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研究生ai论文

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研究生ai论文

论文的作者叫黄国平,2014年进入中国科学院自动化研究所攻读博士研究生,是该研究所研究员宗成庆指导的学生,其研究方向为模式识别与智能系统。对于自己因“致谢”走红,黄国平本人于今日做出了回应。

信念很简单:把书念下去,然后走出去

“我走了很远的路,吃了很多的苦,才将这份博士学位论文送到你的面前。二十二载求学路,一路风雨泥泞,许多不容易。如梦一场,仿佛昨天一家人才团聚过。”作者在“致谢”开头这样写道。“致谢”内容刷屏,让越来越多的人了解到了这个出生在小山村,通过不懈努力地读书,最终改变命运的博士。

“致谢”中写到:“出生在一个小山坳里,母亲在我十二岁时离家。父亲在家的日子不多,即便在我病得不能自己去医院的时候,也仅是留下勉强够治病的钱后又走了。我十七岁时,他因交通事故离世后,我哭得稀里糊涂,因为再得重病时没有谁来管我了。同年,和我住在一起的婆婆病故,真的无能为力。她照顾我十七年,下葬时却仅是一副薄薄的棺材。另一个家庭成员是老狗小花,为父亲和婆婆守过坟,后因我进城上高中而命不知何时何处所终。如兄长般的计算机启蒙老师邱浩没能看到我的大学录取通知书,对我照顾有加的师母也在不惑之前匆匆离开人世。每次回去看他们,这一座座坟茔都提示着生命的每一分钟都弥足珍贵。”

黄国平出生于四川南充仪陇县炬光乡的一个小山村,家中可谓是当年村里最贫困的家庭。除了让人心酸的生离死别以外,贫困也让他险些放弃。他这样写道:“人情冷暖,生离死别,固然让人痛苦与无奈,而贫穷则可能让人失去希望。家徒四壁,在煤油灯下写作业或者读书都是晚上最开心的事。如果下雨,保留节目就是用竹笋壳塞瓦缝防漏雨。高中之前的主要经济来源是夜里抓黄鳝、周末钓鱼、养小猪崽和出租水牛。那些年里,方圆十公里的水田和小河都被我用脚测量过无数次。被狗和蛇追,半夜落水,因蓄电瓶进水而摸黑逃回家中;学费没交,黄鳝却被父亲偷卖了,然后买了肉和酒,都是难以避免的事。”

“人后的苦尚且还能克服,人前的尊严却无比脆弱。上课的时候,因拖欠学费而经常被老师叫出教室约谈。雨天湿漉着上课,屁股后面说不定还是泥。夏天光着脚走在滚烫的路上。冬天穿着破旧衣服打着寒颤穿过那条长长的过道领作业本。这些都可能成为压垮骆驼的最后一根稻草。如果不是考试后常能从主席台领奖金,顺便能贴一墙奖状满足最后的虚荣心,我可能早已放弃。”

从炬光乡小学、大寅镇中学、仪陇县中学、绵阳市南山中学,到重庆的西南大学,再到中科院自动化所,黄国平一路坚持了下来,一路走出了大山,他在结尾写到,“这一路,信念很简单,把书念下去,然后走出去,不枉活一世。希望还有机会重新认识这个世界,不辜负这一生吃过的苦。最后如果还能做出点让别人生活更美好的事,那这辈子就赚了。”

黄国平伯父:每年过年都会打电话询问家里情况

“他们家当时穷到什么程度,基本就是吃了上顿没下顿。”黄国平的伯父这样说道。伯父说,黄国平母亲因为精神有问题经常都会离开家,父亲是在黄国平初中毕业那年,去广州打工时出车祸去世。而在不久后离世的婆婆,更是从喂饭到洗澡一路照顾黄国平长大的人。

黄国平的伯父说,虽然自己能力有限,无法承担黄国平上学的费用,但是他也经常教育黄国平,千万要记住党和人民的恩情,“在他求学的过程当中,真的离不开党和政府帮助。黄国平高中时就入了党。”

如今的黄国平已经走出了那个小山村,在城里安了家,伯父说:“如今他把我们还是记在心里的,每年过年都会打电话询问家里情况。”

