人工智能概述 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学，旨在研究、开发理论、方法、技术及应用系统。它是计算机科学的一个分支，涵盖机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等多个研究领域。AI的核心在于智能，而智能的基础是知识，关键在于思维。 智能的特征 智能体现为多种能力的集合，包括感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力以及行为能力。感知是人类获取外界信息的最基本方式；记忆与思维能力使我们能进行逻辑思维、形象思维和顿悟思维；学习能力让我们能从经验中成长，自适应能力则是对环境变化的响应。智能还体现在发现规律、运用规律、分析问题和解决问题的能力上。 人工智能的研究内容 人工智能研究广泛涉及语言学习与处理、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、遗传算法等领域。 人类思维方式 人工智能研究中一个重要的难题是机器的自主创造性思维能力。目前，AI领域尝试通过模拟人类的思维方式，例如语言智能的自然语言处理和机器证明，以及神经网络的视觉空间智能研究，来提升机器的思维能力。 智能机器人案例 先进的人工智能机器人能够像人类一样感知自己的存在，并展示出接近人类的外观和行为。例如，在电影《人工智能》中，小机器人大卫拥有思想和感情，被人类家庭收养，并经历了对成为真正人类的渴望与追求。 未来展望 人工智能的发展仍然面临许多挑战，包括机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。AI的未来将取决于如何解决这些难题，以及如何让机器人更好地理解和模仿人类智能。 总结语 本次演讲结束后，观众对人工智能的了解应该更全面，对其研究的现状和未来发展的方向有了一个大致的认识。人工智能作为一种技术，不仅改变了机器的功能，也在不断地向人类的智能领域靠近。谢谢大家的观看与聆听。

内容概要：本文介绍了数据标注工程的背景、发展历程及其重要性。数据标注是人工智能发展的基石，尤其在第三次人工智能浪潮中，随着深度学习的兴起，数据标注已成为一门独立的新兴产业。文章详细解释了数据标注的定义，即将标签添加到图像、语音、文本、视频等数据中，以供机器学习使用。文中还探讨了数据标注的分类（如图像标注、语音标注、文本标注、视频标注），并介绍了完整的数据标注流程，包括数据采集、清洗、标注和质检。此外，文章列举了数据标注在出行、金融、医疗、家居、安防、公共服务和电子商务等多个行业的应用案例。最后，文章讨论了人工智能训练师这一新职业的兴起及其职业等级划分，并展望了数据标注行业未来的发展趋势。 适合人群：对人工智能及数据标注感兴趣的初学者，以及从事或计划从事数据标注工作的人员。 使用场景及目标：①了解数据标注的基本概念和发展历程；②掌握数据标注的具体分类和应用场景；③熟悉数据标注的全流程，包括采集、清洗、标注和质检；④了解人工智能训练师的职业路径和发展前景。 阅读建议：本文内容详实，涵盖了数据标注的各个方面，建议读者在阅读时重点关注数据标注的定义、分类、流程及应用场景，结合实际案例理解其重要性，并关注人工智能训练师这一新兴职业的发展趋势。

