检人员，为了方便必要的查询和检查。这个概念最早是由德国提出的。作为全球机械制造水平的最高代表，德国在机械制造领域拥有绝对的话语权。但随着科技的发展，传统机械制造水平已不能适应现代社会的发展要求。加快实现智能制造已成为全球机械制造业的共识。“制造4.0”旨在加快以大数据技术为代表的现代科技融合，提升机械制造智能化水平，提高制造质量和效率，降低制造成本。以汽车制造业为例，在汽车车身的焊接过程中，由于车身不同位置的材料不同，焊接方法存在一定的差异。因此，研究人员利用大数据技术，将不同材料对应的焊接方法输入计算机。自动焊接中心全方位扫描，明确车身结构的实际情况，确认每个焊接点的材料特性，利用大数据技术在电脑中绘制车身结构模型，计算出最佳焊接路径和焊接方法。这种方法特别适用于一些非量产的高端车辆。大数据技术大大加快了整个车身的建模速度，同时，在建模过程中，还可以通过匹配之前车身设计的数据信息来发现设计缺陷，并将数据库比对后的车身风险信息发送给质监部门，这在一定程度上保证了车辆的生产质量。大数据技术在人工智能中的应用不仅限于以上几个方面，除了智能农业种植中心、智能教学评价分析系统等。在大数据技术的支持下，人工智能不仅丰富了人们的生活，也将人们从繁重的工作中解放出来。减轻工作学习压力，提高工作学习效率。然而，人工智能是一把双刃剑。在人工智能与大数据技术融合的过程中，应注意防范相关的安全风险，以更好地促进人类社会的发展。相关内容部分预览人工智能应用六大关键技术介绍：我国《人工智能标准化白皮书（2018）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或由数字计算机控制的机器来模拟、延伸和扩展人类智能的理论。、方法、技术和应用系统，用于感知环境、获取知识并使用这些知识来实现​​最佳结果。”人工智能的核心思想是构建智能的人工系统。人工智能是利用机器模仿人类完成一系列动作的知识工程。根据能否达到理解、思考、推理、解决问题等高级行为。未来，人工智能应用主要体现以下核心技术特征。01机器人流程自动化(RPA)RPA（RooticProceAutomatio）的定义：通过一种特定的技术，可以在计算机界面上模拟人的操作，按照规则自动执行相应的流程任务，替代或协助人完成相关的计算机操作。.与人们通常认为的机械实体“机器人”不同，RPA本质上是一种可以根据特定指令执行工作的软件。本软件安装在个人电脑或大型服务器上，模拟键盘、鼠标等手动操作，实现办公操作自动化。RPA是未来办公创新发展的趋势RPA也形象地称为数字劳动（DigitalLaor），因为它综合运用大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟和增强人类与计算机的交互过程，以协助执行过去只有人类才能完成的任务，或作为人力密集型工作的劳动力补充。自2015年以来，人工智能技术与RPA并驾齐驱，同时大幅进步，相得益彰，相得益彰。自然而然，RPA与AI的结合，带来了一种非常独特的智能应用发展趋势，我们称之为智能RPA技术，或IPA技术（ItelligetProceigAutomatio），即智能过程自动化技术（如图1-2所示）。智能RPA的组成：RPA+AI=IPA也就是说，RPA是基础，需要与其他技术手段相结合，才能实现IPA及其优势。商业界对流程自动化功能的期望将与日俱增。机器学习等AI技术在RPA中的应用，将人工智能功能集成到产品套件中，提供更多类型的自动化功能，已成为RPA未来发展的主流趋势。02光学字符识别(OCR)OCR技术是指利用电子设备（如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换为黑白点阵图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换为文字格式，用于文本处理软件进一步编辑处理技术。通俗的讲，就是扫描文本数据，然后对图像文件进行分析处理，获取文本和布局信息的技术。OCR技术一般可以分为五个阶段，如图3-1所示。OCR技术的五个阶段下面详细介绍OCR识别过程。1、图像处理修复了图像的成像问题。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、畸变、旋转等）、畸变校正、去模糊、图像增强和光线校正、二值化等。2、文字检测检测文本的位置、范围和布局，通常包括布局分析和文本行检测。文本检测解决的主要问题是文本在哪里，文本的范围有多大。用于文本检测的处理算法一般包括：Fater-RCNN、Mak-RCNN、FPN、PANet、Uet、IoUNet、YOLO、SSD。3、文字识别在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转换成计算机可以识别和处理的文本信息。字符识别解决的主要问题是每个字符是什么。文本识别中常用的处理算法有：CRNN、AttetioOCR、RNNLM、BERT。4、文本提取从文本识别结果中提取所需的字段或元素。文本提取常用的处理算法有：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。5、输出输出最终的文本识别结果或文本提取结果。03机器学习/大数据分析机器学习/大数据分析是一种设计复杂模型和算法以实现预测功能的方法，即计算机具有学习能力，而不是依赖于预先编写的代码。基于对现有结构化数据的观察，它可以自行识别结构化数据中的模型，并以此输出对未来结果的预测。机器学习是一种算法，它使用“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据（例如日常绩效数据）中的模式。监督算法是那些在根据自己的输入进行预测之前从输入和输出的结构化数据集中学习的算法。无监督算法是那些查看结构化数据并提供有关已识别模式的相关见解的算法。机器学习和高级分析有可能改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构以及从新洞察中获得竞争优势方面。高级分析已广泛用于领先的人力资源部门，以识别和评估领导者和经理的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业道路并属于下一个领导角色。04自然语言生成(NLG)计算机具有与人类相同的表达和书写能力，它遵循一定的规则将从数据中观察到的信息转换为高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议电子邮件中的主题、数字地名、人名和地址并生成行程备忘录，或识别合同条款的关键内容并生成摘要亮点列表。关于自然语言生成和自然语言处理的详细介绍，请阅读《自然语言处理中5大语义分析技术及14类应用详解（推荐收藏）》05智能工作流程ItelligetWorkflow是一种流程管理的软件工具，它集成了人和机器执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以方便管理Hadoff，包括之间的切换机器人和人类用户，同时还提供瓶颈阶段的统计数据。随着社会和科技的不断进步，各个领域开始朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受到重视，并广泛应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医药等不同领域。Workflow不仅可以自动处理相关的活动和任务，减少人机交互处理中的潜在错误，还可以精确细化每个处理步骤，最大限度地提高生产效率，将工作流应用到动态、可变和灵活的应用场景中。近年来，在大数据和人工智能的背景下，工作流中的业务流程越来越复杂，其面临的环境和数据也越来越复杂。需求分析引起的业务流程重构或维护升级引起的流程模型变更和改进也越来越频繁。在这种动态复杂的环境下，如何快速识别任务，进而快速、高效、有针对性地处理工作流问题，成为当前工作流任务研究的关键问题。RPA软件机器人在工作过程中会遇到很多类似的情况。工作流程的复杂性和变化性会导致RPA操作流程的复杂性和变化性，使其无法适应，这将极大地影响RPA软件机器人的运行效率。因此，需要通过智能工作流技术动态调整RPA中的任务设置，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，实现智能工作流引导下的自适应运行模式。实现智能工作流的方式有很多种。例如美国J.H.Hollad教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PadeyS等人提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）。可用于不同的资源。智能调度。此外，还有很多基于自然和仿生学的智能算法，如杂交蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。目前常用的方法是实现基于智能规划的工作流处理模式，不再简单地将不同的活动视为互不影响的独立事件，而是考虑事件的多个共同影响。该模式充分考虑工作流与智能规划的相似性，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，充分挖掘其他渠道和外部信息的潜在关系。逐步改进传统工作流程中存在的问题，采用全新的智能规划方法，从表面动作中挖掘潜在信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后通过前面的结论，有针对性地修改以前的RPA操作流程，实现自适应操作模式和操作流程。06认知代理认知代理是一种结合机器学习和自然语言生成的技术，并添加情感检测来进行判断和分析，使其能够执行任务、交流和从数据集中学习，甚至根据情感检测结果做出决策.也就是说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共鸣”，真正成为完全虚拟的劳动力（或智能体）。在客户服务领域，英国某汽车保险公司利用认知代理技术将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，实现了330%的整体投资回报率。当然，德勤、安永等咨询公司也坦言，就现阶段很多企业的流程管理和系统基础能力而言，还有很多基础设施工作有待开展。而创建智能流程自动化所需的一些核心技术（如认知代理等）仍处于起步阶段。智能包括三个方面，即计算智能、感知智能和认知智能。在计算智能方面，计算机的速度早已超过人类的效率。在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前已经取得了很多效果。但在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言处理已经可以取得比人工智能更好的效果，但在某些领域，尤其是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还是有很多的需要逐步积累和逐步完善的地方。根据机器能否产生自我认知和机器人的应用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能中的机器没有自我意识，没有真正的推理能力和独立解决问题的能力。能力，通常只适用于在特定条件下解决某个问题。目前对人工智能的研究主要集中在弱人工智能领域。在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，可以通过学习来扩展自己的功能。对于目前不具备的功能或目前未知的知识，您可以通过自学获得。在当前条件下，综合强人工智能在技术能力、社会伦理等诸多方面仍面临挑战。但是，在某些领域的具体场景中，具有认知智能和学习能力的人工智能软件不仅可以优化操作流程、快速响应、覆盖更多不同的情况、规避技术风险和应用风险，是非常有价值的研究方向。最大程度。认知智能有很多定义。其中，复旦大学教授肖阳华曾提到，所谓让机器拥有认知智能，是指机器可以像人类一样思考，而这种思考能力体现在以下几个方面。首先，机器有能力理解数据、理解语言，进而理解现实世界。其次，机器具有解释数据、解释过程和解释现象的能力。第三，机器具有一系列人类独有的认知能力，例如推理和计划。也就是说，认知智能需要解决推理、计划、联想、创造等一系列复杂的任务。Aget是指驻留在一定环境中，能够持续自主运行，具有持久性、反应性、社会性和主动性的计算实体。根据著名人工智能学者斯坦福大学海耶斯-罗斯教授的理论，“智能体可以持续执行三种功能：感知环境中的动态条件、执行影响环境的动作、执行推理以解释感知信息、解决问题和决定行动”。从前面的定义可以看出，认知代理可以感知环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境。同时，它还可以通过推理来解释感知信息，解决相关问题，决定后续行动。将认知代理与RPA结合，我们可以得到一个具有认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做什么，并执行相应的Actio可以影响到相应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判断。同时，认知代理可以通过RPA技术在处理业务的同时学习相关经验和知识，逐步掌握识别关键点的能力。认知代理的研究包括多种不同的方法。近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，动态环境下的分布式协同决策已成为认知智能研究身体的重要途径。该方法已广泛应用于以多无人机系统和多机器人系统为代表的典型分散多智能体系统中。同时，受自身设计的限制，代理往往会向其所在的环境和系统呈现信息的部分可观察特征，代理与外部约束的有限交互也使得获取全局信息变得困难。非常高的价格。同时，去中心化多智能体系统在应用中呈现出类似于社交网络的自组织结构和相应的复杂网络特性，即网络中的单个智能体通常只能与本地连接/交互。它所在的网络。对于少数代理，传统的中心化协作模式不再适用。此外，类似于社交网络中人与人之间有限的信息交流，可以大大提高个人的决策效率。同样的方法能否应用于相应的研究，也在不断的试验中。...

