人工智能研究综述

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:凤凰涅槃浅谈人工智能学习研究的现状及其发展趋势摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探3433646365索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。几乎在图灵上述工作的同时，冯·诺依曼从生物学角度研究了人工智能。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

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:聚考拉数据库技术的发展现状与趋势研究　　摘要：随着现代信息646430技术的不断发展和进步，数据库技术在如今的各信息领域中发挥了极其重要的作用。文章论述了数据库技术的发展现状，就数据库技术研究现状以及应用价值进行了分析，并对数据库技术的发展趋势进行探讨和研究。　　关键词：数据库技术：发展现状；趋势　　数据库技术是信息系统领域中一项核心技术。随着科技的不断普及和发展，互联网被应用于经济生活及教育教学等各个领域，数据库技术也成了获取数据信息资源的重要途径和手段。数据库技术为数据信息收集、存储分析加工及利用等提供了全面且有力的支持，起到了至关重要的作用[1]。因此，对数据库技术的发展现状和发展趋势进行研究，对计算机技术的发展，乃至社会的发展均具有十分积极的意义。　　1 数据库技术发展现状　　1.1数据库技术的研究现状　　1.1.1知识库数据库系统　　知识库数据库系统就是人工智能和数据库技术融合后的产物，也就是说数据库可被认为是人工智能系统，通过人工智能技术来提升数据库技术的数据库管理系统（DatabaseManagement System，DBMS）表达以及推力和查询的能力。知识库数据系统的主要功能有知识的获取、推动能力的提升以及数据的组织和管理等，同时还能有效提高效率，比如缩短用户的快速查询以及优化查询时间。　　1.2数据库技术发展的应用现状　　2 数据库技术的应用价值　　3 数据库技术的发展趋势　　随着云计算等科学技术的

。。对AI的研究，现在方向很乱的，但主要有两条线1，美国。主要包括在NASA未来武器研究计划里面的，如果不知道未来武器计划你也可以理解为当初里根的星球大战计划升级版。未来武器研究主要包括了NASA，洛克希德马丁，波音，加州理工和一大堆我们不可能知道的机构，所以你不可能知道他进步到什么程度了，不过你看看X-47B无人驾驶空天超音速轨道攻击战斗机就知道了，而且估计那个的人工智能已经不是最先进的技术了对于美国人来说。这一块主要是研究人工智能在处理问题时的自主判断能力。工业和军事作用明显。2.另一块是日本。主要研究人类情感，强调的是通过AI使机器具有理解人类情感和自我情感表达的作用，他们出来的作品并不是机器实体，而是人工智能软件。通过程序语言创造能理解环境，情感的智慧，而在计算机中的AI再通过网络控制其他工作部分。这方面的研究也是当前的一个热点吧。美国人也有在做，但从消息方面来说比日本就稍晚一点。就比如日本有个软件叫初音未来。初版本是能识别输入文字并将其转换为你所需要的音频输出，操作人员可以控制软件情感环境，在现在还在开发的版本里，就考虑有软件自动识别感情元素。而且可能会包含人机互动方面的AI智能。让初音未来真正的成为一个具有人类情感的软件。估计不会很久就可以发布的。也不是最先进科技了。反正最新进展不管是美国还是日本都不可能让世界上人都知道的吧。中国在这方面太落后了。像石器世纪一样，所以这点楼主还是死心吧，我们只能依据现在的手头资料判断以后可能的发展方向了。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:儒泊紫玥文献综述1引言在计算机视觉和模式识别领域，人3433646366脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪2.12.33.1总的说来，基于肤色检测的方法鲁棒性的提高依赖于肤色模型的质量，在背景相对简单Carleson继最简单的人脸模板是

伴随着网购额复的激增，中国快递量制也出现了狂飙式增长，2015年高达207亿件，预计2020年将达到500亿件。面对如此庞大的购物额和快递量，传统物流显得力不从心，物流行业对自动化智能化的需求与日俱增。智能物流市场规模逐年扩大，据前瞻产业研究院发布的《智能物流行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2014年中国智能物流市场规模超过1800亿元，同比增长26%，2008-2014年复合增长率为19.83%，增长率逐年上升，因此预计未来2-3年将有30%左右的增速。2015年国内物流自动化市场规模为583亿元，2017年有望成长为一个超千亿元市场容量的大市场。预计至2020年，国内自动化物流系统市场规模将超过1386亿元。其中，智能物流市场规模未来几年行业复合增长率有望保持15%以上，潜在市场空间将达千亿。智能物流的快速崛起，有望解决我国物流成本长期居高不下的问题。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:夏末寂年研究生3433646365课程论文(2016-2017学年第二学期)题目：人工智能综述研究生：花君林提交日期：2017年6月27日研究生签名：学 院｜计算机与软件工程｜学 号｜S16225048｜课程名称｜人工智能与知识工程｜任课教师｜高尚兵｜教师评语：｜ ｜成绩评定： 分（百分制） 任课教师签名： 年 月 日｜说明1．课程论文要有题目、作者姓名、摘要、关键词、正文及参考文献。论文题目由研究生结合课程所学内容选定；摘要500字以下；关键词3～5个；参考文献不少于10篇。2．论文要求自己动手撰写，如发现论文是从网上下载的，或者是抄袭剽窃别人文章的，按作弊处理，本门课程考核成绩计0分。3．课程论文用A4纸双面打印。字体全部用宋体简体，题目要求用小二号字加粗，标题行要求用小四号字加粗，正文内容要求用小四号字；经任课教师同意，课程论文可以用英文撰写，字体全部用Times New Roman，题目要求用18号字加粗；标题行要求用14号字加粗，正文内容要求用12号字；行距为2倍行距（方便教师批注）；页边距左为3cm、右为2cm、上为2.5cm、下为2.5cm；其它格式请参照学位论文要求。4．篇幅、内容等由任课教师提出具体要求。人工智能综述花君林摘要：近年来，以深度学习为核心的人工智能技术Key words:12. 22. 4语言是人机交流的一种重要途径，攻克语音识别是45[8] Haykin S.Neural networks: A comprehensive foundation[

什么是人工智能？

现在人工智能在健康管理领域，医学领域都运用的相当成熟了，像我知内道的青春解码小程序就容运用人工智能结合健康调查问卷，就能很快的给我们分析自身的健康可能存在的疾病问题。对于像我们这样的小老百姓，平时无痛无病都不会想到去医院做检查，有了青春解码的小程序的方便，他结合的AI智能+健康问卷调查，就能很快的为我们解决健康筛查的这一步。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:娃娃ss244文献综述34336463661引言在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪2.12.33.1总的说来，基于肤色检测的方法鲁棒性的提高依赖于肤色模型的质量，在背景相对简单Carleson继最简单的人脸模板是