人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

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垃圾邮件识别的智能算法

人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+文档资料.zip数据收集、说明及处理 （1）数据源选择 通过在网上对几个主流的房产信息网站的二手房价格的比较(如图)， 安居客二手房房价信息 房天下二手房房价信息 链家二手房房价信息 可以看到，其实各个房产网站展示的二手房的房价信息差别不大，另外根据百度上查到链家网的房价与实际的房价差距较小，所以就把链家网的房价数据作为数据源，以供爬虫爬取信息。 本文采用上海市二手房作为数据集的主要原因在于：目前上海市的新房房源数量较少。链家网上上海市的新房房源信息只有约400套，数据集过小，不适合进行训练和挖掘，所以选择了二手房信息作为数据集进行训练与挖掘。在链家网上，上海二手房数据有几万套，可以进行数据挖掘从而得到有用的信息。 （2）数据说明 （3）数据收集 使用爬虫从链家网上爬取房价信息的数据，爬虫使用python编写，并存入mongoDB数据库，以备之后的训练，共计爬取二手房房源37460条。（爬虫代码见附录，画红线的为爬取的二手房房源的总计，详细数据可见电子版的人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+资料.zip

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课程设计报告

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人工智能大作业五子棋源码。共分为四个小问题。 棋盘识别：从对局棋盘图片识别棋局落子情况，识别结果为15*15的棋盘矩阵 博弈算法：五子棋对弈AI，用α-β搜索实现 进化学习：用神经网络作为2中的评估函数，以进化学习的方法训练 监督学习：对3中的神经网络，以强化学习的DQN算法进行训练 人工智能课程大作业 1、棋盘识别 2、五子棋算法 3、使用神经网络构建评估算法，以进化学习训练神经网络 4、以监督学习训练神经网络。仓库中使用的数据集路径为绝对路径，运行前需进行配置更改。使用jupyter notebook直接运行对应代码即可。

人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、 信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很 多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算 是基于《同义词词林》的。 为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点.该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性.进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性.