基于人工神经网络的远程教育知识管理综合评价模型研究

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基于Intranet的企业知识管理系统模型研究

收稿日期:2008-12-18作者简介:姚荣庆(1964-),男,浙江德清人,副教授,研究方向为生产组织与管理、机械设计.文章编号:1006-3269(2009)01-0033-04基于Int ranet 的企业知识管理系统模型研究姚荣庆1,屠　航2(1.浙江机电职业技术学院机械系,杭州310053;2.杭州师范大学图书馆,杭州310012) 摘　要:论述了企业知识管理的重要性和基本原则,在企业知识管理模式基础上,分析了隐性知识的管理方法,提出了企业知识管理的框架和系统模型,以及知识管理框架中的知识处理过程,并说明了各个层次的相应功能.关　键　词:知识管理,管理模式,管理框架中图分类号:　C931 文献标识码:　Adoi :10.3969/j.issn.1006-3269.2009.01.009随着科学技术的突飞猛进,人类社会正面临着一种以全球化、信息化、网络化和知识驱动为基本特征的崭新的社会经济形态———知识经济.作为知识经济的子学科,“知识管理”已开始发挥越来越重要的作用,并将成为企业运作的主要工具和管理内容.在知识经济时代,知识创新是社会发展的原动力,知识资源的整合与共享是知识创新的重要基础,企业作为社会知识创新中不可缺少的重要环节,知识管理也将在其发展过程中起着越来越重要的作用[1].本文对知识管理在企业的实际应用作一探讨,研究了企业知识管理的模型建立,以推动企业知识管理理念的实践发展并寻求管理上的创新.1　知识管理概述知识管理就是运用集体的智慧提高集体的应变能力和创新能力,是企业或组织对其所拥有的知识资源进行管理的过程[2].其目的是寻求信息处理能力与人的知识创新能力的最佳结合,在整个管理过程中最大限度地实现知识共享,以达到将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人,使他们能够做出最恰当的决策,来提高组织获取、开发、保存、分类和使用知识的能力.知识管理的重要性主要体现在实现对组织中知识这一最重要的生产要素的管理,尽可能地提高知识的利用率、共享率、生产力以及增殖率;提高组织的竞争力;通过知识管理,促进组织创新能力的提高;丰富和发展管理科学中的组织管理理论.2　企业知识管理的模式把知识管理的理念引进企业,主要体现在两方面:用知识管理体系管理企业工作,即知识管理机制在企业内部管理中的运用;用知识管理思想指导企业服务,即企业服务理念的发展及在服务上的运用.在企业知识管理的过程中,知识地获取、显示、分发和利用要依赖于各种活动;在讨论知识的过程中,必须将知识与企业管理中的各种对象结合起来一起考察,通过研究它们之间的联系,得到知识的来源、位置、程度及其应用.脱离对象单独对知识进行描述,对于知识管理来说没有太大意义.故企业知识管理模式应强调通过实现知识与知识、知识与人、知识与过程的集成,最终达到对知识进行管理的目的.为实现对知识的管理,首先需要对知识进行分类,对于不同的知识类型需要采用不同的管理模式.这里从可编码性的角度出发将知识分为显性知识和隐性知识.显性知识是以印刷型文献或网络版、电子版文献等方式传达的正式和规范的知识.而隐性知识则是存在于员工头脑中,难以明确地被他人观察、了解的知识[3].2.1　显性知识的管理模式考虑到显性知识易于量化、易于描述、结构化程度好等特点,在对显性知识进行管理时,可以从建模框架的思想出发,采用对与知识相关的对象进行描述的方法,来满足管理显性知识的需要.对显性知识的管理主要包括两方面的工作:在业务过程设计期,首先需要对各种对象,尤其是知识进行建模;在业务过程的运行期,则需要根据实际情况,对已有模型进行更新,使之与实际状况相一致.这样,管理层就可以根据模型,做出正确的判断和决策.2.2　隐性知识的管理模式隐性知识作为一种存在于员工头脑中的,属于经验、诀窍、灵感的那部分知识,难以编码和度量,不易于在大范围的交流,这给对其的管理带来了诸多不便.我们可利用Intranet 实现员工之间的相互交流,对隐性知识加以挖掘,使之显性化.2.2.1　隐性知识管理的存在问题难以使员工主动贡献自己的知识这是隐性知识管理中最困难的地方.一般的激励手段在知识共享方面已失去相应作用,这阻碍了员工的知识共享.对积极参与知识共享和建设的员工进行奖励则需要对知识进行量化,但对员工提供的隐性知识进行量化仍然存在诸多问题,很难对其进行定量描述.隐性知识作为一种意会型知识,对其的交流和沟通在很大程度上受接受者的切身体会和领悟能力的制约,仅通过传统的语言往往很难对隐性知识进行描述,这就需要考虑使用多媒体的表达方式;另外,隐性知识的传递和学习往往不是一次能够完成的,这需要授予者和接受者之间若干次的沟通和实践.2.2.2　隐性知识的管理隐性知识管理时应雇佣愿意贡献自己知识的员工,并采用一定的激励机制鼓励知识共享;通过建立一套对隐性知识量化的方法以便于隐性知识的交流.可以采用与管理显性知识相同的方法来管理隐性知识.如通过获得知识的过程进行知识的量化;对员工的合理化建议进行量化;对员工所做的工作过程的改进的度量、对技能的度量;对提供的服务对象信息的度量和对工作成果的度量.在对这类隐性知识进行管理时,可充分利用Int ranet 的特点,利用Int ranet 为员工之间的知识交流提供广泛的媒体选择和组合.另外,在Intranet 上可以帮助员工之间进行交互,实现交流的个性化,使团队成员和跨功能的各部门能够在虚拟工作环境中合作,而不必考虑他们在物理位置上的分隔.同时,可以将每一个知识交流的过程记录到数据库中,便于参与者对交流过程进行回顾,以及其他员工对该过程的共享.经过长时间的交流和讨论,这部分隐性知识也能够逐步显性化.图1　企业知识管理框架3　企业知识管理框架企业知识管理框架是知识有条理地在个人、组织、企业、企业群体间进行流动和共享的一个知识管理框架,见图1.其中底层是知识基础平台;第二层是知识处理过程;第三层是促进机制;最上层是知识共享创新.它以人为中心,目的是使员工能更好地与他人共享新知识,从而提高综合创新能力;另一方面,员工也有义务促进知识的有效交流,知识只有流动才会增值.如果员工缺少奉献精神,知识管理框架将不会有效运行,而且也不会完善起来.在知识管理框架中,知识分类有规律地存储.使用者可针对某问题提问、讨论或提出有建设性的意见.知识管理框架为员工间知识的传播提供了一个有效的学习型组织环境,能帮助使用者快速寻找到所需的知识.3.1　知识管理框架的基础平台知识管理的实现必须以先进的信息技术作为技术支撑.