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人工智能发表学术论文

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人工智能发表学术论文

1.是指“人工智能”方面的学术论文,发表在某一学术期刊上。2.是指通过某些软件或者应用,搜索某一关键词,自动生成长篇的论文,但论文一般都是不通的。

人工智能与机器人研究这本期刊的领域,你可以参考下:智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人智能其他学科

人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究,已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状, 总结 我国相关技术和产业的优劣势,有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展,信息和通信技术(Information and Communication Technology, ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新,正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革,相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划,促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式,以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用,已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展,急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看,人工智能研究始终位于技术创新的高地,近年来成果斐然,在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视,成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

1.1 搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口,也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段,人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率,同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎,可将语音指令转化为实时搜索结果,另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素,发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看,国内企业起步稍晚,搜索领域较窄,但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越,以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础,发展态势较好。

1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台,使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型,推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展,预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术,包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位,在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果,在某些领域达到了国际先进水平,但在新一轮全球人工智能竞赛中,中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初,百度成立深度学习研究院,提出百度大脑计划,如图2所示,拥有了超越天河二号的超级计算能力,组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司,百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家,在硅谷布局人工智能研究,被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制,促进了人机高频互动,穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面,还处于探索的阶段,特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片,制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段,相比市场对可穿戴设备概念的热捧,用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数,大多停留在概念阶段。

1.4 物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展,所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看,在公共市场方面发展较快,其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine, M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多,各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发,我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权,其中中高频RFID技术接近国际先进水平,在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面,已建立传感网标准体系的初步框架,其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一,我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸,政策的制定必须考虑跨行业的需要,加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需,再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

2.1 国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划,并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导,试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势,破除行业间壁垒,加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

2.1.1 加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构,尽快确立国家ICT中长期发展战略,落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作,促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点,围绕其需求部署创新链,掌握核心关键技术,突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新,加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

2.1.3 深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化,建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位,要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动,要主动与产学研机构开展深度合作,要扶植和壮大创新型企业。

2.2 知识产权方面的引导

2.2.1 专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识,但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长,企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇,快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究,重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建,增强全产业专利授权及谈判能力,探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入,另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

2.2.2 著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现,2013年我国著作权作品登记共845064件,其中软件著作权登记164349件,同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势,如物联网软件著作权共4388件,同比增长70.54%,云计算软件著作权共3017件,同比增长55.04%,明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期,但存在着低水平重复、起点较低的问题,仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累,在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者,已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究,并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用,并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

3.1 政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划,目的是将基础研究、应用研究,以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目,促进大学与产业界联合申请项目,同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式,如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究,公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入,努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系,尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作,共同搭建新型试验网络,验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况,排查可能出现的问题,推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作,充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向,协助其加强研发的实用性,提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题,高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中,应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求,为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

3.3 全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出,“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”,在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是:首先,明确国家关于大数据发展的战略目标,促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合,扩展大数据应用领域;其次,在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性,近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三,集合产学研用各方力量,统筹规划大数据应用,避免盲目发展;最后,解决个人信息的数据安全性需求。

3.4 重点发展云计算

2014年3月,工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时,ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中,服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源,推进社会云产业发展;加强技术应用深度,将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域,逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作,推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源,并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合,充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早,为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略,积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状,借鉴他国政策与经验,根据我国的国情及产业发展所处的阶段,提出符合我国目前产业发展现状,适合我国的可借鉴的策略,以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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人工智能学术论文发表

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料,欢迎阅读!

摘要:人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就,在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义,分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用,总结了人工智能研究现状,分析了其发展方向。

关键词:人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号:TP18

文献标识码:A

文章编号:1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

2.1人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系,了解人工智能的外延和内涵,搭建人工智能的应用平台,搞好企业智能化软件的开发工作,这样,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟,徐良贤,戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上,结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验,介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术,着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用,并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年,美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果,1977年改进为Internist 2Ⅱ,经过改进后成为现在的CAU-CEUS,1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN,包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末,但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”,它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初,福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR,用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来,美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质,形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合,以单片机硬件电路为专家系统的知识来源,建立单片机硬件配置专家系统,进行故障诊断,以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域,计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术,而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展,各种入侵手段也在层出不穷,单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要,把人工智能技术应用到网络安全管理领域,大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中,起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