2022-05-04 大数据文本分析技术 文本大数据分析

编者评论：人工智能与本能：如何让机器人具有自我意识df今天小编给大家带来的是人工智能与直觉：如何让机器人有自我意识df格式，可以直接下载df版本，本书通俗易懂，属于国内第一本强人工智能书籍，适合各个层次的人阅读和参考。图书特色《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》讨论机器人是否应该有意识、情感，是否可以自我更新和升级，是否有生存的时间限制。深入介绍和讨论，其观点独到，有参考价值。《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》通俗易懂。是国内第一本强人工智能书籍，适合各个层次的人阅读和参考。相关内容部分预览简介人工智能经过60多年的发展，仍然没有超过5岁孩子的智力水平。不断改进人工智能技术，成为许多科学家和工程师努力探索的事业。《人工智能与本能：如何让机器人拥有自我意识》分为4个部分，第1部分提供了人工智能的概述，让读者对人工智能有一个初步的了解；第二部分主要介绍了人工智能的原理和核心本能的重要性第三部分介绍了如何利用核心本能创造出具有真实灵魂、感知力和正义感的强大人工智能；第4部分介绍机器人三定律和人工智能实例。《人工智能与本能：如何让机器人有自我意识》没有公式。希望读者读完本书后爱上人工智能，也希望读者积极投身到人工智能的浪潮中，把握人工智能的发展机遇，实现梦想！关于作者王兆东，“智能密码”的发明者，“数独可以这样解决”的作者，“未来智能交通”的设计者。曾任万超科技研发总监、中华网（360旗下）技术总监，PHP白金讲师。同时，他还拥有多项国内专利技术和软件著作权，是地道的连续创业者。人工智能能有人类意识吗？我不想太早讨论这个话题，因为我越看越觉得我的个人知识很肤浅。想一想，贴出来吧，让我们更了解不可知的未来。这是一篇关于宇宙的命运、人类的命运、机器人的命运的有限争论的科学文章。全文有点长。建议仔细阅读。如果懒得看，可以看粗体字和结尾。全文用AI来指代人工智能。1.生命的起源当今世界关于AI的争论基本上有两个方面。首先，AI什么时候才能达到人类智能水平，甚至超越人类。所谓“达到人类智能水平”，是指AI具备“通用”智能，这叫“AGI（人工智能）”，不是现在能下棋的AI，他们也听不懂你的笑话。对此，世界有不同的看法。例如，《奇点临近》的作者库兹韦尔认为，AGI很快就会实现，“奇点”即将到来。但中国人工智能专家吴恩达表示：“你现在担心人工智能有多强大，就等于担心火星上人口过剩。”第二，AI对人类来说是好事还是坏事？我个人认为是一件好事，因为它可以从根本上解决现有社会运行中的效率问题。但不可否认，人工智能可能会对人类构成威胁。Tegmark的书《生活3.0》从大局和“第一原则”的角度来看待AI。本文大部分观点来自万维钢铁对本书的解读。从整体来看，考虑到AI的存在，“生活”分为三类。这里对生命的定义是从信息的角度来定义的：生命是一个可以自我复制的信息处理系统。“信息”包括个人硬件复制的蓝图，以及个人行为的模式。一个生命体包括“硬件”和“软件”：硬件是它的身体，软件是信息。生命1.0，达尔文进化的标准理论，这种生命通过进化更新迭代，完全遵循自然选择的结果。基本上除了人之外的一切所有生物都这样做。生活2.0，硬件系统依赖自然进化，部分软件系统可以直接设计。这是人的特性，因为人是可以学习的。一个重要的人特点是可以随时主动适应新环境。生活3.0，硬件系统和软件都可以自己设计。根据本书对生命的定义，如果一个人工智能系统会复制自己的下一代，那么它可以被认为是它还活着。如果这个AI也有自己学习新事物的能力，可以升级硬件，那就是Life3.0。未来，如果AI拥有了人类所有的智能，并且可以自己设计下一代，会是什么情况？哪个3.0的生命在看着我们，是不是和我们现在在1.0看到的动物一样？如果生命3.0的AI出现，那将是人类最后的发明。从现在开始，发明可能不需要我们。这里有一个更一般的智力定义：智力是完成复杂目的的能力。从“第一性原理”出发，实现智能，AI大概只需要三个能力：存储能力、计算能力、自学习能力。存储容量，人脑生物存储的总容量为10TB。以神经元电信号形式存储的信息容量约为10GB，用于快速读写。100TB硬盘和10GBRAM对于今天的计算机来说不是问题。与按地址索引的计算机存储不同，人类的存储方式是神经网络，先想大体内容，再一点一点回忆相关细节。存储对于计算机来说很好。计算能力，到目前为止，计算机的概念始于艾伦·图灵的《图灵机》。任何可以用算法清楚地解释的问题，都可以用计算机来实现。几十年来技术进步只会让存储能力更强，计算更快。图灵机学习能力，近年来人工智能的一大飞跃，得益于“深度学习”的技术进步，从“神经网络”算法改进而来，模拟神经网络在图灵机的帮助下。人类大脑学习新技能，这发生在神经元级别。经过反复练习一个动作，共同触发的神经元最终会形成一个网络结构，相当于人脑中的一项长技能。图灵机是模拟最简单的神经网络重复训练。只要反馈正确，就会增加相关连接的总数。经过足够的时间，它可以使任何事情。Tegmark认为神经网络算法可以求解的简单方程“对于现实世界来说已经足够了——因为描述现实世界的物理定律也是简单的方程”.也许图灵机和神经网络算法无法完全替代人脑，但对于现实世界所需的智能来说，它们或许已经足够了。至此，我们综合来看存储、计算、学习三点，会发现所有的底层原理都是合乎逻辑的。也就是说，这些原则与信息存储在什么介质中或使用什么计算它无关。AI硬件可以随意升级。这就是生活3.0。2、生命使命3.0美国俚语有句“Skyithelimit”，翻译成中文大概是：“只有天空才是尽头”。如果考虑到超级AI的存在，天空根本就不是终点。物理学的极限是终点。现实世界不一定是美好的，未来你未必喜欢。不信的话，我们来看一个思想实验：期待人工智能背景下的人类文明。人工智能听命于人：人工智能驾驶汽车、人工智能参与医疗等技术现在已经基本成熟，主要问题是解决可靠性。有人估计，如果路上所有的汽车都交给AI，交通事故至少可以减少90%。但问题是剩下的10%属于谁？如果把法律交给AI去判断，将会带来新的道德困境。比如黑人犯罪率更高，AI主导是否会造成系统性种族歧视。人工智能和人类共同统治世界：不让人工智能占据主导地位可能很难。只要人工智能有足够的能力，它的智能比人类聪明得多，它就会用自己的方法来逃避人类的控制。即使人类试图封印阿米什人这样的技术，也是不可能的。除非已经有统一整个世界的力量，否则权威越弱，它就越强大。可以将灵魂出卖给AI来换取自身的力量。AI主宰人类文明：如果AI全面超越人类。人类还需要存在吗？人类是效率低下的生物。爱因斯坦的质能方程：E=mc^2来计算，人类吃糖得到的能量消耗效率相当于：0.00000001%。烧煤的效率是吃糖的三倍。汽油是糖的五倍。如果使用裂变反应核能，效率为0.08%。核聚变，效率达到0.7%。如果未来人工智能可以利用黑洞发电，按照物理学理论，效率可以达到20%甚至90%。物理学家FreemaDyo设想了一个名为“Dyohere”的系统来告诉我们人工智能如何在未来利用太阳能。...