知识管理框架基础平台是整个知识管理框架的软基础,不仅包括各种知识管理框架管理工具,如搜索引擎工具、信息交流工具、数据库和知识库管理系统等,还包括各种各样的知识资源库.3.2　知识管理框架中的知识处理过程知识处理过程是整个知识管理框架的核心.是否有一个合理的知识处理机制,对整个知识管理框架的质量有着重要的影响.在信息向知识转化的处理上,可利用数据仓库、数据挖掘技术和人工智能技术来获取信息中隐含的知识;在知识的存储和传播上,可利用大型数据库技术、存储结构技术、元数据技术、新型检索技术、现代通信技术、网络技术和计算机支持的协同工作来保证知识的充分共享.知识处理过程的功能主要有:知识的获取即知识能够从外部获取,如从外部的研究机构或专家,也能够在内部创造和开发,知识必须得到及时改进和升级;知识的表达即为了使知识对其他人有用,知识需要编成文档、结构化和同其他知识联系起来;知识的传递即在知识应用前,知识应分配给需要知识的人.文档型知识可直接通过电子邮件、文件传输来传递或通过文件的方式分配;另一种获得知识的方式是通过Int ranet,在这种情况下,只有当知识使用者查询并找到了所需知识时,知识传递才算完成.想获取那些不能明确文档化的人脑中的知识,只能去发现和接触各自的知识所有者.知识的利用即是知识处理的目的,使用知识去执行、支持和改进增值活动;知识的整理即应该识别那些过时了的或不再相关的知识,并从现行的知识库中删除[4].3.3　知识管理框架中的激励机制和知识创新激励机制是整个知识管理框架能否朝着良性运行的重要前提.知识处理中的组织和文化空间确定了知识转移和创新的环境,组织机构、管理系统等起着重要的作用.知识创新则是整个知识管理框架的终极目标.知识管理框架的建立不仅是为了更好地共享员工间的知识,更重要的是为了在知识管理框架基础平台这个软基础上,经过知识处理核心机制,在促进机制的保证下,达到知识的集成和创新.只有通过知识创新,知识库才会不断地丰富,才能更好地促进知识共享.3.4　知识管理框架的运行知识管理框架运行的主要过程为知识处理过程的螺旋化,即显性知识和隐性知识在不同阶段的螺旋形动态转化.首先是社会化:包括个体间为了表达个人的知识和经验而进行的隐性知识的交流.员工可通过知识管理框架上的会议系统、电子邮件、讨论板等进行隐性知识的交流.其次是外在化:通过知识管理框架上的讨论板、个人主页、知识库管理系统等,员工可以将自己的经验转变成共享的显性知识.隐性知识通常难以表达,因此往往通过隐喻、类推、丰富的语言想象、故事、可视化工具、模型、图表等支持转换.第三是综合化:把不同的显性知识进行综合化、系统化,以便在组织范围内使新的知识得以共享.通过知识管理框架上的知识分类系统、知识库管理系统等,加速知识的系统化和优化,提高现有知识的转换和转移速度,增加知识的实用价值.最后是内在化:指组织范围内显性知识向个体的隐性知识的转换,这实际上是一个学习过程.在螺旋化知识处理过程中,知识的社会化使员工的隐性知识得以交流、碰撞,产生出新的隐性知识;知识的外在化使员工的隐性知识转变为显性知识,从而方便地被共享,并可被继承;知识的综合化使显性知识系统化、条理化,从而容易被再利用;知识的内在化,使得能力、技巧、经验等都得以内化,转变为员工头脑中的知识,提高员工的素质,使员工有新的、更丰富的隐性知识.4　企业知识管理系统模型知识管理建模的目的主要是:通过知识利用图、知识结构图、组织结构图、知识分布图、知识传递图等的模型设计和建立,提高智力资源的管理和使用的效率,不断发展企业的智力资本,同时促进员工间知识和信息的共享.故此给出一种企业知识管理系统模型,见图2.图2　系统模型用户层是用户使用知识管理系统的接口,知识员工可向系统提出请求,从中查询已有相关知识,获取显性知识和地址性知识.知识分析主要是指利用一些方法对知识进行搜索或数据挖掘;其中主要搜索方法有基于Agent 方法和搜索器,主要的数据挖掘方法有统计、神经网络、粗糙集和模糊聚类等.知识中心是模型的核心,它主要由知识库和知识地图组成;知识库是利用计算机科学中的人工智能或知识工程技术使隐含知识得以显性化,即将隐含知识转化为显性知识的能力,并进而改变社会知识储备中显性知识与隐含知识的相对比例.知识地图是利用现代信息技术制作的企业知识资源总目录及各知识条目之间关系的综合体,此外还是企业或领域专家的位置、详细信息或通讯方式的描述.5　结　语知识管理的全新背景条件和理念内涵对企业传统的管理和服务机制产生了巨大的冲击.企业管理应更重视对其所拥有的知识资源进行相应的整合,以高效、快速地识别、获取、开发、分解、储存和传递知识,从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时,也能享用他人的知识,实现知识共享.在企业实施知识管理,已成为提高企业工作效益及效率的必然选择.而对企业知识管理的框架进行研究,将更好地促进企业知识管理的有效实现.参考文献:[1]　(英)安妮・布鲁金.企业记忆———知识管理挑战[M ].沈阳:辽宁教育出版社,1999.[2]　金吾伦.知识管理———知识社会的新管理模式[M ].昆明:云南人民出版社,2001.[3]　丁蔚.从信息管理到知识管理[J ].情报学报,2000,19(2):124-129.[4]　郭茂祖,姜俊峰,黄梯云.一种基于XML 的企业知识管理框架[J ].计算机工程与应用,2001(19):35-37.The Study of E nterprise K now ledge Manage 2ment System Model B ased on IntranetYAO Rong 2qing 1,TU Hang 2(1.Mechnical Department of Zhejiang Mechanical &Electrical College ,Hangzhou 310053;2.Library ,Hangzhou Normal University ,Hangzhou 310012,Chian )Abstract :This paper discusses the importance and rule of enterprise knowledge ,analyses the management method of tacit knowledge based on the patters for enterprise knowl 2edge management ,puts forward the architecture and the model ,at last ,explains the functions of every module.K ey w ords :knowledge management ;management pat 2tern ;management architecture。

