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。

广东工业大学物联网 智能信息处理课件，包含 1、matplotlib-1.1.0.win32-py2.7 2、numpy-1.8.1-win32-superpack-python2.7 3、python2.7 4、机器学习实战

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

计算机仿真技术与CAD是现代工程领域中不可或缺的重要工具，特别是在控制系统的设计和分析中。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，因其简洁的语法和丰富的工具箱，成为实现这些技术的首选平台。本资源“计算机仿真技术与CAD：基于MATLAB的控制系统(第3版)源代码”提供了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的理论基础和实践应用。 1. **神经网络控制**： - 神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，具有高度并行性和非线性映射能力。 - 在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）创建和训练各种类型的神经网络，如前馈网络、循环网络和自组织映射网络。 - MATLAB中的函数如`feedforwardnet`、`train`和`sim`等，用于构建、训练和仿真神经网络控制器，实现系统的在线学习和优化。 2. **模糊逻辑控制**： - 模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的方法，尤其适用于规则推理和复杂系统建模。 - MATLAB提供模糊逻辑工具箱（Fuzzy Logic Toolbox），支持模糊集定义、规则库构建、模糊推理及解模糊化等操作。 - 通过`fis编辑器`可以设计模糊集和规则，`evalfis`函数则用于执行模糊推理，从而实现模糊控制器的设计和仿真。 3. **模型预测控制**： - 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，基于系统动态模型进行未来多步预测，并据此优化控制决策。 - 在MATLAB中，可以使用优化工具箱和控制系统的工具箱（Control System Toolbox）配合实现MPC算法。 - `mpc`函数用于创建MPC控制器，`sim`函数可以仿真控制器性能，而`mpcpredict`则用于进行预测。 4. **MATLAB编程与Simulink**： - MATLAB不仅提供脚本和函数编程环境，还包含图形化建模仿真环境Simulink，适合动态系统建模和仿真。 - Simulink模型可以通过模块化设计，结合MATLAB代码块，实现复杂控制系统的可视化建模和仿真。 - 通过MATLAB与Simulink的接口，源代码可以直接在Simulink环境中运行，简化了控制系统的开发流程。 此资源中的源代码提供了实际应用示例，帮助读者深入理解和掌握以上技术在MATLAB环境下的实现。通过详细研究和运行这些程序，可以提升在智能控制领域的理论素养和实践技能。

内容概要：本文针对无人系统的智能室内视觉语言导航算法进行了深入研究，提出了基于余弦相似和波束搜索两种算法模型，通过改进视觉语言导航（VLN）中的特征匹配和评估策略，显著提高了导航算法在未知环境中的导航准确率和泛化能力。实验表明，这两种改进的 VLN 模型不仅在国际公开数据集 Room-to-Room 上表现优异，还在多项指标上超过现有模型。 适合人群：电子与通信工程领域的研究人员、高校师生、从事机器人导航和多模态融合技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要研究或开发基于视觉和语言融合的导航算法的企业和机构，目标是提高机器人在复杂室内环境中的导航准确率和鲁棒性。 其他说明：本文提供的研究成果可以推广应用到智能家居、智慧物流、自动驾驶等领域，对于推动人工智能与机器人技术的融合发展具有重要意义。

内容概要：本文详细介绍了基于C#编程的地磅称重无人值守管理软件的设计与实现。该系统集成了身份证信息读取、人证识别、车牌识别、LED显示屏文字输出、称重仪数据采集、二维码扫码、语音播报、红外对射以及道闸控制等多种功能。通过这些技术的应用，软件不仅提高了地磅称重的准确性和安全性，还显著提升了工作效率。文中具体阐述了各功能模块的工作原理及其在实际应用中的重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的技术人员、项目经理及相关管理人员。 使用场景及目标：适用于需要提升地磅称重管理效率和安全性的企业或机构，旨在实现地磅称重的自动化和智能化管理。 其他说明：随着科技的进步，该软件将继续优化并引入更多新技术，进一步推动工业自动化的发展。

开源智慧停车场微信小程序源码，全开源的智能停车系统源码。本停车场系统兼容市面上主流的多家相机，理论上兼容所有硬件，可灵活扩展，相机识别后数据自动上传到云端并记录，校验相机唯一id和硬件序列号，防止非正常数据录入，用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信，支付宝，银行接口支付，支持每个停车场指定不同的商户进行收款)，支付后出场在免费时间内会自动抬杆。 支持app上查询附近停车场(导航，可用车位数，停车场费用，优惠券，评分，评论等)，可预约车位。断电断网支持岗亭人员使用app可接管硬件进行停车记录的录入。 技术架构： 后端开发语言java，框架oauth2+springboot2+doubble2.7.3 数据库mysql/mongodb/redis 即时通讯底层框架netty4，安卓和ios均为原生开发 后台管理模板vue-typescript-admin-template,文件服务fastDFS 短信目前仅集成阿里云短信服务。为千万级数据而生，千万级用户无忧，目前真实用户40w无压力，大数据时代物联网必备。