2022-10-27 有意识的图灵机 图灵机的思想

编辑评论：物理精神·D·DMatter,IformatioadArtificialItelligeceSelf-Aemly作者方立勇，长春地质学院应用地球物理学学士，北京大学国家发展研究院EMBA，博士。D.武汉大学应用数学系。曾任联想集团信息服务集团研发总监，北京易人易本联合创始人；资深IT专家，25年为北京信息服务业做出突出贡献的人才。图书特色自然科学技术发展与格局演变的百科全书关于化学、生物与医学、地球科学等学科物理重构的思维导图一本将量子力学和人工智能变成常识的书一本关于如何在军事、工业和商业中使用基础科学的书一本关于自然起源和进化的新进化论的书简介本书旨在揭示人类从早期的好奇心探索到今天完全致力于理解和操纵宇宙的自组装机制的全貌。第一部分描述物理学如何成为人类知识和技术的基础。首先，我将描述物理学从诞生到今天的知识；然后，我将以信息技术为例，介绍这些知识是如何转化为制造物质和物体的技术的。然后其他科学从根本上重建基于物理知识和技术。今天，很难想象从事化学、生物学和地球科学的科学家和工程师不掌握量子力学的理论体系、观测技术和计算工具。本书的第二部分梳理了物理技术对战争力量和生产力的影响。历史告诉我们，基于物理学精神的创新，是具有极高竞争效率的创新。越接近物理知识和技术，战争力度越强，经济运行效率越高，企业生存的概率越大，人们的物质生活质量就越好。第三部分揭示了物质精神的一种新活动——自下而上的自我组装。纳米技术提倡物质和物体自下而上的自组装，是材料技术和机器制造的终极前沿；人工智能提倡自下而上的智能自学习，将物体和机器变成智能实体，使它们能够自行组装物体、能量、信息和知识。纳米技术和人工智能是人类精神物理化的产物，表达了物质、能量、信息和思维自组装的自然趋势，体现了人类以物理技术为基础追求美好未来的终极意志。本书前言长期以来，商业创新层出不穷，但技术创新却寥寥无几。对此，社会各方面力量都在讨论，几乎一致认为，技术创新难度极大，投入巨大，收效甚微。但从逻辑上讲，技术创新比业务创新更容易。原因在于业务创新决策所信任的信息不完整，盲目测试用户心理，不仅测试成本高，还需要技巧。技术创新工作面向客观具体对象，方法明确、信息完整、实施成本低。从史实来看，二战前三百年的科学发展，仅依靠同时期数百位科学家的努力，却孕育了牛顿力学、热力学、麦克斯韦电磁学、相对论、量子力学和现代化学等。与此同时，几乎所有伟大的科学家都是在年轻时就做出了重大发现，而不是依靠长期的个人经验。在发明实验设备方面，伽利略的望远镜、法拉第的电磁设备、迈克尔逊·莫雷的实验设备、威尔逊的云室、加州理工的粒子加速器等都是一个人或几个人设计制造的。费用是最小的。在现代信息技术发展史上，几乎所有伟大的底层发明，如信息论、晶体管、计算机体系结构、集成电路、编程语言、网络协议、数据库等，都是由一个或几个年轻人完成的，几乎不需要成百上千的人发明微积分、万有引力定律、集成电路、编程语言的例子。因此，技术创新并非遥不可及。如何进行技术创新？其实，它的核心是寻找技术创新的源泉。技术创新的源泉是物理学。正如爱因斯坦所说，世界上最不可思议的事情就是这个世界不可思议。数百年来，物理学为我们提供了确凿的证据，证明了如何从几个简单的粒子，在观测工具的帮助下，遵循规律，推导出所有先进的科学知识和技术，经济地生产出各种东西。如果一个人采用彻底的唯物主义，相信世界是物质的，就会无条件地接受物理学作为指导技术创新的唯一原则。如果你是一个彻底的理性主义者，你会坚定不移地寻找物理学中所有经济问题的答案。物理学告诉我们，像摩尔定律这样的现象，通过遵循它，所取得的物质进步是指数级的和可持续的。物理精神——物质、信息和人工智能的自组装前言物理学是如何成为技术创新的源泉的？从逻辑上讲，只有以技术创新为驱动，才能成为其他技术创新的源泉。几个世纪以来，物理学无疑一直在不断创新。牛顿力学、热力学、麦克斯韦电磁学、相对论、量子力学、标准模型等重大创新，塑造了人类对自然的认知，为人类改造自然提供了知识和原理。.对实验的坚持是这种创新得以继续的基础。透视实验的过程包括观察、实验、测量和计算。因此，正是测量技术的不断创新推动了物理学的发展。观察、实验、测量和计算使认知在两个方向上移动。一个方向是基于原理，即探索底层，发现宇宙中更普遍的规律，发现构成宇宙的更基本的基本粒子，以及它们之间的相互作用，从而洞察宇宙的本质。构建物质世界的较低层。探究的原理和方法，这些知识构成了所有自然科学的基础，这意味着所有自然科学学科在智力和技术上都具有相同的基本内容。从概念、定律、公式到实验、测量、计算和操作方法，物理学的知识和技术成为科学技术的第一原理。另一个方向是经验性的。从第一次工业革命到今天的工业史，是一部从下意识地采用自然科学知识到注重自然科学知识并应用其方法的发展史。利用物理学等自然科学的最新知识和方法，从上到下设计、合成和建造各种人工物质和物品，如材料、机器、药品、建筑、信息、家电、计算机等，从而创造人工世界，制造业将上述物质和商品的产业分为农业、工业、服务业等。制造业所使用的知识和方法越接近物理学，就越能获得操纵物质的能力，这体现在更强的生产力、企业竞争力和社会经济实力上。自2000年以来，技术创新模式发生了转变。由于自然科学知识演绎性的自动推理特性，改变了传统的经验性、分散性探索方法。它以科学技术第一原理为基础，系统地运用物理知识和方法论，试图自下而上地构建一个人工世界。它的代表是纳米技术和人工智能。纳米技术提倡自下而上的物质和物体的自组装，而人工智能则提倡自下而上的物质和物体的自动化思考和行动。因此，物理学成为技术创新原动力的命题在逻辑上成立，并通过归纳得到实证验证。物理技术的核心是测量，追求测量极限的竞争是物理学的精神。物理精神就是这样一种递归的力量，它利用既定的自然科学知识，通过观察、实验、测量、计算等技术手段，与物理学产生的事实相互作用，从而在一个方向上增加知识的确定性和微妙性，增加知识的纯度。以及人造物体在另一个方向上的自动化。知识的确定性意味着深入的基础研究，人造物体的纯净意味着提高自动化装配的效率。这两个方向的探索并非相互分离。以应用为导向的研究可以产生基础研究成果，这种模式被称为巴斯德象限。本书的第一部分从物理学的诞生开始，描述了物理学的发展；然后描述了如何利用这些知识来制造物质和物体（以信息技术为例，物理学代表了人类现代创新的最佳实践）；最后，以物理科学技术为知识基础和技术基础，对其他学科进行了卓有成效的重构。第二部分梳理了物理技术在社会生产力和效率中的作用。历史事实表明，基于物理原理和技术的创新是最经济有效的创新。越接近物理原理和方法，经济运行的效率就越高，获得的经济效益越高，企业的生存概率就越高，社会生活的物质质量就越好。第三部分提供了对当前正在发生的事情的看法，即纳米技术和人工智能所体现的物理学精神。纳米技术直接倡导自下而上的材料自组装，人工智能发展的内在逻辑揭示了一个新时代，即知识可以通过设备智能获取，打破机器无法获取知识和思维能力的神话。纳米技术和人工智能都是物质精神发展的产物，是人类精神的物质化，证明了自然的自组装规律。...