黄国平回应:祝愿大家努力终有所成

4月19日,意外走红的黄国平也通过媒体发文,讲述自己的成长经历,并对那些一路走来帮助过自己的人表示感谢。他表示:“网络流传的‘致谢’是被人节选后发布到网上的,现将完整版本附后(隐私相关的敏感信息已被隐藏)。”在黄国文附上的致谢完整版本中,已将相关人员姓名隐去。

黄国平自述,九年义务教育阶段,自己先后就读于炬光小学和大寅镇中学;2004年升入仪陇中学,2007年在绵阳南山中学复读;2008年进入西南大学,2012年本科毕业后进入中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室硕博连读,导师为宗成庆研究员,并在2017年7月毕业。现就职于腾讯人工智能实验室(腾讯AI Lab),继续博士期间确定的研究课题,持续向目标靠近。

他在文中也表示,作为众多从大山走出来的学生之一,受益于国家、政府、学校、 社会 以及老师和爱心人士的帮助,包括但不限于炬光乡小学、大寅镇中学、仪陇中学、绵阳南山中学、西南大学、中科院自动化所,尤其是博士导师宗成庆老师的悉心培养,我才能走到今天。还有许许多多我没办法列举的好心人,在此一并感谢!

许多网友在看到他的故事后都为之动容,网络热评如潮:“他把苦难写成诗歌”、“人选择不了自己的出身、但路和生活可以自己选择”、“不能想象一路走来。有多心酸崩溃,君为楷模”……网友们也祝福黄国平如他文中所言:“愿年过半百,归来仍是少年!”

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。

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。

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。

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。

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()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。

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。

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。 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。

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。

知识产权方面的引导

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。

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,云计算软件著作权共3017件,同比增长,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。

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。

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。

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。

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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ai研究论文排名

11700篇。经查询中国科学院公布的资料显示,日本发布的人工智能论文为11700篇,总量排名世界第三。人工智能是研究、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的技术科学。

新加坡人工智能专业大学推荐的学校包括新加坡国立大学,南洋理工大学,一个世界排名11,另外一个世界排名低59

基本学制:四年 | 招生对象: | 学历:中专 | 专业代码:080717T

培养目标

培养目标

专业定义 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的技术科学。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,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该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。例如:人脸识别技术,语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。 课程体系 《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。 就业方向 实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》

专业(技能)方向

专业(技能)方向

实际应用:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

对应职业(岗位)

对应职业(岗位)

人工智能现在正在逐步发展,政府工作报告指出,要加强新一代人工智能的研发,将人工智能应用到教育、养老、文化等领域,而且科技部部长说正在发布人工智能的指南,将全面支持人工智能的发展,所以人工智能对理科来说是一个不错的专业。

人工智能能够被集成到现有工艺中,对工艺进行改进和规模化,大大降低成本。AI近年来正经历快速发展阶段,应用已渗入各个领域。AI让计算机能够比人类更准更快地分析和学习信息,从药物发现到逻辑学,几乎所有产业部门均因AI大大提高了效率和能力,报告估计,在2035年之前,AI将为英国经济带来8140亿美元的产值,其年产值在国民生产总值中的比例将由现在的增加到。

英国政府10月15日在官网发布了一份关于人工智能(AI)发展潜力的深度报告,对英国如何最大程度地发展这一革命性重大技术提出综合建议。这份题为《发展英国人工智能产业》的报告,由英国的数字、文化、传媒与体育部,以及商业、能源和工业战略部两大部门联合撰写,邀请著名计算机科学家达梅·温迪·霍尔与杰罗姆·佩森蒂执笔。

报告建议,英国政府应该加大对AI的研发投入、加强大数据的管理和共享、培训更多AI人才,确保英国在AI领域处于世界领导者行列。

力图保持领先地位

报告认为,英国在AI领域已经取得先机,处于世界领先地位,但国际竞争激烈,政府必须采取行动确保这一地位,甚至将英国变成研发和应用AI技术的“世界之最”。

AI和计算机之父阿兰·图灵来自英国,英国可谓是AI的发源地,优势自不必说,多年来对AI研发投入已经形成一套独有机制。英国工程和物理科学委员会(EPSRC)已经对143个科学项目进行研发拨款,目的是研发出智能技术和系统,其跨学科研究体系有助于AI工具和技术满足伦理和应用需求。