人工神经网络综述论文

人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。

该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。

最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。

关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。

The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。

人工神经网络在本科教学质量智能评价中的应用

人工神经网络在本科教学质量智能评价中的应用
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种生物启发式的计算模型，模拟人脑中神经元之间的相互连接与信息传递过程。

近年来，随着人工智能的快速发展，
人工神经网络在各个领域都得到了广泛的应用，包括教育领域。

本文将探讨人工神经网络
在本科教学质量智能评价中的应用。

人工神经网络可以用于学生成绩预测。

通过收集学生的历史成绩、考试信息、平时表
现等多种数据，可以建立一个包含输入层、隐藏层和输出层的神经网络模型。

通过训练模型，人工神经网络可以学习到学生的学习规律和特点，从而实现对未来成绩的预测。

这样
的评价方式不仅可以帮助教师及时了解学生的学习情况，调整教学策略，也可以提供学生
个人在课程中的表现和发展方向的参考。

人工神经网络还可以用于教学内容推荐。

通过收集学生的学习兴趣、知识需求等信息，可以建立一个神经网络模型。

通过训练模型，人工神经网络可以学习到学生的喜好和需求，从而向学生推荐符合其兴趣和需求的教学内容，提高学生的学习积极性和主动性。

人工神经网络在本科教学质量智能评价中具有广阔的应用前景。

通过人工神经网络的
建模和训练，可以实现对学生成绩的预测、学习行为的分析、教学内容的推荐以及学生学
习能力的评估。

这些应用不仅可以提高教学评价的客观性和准确性，也可以帮助教师更好
地了解学生的学习情况，提供有针对性的教学辅导，促进学生的全面发展。

基于人工智能技术下个性化算法模型开发和应用原理的研究

课堂内外·高中教研基于人工智能技术下个性化算法模型开发和应用原理的研究*唐亮（长沙市教育科学研究院，湖南长沙410000）摘要：深度学习、知识图谱、增强学习等新一代人工智能技术的发展，正驱动着“互联网+教育”迈入“智能教育”新时代。

随着教育环境变迁，统一的教育模式已经难以满足个性化学习需求，利用人工智能技术进行个性化学习平台研发和应用已经成为教育行业追逐热点。

结合我国基础教育现状，围绕学生、教师和学科进行个性化算法开发，不仅需要应用、创新深度学习、知识图谱等人工智能技术，还需要考虑教师、学生在教育过程中心理、情感变化，以及对学生多维度能力培养目标，真正将人工智能技术赋能于教育教学，助力实现规模化因材施教和减负增效。

关键词：人工智能；知识图谱；个性化学习；元认知*课题:基于大数据驱动的中学数学个性化学习网络平台的研究与运用(批准号:XJK17BZXX062)。

近年来,随着巨量数据多维覆盖、计算能力提高以及算法算力显著增强,人工智能再次进入新时期,推动诸多领域发生结构性变革,逐步从“互联网+”升级至“人工智能+”。

当前,人工智能技术的突破性进展,主要表现在以深度学习为代表的机器学习和以知识图谱为代表的知识工程两大方面。

其中,虽然机器学习在计算机视觉、图像处理、语音识别、自然语言处理等方面都具有非常广泛而基础的应用,但随着应用程度和研究深度的提升,也暴露出局限性,例如需要对数据进行系统全面标注、难以按照人类意图和认知体系进行预测和分析,并且预测结果的不可解释等。

然而,对知识图谱的研究和使用,无疑是对深度学习提供了强有力的补充,在语义化搜索、自然语言理解、人机互动对话、逻辑推理等方面,显示出强大的威力,已经成为当前知识驱动智能应用的基础。