2022-04-17 物理DIY 物理组装电路

编者评论：人工智能时代的教育革命人工智能将淘汰大量传统劳动力。只有新的劳动力才能适应智能时代，只有改革我们的教育模式，才能培养出新的劳动力。今天小编为大家带来的是人工智能时代教育革命的在线免费阅读模式，欢迎下载阅读图书特色随着人工智能的兴起，大量无人智能工具出现。我们如何为未来做出改变？预计未来十年将有50%的工作被人工智能取代，您和您的孩子准备如何应对工作场所的巨大变化？教育不是革命性的，孩子们的未来令人担忧。新教育革命的重点是如何在人工智能时代培养原住民。未来10年，人类需要在5秒内思考的大部分工作将被人工智能取代。按比例计算，未来10年将有50%的人类工作被取代，例如助理、翻译、保安、前台、护士、记者、会计师、教师，财务规划师...只有改革我们的教育模式，我们才能培育出新的劳动力。左兵提出的培养AIQ、多元智能、创造力、沟通和学习的教育模式非常有针对性。——人工智能专家、创新工场主席李开复当人工智能时代来临，孩子们开始做AI教育，让他们“边玩边学，边做边学”，培养对人工智能的浓厚兴趣，在骨子里形成对人工智能的深切感受，可以让这些孩子在人工智能时代成为真正的土生土长的人。在人工智能时代，他们会如鱼得水般自在。佐兵在培养儿童认知人工智能方面的教育事业意义重大。——著名天使投资人杨向阳看完左冰的《人工智能时代的教育革命》一书，我很高兴。我们对教育改革有很多共识。培养劳动革命所需的新型劳动力，必须发动教育革命。农业社会的传统教育培养不了现代工人，工业社会的教育也不适合培养信息社会所需的人才。——中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长许阳生这几年我在创投圈深耕“互联网”风潮，去年见证了“人工智能”的蓬勃兴起。人工智能将大大提高效率，必然引发工作革命。左兵的逻辑更进一步。只有发动教育革命，才能完成劳动革命。本书堪称人工智能时代教育改革的基石。——创业黑马董事长、《企业家》杂志创始人牛文文相关内容部分预览简介每一轮技术革命都会引发一场就业革命。中西方专家学者普遍预测，未来十到二十年，全球将面临一场前所未有的因人工智能引发的失业危机——当今的大部分工作岗位将消失。这一轮工作革命需要什么样的新劳动力，还得从人工智能的优劣势来推演。本书对人工智能技术进行了深入分析，提出发展多元智能、提高AIQ（人工智能商）、培养创造力、沟通和学习是教育改革的大方向。本书参考古今中外教育理念，提出人工智能时代十大教育方案，让今天的孩子未来事业有成更具竞争力，对广大教育工作者和家长有很好的参考价值。关于作者王作兵，贝尔科教集团创始人、董事长，黑马俱乐部教育分会秘书长，儿童成长联盟创始人，行知协会会长。王作兵1979年出生，哈尔滨工业大学毕业，2015年长江商学院EMBA专业毕业。他是中国首批互联网创业者之一，资深教育专家，多学科创业者。13年来，他连续3次成功创业，先后涉足本地生活网站、社交网络、在线教育、人工智能等多个领域。域。他将北美先进的创意科教理念和课程体系引入中国，并于2011年正式成立贝尔科教集团，旨在以科技改变教育，培养人工智能时代的原住民。读完《人工智能时代的教育革命》建议阅读时间：1天推荐阅读对象：互联网教育新手、销售人员总体评价：总的来说，我同意这本书的整体逻辑和观点，人工智能将改变这个时代。这是一本有很多页，110,000字，但内容很薄的书。作者王作兵是一家互联网教育公司的创始人。他既有技术基础，也有创业经验，所以他绝对可以在书中非常全面地谈到这一点。总的来说，确实如此。这本书涵盖了各个方面，但没有一个是非常透彻的。看完之后，感觉没有什么额外的好处。我请了很多大师写序。诚然，它并不名副其实。书中的知识内容比较浅，有很多案例可以证明。如果你仔细品味，我总觉得例子不是重点。除了给我们讲课，和别人聊天，他们是没有用的。内容概览：“人工智能时代教育革命”的总体逻辑：人工智能会淘汰大量传统劳动力，只有新的劳动力才能适应智能时代，只有改革我们的教育模式才能我们培养新的劳动力。一开始就有很多例子：每一次技术变革都带来了人们工作方式的改变（比如工业革命，把体力劳动者和脑力劳动者分开了）正题介绍：这个人工智能时代，也是一场工作革命。人工智能将取代哪些职业？（书中最有可能的职业是电话营销，99%的可能性）然后横向知识扩展：什么是人工智能：海量数据；深度学习算法的成熟度；强大的计算能力。：本段中人工智能的认知方式是错误的。笔者认为，人工智能的认知、学习和思维方式与人类相似。正确的应该是完全相反的：人是从抽象到具体，从特殊到一般，从一般到细节；人工智能是从一般到特殊，从细节到全局，从具体到抽象。阅读本书时，请辩证地阅读。人工智能是一种什么样的技术？与人类相比，有什么优势和劣势：除了强大的能量和超强的记忆力外，还具有感知能力（如视觉、听觉、触觉、温度等。m.imayi.et），判断力（推理、计划、预测、决策等高级智能行为）、进化力（个体通过学习进化后，也可以瞬间传递给其他个体）。作者认为，当前的人工智能存在非常显着的弱点：缺乏创造力、无法完成复杂的通信能力、人工智能的功能单一。在人工智能时代，什么样的人才能更好的适应时代，笔者认为AIQ（第一次听说这个词，类似于IQ/EQ）、多元智能、创造力、沟通能力和学习是人类未来必不可少的能力。下半部分作者用五章来探讨如何适应人工智能时代，如何提前安排教育，大跨度的教育改革培养人。作者总结了十大大纲：发展AIQ教育：信息化思维的实践发展-方案一：从边缘到主流：人工智能教育课堂-方案二：从思考到思考-开发多元智能：充分利用信息处理人才-方案3：从平等主义到多任务处理-方案四：从管理孩子到领导孩子-培养创造力：提高非量化信息处理能力-方案5：从标准化到去标准化-方案6：从好成绩到好问题-改善沟通：提高信息处理的效率和效果-方案7：从温室到社区-方案8：从重理论轻文学到文理结合-增强学习能力-方案9：从主课教学到专题学习-方案10：从起跑制胜到长跑制胜...