3.1人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑,而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”,据其研究主任保罗・霍恩称,预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为,该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景,巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入,以保证其领先地位外,其他公司在人工智能的分支研究方面,也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲,称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究,其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来,机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下,一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发,在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上,经过科研10年攻关,于2000年11月,又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛,并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步,加快到每秒两步;从只能平静地静态不行,到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行,到可在小偏差、不确定环境中行走,取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术,包括机器感知、机器思维、机器行为,即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识,这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素,对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下,随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正,专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小,因此适应性较强,可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点,其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题,在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用,随着人工智能理论的进一步发展,将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到,目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景,要求我们必须加大研究和投入力度,以使人工智能的发展能为人类服务。

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随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料,欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展,人工神经网络技术得到了空前的发展,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段,是人工智能的重要组成部分,并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾,并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展,各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作,已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支,对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今,经历了不同的发展阶段,并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用,解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络,到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义,综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性,其具有很强的并行结构以及并行处理的能力,在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性,对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力,因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强,能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟,而且近年来在硬件方面也得到了较大发展,提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

2.1 萌芽时期

在20世纪40年代,生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章,第一次提出了关于神经元的模型M-P模型,这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础,在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年,心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则,为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流,为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后,出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型,提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

2.2 低谷时期

在人工神经网络形成的初期,人们只是热衷于对它的研究,却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究,在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑,认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题,对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑,使神经网络的发展进入了低谷时期,但是在这一时期,专家和学者也并没有停止对神经网络的研究,针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

2.3 复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型,并通过实验证明在满足一定的条件时,神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动,众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究,推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力,提出了各种不同的人工神经网络的模型,神经网络理论研究不断深化,新的理论和方法层出不穷,使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

2.4 稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起,我国也迎来了相关理论研究的热潮,在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时,国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展,而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决,研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开,我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善,得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展,逐渐建立了光学神经网络系统,利用光学的强大功能,提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题,采取有效措施,提高超平面的光滑性,对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法,虽然保证了精度,但也加大了消耗,在一定程度上降低了神经网络的效率,因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步,提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

3.1 在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展,当代信息处理工作越来越复杂,利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代,面对问题自动诊断和解决,能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题,在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析,对事物进行辨别和解释的一个过程,这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种,一种是统计模式识别,还有一种是结构模式识别,在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

3.2 在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效,而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂,具有不可预测性,在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握,信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系,所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前,在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面,最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

3.3 在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测,人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理,与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势,数据分析的稳定性和可靠性更强。

3.4 在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用,能够对高难度的非线性问题进行处理,对交通运输方面进行集成式的管理,以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题,促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展,人工智能系统将进入更加高级的发展阶段,人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代,但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题,在智能系统的各个领域中得到成功应用,今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋,冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展,1993(5):8-12,20.

[2]汤素丽,罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用,2009(10):59-61.

[3]李会玲,柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报,2009(5):44-46.

[4]过效杰,祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利,2004(1):22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学,2006.

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人工智能学术论文发表量

工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来,理论和技术越来越成熟,应用领域在不断的扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能,但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点:1、在生产方面,效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力,人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善,较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点:1、人工智能代替了人类做各种各样的事情,人类失业率会明显的增高,人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用,可能被坏人利用在犯罪上,那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能,我们反而会被人工智能所控制与利用,那么人类将走向灭亡,世界也将变得慌乱。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础,为人工智能提供算力支撑和数据输入,中国在此领域发展时间较短,基础层发展较为薄弱。目前,中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江,北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理:基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持,主要涉及数据的来源与采集,包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理,是连接基础层与具体应用层的桥梁,主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景,将人工智能技术进行应用,进行商业化落地,主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

近年来,人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展,在国际上具备了一定的竞争力,但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短,较落后于国际先进水平。 长期以来,中国的芯片大部份依赖进口,计算力方面的基础薄弱,且开源框架受制于国外AI巨头。

基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用, AI芯片作为人工智能产业发展的核心,将迎来巨大的发展机遇。目前,中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。

人工智能产业链区域热力图:北京AI发展步入快车道

根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下,可见,我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。

北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域,其人工智能产业的链条已经比较完善,覆盖了整个产业链环节,且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中,基础层中传感器的行业龙头京东方科技,AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等,云计算的百度云、金山云、世纪互联等,数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等,计算机视觉的商汤科技、旷视科技等,自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等,语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能是未来的大趋势。机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的,这恰恰体现了人工智能专业的热门,所以学习人工智能方面的专业是很不错的。

日媒称中国人工智能加速赶超美国,目前我国的人工智能处于什么水平?