从近年来的发展态势看,知识图谱和深度学习一起,将成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力。

目前,绝大多数公司及产品所服务的仍是测评、翻译、批改等学习环节中外围或者次核心部分,并未就主要核心学习环节———教学认知思考进行相关投入研发。

基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型研究

维普资讯
２００７年１月１
中国管理信息化
ＣｈｎｎＫｍｅｔｎｏｍａｉｎｚｔｎｉａＭａａｅｎｆｒｔｏｉａｉＩｏ
Ｎｏ．２０ｖ，０７Ｖ１１，．１ｏ．０ＮｏＩ
【中图分类号］Ｆ７．；２４２９３Ｆ２．２０【文献标识码］Ａ【文章编号］１７ — １４２０）１ｏ４ — ４６３０９（ｏ７１一０６０
随着科学技术的飞速发展与经济全球化进程的不断量，用足够多样本向量训练这个网络．不同的输入然后使加快，经济发展表现出从资本经济向知识经济转变的特向量得到不同的输出值，这样ＡＮ所具有的那组权系数Ｎ征。对知识进行管理的能力已成为企业获得竞争优势的一值便是网络经过自适应学习所得到的正确内部表示。人工个重要来源。作为知识管理组成部分的知识管理绩效评神经网络通过信息样本对神经网络的训练，使其具有类似
专家主观上的不确定性，本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络
及ＢＰ算法，真实现是以ＭＡＴＡ其仿ＬＢ下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较，验证了该模型的有效性。［关键词］人工神经网络；企业知识管理；评价；模型
一
无量纲区间。
将描述企业知识管理的基础指标的属性值作为ＡＮ的输Ｎ入向量，将代表综合评价目标的结果作为ＡＮ的输出向Ｎ
［稿日期］０７０－９收２０－４０－－

基于人工神经网络的深度学习算法综述

基于人工神经网络的深度学习算法综述深度学习（Deep Learning）是一种机器学习技术，它可以在大规模
数据集上进行训练，从而构建复杂的模型，以解决各种复杂的问题。

深度
学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，目前被广泛应用于计算机
视觉、自然语言处理等领域。

它通过模拟人脑的神经网络进行知识的学习，并能够根据经验来做出决策。

主要的深度学习算法有：多层感知器（Multilayer Perceptron）、
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、递归神经网络（Recurrent Neural Networks）、深度置信网络（Deep Belief Networks）和强化学习（Reinforcement Learning）。

多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，它由多个受控的计算单元（称为神经元）组成，每个神经元都有自己的权重和偏置。

神经元之间是
通过权重相互连接的，这些权重计算出输入和输出之间的关系。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层中的神经元之间也是相互连接的。

卷积神经网络（CNN）是一种基于多层感知器构建的前馈神经网络。

它利用卷积运算来替代多层感知器中的全连接层，从而实现更高的准确度
和精度。

CNN的网络结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。

卷积层和池化层之间会有多个，这使CNN具有深度层次的特性。

基于深度学习的知识图谱构建技术研究

基于深度学习的知识图谱构建技术研究随着人工智能技术的不断发展，知识图谱构建技术也随之迅速发展。

基于深度学习的知识图谱构建技术成为当前研究的热点之一。

本文将从知识图谱的定义、基于深度学习的知识图谱构建技术的研究现状、其技术原理、优缺点等方面进行探讨。

一、知识图谱的定义知识图谱是指一个包含实体、关系和属性的关联网络，用来描述现实世界的语言化信息，并便于计算机处理。

通俗一点讲，就是将现实中的各类事物，通过计算机的方式进行归纳、分类，并形成一个相互联系、便于理解的模型。

知识图谱的应用十分广泛，如搜索引擎、问题解析、知识管理等。

以搜索引擎为例，当用户输入问题时，搜索引擎可以根据知识图谱中的关系和属性为用户提供答案。

二、基于深度学习的知识图谱构建技术的研究现状基于深度学习的知识图谱构建技术被称为“知识图谱的黄金时代”。

目前，基于深度学习的知识图谱构建技术研究处于快速发展阶段，研究方向主要包括：实体识别、关系抽取、知识表示、知识推理等。

以知识表示为例，当前主要的方法包括TransE、TransH、TransR、TransD、RotatE等，这些方法可以将实体和关系映射到低维向量空间中，并保持原有的关系不变。

这些方法在利用知识图谱进行推理和预测时取得了很好的效果。

三、基于深度学习的知识图谱构建技术的技术原理知识图谱构建技术的核心就在于实现从原始数据中抽取实体、关系和属性的能力，而深度学习技术正是解决这个问题的关键。

在基于深度学习的知识图谱构建技术中，通常采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型对文本进行分析和处理，例如，利用CNN模型实现实体识别，利用RNN和LSTM模型实现关系抽取等。

此外，基于深度学习的知识图谱构建技术还可以结合自然语言处理技术、图像识别技术等多种技术手段，从更多维度分析原始数据并获取语义信息，提升知识图谱构建的准确性和效率。

四、优缺点基于深度学习的知识图谱构建技术已取得了不小的进展，不过仍然存在一些不足之处。

人工智能应用技术理论知识考试模拟题与答案

人工智能应用技术理论知识考试模拟题与答案一、单选题（共20题，每题1分，共20分）1、下列哪个函数不可以做激活函数？A、y=tanh(x)B、y=max(x,0)C、y=sin(x)D、y=2x正确答案：D2、表达式 sum(range(5))的值为A、11B、12C、9D、10正确答案：D3、激活函数的目的是A、非线性变换22B、方便反向传播计算C、加入额外的计算单元D、加快计算速度正确答案：A4、在输出层不能使用以下哪种激活函数来分类图像？A、sigmoidB、If（x>5,1,0）C、ReLUD、Tanh正确答案：C5、频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是：A、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集D、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集正确答案：C6、人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。