人工智能领域大模型概述以及应用落地场景案例分析

Prolog语言是一种非常适合人工智能领域的编程语言，它的名称是“Programming in Logic”的缩写。Prolog语言特别适合处理符号逻辑推理任务，其起源可以追溯到1972年，由Alain Colmerauer和Philippe Roussel在法国马赛大学开发。它是逻辑编程语言的一种，以其声明式而非命令式的编程范式区别于传统的编程语言，如C或Java。 Prolog程序的基本结构非常简单，主要包括三种语句类型：事实(facts)、规则(rules)和目标(goals)。事实用来表达问题中已知的信息，规则用来表达根据事实推理的逻辑关系，目标则是程序需要回答的问题。程序员只需要关心事实和规则的声明，Prolog系统会自动进行目标的查询和求解。 人工智能语言，包括Prolog在内，具有以下特点： 1. 具有符号处理能力：这意味着这类语言不仅限于处理数值计算，还能够处理非数值化的数据和信息。 2. 适合于结构化程序设计：程序更容易编写和理解。 3. 具有递归和回溯功能：递归是计算机科学中的一个概念，指的是函数直接或间接调用自身；回溯则是指在寻找问题解的过程中，如果发现现有的分步决策不可能达到目标，就取消上一步或上几步的操作，再尝试其他的可能，直到找到有效的解决方案。 4. 人机交互能力：人工智能语言编写的程序应易于与用户交互，理解和响应用户输入。 5. 适合推理：可以使用这类语言编写复杂的推理程序，如专家系统和逻辑推理引擎。 Prolog特别适合解决的领域包括自然语言理解、机器定理证明、专家系统、计算语言学等。Prolog中的程序运行顺序由系统决定，这是因为它是一种解释执行的陈述性语言，它没有类似于传统编程语言中的if、when、case、for这样的控制流程语句。Prolog程序的执行是基于模式匹配和回溯搜索的，使得程序和数据高度统一。实际上，Prolog程序本身可以被视为一个智能数据库，其中存储了关于问题的事实和规则。Prolog的强大递归功能也使得它在处理包含递归结构的问题时表现出色。 在Prolog中进行数据管理、算术计算和列表操作都是支持的，虽然其在这些方面的能力不如专门的数值处理语言，但足够在逻辑编程中使用。Prolog还提供了一系列内部谓词和操作符来辅助编程，以及“Cut”操作符来优化搜索过程，提高效率。 Prolog还具有处理自然语言的能力，可以编写用于解析和理解自然语言的程序。其数据结构中包含列表（list），列表是Prolog中非常重要的数据结构，经常用于存储和处理数据集合。 在Prolog和C语言之间的交互也是一个重要的话题。Prolog允许通过外部扩展谓词的方式与C语言程序进行交互，这使得Prolog能够使用C语言的丰富资源和功能，同时也为C语言提供了逻辑编程的能力。 递归是Prolog中一个非常核心的概念。递归在Prolog中不仅仅是函数调用自身，它还体现在搜索解的过程，这使得Prolog在处理树状或链状数据结构的问题上非常有效。 此外，Prolog还支持联合查询和操作符的使用，这为编程提供了更多的灵活性。在处理复杂数据结构，比如列表和树时，Prolog提供了一整套内置谓词来帮助程序员进行操作。 总结来说，Prolog作为一种人工智能语言，具备了符号处理、逻辑推理、递归和回溯等重要特性，非常适合于实现各种需要复杂逻辑处理的应用程序。它的声明式特性与传统命令式编程语言有着显著的差异，使得开发者在思考问题和设计算法时，往往需要换一种思维方式。

哈工大人工智能往年考试题目大全，带答案，上传者是23年研究生，23年题目很多，考的有点出乎意料，建议好好复习，特别是参考书的习题，一定要看，老师会从里面抽题变化一下就是新题了。

结合我的博文使用 AI桌面宠物系列(二)有具体讲 https://blog.csdn.net/weixin_44328367/article/details/146372248

用于mobilesam的C++部署 MobileNet是一个轻量级的深度神经网络模型，特别设计用于移动和嵌入式设备。而ONNX是一个开放的神经网络模型交换格式，可以让不同的深度学习框架之间共享模型，实现模型的跨平台部署。MobileNet的预处理一般指将输入图像进行归一化、尺寸调整等操作，以便输入到模型中进行推理。在使用MobileNet模型时，通常需要对输入图像进行预处理，然后再将预处理后的图像输入到模型中进行推理。 运行轻量级模型： MobileNet是一种轻量级的深度神经网络模型，具有较少的参数和计算量，适用于移动和嵌入式设备。这意味着在这些资源受限的环境下，可以更高效地进行推理。 跨平台部署： 使用ONNX格式将MobileNet模型导出后，可以轻松地在不同的深度学习框架之间进行共享和部署。这使得在不同的平台上，如移动设备、服务器端等，都可以方便地使用MobileNet模型进行推理。 开放标准： ONNX是一个开放的神经网络模型交换格式，得到了业界广泛的支持。这意味着可以通过ONNX格式与其他框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行互操作，促进了模型的开发和部署的

