山东大学软件学院2022级人工智能导论实验

人工智能-实验指导书.docx

本书系统探讨人工智能在药物开发、精准医学和医疗保健中的核心应用。从机器学习、深度学习到自然语言处理，书中融合统计学与算法思维，解析AI在疾病诊断、临床试验优化及患者管理中的创新实践。作者提出基于相似性原则的AI框架，并通过R语言实例展示模型实现，兼顾理论深度与实用价值。全书不仅覆盖CNN、RNN、贝叶斯网络等主流方法，还前瞻性地探讨通用人工智能（AGI）的发展路径与哲学挑战，为科研人员与行业从业者提供兼具广度与深度的权威指南。

ZYNQ UltraScale+ MPSoc ZU5EV核心板原理图， Zynq UltraScale+MPSoC是Xilinx推出的第二代多处理SoC系统，它在第一代Zynq-7000的基础上进行了全面升级。 该芯片基于业内最先进的16nm FinFET+工艺制程打造，整合了64位ARM Cortex-A53处理器、512位ARM Mali-400 MP2图形处理器以及可编程逻辑单元，具有强大的计算能力和强大的扩展性，广泛应用于工业自动化、人工智能、无人驾驶等领域。 Zynq UltraScale+ MPSoC共有四个大的系列：CG系列、EG系列、EV系列和RF系列。 其中，EG和EV系列提供汽车级和军品级器件，具有更高的安全性能和可靠性。 相较于上一代ZYNQ-7000产品，该系列器件在性能、存储和互联等方面都实现了重大突破，主要有： 1、CPU性能得到显著提升，采用了64位四核1.3GHz Cortex-A53 APU（CG系列是双核）和可运行在独立、锁步模式的双核533MHz Cortex-R5 RPU，具有强大的计算能力和扩展性； 2、静态存储采用了高达36Mb的高

深度学习在图像检索领域的应用是人工智能技术的一个重要分支，它通过模仿人类大脑的神经网络结构来分析和理解图像内容，从而实现对大量图像数据的有效管理和检索。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、目标检测和图像检索等任务中取得了革命性的进展。 在图像检索方面，深度学习模型能够提取图像的深层次特征，这些特征比传统的图像特征更加丰富和具有区分性，使得相似或相关的图像能够被有效地区分和检索出来。图像检索系统通常包括特征提取、特征存储、相似度计算和结果排名几个关键步骤。通过训练深度学习模型，可以从图像数据中自动学习到这些特征，无需人工设计特定的特征提取算法。 具体到本次的项目，我们可以看到包含多个关键文件，如screenshots可能包含项目运行时的截图，app_cbir.py可能是一个实现基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的应用程序。data文件夹可能包含用于训练和测试模型的数据集，compute_fea_for_cbir.py可能包含了提取用于CBIR特征的代码逻辑。dump_data_to_pkl.py和dump_lsh_to_pkl.py可能用于数据预处理和存储，models文件夹用于存放训练好的模型文件，而README.md文件则提供了整个项目的文档说明。 在深度学习模型的设计和训练过程中，可能会涉及到对大量图像数据的预处理，如调整图像尺寸、归一化、增强等步骤，以保证输入模型的图像数据具有一致性和高质量。此外，模型的训练过程需要大量的计算资源，通常在GPU或TPU上进行，以加速模型的训练效率。 通过深度学习模型在图像检索中的应用，可以实现更为智能和准确的图像检索系统，广泛应用于互联网搜索引擎、医学影像分析、安防监控等领域。这些系统能够帮助用户快速找到他们所需的内容，大大提高了工作效率和信息检索的准确性。 此外，基于深度学习的图像检索技术还在不断发展中，研究者们正致力于改进算法效率、减少模型体积、提升检索性能，以及探索更多的应用场景。随着技术的不断进步，深度学习在未来图像检索中的应用将更加广泛和深入。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

2025年，随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek公司凭借其在技术创新、应用拓展、产业发展等方面的表现，成为工业人工智能领域的引领者。技术创新方面，DeepSeek通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统观念。其DeepSeek-R1模型采用少量SFT数据和多轮强化学习，不仅提高了模型准确性，还大幅降低内存占用和计算开销。此外，DeepSeek的推理模型R1-zero基于强化学习训练，实现了无监督训练或人类反馈的自我学习，推动AI进入算法变革阶段。在模型发展趋势上，低参数量模型的出现使得AI技术可以部署到更多终端设备，推动了AI技术的广泛应用。 在应用拓展方面，DeepSeek技术在医疗AI领域广泛应用，助力多家医疗企业提高诊断准确性和病理分析效率。同时，DeepSeek的AI技术也推动了制药研发的加速，国内药企如晶泰控股、信达生物等已通过其技术提升研发效率。在大健康管理领域，DeepSeek的大模型支持个性化健康管理解决方案，推动了AI技术在医疗领域的商业化进程。此外，DeepSeek-R1的高精度运动控制和人工智能算法提高了手术机器人的操作精度和灵活性，在康复、人机交互、远程医疗等领域具有潜在的技术突破能力。 在产业发展方面，DeepSeek补上了中国人工智能在基础底座方面的短板，用有限算力实现了推理上的优化，推动了中国AI应用的大规模发展。其产品DAU迅速增长，显示出强大的用户吸引力和应用潜力。DeepSeek开源的基于McE架构的模型DeepSeek-McE，以极低计算成本实现了高性能，为行业提供了新的技术路线选择。 从行业趋势看，DeepSeek的出现推动了AI技术从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，更注重AI技术在各行业的落地和应用。同时，非Transformer架构的新算法也成为了AI模型架构多样性发展的新方向。DeepSeek相关的新架构模型如LFM（Liquid Foundation Model）模型，其性能超越了同等规模的Transformer模型，为AI技术的进一步突破提供了新的思路和方向。 总结以上，DeepSeek在技术创新、应用拓展、产业发展等方面均扮演了重要角色，不仅引领了工业人工智能的技术发展，还在实际应用中展现出巨大的商业价值和行业影响力。其推动的技术进步和产业升级预示着人工智能技术将更加深入地融入人类社会的各个方面，为解决实际问题提供强有力的工具。