2015年,EPSRC联合剑桥、爱丁堡、牛津、华威与伦敦大学学院这5所英国名校一起,出资4200万美元成立了阿兰·图灵研究所,研究AI在国防安全、健康、计算技术、数据中心工程,以及金融和智能城市等领域的应用,并帮助培训新一代数据科学家。此外,英国还建立了阿兰数据研究集团、开放数据研究所、国家数据创新中心和皇家统计协会数据科学分部等,在AI的一些关键研究领域取得突破性进展。

据称,在2011年至2015年间,英国AI领域的科研论文发表达到一万篇,不及中国、美国和日本,排名第四,因此英国需要进一步加强投入,提高竞争力。报告建议,英国应该将阿兰·图灵研究所变成国家级研究所,开展AI与数据科学的深入研究;各大学应该加快AI的知识产权转化;加强各机构协作,提高AI计算能力。

提高数据开放程度

AI的发展,除了算法,最重要的是数据来源。报告认为,英国还必须增加数据开放程度,让研究人员更容易获得各产业的相关数据。

虽然2012年成立的开放数据研究所已经拥有了全球化数据网络,银行业、农业和体育等数百家企业的数据可在研究所公开获取,但这远远不够,还需更多企业参与进来,与AI研发人员共享数据。另外,这些数据还需转换成可被机器识别的标准格式,以便更容易分享。

不过,因为隐私、安全、商业利益等因素,大量数据无法被公开,阻碍了科学家们为这些产业开发高价值的AI新应用程序。为促进这些敏感数据的分享,报告建议建立一套完整的信任机制,保障数据提供者的保密需求。报告认为,政府制定数据信托程序,设计框架流程和协议内容,既保证数据交换的安全性,又满足AI研发者与数据提供者的双方需求。

加大AI教育投入

技术发展离不开人才,AI研发也如此。报告认为,AI技能专家目前在英国非常短缺,为此,需要从高级人才和较底层的实用技术人才等多方面着手培养。

报告建议,企业加大投入建立AI本科人才的培养程序;鼓励现有本科人才继续深造,通过一年期学习,将计算机和数据科学以外的人才培养成AI领域的研究生,比如让生物医学专业毕业的本科生,通过一年集中学习AI研发技术,专注于研发医学相关AI应用;吸引不同学科背景的研究生,到著名大学学习,为AI领域培养大批博士和博士后人才;开展网络课程教学,为AI培育技术性劳动人才;在阿兰·图灵研究所下设图灵AI工作伙伴,吸引全世界最好的AI人才,投入巨资让他们在英国潜心研究。

ai研究院论文入选

数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭,哪些地方有抄袭嫌疑?下面就我们来针对这个问题进行一番探讨,希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称:“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel(关于“大模型”的路线图)》一文的怀疑,已经对有关情形开展核查,智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛,对学术造假零容忍,相关进度将尽早通告。”

先前4月8日,这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭,NicholasCarlini公布发文,控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》(ARoadmapforBigModel)一文因涉嫌比较严重抄袭。

该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文,有高达100名作者,各自来自于清华大学、北京大学等国内高校,哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校,巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。

NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》(“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”)中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为,直接证据是规模性的文字重合,疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。

先前3月31日,北京智源社区发文以《如何炼大模型?200页pdf100+位作者19家单位!北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文:“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势,智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。

大模型科学研究在近些年进步快速,模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理,智源学术副院长,清华大学计算机系专家教授唐杰带头,从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑,对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”

近日,被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV 2022(European Conference on Computer Vision)发布了论文录用结果。 本届ECCV论文录用率不足20%, 其中,由云工业软件企业三维家图灵实验室与国内外顶尖高校合作撰写的论文——《通过强化学习解决室内场景相机定位问题(Towards Accurate Active Camera Localization)》成功入选!