A、和人一样工作B、具有智能C、模拟、延伸和扩展人的智能D、完全代替人的大脑正确答案：C7、要想让计算机执行其功能，用高级语言写的程序必须将它转换为A、算法语言程序B、中级语言程序C、汇编语言程序19D、机器语言程序正确答案：D8、机械学习是最简单的机器学习方法，机械学习就是A、记忆B、计算和推理C、规划D、以上都不对48正确答案：A9、在华为云 EI中，以下哪项可以将 AI技术融入各行各业的应用场景中，发挥AI技术的优势，从而提高效率，提升体验。

A、云数据库B、EI大数据服务C、OBS对象存储服务D、EI智能体正确答案：D10、下列____不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。

A、可视化B、基于模板的方法C、主观兴趣度量D、与同一时期其他数据对比正确答案：D11、HUAWEIHiAI平台中的人脸检测是属于哪个模块?A、HiAIServiceB、HiAIFoundationC、HiAIFramework37D、HiAIEngine正确答案：D12、数据在完成特征工程的操作后，在构建模型的过程中，以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?A、决策树生成B、特征选取C、数据清理D、剪枝正确答案：C13、TensorFlow2.0中查看张量维度的方法是?A、dimensB、deviceC、ndimD、dtype正确答案：C14、朴素贝叶斯算法属于A、强化学习B、有监督学习C、无监督学习3D、半监督学习正确答案：B15、以下不属于 TensorFlow2.0的特点是?A、多核 CPU加速B、多平台C、分布式D、多语言正确答案：A16、下面哪句话描述了现有深度学习这一种人工智能方法的特点A、小数据，小任务B、大数据，小任务C、小数据，大任务D、大数据，大任务12正确答案：B17、关于人工智能，比较合理的认识是？A、人工智能都是泡沫B、人工智能在许多特定任务上远超人类C、强人工智能已有突破性进展53D、人工智能的奇点即将到来正确答案：B18、假设我们已经在 ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。

人工智能技术在大学计算机教学中的应用探讨

人工智能技术在大学计算机教学中的应用探讨人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为计算机科学的一个重要分支，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能决策等多个领域。

在大学计算机教学中，人工智能技术的应用不仅可以提升教学效果，还能激发学生的学习兴趣，培养创新思维和实际问题解决能力。

1.教学内容的更新与拓展知识点：人工智能基础知识、机器学习、深度学习、神经网络、强化学习等。

2.教学方法的创新知识点：项目驱动教学法、案例教学法、翻转课堂、在线开放课程等。

3.实践教学的改革知识点：实验设计、机器学习项目实践、深度学习项目实践、创新性实验等。

4.课程体系的构建知识点：人工智能基础课程、专业方向课程、跨学科选修课程等。

5.师资队伍的培养知识点：教师培训、学术交流、国际合作与交流、教学研究与改革等。

6.教学评价的优化知识点：过程性评价、综合性评价、学生互评、教师评价等。

7.学生能力的培养知识点：编程能力、数据处理能力、问题分析能力、创新设计能力等。

8.学术与产业的结合知识点：产学研合作、校企合作、实习实践、创新创业教育等。

9.教育信息化的推动知识点：教育信息化平台、在线教育资源、远程教育、智能化教学管理等。

10.未来发展趋势的探讨知识点：人工智能技术发展动态、教育领域应用前景、教育改革与发展趋势等。

通过以上十个方面的探讨，人工智能技术在大学计算机教学中的应用可以有效地推动教学内容、方法、实践、评价等方面的改革与创新，进一步提升学生的综合素质和能力，为培养适应未来社会发展需求的高素质计算机人才奠定基础。

习题及方法：1.习题：人工智能基础知识中，什么是机器学习？解题方法：回顾机器学习的定义，即机器通过数据和经验进行学习以改善性能或行为的能力。

机器学习是人工智能的一个子集，它涉及到算法和统计模型的研究和开发，这些算法和模型可以在没有明确编程指令的情况下从数据中学习。

2.习题：在深度学习中，如何理解卷积神经网络（CNN）？解题方法：回顾卷积神经网络的基本概念，它是一种特殊的神经网络，非常适合处理具有网格结构的数据，如图像。

人工智能小论文

《信息管理新发展讲座》大作业(小论文) 题目：人工智能应用前景的探究人工智能应用前景的探究摘要：人工智能是计算机学科的一个分支，自二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。

就是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是，一门研究人类的智慧机理、以及如何使用机器来模拟人的智能的学科。

从后一种意义上来讲，人工智能又被人们称为“机器智能”或“智能模拟”。

人工智能是在近代--现代电子计算机出现之后--才发展起来的，它一方面成为人类智慧的延伸，另一方面又为探究讨论人类智能机理提供了崭新的理论以及研究方法。

人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。

关键词：人工智能仿生学数据挖掘“图灵实验”一、引言近30年来，随着计算机的发展，人工智能已对现实社会包括虚拟社会做出了特别巨大的贡献，其作用已经在各领域发挥到极致，特别是在有关的计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的方法、技术和理论。

目前，人工智能应用的主要的领域，也就是计算机应用的主要领域。

二、文献综述2.1计算机与人工智能1936年，24岁的英国数学家图灵(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。