根据相关的调查结果显示,中国的人工智能还全球第三名 ,而前两名分别就是 美国和欧洲 ,

由于这两个地区和国家,他们的经济实力,科技实力发展比较强,对于人工智能的重视程度比较强,还有就是他们的发展历史也非常的强,注重吸引人才,注重教育的质量 ,这使得美国和欧洲人工智能的实力非常的强劲 。

人工智能被称为AI,随着经济实力和科技的发展,人工智能不断的在创新和发展 并不断的对现实生活中运用 ,并取得了一系列重要的成就 。等我国的人工智能的相关的产权来看,中国是被公认的人工智能的大国 并且未来是最有希望超越美国的人工智能的国家 。

将对于中国的信息技术产业来说,在人工智能和汽车制造等方面已经领先世界前列的地位,而这些技术决定着这些产业的未来,也决定人工智能产业以后的辉煌。

人工智能的作用有?很多好处哦,从体力上讲,人工智能是超越了人体的,为人体减轻负担的。从而让人们不用很累的劳动工作。从预算来说,人工智能可以收集数据。从时间上来说,人工智能可以,二小24小时工作,解放了人们的生活。解放了人的更多时间从军事上来说,得到老更强大的维护和平的力量。从医疗方面来讲,做手术时更加准确,没有丝毫的误差。更精准。

从救援来说,可以把遇害的人从救援或进程是可以控制人工训练。可以预报天气。让人们带伞。让人们不再出门。可以更好的维护国家的安全。你可以解放人们的双手。可以更好的完成一项任务,而不用人工去完成。现在的人工智能非常广泛,有手机和app,各种智能软件行业设备,医疗,金融,重工业,制造的人。给社会提供了很大的便捷帮助。从而改善了生活。

不断的改进,从而发掘到最好以及提供基本的医疗反馈,需与健康的助理。人工智能在教育方面甚至可以取代一些老师,人工智能可以改变学生们的学习方式方法。在金融领域上,人工智能可以用于个人的理财的应用。可以保证人们的稳定性,安全性。从而有利于更大的投资方面。人工智能还能运用于法律。由于写人们解决不了的问题,可以请求人工智能来帮助更好的解决问题。

人工智能顶级学术论文发表

世界人工智能方面最顶级会议IJCAI。全称International Joint Conferences on Artificial Intelligence。

IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议,一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文,最终收录论文850篇,接收率为17.9%。

虽然,今年的论文提交量和录取量都创历史新高,但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%(去年论文投稿量3470篇、收录量710篇),而录取数仅比去年多了141篇。可以看出,一方面AI正受到越来越多研究者的关注,另一方面论文被接受的难度也在不断加大,但论文的含金量也得到了大大提高。

大会历年来接收论文数量:

从通讯作者来看,来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计,今年的接收论文中,38%的论文来自中国,48%的论文来自亚洲。

12月20日,被美国企业列入黑名单的“商汤 科技 ”,重新启动了在香港的IPO计划,计划在12月30日挂牌上市。从现在当下的股票市场来看,商汤 科技 在市场上还是很受投资者的青睐,尤其是在香港的股份不仅全额认购,连超额配股权也开始使用。 但是就在这样的好消息里面,也会一些议论的声音。很多媒体都开始质疑商汤 科技 的薪酬。认为在商汤 科技 年年亏损的情况下,三位公司高层却接连拿走12亿薪酬,这个报道一出也是震惊四座。 一时间有关 “商汤 科技 三名高管年薪近12亿”的事件发生。瞬间在互联网上引爆,大家都是众说纷纭,虽然说商汤 科技 都是以科学家为主的创业模式,几位创始人也都是高学历人才,但是即便如此。12亿薪酬也绝对算得上是天价。 在商汤 科技 正处上市的关键时期,舆论正在愈演愈烈,就在快要刹不住的时候,商汤 科技 亲自下场做出了回应,按照商汤 科技 官方的说法,外界多高管数亿酬薪其实是一个误会,公司高层的薪酬组成除了薪金工资以外,还有分红,股份为基础的 社会 保障,住房补贴,员工福利等。 根据商汤 科技 的回应,包含七七八八奖金在内的高管薪酬是在200万到300万左右,而公司的团队主要是以长期股权激励为主。换句话来说就是,商汤 科技 的三位高管确实有这么多的信后,但是这并不是平常也有的。 至于商汤 科技 一直不间断的亏损,其实跟高管也没有什么太大关系,问题并不是出在公司运营上。而是公司常年持续不断的研发和高投入,这才间接导致亏损。 而近期有传言称商汤 科技 与某互联网巨头疑似价值数亿人民币的共同投资项目——“潮多多”app将逐步向三四线城市开放,主打低于百分之一价格就能入手AJ、Gucci等奢侈品,已吸引日在线用户已达2000万。 根据商汤 科技 发布的招股书,2018-2020年,公司在研发方面的支出分别为8.48亿、19.16亿、24.53亿元。 不过正是因为商汤 科技 这些年一直不断的科研投入,让商汤 科技 公司在这几年的时间里,就能成为我们国家乃至全球AI的领军公司。从2014年开始,商汤可就就不断拿下多个全球冠军,发表600多项顶级学术论文,同时还拥有8000 人工智能专利技术。 也正是因为如此,商汤 科技 在上市后,几位创始人也拥有了价值连城的身家,根据有关数据了解,在这次IPO之前,商汤 科技 的创始人 汤晓鸥,联合创始人王晓刚、徐立、徐冰所持有的的股份比例为21.73%、0.9%、0.73%、0.33%。