01

三维家首次入围国际顶会 技术有望率先在家居场景落地

ECCV每两年举办一次,与CVPR和ICCV并驾齐驱,被称为国际计算机视觉领域三大会议。随着AI人工智能技术的发展,计算机视觉的研究和应用逐渐深入,每届ECCV的举行都会吸引大量来自世界各地的顶尖专家学者、研究机构及企业等投稿。

而今年ECCV 2022的总投稿数超过了8170篇,接近上一届的两倍,创下 历史 新高。其中有1629篇论文中选,录用率不足20%。

此次三维家入选的论文是与山东大学、北京大学、斯坦福大学、腾讯AI lab共同完成,论文中创造性地提出利用强化学习算法解决室内场景相机定位的问题。研究结果表明,该方法优于当前最先进的马尔可夫定位方法,能有效提高在仿真场景中相机定位的精准度。

三维家图灵实验室负责人王胜表示,此次入选对于三维家来说是一次学术上的飞跃。在应用层面,该研究可以深度运用在智能设计领域,三维家旗下3D云设计等产品能加以应用和落地,呈现更真实、更优秀的视觉效果。

“在AI智能设计领域,三维家走到了世界学术最前沿。我们将利用这些最前沿的技术服务我们的用户。”王胜说到。

02

四大技术实验室 锻造三维家科研硬实力

近年来,在加快建设 科技 强国,实现高水平 科技 自立自强的战略方针下,越来越多的中国 科技 企业频频亮相国际学术顶会,让世界看见中国前沿 科技 力量的崛起。其中,三维家正逐渐走向台前,传递国产自研的云工业软件企业的信念与坚持。

创立于2013年,三维家基于人工智能、大数据、云计算等技术,以一张“图纸”贯穿家居全产业链,通过3D云设计、3D云制造、数控系统三大工业软件矩阵,帮助家居企业、从业者实现门店营销、仿真设计、生产制造全流程一体化,为消费者带来“所思即所见、所见即所得”的家居消费体验。

工业软件是一条长期主义的道路,而技术引领需要长期的研发创新。据了解,三维家拥有数百人的技术研发团队,每年投入上亿元研发资金,并设立三大实验室——阿凡达实验室专注于3D渲染技术和XR新锐技术,图灵实验室深研人工智能和大数据应用,鲁班实验室则主攻云工业建模、云工业制造核心技术难题。

定位家居行业云工业软件服务商,三维家深刻认识到要改变传统制造业重硬轻软、长期依赖国外软件的现状,不能只停留在“纸上谈兵”。2020年,三维家与中国科学技术大学数学科学学院共建“先进制造联合实验室”,推动最新产研成果在家居行业落地应用。

合作很快就取得了成效——联合实验室以知名上市企业志邦家居为试验基地,三维家和中国科大算法团队通过深度学习志邦家居的业务流程,以软件技术优化材料算法,通过多订单混合排产使板材利用率提高2%以上,真正实现降本增效。

03

让更多技术人才走向台前 代表国产工业软件发声

为激发产研活力,三维家与国内顶尖院校、专家学者保持着频繁的学术交流。去年11月,包括中国科学技术大学刘利刚教授,浙江大学冯结青教授、蔺宏伟教授等中国顶尖的应用数学、几何建模、计算机图形学领域专家学者走进三维家,与三维家研发团队深度交流,进行元宇宙下的建模技术探讨。

今年,三维家推出“元矩阵” 科技 计划——与中国科学技术大学、华南理工大学、暨南大学等顶尖学府建立更深入的链接,有望在学术交流、“产学研”合作上走得更远;与阿里云、华为云、英伟达NVIDIA等技术伙伴深化合作,让三维家在实时光追渲染、图形建模、虚拟仿真等底层技术上接连突破,构筑起坚不可摧的技术护城河。

三维家创始人、CEO蔡志森曾表示,希望把一直处于幕后的技术研发团队推向台前,向行业、学术圈发出三维家的声音。近年来,三维家技术团队频频在顶级 科技 峰会上“献出首秀”,分享技术成果。去年阿里云栖大会上,三维家3D产品负责人曹健、解决方案架构师、中科院博士周子超等均亮相发表演讲,介绍三维家在企业上云、产业数字化等方面的突破。