基于粒子群神经网络的知识管理成熟度评估研究

全面地理解和运用知识管理具有重要意义，同时为实现知识管理的持续改善提供参考。近年来知识管理成熟度模
型已成为知识管理研究的热点之一。研究中在总结国内外相关文献的基础上，构建了知识管理成熟度的逻辑模型
并提出了成熟度评价的指标体系，用粒子群算法与神经网络模型相结合的方法对企业知识管理成熟度进行有效运
ＯｐｉｚｔｏｎｔｆｃａｕａｔｒｔｍｉａｉｎａｄＡｒｉｉｌＮｅｒｌＮｅｗｏｋｉ
尹
彦赵涛齐莉丽
天津３０７）００２
（天津大学管理学院பைடு நூலகம்摘要
知识管理成熟度模型对于衡量组织知识管理的实施程度、学指导组织知识管理的实施以及帮助人们更科
管理成熟度模型（ｎｗｌｇｎｇｍｅｔＭａｒｙＫｏｅｅＭａａｅｎｔｉｄｕｔＭｏｅ，ｄｌＫ）应运而生。这标志着知识管理研究已
量、制和改进其软件过程的一种阶段性描述。该模控
型使得对现有过程能力的确定，以及对软件质量和过程改进的重要问题的识别变得方便，从而为选择过程
表１知识管理成熟度级别特征及关键过程域
成熟度等级特征关键过程域
管理、测量、控制、优化和提高知识管理进程而建立的
随着研究的不断深入，知识管理成熟度模型可用于衡量组织知识管理的实施程度，科学指导组织知识管理的实施，帮助人们更全面地理解和运用知识管理，
为实现知识管理的持续改善提供参考。近年来ＫＭ．

人工神经网络评价法

人工神经网络评价法
评价法的过程主要包括数据预处理、网络训练与测试、性能度量和模型选择几个关键步骤。

首先进行数据预处理，包括数据的清洗、归一化、特征选择等操作。

清洗数据是为了去除异常值和噪声，从而提高数据的质量。

归一化是将数据映射到一个统一的区间，以消除不同特征之间的数值差异。

特征选择是从原始特征中选择出对问题解决有意义的特征，以减少信息冗余和噪声。

然后进行网络训练与测试。

网络训练是通过反向传播算法来调整网络中的权值和偏置，以使网络的输出误差最小化。

训练过程中需要选择合适的学习速率和迭代次数，以避免过拟合和欠拟合问题。

网络测试是用测试集来评估经过训练的网络模型的性能表现。

接下来进行性能度量，常用的性能度量指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。

准确率用于衡量分类任务的正确率，精确率和召回率用于衡量二分类任务中预测结果的准确程度和覆盖率，F1值是精确率和召回率的调和平均值。

最后进行模型选择，选择合适的网络结构和参数配置。

模型选择可以通过交叉验证、网格和集成学习等方法来进行。

交叉验证是将数据分为训练集和验证集，通过在验证集上的性能表现来选择最优的模型。

网格是通过遍历不同的参数组合来选择最优的参数配置。

集成学习是通过结合多个不同的神经网络模型来提高性能。

神经网络的集成学习方法与模型融合策略

神经网络的集成学习方法与模型融合策略神经网络是一种模仿人脑神经系统工作原理而设计的计算模型，具有强大的学习和适应能力。

然而，单个神经网络模型的性能可能受到限制，因此研究人员提出了集成学习方法和模型融合策略，以进一步提升神经网络的性能。

一、集成学习方法集成学习方法是通过将多个弱学习器集成在一起来构建一个强学习器，从而提高模型的性能。

常见的集成学习方法有投票法、平均法和堆叠法等。

1. 投票法投票法是最简单常用的集成学习方法之一。

它通过训练多个独立的神经网络模型，并根据它们的预测结果进行投票来决定最终的输出。

这种方法可以有效减少模型的方差，提高模型的稳定性和准确性。

2. 平均法平均法是另一种常见的集成学习方法。

它通过训练多个独立的神经网络模型，并将它们的预测结果取平均来得到最终的输出。

这种方法可以减少模型的偏差，提高模型的泛化能力。

3. 堆叠法堆叠法是一种更为复杂的集成学习方法。

它通过训练多个独立的神经网络模型，并将它们的预测结果作为输入，再通过一个元模型来得到最终的输出。

这种方法可以进一步提高模型的性能，但也增加了计算复杂度和训练时间。

二、模型融合策略模型融合策略是指将不同类型的神经网络模型进行融合，以提升整体性能。

常见的模型融合策略有集成模型和级联模型等。

1. 集成模型集成模型是将多个不同类型的神经网络模型进行融合，以综合它们的优点并弥补它们的缺点。

例如，可以将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行融合，以同时捕捉图像和序列数据的特征。

2. 级联模型级联模型是将多个同类型的神经网络模型进行融合，以提升模型的性能。

例如，可以将多个相同结构但参数不同的神经网络模型进行级联，以增加模型的复杂度和表达能力。

三、集成学习方法与模型融合策略的优势和应用集成学习方法和模型融合策略在神经网络领域中具有广泛的应用和优势。

首先，集成学习方法可以减少模型的方差和偏差，提高模型的稳定性和准确性。

通过集成多个模型的预测结果，可以降低单个模型的错误率，提高整体性能。

人工智能应用考试题库-上海市专业技术人才继续教育

人工智能概论1、1956年达特茅斯夏季人工智能学术研讨会标志着人工智能作为一门新学科的诞生。

2、人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。

3、人工智能是在数学、计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的交叉学科。

4、通俗地说，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习能适应环境变化、会解决各种实际问题等功能的一门学科。