2022-04-17 人工智能时代创造力想象力 人工智能的创造力

课程简介课程来自宁美莺老师主讲的脸部美学设计师入门课官网售价1980元本课程专门针对美业零基础美学小白开设。由中国看脸第一人宁美莺老师亲自视频直播讲解。共分21课，干货满满。不仅涵盖了脸部美学六大主要审美板块基础知识的科普认知，还将审美理性逻辑与数据测量方法引入美学设计，让入门者从一开始就接入先进科学的审美体系，初学者如沐春风，同行者醍醐灌顶，对任何一位美业从业者都是一门不可多得的现代美学设计经典教案。你将收获入门美业有了美学设计基础认知认知到用专业的理性去解读感性学习实操头面部眼鼻眉比例测量了解医美行业的发展现状与未来为成为设计师打下良好知识基础课程更新中后续包更新至完结，课程目录和下载链接在文章底部。【宁美莺老师】脸部美学设计师入门课视频截图人体美的概念分广义和狭义。广义上说包括人的身材、相貌、五官、体态、装饰的美，也包括人的风度举止、言谈所表现出来的一种精神风貌和内在气质的美。狭义人体美主要指人的形体和容貌的形态美。无龄美学的「美学设计师」入门课，主要讲的是后者「容貌美」。在进行任何医美术式操作之前，医美设计师必须对求美者做一个详尽的面部分析。美学设计入门围绕1】医美咨询流程2】面部测量方法3】美学比例分析4】四模块审美法5】医美整形技术6】美学设计师素养六大板块，洞悉面部解剖结构的各部分尺寸，从而把面部结构的显著特征区分出来。医美设计师通过认识这些结构尺寸之间的比例关系，理解审美的基础逻辑，就可以为求美者提供科学的面部设计分析，并做出正确的解决方案，最终达成整体和谐自然的审美感受。课程目录【宁美莺老师】脸部美学设计师入门课（21天21课）宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第10课：面部比例）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第1课：医美咨询流程）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第2课：认识点、线、面、体）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第3课：认识头面部测量点）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第4课：认识头面部测量线）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第5课：认识审美平面）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第6、7、8课）.m4宁美莺老师【美学设计师入门】直播课（第9课：比例与审美关系）.m4相关下载点击下载...

2022-04-15 医美设计师需要什么条件 医美设计师培训课程

编辑点评：哈佛商业评论认识人工智能df是哈佛商学院的标志性杂志，人类文明最主要的推动力是诸如蒸汽技术、电力、内燃机、计算机、互联网等通用技术，能与上述技术媲美的就是AI。哈佛商业评论认识人工智能df预览图人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。人工智能的统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUARTJ.RUSSELL和PETERNORVIG指出这些进步不亚于“革命”和“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。人工智能的研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。...

2022-04-10 哈佛商业评论分析 哈佛商业分析

编辑点评：人工智能的未来霍金斯df是由杰夫・霍金斯所编写得图书，作者在书中阐述了人工智能的含义，人类大脑工作的原理，用已知的理论来论述了人工智能不仅仅是对人类大脑的模仿。人工智能的未来霍金斯df预览图人工智能章节概述有些科学家认为计算器可以做到人脑所能做到的一切，人工智能机器的制造只是编写程序的问题。于是，一代又一代科学家们不断尝试，从Eliza程序到ldquo积木世界rdquo，再到著名的ldquo中文屋rdquo实验。我们清楚地看到，尽管这些程序可以仿真大脑，但它们不可能具有智能。直觉告诉我，这样的传统方式不可能制造出真正的智能机器。只有研究大脑、认识智能才是最终的解决之道。人脑工作的原理大脑的两个半球具有不同的功能。左半球不仅是语言中枢，还能从事分析性的工作，例如逻辑推理、数学运算和写作等。右半球善于处理空间概念和识别面孔、图案、曲调、色彩，还擅长创造性的活动。左半球倾向于按顺序处理信息，右半球却习惯同时处理信息。电脑具有人工智能现代科学技术的进步正在使机器完成那些过去只有人类才能做到的事情。人类有智力，会思考，机器能否思考，能否完成人类用智力去完成的任务?这就是人工智能所要研究的内容。电脑的诞生，才使机器模仿人脑的活动成为可能。正如我们已经知道的，电脑会做加、减、乘、除运算，会进行分类、比较、判断等。它是否还能模拟人类更多复杂的思维活动・例如推理、理解人的语言等。文件目录/k41.et共享/人工智能的未来霍金斯|├──人工智能的未来.df28.0MB...