而在8月即将举行的QCon全球软件开发大会上,三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪将以“webassembly技术背景下工业软件云上实战”的主题进行分享。同时,在计算机辅助设计和图形学领域的“奥斯卡”CAD&CG大会、华为HC全链接大会、英伟达GTC China等峰会上,也将看到三维家的强势发声。

结语:

科技 创新的背后,是企业对前沿技术的 探索 、对商业模式的不断打磨,和对产业场景的落地应用,这需要有长期主义的坚持。三维家正在将论文研究、产学研合作成果、自研技术优势等优先应用在家居产业,让人工智能、大数据、云计算、XR、工业建模等技术能在更多商业场景中落地,为产业发展搭建起一条数字化的“高速路”。

来自清华、北大、上海交大;腾讯、华为、京东、字节跳动,和炙手可热的AI研发机构北京智源人工智能研究院等十多家知名机构的数十名国内AI大牛参与署名的论文,被Google Brain的一名研究员指出严重抄袭。被指控的论文名为《A Roadmap for Big Model》(下称《大模型》)。名叫Nicholas Carlini的研究员近日在其博客中直接罗列了大量该论文与他更早发布的“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”论文一摸一样的段落。而且,他还表示,被抄袭的可能至少还有其他十余篇论文。查阅预印本服务器arXiv可以发现,谷歌大脑研究员的论文上传时间为去年七月份,而《大模型》的上传时间在今年三月。Nicholas Carlini在其博客中表示:“很可能只有少数作者参与了这种抄袭,一小部分作者的不当行为不应该被用来指责大多数行为良好的作者。”

第一问:角度减少30分,即减小整圆面积的1/720*π*100*100约等于平方厘米第二问:R增加1cm,即增加的面积等于现整圆面积-原整圆面积再*1/6=(π*101*101-π100*100)/6约等于平方厘米

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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

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。

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。

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

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。

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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在学习和工作中,大家或多或少都会接触过论文吧,通过论文写作可以培养我们的科学研究能力。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题,以下是我帮大家整理的软件工程论文参考文献范文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