百度SDK的三种鉴权方式非常容易混淆，所以我专门写了一篇博客：https://blog.csdn.net/quickrubber/article/details/146971733 相关的代码就在这个压缩包中。 在当今数字化时代，软件开发人员经常需要利用各种第三方服务来丰富应用程序的功能，其中百度作为中国领先的人工智能技术公司，其提供的SDK（软件开发工具包）尤其受到开发者的青睐。SDK中包含了实现各种服务所需的功能模块，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。为了保障服务的安全性和可追踪性，百度SDK通常要求开发者在使用过程中进行鉴权验证。鉴权是指确认请求是否来自合法用户，防止未授权访问和滥用资源，这对于保护用户数据安全和保证服务的合规性至关重要。 在百度SDK中，鉴权通常涉及三种主要方式：API Key、Secret Key和Access Token。API Key是一个公开的密钥，用于标识开发者身份，可以公开分享而不影响安全性。Secret Key则是与API Key配套的私钥，它需要保密，不能泄露，因为它用于对请求进行签名，以确保请求是由拥有密钥的开发者发起的。Access Token是另一种类型的密钥，它通常用于用户的登录态管理，可以提供细粒度的访问控制，适用于需要用户授权的应用场景。 在进行百度SDK鉴权测试时，开发者需要编写代码来验证这三种鉴权方式是否正确应用，以及它们是否能够在不同情境下有效运行。测试代码不仅要能够正确生成和使用这些密钥，还要能够模拟非法访问的情况，从而确保鉴权机制的健壮性。 在编写测试代码的过程中，开发者可能会使用多种编程语言和测试框架。根据给定的文件名称，此处的测试代码可能是使用Python 3.8版本编写的。Python因其简洁易读的语法和强大的库支持，成为了很多开发者进行快速原型开发和测试的首选语言。在测试代码中，开发者需要模拟不同的请求场景，包括但不限于正常的鉴权请求、API Key泄露后的非法请求、以及Secret Key被滥用的情况等。 除了编写测试代码，开发者可能还会在博客或其他技术文章中分享他们的测试经验和发现的问题。通过这样的技术分享，不仅可以帮助其他开发者更好地理解百度SDK的鉴权机制，也可以促进开发者之间的技术交流和合作。 此外，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉作为其中的一个重要分支，在鉴权过程中也扮演着不可或缺的角色。机器视觉技术可以用于增强鉴权的安全性，例如通过人脸识别来验证用户身份，或者通过图像识别来检测和防范欺诈行为。因此，在百度SDK中融入机器视觉技术，也是提高鉴权能力的一种有效手段。 百度SDK提供的多种鉴权方式，可以有效地保护API服务的安全。通过编写和测试相关的代码，开发者不仅能够确保他们的应用安全合规，还能提升用户体验。而通过分享测试经验和编写技术文章，开发者能够为整个技术社区贡献力量，共同推动人工智能技术的发展和应用。

人工智能（AI）作为21世纪的技术革命代表，正以前所未有的速度渗透到人类生活的方方面面，从提高生产效率到为解决社会问题提供新途径，它的影响无处不在。然而，随之而来的是AI技术在伦理、法律和社会层面所引发的一系列问题，如何确保AI的可信性成为了全球关注的焦点。 《可信人工智能治理白皮书》由安永（中国）企业咨询有限公司与上海市人工智能与社会发展研究会联合撰写，是一份旨在深入探讨AI全球发展态势、监管体系、可信原则、关键问题、企业合规要求、风险治理理论、进阶工具及行业洞察的文件。白皮书提供了全面、深入、客观的参考和指导，尤其在政策制定者、企业管理者、技术开发者及所有关心AI发展的人士中具有重要价值。 白皮书探讨了“可信人工智能”的内涵，并分析了算法透明度、数据安全、伦理道德等方面的挑战。同时，它关注企业AI应用中的合规要求，以及风险治理这一AI发展中的重要议题。在风险管理方面，白皮书详细阐述了风险治理架构的构建和在AI生命周期中实施有效风险管理的方法，特别是如何构建和运营自己的AI管理体系。 在AI技术的发展过程中，技术突破是重要的一环，但更重要的是对人类社会价值观、伦理道德和法律体系的考验。建立一套公正、透明、高效的AI治理体系，是确保AI技术健康发展的关键。白皮书提供的一系列AI治理工具和行业实践案例，旨在为读者提供具体的应用视角以及实际操作中可能遇到的问题和解决方案。 白皮书的结构清晰，从全球AI发展与监管体系讲起，再到人工智能的可信原则，探讨了算法透明度、数据安全、伦理道德等方面面临的关键问题。在企业合规要求部分，白皮书详细介绍了资质监管、算法合规以及内容合规的要求，并在风险管理部分，深入讲解了风险治理架构、生命周期风险治理和人员风险治理。企业AI治理进阶工具部分着重介绍了AI治理国际标准及可信等级管理的实践，为企业的AI治理体系提供了实用指导。 这份白皮书不仅是对AI技术发展现状的深入剖析，也对未来AI的治理和发展路径提出了见解。它不仅是技术的总结，更是对AI技术发展潜在挑战的思考，呼吁社会各界共同努力，以推动AI技术的健康发展，并使之成为推动社会进步的正能量。

unity 机器学习插件 版本V0.7 目前是最新版了 觉得在GitHub下载速度太慢可以用这个