2023-01-18 人脑智能与人工智能 人工智能头脑

编辑点评：Uity3D人工智能编程精粹df《Uity3D人工智能编程精粹》能够将具有初级Uity3D游戏开发水平的读者引领到奥妙的人工智能领域，帮助读者创造出惊险、刺激、趣味性强的优秀游戏！，所有实例均运行测试通过。掌握了书中的技术，可以使游戏角色具有良好的智能，大大增强游戏的可玩性！相关内容部分预览内容简介要想开发一款优秀的游戏，人工智能必不可少。本书精选了Uity3D游戏开发中最关键、最实用的几项人工智能关键技术，以实例的方式由浅入深地讲解了深奥而强大的人工智能技术、设计原则以及编程实现方法，并且对书中的每一个案例都进行了详细注释，所有实例均运行测试通过。掌握了书中的技术，可以使游戏角色具有良好的智能，大大增强游戏的可玩性！本书共分7章：第1章中给出了游戏人工智能的运动层、决策层、战略层的架构模型，将游戏角色模拟人的感知、决策和移动等问题进行分层处理与实现；第2章讲解了多种操控角色自主移动的算法，让角色在游戏中的运动看起来更真实自然、运算速度更快；第3章采用图示的方式详细讲解了游戏寻路中最著名的A*寻路技术，并进一步介绍了复杂地形、以及存在敌方火力威胁下的战术寻路技术；第4章讲解了游戏角色感知游戏世界的实现方法。例如，发现敌人的位置、追寻爆炸声、让角色具有短期记忆，根据脚印进行追踪等；第5章～第6章讲解了最常用的决策技术――状态机与行为树技术，并对比分析了有限状态机与行为树技术在游戏人工智能中的适用范围。在处理大规模的游戏决策问题时，行为树克服了有限状态机的许多缺点，层次清晰、易于发现差错和调试，能大大减少编程者的负担；第7章综合运用了A*寻路、行为树等技术，给出了一个具有较高人工智能水平的第三人称射击游戏实例。本书能够将具有初级Uity3D游戏开发水平的读者引领到奥妙的人工智能领域，帮助读者创造出惊险、刺激、趣味性强的优秀游戏！本书适合作为高等院校计算机科学与技术、数字媒体技术、数字媒体艺术等专业本科教材、游戏学院Uity3D游戏开发的高阶教材。对于从事战场模拟训练、视景仿真技术等领域的科研人员而言，本书也很有益处。目录前言写作目的主要内容适用读者第1章Uity3D人工智能架构模型1.1游戏AI的架构模型1.1.1运动层1.1.2决策层1.1.3战略层1.1.4AI架构模型的其他部分1.2FPS/TPS游戏中的AI解析1.2.1FPS/TPS中的运动层1.2.2FPS/TPS中的决策层1.2.3FPS/TPS中的战略层1.2.4FPS/TPS中AI架构模型的支撑部分第2章实现AI角色的自主移动――操控行为2.1Uity3D操控行为编程的主要基类2.1.1将AI角色抽象成一个质点――Vehicle类2.1.2控制AI角色移动――AILocomotio类2.1.3各种操控行为的基类――Steerig类2.2个体AI角色的操控行为2.2.1靠近2.2.2离开2.2.3抵达2.2.4追逐2.2.5逃避2.2.6随机徘徊2.2.7路径跟随2.2.8避开障碍2.3群体的操控行为2.3.1组行为2.3.2检测附近的AI角色2.3.3与群中邻居保持适当距离――分离2.3.4与群中邻居朝向一致――队列2.3.5成群聚集在一起――聚集2.4个体与群体的操控行为组合2.5几种操控行为的编程解析2.5.1模拟鸟群飞行2.5.2多AI角色障碍赛2.5.3实现动物迁徙中的跟随领队行为2.5.4排队通过狭窄通道2.6操控行为的快速实现――使用Uity3D开源库UitySteer2.7操控行为编程的其他问题第3章寻找最短路径并避开障碍物――A*寻路3.1实现A*寻路的3种工作方式3.1.1基本术语3.1.2方式1：创建基于单元的导航图3.1.3方式2：创建可视点导航图3.1.4方式3：创建导航网格3.2A*寻路算法是如何工作的3.2.1A*寻路算法的伪代码3.2.2用一个实例来完全理解A*寻路算法3.3用A*算法实现战术寻路3.4A*PathfidigProject插件的使用3.4.1基本的点到点寻路3.4.2寻找最近的多个道具（血包、武器、药等）3.4.3战术寻路――避开火力范围3.4.4在复杂地形中寻路――多层建筑物中的跨层寻路3.4.5RTS中的小队寻路――用操控行为和A*寻路实现3.4.6使用A*PathfidigProject插件需要注意的问题3.5A*寻路的适用性第4章AI角色对游戏世界的感知4.1AI角色对环境信息的感知方式4.1.1轮询方式4.1.2事件驱动方式4.1.3触发器4.2常用感知类型的实现4.2.1所有触发器的基类――Trigger类4.2.2所有感知器的基类――Seor类4.2.3事件管理器4.2.4视觉感知4.2.5听觉感知4.2.6触觉感知4.2.7记忆感知4.2.8其他类型的感知――血包、宝物等物品的感知4.3AI士兵的综合感知示例4.3.1游戏场景设置4.3.2创建AI士兵角色4.3.3创建玩家角色4.3.4显示视觉范围、听觉范围和记忆信息4.3.5游戏运行结果第5章AI角色自主决策――有限状态机5.1有限状态机的FSM图5.1.1《Pac-Ma（吃豆人）》游戏中红幽灵的FSM图5.1.2《QuakeⅡ（雷神2）》中Moter怪兽的有限状态机5.2方法1：用Switch语句实现有限状态机5.2.1游戏场景设置5.2.2创建子弹预置体5.2.3创建敌人AI角色5.2.4创建玩家角色及运行程序5.3方法2：用FSM框架实现通用的有限状态机5.3.1FSM框架5.3.2FSMState类――AI状态的基类5.3.3AdvacedFSM类――管理所有的状态类5.3.4PatrolState类――AI角色的巡逻状态5.3.5ChaeState类――AI角色的追逐状态5.3.6AttackState类――AI角色的攻击状态5.3.7DeadState类――AI角色的死亡状态5.3.8AICotroller类――创建有限状态机，控制AI角色的行为5.3.9游戏场景设置第6章AI角色的复杂决策――行为树6.1行为树技术原理6.1.1行为树基本术语6.1.2行为树中的叶节点6.1.3行为树中的组合节点6.1.4子树的复用6.1.5使用行为树与有限状态机的权衡6.1.6行为树执行时的协同（Coroutie）6.2行为树设计示例6.2.1示例1：有限状态机/行为树的转换6.2.2示例2：带随机节点的战斗AI角色行为树6.2.3示例3：足球球员的AI行为树6.3行为树的执行流程解析――阵地军旗争夺战6.3.1军旗争夺战行为树6.3.2军旗争夺战的行为树遍历过程详解6.4使用React插件快速创建敌人AI士兵行为树6.4.1游戏场景设置6.4.2创建行为树6.4.3编写脚本实现行为树6.4.4创建敌人AI士兵角色6.4.5创建玩家角色及运行程序第7章AI综合示例――第三人称射击游戏7.1TPS游戏示例总体设计7.1.1TPS游戏示例概述7.1.2敌人AI角色行为树设计7.2TPS游戏示例场景的创建7.2.1游戏场景设置7.2.2隐蔽点设置7.3为子弹和武器编写脚本7.3.1创建子弹预置体7.3.2为M4枪编写脚本7.4创建玩家角色7.5创建第三人称相机7.6创建敌人AI士兵角色7.6.1用React插件画出行为树7.6.2为行为树编写代码7.6.3敌人AI士兵角色控制脚本7.7创建GUI用户界面7.8游戏截图...