带队力压微软、谷歌、FB三大巨头夺得全球竞赛冠军,孙剑是著名的图像识别深度残差网络ResNet发明人之一,拥有超过40项专利,顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇。

据科技宣布讣告,该公司首席科学家、广视研究院院长孙剑因突发疾病抢救无效去世,享年45岁。 作为资深的人工智能领域专家,孙剑的去世是我国科技界的一大损失。 孙剑主要研究计算机摄影学、人脸识别等技术,他发明的残差网络技术力压微软、谷歌、FB三巨头,在世界大赛中胜出。 此外,孙剑还拥有40多项专利技术,发表权威论文100多篇。 孙剑毕业于西安交通大学,完成了学士、硕士和博士学位的学习。

在毕业后,他进入著名的微软亚洲研究院,通过自己的不断努力,担任微软研究院首席研究员,主要从事计算机摄影学和人脸识别等研究,取得了骄人的成绩。 在孙剑的不断创新和奋斗下,逐渐在人工智能领域崭露头角,并得到业界的认可,为自己的事业发展奠定了坚实的基础。 孙剑于1976年10月~2022年6月14日毕业于西安交通大学人工智能机器人研究所。

生前是矿山首席科学家,世界研究院院长,全面负责世界技术开发,发展成为世界最大规模的计算机视觉研究院。 在孙建博士的指导下,矿石研究院开发出包括移动端在内的高效卷积是神经网络。 开源深度学习框架、天元AI生产力平台等多项创新技术引领前沿人工智能APP应用。 孙剑博士的主要研究方向是计算机视觉和计算机摄影学,拥有40多项专利,2022年以来在顶级科学学术研讨会和期刊上发表学术论文100多篇。

孙建博士是世界人工智能领域著名科学家,西安交通大学优秀毕业生,西安交通大学人工智能学院首任院长,为世界人工智能发展做出了里程碑式的贡献。

今天是8月3日,根据报道显示,旷视的首席科学家孙剑去世了,要知道,旷视可是目前我国的顶级视觉科学的高科技公司之一,其中的人才素质都非常的高,并且公司的水准在国际上也是数一数二的,是高新技术产业的重中之重的公司,而能在旷视担任首席科学家,孙剑无疑是有着非常强大的能力的人,也非常值得大家的信赖,可惜这么年轻就去世了,孙剑的去世是我们科学界的损失,那么孙剑之前在视觉领域获得过哪些成就呢?

或许很多人还不认识孙剑,我们可以先看一下孙剑的百度百科。

可以看到,孙剑主要是在视觉科技上以及人工智能上有着非常厉害的成就。它不仅仅开发了移动端高效卷积神经网络ShuffleNet,而且也开发了深度的开源学习框架平台MegEngine,以及人工的智能平台brain++等等相关的高科技技术。尤其是他的深度残差网络ResNets的开发更是解决了世界级别的难题。

他在2015年带领团队实现了国际视觉比赛的五项冠军,在2017年击败了全世界所有的顶级公司,包括谷歌微软FACEBOOK等等,拿到了COCO&Places图像理解国际大赛的三个冠军,并成功地完成了三连冠。担任了国家重要科技成功研究的带头人,获得了国家科技项目二等奖,担任了西安交大的首届人工智能学院院长。发表论文无数。

可惜孙剑才45岁就去世了,这无疑是一个巨大的悲哀。

人工智能的学术论文发表量

日媒称中国人工智能加速赶超美国,目前我国的人工智能处于什么水平?