5、感知是智能活动的前提，机器感知是机器获取外界信息的主要途径。

感知能力是指通过视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等感觉器言感知外部世界的能力。

6、记忆与思维是人脑最重要的功能，也是人类智能重要的表现形式。

7、学习和自适应是人类的一种本能。

8、人工智能的远期目标与近期目标是相互依存的。

9、算法、数据和硬件算力是人工智能高速发展的三要素。

10、人工智能的思想、理论、方法和技术已渗透到科学技术的诸多领域和人类社会的各个方面。

11、1950年，图灵发表了著名论文《计算机器与智能》，明确提出了“机器能思维〞的观点，并设计了一个著名的测试机器智能的实验，称为图灵测试。

12、专家系统是一个具有大量专门知识，并能够利用这些知识去解决特定领域中需要由专家才能解決的那些问题的计算机程序。

13、1948年，香农发表了“通信的数学理论”，标志着信息论的诞生。

他认为人的心理活动可以用信息的形式来进行研究，并提出了描述心理活动的数学模型。

14、机器学习研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，更新已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

15、在从不同的研究角度、用不同的研究方法对人工智能本质进行探索的过程中，逐渐形成了符号主义、连接主义、行为主义研究学派。

16、行为能力是人类对感知到的外界信息做出动作反应的能力。

17、英国数学家图灵在1936年提出了理想计算机模型。

18、机器视觉的主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。

面向深度学习的知识图谱构建方法研究

面向深度学习的知识图谱构建方法研究随着深度学习的发展，人工智能应用得到了前所未有的普及和优化。

然而，深度学习的复杂性也给数据处理和知识管理带来了巨大的挑战。

为了克服这一难题，知识图谱成为了一种重要的解决方案。

本文旨在探讨面向深度学习的知识图谱构建方法研究。

一、知识图谱的意义和应用首先，让我们来看看什么是知识图谱。

知识图谱是一种基于语义关系的知识表示模型，它将现实世界中的实体和概念以及它们之间的关系表示为一个图结构。

这个图结构可以用于推理、搜索、问答等任务，使得系统具备更强的智能和人类化。

知识图谱在很多领域得到了广泛的应用。

例如，在搜索引擎中，知识图谱可以丰富查询结果的内容和形式；在智能客服中，知识图谱可以为机器人提供更丰富和准确的回答；在自动驾驶中，知识图谱可以帮助车辆更好地理解周围环境和交通规则。

因此，构建高质量的知识图谱成为了人工智能发展的重要方向之一。

二、深度学习与知识图谱的结合然而，构建知识图谱也面临着一些挑战。

一方面，数据的组织和管理需要高效的算法和技术；另一方面，知识的表示和推理需要更加复杂的模型和算法。

这些挑战对于传统的机器学习算法来说已经非常困难，但对于深度学习来说却提供了新的解决方案。

深度学习通过神经网络的建模和训练，可以处理更加复杂和高维度的数据，同时也可以学习到更深层次的特征和规律。

基于深度学习和知识图谱的结合，可以使得数据的表示和推理更加准确、智能和灵活。

因此，面向深度学习的知识图谱构建方法研究成为了近年来越来越热门的研究方向。

三、面向深度学习的知识图谱构建方法那么，如何构建面向深度学习的知识图谱呢？这涉及到数据的预处理、知识的表示和推理等方面，下面介绍几种常见的方法。

1.图卷积网络图卷积网络是一种基于图结构的深度学习模型，它可以对节点和边进行卷积操作，从而学习到更丰富和有效的特征表示。

通过将知识图谱转化为图结构，可以利用图卷积网络进行知识表示和推理。

例如，可以将实体和关系表示为节点和边，通过定义节点和边的特征和属性，来学习知识的表示和推理。

人工神经网络评价方法

系统综合评价课程演示片
人工神经网络评价方法
本节课包括以下内容
1. 人工神经网络基础知识 2. BP网络及BP算法 3. 实例演示
人工神经网络评价方法
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一、人工神经网络的概念
人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及连接的无向信号通道互联而成。这些处理单元具有局部内存，并可以完成局部操作。每一个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接的输出相同的信号及相应的处理单元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仅依赖于经过输入连接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存中的值。
人工神经网络评价方法
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反馈方式中达到平衡的过程
层间联接包括前馈信号和反馈信号反馈方式中达到平衡的过程
人工神经网络评价方法
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五、分层结构
单级网
简单单级网：下面以简单单级网为例，说明神经网络的分层结构，其余形式据此可理解。网络输入向量：Ｘ＝（ｘ1，x2，．．．，xn）网络输出向量：O＝（o1，o2，．．．，on）输入层的神经元不对信号做任何处理，只起到扇出作用
E=E/2.0
人工神经网络评价方法
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四、BP学习算法程序框图
基本思路：按照Delta规则，对各层权进行调整，从而使精度要求满足∑Ep<ε
其中，Ep满足公式：
m
Ep 12 (ypjopj)2 j1
BP学习算法程序框图
人工神经网络评价方法
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几个问题的讨论
收敛速度问题局部极小点问题网络瘫痪问题稳定性问题步长问题