2022-04-10 有限状态机 unity 有限状态机和无限状态机区别

编辑点评：全国计算机考试专用书全国计算机技术与软件专业技术资格水平考试用书，软件设计师考试辅导教程df完整版是一个考点突破，案例分析，实战练的辅助备战宝典，全新升级的版本可以迅速扣住考点，提升技巧更容易通过考试。软件设计师考试辅导教程df图片预览内容简介本书由希赛教育软考学院组织编写，作为软件设计师考试辅导的指定教材。全书内容涵盖了考试大纲规定的所有知识，对考试大纲规定的内容有重地行了细化和深化。阅读本书，就相当于阅读了一本详细的、带有知识注释的考试大纲。准备考试的人员可通过阅读本书掌握考试大纲规定的知识，掌握考试的重和难，熟悉内容的分布。目录大全前言第1章数据结构基础1.1线性表1.2树和二叉树1.3图1.4排序1.5查找第2章程序语言基础知识2.1汇编系统基本原理2.2编译系统基本原理2.3程序语言的控制结构2.4程序语言的种类、特点及适用范围第3章操作系统基础知识3.1操作系统的功能、类型和层次结构3.2处理机管理（进程管理）3.3存储管理3.4设备管理3.5文件管理3.6作业管理3.7嵌入式操作系统第4章软件工程基础知识4.1软件生命周期与软件开发模型4.2主要软件开发方法4.3软件测试与软件维护4.4软件工具与软件开发环境4.5软件质量保证4.6软件项目管理第5章数据库系统5.1数据库管理系统的功能和特征5.2数据库模型5.3数据模型5.4数据操作5.5数据库语言5.6数据库的控制功能5.7数据仓库与数据挖掘5.8分布式数据库第6章多媒体技术及其应用6.1多媒体技术基本概念6.2数据压缩标准6.3图形图像6.4音频6.5视频第7章计算机的体系结构和主要部件7.1机内代码及运算7.2中央处理器（CPU）7.3输入/输出控制方式7.4指令流和数据流7.5流水线技术7.6精简指令计算机第8章存储器系统8.1主存储器8.2辅助存储器8.3Cache存储器第9章安全性、可靠性与系统性能评测9.1数据安全与保密9.2容错技术9.3系统可靠性评价和系统性能评价方法第10章网络基础知识10.1网络的功能、分类与组成10.2网络协议与标准10.3网络结构与通信10.4Iteret和Itraet基础10.5网络管理基础第11章软件的知识产权保护11.1著作权法及实施条例11.2计算机软件保护条例11.3商标法及实施条例11.4专利法及实施细则11.5反不正当竞争法第12章计算机专业英语12.1综述12.2计算机专业英语词汇及缩略语精选第13章信息化基础知识13.1信息与信息化13.2政府信息化与电子政务13.3企业信息化与电子商务13.4信息资源管理第14章信息系统基础知识14.1信息系统14.2信息系统建设第15章标准化知识15.1标准化概述15.2标准的层次15.3软件开发规范和文档标准第16章软件设计概述16.1软件设计基本原则16.2结构化设计方法16.3面向对象设计16.4用户界面设计16.5设计评审第17章数据流图设计17.1数据流图17.2系统流程图第18章UML分析与设计18.1UML概述18.2用例图18.3类图和对象图18.4状态图18.5活动图18.6交互图18.7构件图18.8包图18.9部署图第19章数据库设计19.1数据的规范化19.2数据库设计概述19.3需求分析19.4概念结构设计19.5逻辑结构设计19.6数据库物理设计第20章常用算法设计20.1算法设计概述20.2递推法20.3递归法20.4贪婪法20.5回溯法20.6分治法20.7动态规划法前言免费试读全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部组织和领导的国家级考试，具有很高的权威性，但这同时也决定了其考试范围的广度和深度都比较大，使许多考生在复习和准备上都遇到了很多的难题。为帮助广大考生顺利通过考试，希赛教育软考学院组织编写了本书。内容超值，针对性强由于考试大纲规定的考试知识点体系庞大，对考生而言，要学习的内容很多。为此，希赛教育软考学院组织有关专家对考试大纲进行了深入的分析，在此基础上编写了本书，以作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的软件设计师级别的考试辅导指定教材。本书根据软件设计师的考试大纲编写而成，内容紧扣大纲，全面实用。本书在组织和写作上，倾注了作者们的许多精力和心血。相信本书能够对考生提高通过率、有效地完成“考试过关”提供帮助。考生可通过阅读本书，迅速掌握考试所涉及的知识点，全面进行梳理和系统学习考试大纲中的内容。作者权威，阵容强大希赛教育（www.educity.c）专业从事人才培养、教育产品开发和教育图书出版，在职业教育方面具有极高的权威性。特别是在在线教育方面稳居国内首位，其远程教育模式得到了国家教育部门的认可和推广。希赛教育软考学院（www.educity.c/rk）是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试的顶级培训机构，拥有近20名资深软考辅导专家，负责考试大纲制定及软考辅导教材的编写工作。近年来共组织编写和出版了100多本软考教材，内容涵盖初级、中级和高级的各个专业，包括教程系列、辅导系列、考点分析系列、冲刺系列、串讲系列、试题精解系列、疑难解答系列、全程指导系列、案例分析系列、指定参考用书系列及一本通11个系列。希赛教育软考学院的专家录制了软考培训视频教程、串讲视频教程、试题讲解视频教程和专题讲解视频教程4个系列的软考视频。其软考教材、软考视频和软考辅导为考生助考并提高通过率做出了不可磨灭的贡献，在软考领域有口皆碑。特别是在高级资格领域，无论是考试教材，还是在线辅导和面授，希赛教育软考学院都独占鳌头。本书由希赛教育软考学院的王勇主编，参加编写工作的还有张友生、谢顺、刘洋波、桂阳、胡光超、邓旭光、左水林、胡钊源、王军、王玉罡。软件设计师考试辅导教程IV?在线测试，心中有数希赛网在线测试平台（www.educity.c/tiku/）为考生准备了在线测试，其中有数十套全真模拟试题和考前密卷，考生可选择任何一套进行测试。测试完毕，系统自动判卷，立即给出分数。对于考生做错的地方，系统会自动记忆，待考生第二次参加测试时可选择“试题复习”。这样系统就会自动显示考生原来做错的试题，供重新测试，以加强记忆。考生可利用希赛网在线测试平台的在线测试系统检查自己的实际水平，加强考前训练，做到心中有数，考试不慌。诸多帮助，诚挚致谢在本书的编写过程中参考了许多相关的文献和书籍，编者在此对这些参考文献的作者表示感谢。感谢电子工业出版社的孙学瑛老师，她在本书的策划、选题的申报、写作大纲的确定，以及编辑和出版等方面付出了辛勤的劳动和智慧，给予我们很多的支持和帮助。感谢参加希赛教育软考学院辅导和培训的学员，正是他们的想法汇成了本书的原动力，他们的意见使本书更加贴近读者。由于编者水平有限且本书涉及的内容很广，所以书中难免存在错漏和不妥之处，编者诚恳地期望各位专家和读者不吝指正和帮助，对此我们将十分感激。...