根据相关的调查结果显示,中国的人工智能还全球第三名 ,而前两名分别就是 美国和欧洲 ,

由于这两个地区和国家,他们的经济实力,科技实力发展比较强,对于人工智能的重视程度比较强,还有就是他们的发展历史也非常的强,注重吸引人才,注重教育的质量 ,这使得美国和欧洲人工智能的实力非常的强劲 。

人工智能被称为AI,随着经济实力和科技的发展,人工智能不断的在创新和发展 并不断的对现实生活中运用 ,并取得了一系列重要的成就 。等我国的人工智能的相关的产权来看,中国是被公认的人工智能的大国 并且未来是最有希望超越美国的人工智能的国家 。

将对于中国的信息技术产业来说,在人工智能和汽车制造等方面已经领先世界前列的地位,而这些技术决定着这些产业的未来,也决定人工智能产业以后的辉煌。

人工智能的作用有?很多好处哦,从体力上讲,人工智能是超越了人体的,为人体减轻负担的。从而让人们不用很累的劳动工作。从预算来说,人工智能可以收集数据。从时间上来说,人工智能可以,二小24小时工作,解放了人们的生活。解放了人的更多时间从军事上来说,得到老更强大的维护和平的力量。从医疗方面来讲,做手术时更加准确,没有丝毫的误差。更精准。

从救援来说,可以把遇害的人从救援或进程是可以控制人工训练。可以预报天气。让人们带伞。让人们不再出门。可以更好的维护国家的安全。你可以解放人们的双手。可以更好的完成一项任务,而不用人工去完成。现在的人工智能非常广泛,有手机和app,各种智能软件行业设备,医疗,金融,重工业,制造的人。给社会提供了很大的便捷帮助。从而改善了生活。

不断的改进,从而发掘到最好以及提供基本的医疗反馈,需与健康的助理。人工智能在教育方面甚至可以取代一些老师,人工智能可以改变学生们的学习方式方法。在金融领域上,人工智能可以用于个人的理财的应用。可以保证人们的稳定性,安全性。从而有利于更大的投资方面。人工智能还能运用于法律。由于写人们解决不了的问题,可以请求人工智能来帮助更好的解决问题。

新一代人工智能是基于新一代信息技术的发展和人类智能活动规律的研究,用于模拟、延伸和扩展人类智能,其呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的新特点。

“十三五”以来,我国新一代人工智能产业的科研活跃度高、国际影响力增强、也涌现了具有国际影响力的AI企业。“十四五”时期我国新一代人工智能产业将如何发展,本文将从发展重点、发展目标两大方面进行分析。

1、“十三五”发展回顾

——科研活跃度高、国际影响力增强

新一代人工智能是基于新一代信息技术的发展和人类智能活动规律的研究,用于模拟、延伸和扩展人类智能,其呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主智能的新特点。

回顾“十三五”,我国在人工智能领域各顶级国际会议上的活跃度和影响力不断提升。数据显示,2018-2019年,我国人工智能领域论文发表量、专利申请量均有所增长;同时,2015-2020年,在全球前100篇人工智能论文高被引论文中,中国产出占21篇,居第二位。

我国也在自动机器学习、神经网络可解释性方法、异构融合类脑计算等领域中都涌现了一批具有国际影响力的创新性成果:

——涌现了具有国际影响力的AI企业

“十三五”以来,我国人工智能企业的国际竞争力也日益凸显。截至2019年末,我国约有797家人工智能企业,占全球人工智能企业总数的14.8%,数量仅次于美国:

同时,据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室公布的“2019年全球人工智能企业TOP20榜单”中,中国有7家企业上榜,且中国有5家企业排名榜单前十。

2、“十四五”发展重点解读

——开源算法平台构建、重点领域创新

根据《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》,“十四五”期间,我国新一代人工智能产业将着重构建开源算法平台、并在学习推理与决策、图像图形等重点领域进行创新。

此外,在2021年全国“两会”期间,全国人大代表们围绕人工智能的发展与应用建言献策:

——六项重点任务

同时,根据国务院于2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》,其中提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的六项重点任务:

3、“十四五”发展目标解读

——2025年:核心产业规模将达4000亿元

根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

——2023年:布局建设20个左右试验区

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

——各省市发展目标汇总

此外,全国各省市也围绕新一代信息技术产业的产业规模、龙头企业数量等内容,提出了“十四五”时期的发展目标:

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

我觉得我国的人工智能处在快速发展的水平,因为现在已经有了很多人工智能的东西。

处于世界前列的水平,因为某些方面确实比美国强,而且生产出了很多震惊世界的产品。

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