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在降低论文的重复率之前,首先,我们要知道何为重复率。重复率即总文字的复制比,包括引用文献和没加引用文献的“抄袭”文字。其中,没加引用文献的“抄袭”文字,可能来自其他文献,也可能来自互联网,亦或是你自己“绞尽脑汁”写出来的,也有可能被视为重复(连续13个相同的字即视为抄袭)。 在知道了论文重复率后,我们要做的就是把标红(标黄为文献引用,不用改)的文字加以修改或删减,使论文的重复率降低。 首先为大家推荐的降重工具分为两种: 一、智能AI软件降重工具 智能AI论文降重是全新的基于人工智能(AI)的自动论文降重系统,拥有强大的自动重写功能和辅助分析能力。 旨在快速帮你降低论文重复率 系统依靠AI、NLP、Deep Learning深度修改文章,智能降重后的论文重复率大幅度下降,保证通过。 二、WEB网页版智能降重 介绍了软件,那么下面就为大家详细讲解下具体的操作方法吧! 一、13个经典降重方法 网上流传的降重方法有“翻译法”,即把中文翻译成英文,英文再翻译成中文,这样整句话就改的连亲妈都不认识了!这样确实能够降重,但是会通常导致句子不流畅,该表达的意思根本无法表达出来,“翻译法”着实是属下下之策。 那降重具体该如何降?翻译经验超丰富的大神们总结了以下13个降重方法分享给大家! 1. 同义近义词转换 包括名词、动词、限定词(形容词、副词)、短语的同义、近义转换,比如According to...-based on ...;signaling pathway-axis 2. 词性转换 词性转换,如:动词-名词/介词短语,比如the proliferation of tumor cells-the proliferative potential of tumor cells 3. 核心词解释 简单的话复杂化,复杂的话拆开详细解释,注意增加相应PMID。专有名词,比如缩写、简写,完善全称。 4. 增加限定类的词 比如形容词、副词,可以把它在后面加上具体说明。多增加一些不关键的词(如副词、形容词)。如果结构相似,比如"加强xx和xx",可以拆分为,"加强xx,加大xx" 5. 大约修饰 数字如果不要求精确,可以用大约修饰,如果要求精确且有特定含义,可以把进行数字和英文单词的转换。 6. 连接词/过渡词的使用 (注意多样化),用以隔断句子,切记注意因果逻辑关系。 7. 词语和句子的相互转换 比如A is associated with B, which suggested that..-The association between A and B indicated that 8. 句式的变化 根据原句逻辑,句子属性的变化如单句变从句(定语从句,状语从句,名词性从句等) 9. 语态变化 主动语态成被动句,句式和结构就会发生改变。过去式和完成时的转换 10. 句式的变化 根据原句逻辑,非谓语动词的使用(如:不定式:to do;分词:-ing/-ed; (eg: Decreased A was correlated with increased B.) 动名词:V-ing),with 引导独立主格句式 11. 句式的变化 根据原句逻辑,长短句互换,增加句子的长度,将一个长句,变为很多短句,比如把 状语变成小短句等;增加,拆分,比如this study demonstrated that...-they performed this study to demonstrated that 12. 删减或增加引导性的短语 减头去尾,或头尾换掉,中间留下。即删掉或增加类似it has been reported...,according to the study of Wang et al.,等 13. 句子成分位置调换 词、短语、句子位置调换,相应调整语态、句子结构等,切记不可篡改逻辑关系。如果前后句子形式一致,并列结构的名词、动词等才可以直接调换前后顺序。 二、10个降重案例剖析 范例解析1--疾病地位 范例解析2--定义、流行病学 范例解析3--流行病学 范例解析4--流行病学 范例解析5--流行病学 范例解析6--流行病学 范例解析7--流行病学 范例解析8--预后介绍 范例解析9--解释作用机制 范例解析10--前任研究特征 三、如何将表达多样化 同近义词句的转换,请具体情况具体分析 1. p < 为差异有统计学意义 ①p < was considered to demonstrate statistically significant differences. ②The statistical difference was considered significant if p<. ③The level of significance was p < . ④p < was accepted as indicative of significant differences. ⑤Statistical significance was defined as p < . ⑥Differences were considered to be significant at p < . ⑦p-values below were considered significant  2. 表示目的的可替换动词 ①研究:study, investigate, examine, observe, explore ②评价:evaluate, validate, assess ③确定:determine, decide, confirm, support, define, characterize ④证实:prove, demonstrate, document, test, support, testify, verify ⑤阐明:explain, elucidate, clarify, illustrate, delineate ⑥介绍:describe, present, report ⑦建立:establish, develop ⑧识别、区分:identify, differentiate, discriminate  3. 表示研究结果的可替换句式 ①The results/data showed/ suggested/ indicated/ revealed/ documented/ demonstrated that … ②It was found/observed that …/it became clear that... ③These results support the idea that… ④displayed downregulated/upregulated …expression in response to… ⑤was predominantly upregulated after …treatment ⑥may act as an effective neuroprotective agent through modulation of the ...signaling pathway in vitro and in vivo ⑦Based on observations and evaluations made during the study, it was suggested that...  4. 不同情况的过渡词句   5. 背景信息或研究现状的可替换句式 ①.主语动态 Many/Several/A number of/Few researchers have studied /investigated/ examined/explored/reported on/discussed/considered+研究主题 ②.被动语态+主题单词少 Many studies/researches/investigations/experi ments on +研究主题+ have been performed/done/published… The study of+研究主题+has been widely reported/ found/published in the Literature ③.被动语态+主题单词少 研究主题+has been studied/ investigated/ examined/ explored/ reported on/ discussed/ considered by many investigators/several researchers/a number of authors/ few Writers ④.被动语态+主题单词多 Much work/attention has been performed/done/ published on + 研究 四、降重的6个注意点 1. 无法理解原句意义时,不可使用这个句子; 2. 不可有连续4个单词以上的重复; 3. 不可任意删减、增加或曲解原句意义; 4. 替换近义词时,不可使用过于口语化非正式化的表达; 5. 不可颠倒逻辑,杜绝直接把主语、宾语、表语等内容调换位置而不改变句式; 6. 不可有语法错误,拼写错误。

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