2022-04-10 数据库应用环境 系统软件数据库管理系统

《人工智能之不能》：人工智能并非无所不能。《量子大唠嗑》作者马兆远的又一重磅新作，以人工智能的根本逻辑推演解读人的不可取代的价值，有知识、有态度。书名：人工智能之不能作者：马兆远出版年：2020-3页数：403类别：人工智能格式：df/eu/moiISBN：9787521713794《人工智能之不能》作者简介：马兆远何许人也？1997年通过全国物理奥林匹克竞赛保送北京大学物理学院；25岁获得牛津大学物理博士学位，师从“超冷原子理论之父”、英国皇家科学院院士KeithBurett爵士；美国国家标准局、加州大学伯克利分校博士后，师从“激光冷却之父”WilliamPhilli（1997年诺贝尔物理学奖获得者）；30岁入选中国科学院百人计划研究员，为中国空间站“天宫四号”设计了世界第一个空间冷原子实验平台。现为清华大学未来实验室首席研究员，数字化先进制造研究中心主任，英国谢菲尔德大学智能制造专业终身教授。著有《量子大唠嗑》。《人工智能之不能》内容简介：会存在一个超级人工智能系统吗？这本书给了我们一个答案：不会。这本书不局限于技术层面，而是回顾了上100年物理学和数学的进展，通过对量子力学、时间、虫洞、暗物质等概念的轻松解读，从顶层逻辑、原理层面等本源性知识上探讨了人工智能做不了的事情，对完美、通用的人工智能判了“死刑”，最后落脚在怎样培养适应人工智能共生时代的新人类，以及人类对宇宙的探索本质上无穷尽的现状上。作者以深厚的学术功底，贯通社会科学和自然科学，层层深入分析人类认知和科学技术的发展，从数学和逻辑本身论证了人工智能无法取代人类。作者认为，从务实主义的角度看，我们仍可以致力于促进人工智能进步，但不能盲目地崇拜机器，甚至忽视了人的智能优势——毕竟，有些真理我们能够认识到，但不能为算法所描述。胡适曾说：“怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜。”通过这本书，我们可以获得对人工智能正本清源的新认识，同时可以更好地思考，在这不可逆的人工智能进阶过程中，我们如何去驾驭自己的发明，实现人类的智能进阶。...

2022-04-07 量子力学张永德 量子力学与马哲

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2022-04-02 机器学习

这套课程来源于千峰教育出品的2019千峰ytho全栈人工智能培训课程包括课件课程分为九个部分，全面覆盖人工智能三个主流框架，科学加强数据分析课程比例，提高人工智能和数据分析能力，高度恢复企业数据分析场景，本课程是一套实用价值高的课程，从Pytho从语言基础开始，ytho简介功能强大，计算机教育越来越重视高效率ytho编程！最后将Pytho结合人工智能，无论你学习哪个阶段，这门课程都会给你很好的收获！课程目录：15：Pytho全栈[63.3G]┣━━0-相关资源┃┣━━软件┃┣━━素材┃┗━━资料┣━━1-Pytho语言基础┃┣━━1.1-Pytho概述和基本语法┃┣━━1.10-函数的参数和变量┃┣━━1.11-封闭和装饰┃┣━━1.12-函数高级用法和文件操作┃┣━━1.13-异常处理┃┣━━1.14-生成器和迭代器┃┣━━1.15-对象编程入门┃┣━━1.16-先进的面向对象编程┃┣━━1.17-模块和包┃┣━━1.18-常用标准库┃┣━━1.19-线程和进程┃┣━━1.2-输入输出和操作符合入门┃┣━━1.20-协程和异步编程┃┣━━1.3-运算符的应用及分支结构┃┣━━1.4-循环结构┃┣━━1.5-应用字符串┃┣━━1.6-使用列表┃┣━━1.7-列表的应用和排序算法┃┣━━1.8-应用元组和字典┃┗━━1.9-集合应用和函数介绍┣━━2-玩转Liux操作系统┃┣━━2.1-Liux入门和常用命令┃┣━━2.2-软件安装管理工具┃┣━━2.3-Vim的使用┃┣━━2.4-Liux网络相关命令┃┣━━2.5-数据安装和过程管理┃┗━━2.6-版本控制和Git入门┣━━3-从数据库入门到实战┃┣━━3.1-关系数据库概述及SQL┃┣━━3.2-从关系数据库中查询数据┃┣━━3.3-MySQL视图索引事务等概念┃┣━━3.4-在Pytho程序中操作MySQL┃┣━━3.5-Redi常用数据类型的使用┃┗━━3.6-在Pytho程序中操作Redi┣━━4-轻松搞定We前端┃┣━━4.1-We前端概述和标签介绍┃┣━━4.2-层叠式表的应用和网站布局┃┣━━4.3-JavaScrit入门┃┣━━4.4-JavaScrit进阶┃┣━━4.5-jQuery概述┃┣━━4.6-Ajax技术┃┗━━4.7-VueEChartBoottra┣━━5-后端开发之Flak和Torado┃┣━━5.1-Flak概述┃┣━━5.10-异步化和WeSocket┃┣━━5.2-路由配置、请求和响应┃┣━━5.3-静态资源和模板页┃┣━━5.4-模型和SQLAlchemy┃┣━━5.5-高级模型操作┃┣━━5.6-API接口开发┃┣━━5.7-Flak其他知识点和Torado介绍┃┣━━5.8-Torado相关知识┃┗━━5.9-Torado中数据库操作┣━━6-后端开发之Djago框架┃┣━━6.1-Djago框架入门┃┣━━6.10-DRF入门┃┣━━6.11-Docker安装使用┃┣━━6.12-项目需求和设计┃┣━━6.13-补充项目知识点┃┣━━6.14-跨域问题及接口测试┃┣━━6.15-前脚手架工具┃┣━━6.2-Djago中的模型┃┣━━6.3-高级模型操作┃┣━━6.4-模板语法┃┣━━6.5-表单和CSRF┃┣━━6.6-详细说明请求和响应┃┣━━6.7-CBV中间件缓存┃┣━━6.8-Sigal和Celery┃┗━━6.9-项目案例┣━━7-实战网络数据采集(爬虫)[5.3M]┃┣━━7.1-数据捕获工具及爬虫相关库┃┣━━7.2-三种数据分析方法┃┣━━7.3-Scray框架入门┃┣━━7.4-Scray框架进阶┃┣━━7.5-实战新片场爬虫┃┣━━7.6-Scray-Redi的应用┃┣━━7.7-Seleium实战┃┣━━7.8-Docker和Slah┃┣━━7.9-常见的反爬手段及破解┃┗━━源码笔记作业.zi[5.3M]┣━━8-实用数据分析┃┣━━8.1-环境搭建和NumPy介绍┃┣━━8.11-支持向量机和K均值算法┃┣━━8.12-特征工程和人脸识别┃┣━━8.13-实战数据分析项目┃┣━━8.14-Teorflow入门┃┣━━8.15-卷积神经网络┃┣━━8.2-Pada使用入门┃┣━━8.3-Pada使用进阶1┃┣━━8.4-Pada使用进阶2┃┣━━8.5-SciPy简介┃┣━━8.6-数据可视化和Matlotli┃┣━━8.7-KNN及其应用┃┣━━8.8-回归算法┃┗━━8.9-人脸补充和决策树┣━━9-团队项目开发┃┣━━9.1-团队开发相关知识┃┣━━9.2-接入和短信平台Celery┃┣━━9.3-分离开发前后端┃┣━━9.4-第三方登录和七牛云┃┣━━9.5-缓存和日志┃┗━━9.6-在线测试和项目相关下载点击下载...

2022-04-02 关系数据库函数依赖 关系数据库函数