智能教学系统

AI是认知心理学产生的重要外部条件 AI是认知心理学产生的重要外部条件 AI也应当充分利用当代认知心理学的最新成果 AI也应当充分利用当代认知心理学的最新成果
知识心理学
由于认知心理学认知心理学研究知识的表征与组织、利用知识推理、认知心理学知识的获取，因此可称其为知识心理学知识心理学。知识心理学丁峻，《知识心理学》，三联书店上海分店，2006.11
整合哲学、认知心理学、教育心理学、审美心理学、科学心理学和艺术心理学等相关学科的概念理论、思想方法与实证方法；对人类知识的结构类型、生成机制、传播方式、转化途径、进化规律、心脑系统的知识化重构逻辑、学习主体成才创造之知识策略、社会组织及国家关于自主创新工程的战略设计与思想路径等多元内容，进行多学科层面的阐述。
AI的目标的目标
一段对话：人工智能奠基者之一西蒙(H. A. Simon)：“人工智能人工智能是指计算机所表现出的那种如果由人表现出来就会被称为智能的行为.” 称为智能的行为美国梅隆研究所计算中心的项目负责人：“人类的智人类的智能除去学习能力外，还有其他方面，能除去学习能力外，还有其他方面，如他们具有创造性，灵感，还有幽默感和情绪，那么人工智能也能具灵感，还有幽默感和情绪，有所有这些吗?” 有所有这些吗那是可能的.” 西蒙(肯定地回答)：“那是可能的那是可能的 AI的近期目标：使机器具有智能 AI的远期目标：制造出智能机器
ITS的发展趋势的发展趋势
自组织与个性化的信息系统——新的人工智能研究趋势
New AI: Toward Self-Organizing and Personalized Information Systems
——克劳斯.迈因策尔（德国奥克斯堡大学跨学科信息科学研究所）

人工智能：智能教育(练习)(含答案)

人工智能：智能教育（练习）（含答案）1、(单选，12.5分)教育环境的智能化体现在能够（）师生的需求，自动提供智能化服务A、自动生成B、自己产生C、自动感知D、自动模拟答案：C学习认知地图是一种能在语义和知识层面上，仿真学习者知识结构与认知状态、表征学习者学习目标的可视化、开放性（）模型。

A、学习者B、教育者C、认知者D、管理者答案：A适配学习技术，通过数据（）三部曲来提供个性化的教学。

A、收集、推断和建议B、收集、分析和处理C、收集、分析和输出D、输入、分析和输答案：A下面哪个不属于情感计算技术采集的内容：（）A、学习者的面部表情B、学习者的眼动C、学习者的手势D、学习者的颜值答案：D利用知识图谱不可以（）A、采集数据B、改善搜索结果C、基于语义的数据集成D、提升智能问答的准确性答案：A对认知诊断模型描述不正确的是（）A、认知诊断模型可以较好地从知识点层面对学生的认知状态进行建模。

B、现有的认知诊断模型包括连续型和离散型C、项目反应理论(IRT) 是一种典型的连续型认知诊断模型。

D、DINA模型是一种典型的连续型认知诊断模型。

答案：D学习者建模描述不正确的是（）A、对学习过程进行分析，识别和诊断学习者知识状态。

B、知识追踪是基于学生行为序列进行建模，预测学生对知识的掌握程度。

C、模糊理论应用到认知诊断中，只能分析学生作答的客观题。

D、在自适应的教育系统中，首先要精准预测学生对知识的掌握程度。

答案：C知识追踪技术描述不正确的是（）A、贝叶斯知识追踪BKT是基于概率模型，可以准确的反映出学习者的学习水平、知识结构等一系列个性化数据。

B、深度知识追踪DKT（Deep Knowledge Tracing），基于深度神经网络的模型。

C、BKT 能根据该学生在各个知识点上的表现情况来获得学生的平均能力。

D、BKT只能在单个知识点上建模，无法获得学生在各知识点上的平均水平。

答案：C。

人工智能时代企业知识产权人才的评价指标体系构建研究

人工智能时代企业知识产权人才的评价指标体系构建研究一、研究背景和意义随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，企业知识产权的创造、保护和管理面临着前所未有的挑战。

在这个背景下，企业对知识产权人才的需求越来越大，而如何评价这些人才的能力水平和价值成为了一个亟待解决的问题。

本文旨在构建一套适用于人工智能时代企业的知识产权人才评价指标体系，以期为企业选拔、培养和管理知识产权人才提供科学依据。

适应人工智能时代的需求。

随着人工智能技术的发展，企业对知识产权人才的需求也在不断变化。

本文通过构建评价指标体系，有助于企业更好地适应这一变化，选拔出具备相关技能和知识的知识产权人才。

提高知识产权人才的选拔效率。

传统的知识产权人才评价方法主要依赖于个人的主观判断和经验总结，容易受到人为因素的影响，导致选拔结果的准确性和可靠性不高。

本文提出的评价指标体系可以客观地衡量知识产权人才的能力水平，提高选拔效率。

促进知识产权人才的培养和发展。

通过对知识产权人才的评价，企业可以了解员工的优势和不足，从而制定针对性的培训计划，提高员工的专业技能和综合素质，促进其职业发展。

为知识产权管理提供决策依据。

企业通过对知识产权人才的评价，可以更好地了解员工在知识产权创造、保护和管理方面的贡献，为企业管理层制定合理的薪酬政策、晋升机制等提供决策依据。

研究背景和意义主要体现在适应人工智能时代的需求、提高知识产权人才的选拔效率、促进知识产权人才的培养和发展以及为知识产权管理提供决策依据等方面。

1. 人工智能技术的快速发展对知识产权人才的需求与挑战随着人工智能技术的快速发展，知识产权人才的需求与挑战也在不断增加。

企业在研发和创新过程中对知识产权人才的需求越来越大，这些人才需要具备扎实的知识产权法律知识、技术创新能力以及跨学科的综合素养。

人工智能技术的发展为知识产权领域的研究和应用带来了新的机遇和挑战，如数据挖掘、机器学习等技术在知识产权领域的应用，使得知识产权人才需要不断更新知识和技能，以适应这一变革。