随着信息技术的发展，医疗行业也在不断地进行数字化升级。在这一过程中，医疗门诊挂号系统的建设显得尤为重要。一个高效、便捷的挂号系统能够极大地提升医疗机构的服务效率，同时也能改善患者的就诊体验。本次分享的资源是一个基于ThinkPHP内核开发的医疗门诊挂号系统后台源码，它不仅适用于学校实训和毕业设计，同时也具备一定的商业应用价值。 该系统的开发框架选择了PHP中非常流行的ThinkPHP框架，它是一个快速、简单的轻量级PHP开发框架。ThinkPHP以其轻量级、简单易用、扩展性强等特点，深受广大开发者的喜爱。在医疗门诊挂号系统的后台开发中，使用ThinkPHP框架能够快速搭建起系统架构，同时也便于后续的维护和升级。 系统后台的源码提供了完整的功能模块，涵盖了用户管理、挂号管理、预约管理、医生排班、药品管理等多个方面。这样的设计不仅让系统具有全面的功能，还能够在实际应用中灵活应对不同的业务需求。例如，在用户管理模块中，可以实现患者信息的录入、查询、修改和删除等操作。在挂号管理模块中，患者可以通过系统进行在线预约挂号，系统会自动记录挂号信息并生成预约单。同时，医生排班模块能够帮助医院管理者合理安排医生的工作时间，提高医疗资源的使用效率。 再者，本系统的开发还充分考虑了安全性的问题。在实际的医疗环境中，患者信息和医疗数据的保密性至关重要。因此，源码在设计时加入了相应的安全措施，如权限控制、数据加密和安全验证等，以确保患者和医疗数据的安全。此外，系统还能够对接医院现有的其他医疗系统，实现数据的互通互联，进一步提升医疗工作的效率和质量。 值得一提的是，该源码还适用于学术研究和毕业设计。对于计算机相关专业的学生来说，通过实际的项目开发可以加深对课程知识的理解和应用。源码中包含的模块化设计和编码规范，可以帮助学生学会如何构建一个完整的商业级应用系统。此外，学生在使用该源码进行毕业设计时，还可以在此基础上进行二次开发，例如优化界面设计、增加新的功能模块，或者进行性能调优等。 这份源码不仅是一个实用的医疗门诊挂号系统后台，同时也为学习ThinkPHP框架的开发者提供了一个很好的实践案例。通过学习和使用这份源码，开发者可以加深对PHP开发和系统设计的理解，提高自身的开发技能。而对于医疗机构而言，采用这样一个成熟的系统，可以有效地提升工作效率，改善患者的就医体验，具有很高的实用价值和推广意义。

在本项目中，开发者利用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）以及U-Net模型，结合OpenCV库（cv2），实现了一个针对中文车牌的定位、矫正和端到端识别系统。这个系统展示了如何将先进的计算机视觉技术与深度学习算法相结合，以解决实际的图像处理问题。 U-Net是一种特殊的卷积神经网络架构，广泛应用于图像分割任务，包括对象检测和定位。其特点是具有对称的收缩和扩张路径，收缩路径负责捕获上下文信息，而扩张路径则用于精确地恢复对象细节。在车牌定位中，U-Net可以高效地找出图像中的车牌区域，生成对应的掩模，从而帮助确定车牌的位置。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。在这里，它被用来对定位后的车牌进行图像矫正。OpenCV可以执行图像变换，如旋转、缩放和仿射变换，以确保即使车牌角度不正，也能得到正向展示的图像，这为后续的字符识别步骤打下基础。 接下来，卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心组件，尤其在图像识别任务中表现出色。在这个项目中，CNN模型被训练来识别经过定位和矫正后的车牌上的字符。CNN通过学习多个卷积层和池化层，能自动提取图像特征，并在全连接层进行分类。训练过程中，可能使用了TensorFlow这一强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，简化了模型构建和训练的过程。 TensorFlow是谷歌开发的开源平台，用于构建和部署机器学习模型。它支持数据流图的构建，允许开发者定义计算流程，然后在CPU或GPU上高效执行。在车牌字符识别阶段，开发者可能构建了一个CNN模型，用大量的带标签车牌图像进行训练，使得模型能够学习到中文字符的特征，达到高精度的识别效果。 这个项目综合运用了深度学习（如U-Net和CNN）、计算机视觉（OpenCV）和强大的开发工具（TensorFlow），实现了对中文车牌的精准定位、矫正和字符识别。这样的端到端解决方案对于智能交通、安防监控等领域有着重要的应用价值，同时也展示了深度学习在解决复杂图像识别问题上的强大能力。通过深入理解和实践这些技术，开发者可以进一步优化模型性能，提升系统在实际环境中的应用效果。

苹果CMS泛目录黑帽SEO站群繁殖程序，是黑帽seo工作室 www.heimaoziyuan.com 新出的一款CMS泛目录站群繁殖程序，可自定义泛目录或泛域名繁殖。内容可以是采集内容、本地内容，以及GPT人工智能文章。 苹果CMS泛目录黑帽站群繁殖程序是一种特定的网站管理系统，它允许用户通过黑帽技术进行大规模网站内容的快速繁殖。这个系统的特点在于它支持泛目录或泛域名的设置，这意味着它可以在多个子目录或子域名下迅速复制内容，从而形成一个庞大的站群网络。站群是术语中的一个概念，指的是一群互相链接的网站，这些网站共同作用于提升特定关键词的搜索引擎排名。 黑帽是一种为了提高搜索引擎排名而采用的不被搜索引擎推荐的做法。典型的黑帽手段包括关键字堆砌、隐藏文字、链接农场、内容复制等。这类手段往往利用搜索引擎算法的漏洞来获得非自然的排名提升，长远来看可能会导致被搜索引擎惩罚，甚至完全禁止访问。然而，由于短期内可能带来显著的流量提升，仍有部分网站管理员愿意采用这类技术。 苹果CMS泛目录黑帽站群繁殖程序支持的内容类型包括采集内容、本地内容和GPT人工智能文章。采集内容是指从互联网上搜集现成的内容，本地内容则是指用户自己制作的内容，而GPT人工智能文章则是利用人工智能技术生成的原创文章。人工智能（AI）技术在近年来发展迅速，其中GPT（生成预训练变换器）模型是一种能够通过学习大量文本数据，生成连贯、有逻辑性的文本的技术。它被广泛应用于自然语言处理领域，包括文本生成、翻译、摘要、问答等任务。在领域，GPT可以用来自动生成文章，以快速填充网站内容，这种做法可能短期内有效，但存在被搜索引擎识别为低质量或重复内容的风险。 使用该程序的风险包括可能遭遇搜索引擎的排名下降、流量减少，甚至网站被完全封禁。搜索引擎如谷歌、百度等持续更新算法，以识别并惩罚使用黑帽技术的网站，以维护搜索结果的质量和公正性。因此，尽管黑帽方法可能会带来短期内的流量和排名提升，但从长远来看，它不利于网站的稳定发展和品牌声誉的建立。 此外，泛目录站群的建设与维护需要投入大量的人力和财力资源。网站管理员需要不断更新内容、维护服务器、确保链接的有效性，并且需要时刻关注搜索引擎的算法更新，以应对可能的变化。这无疑增加了站群运营的成本和复杂性。 苹果CMS泛目录黑帽站群繁殖程序是一种以黑帽技术为核心、支持多种内容生成方式的站群建设工具。尽管它可能在短期内为网站带来流量和排名上的提升，但使用这种程序存在被搜索引擎惩罚的高风险，且需要长期投入大量资源维护，因此在采用这类技术时需要慎重考虑其潜在的负面影响。