人工智能各国战略解读_美国人工智能报告解析_尹昊智
人工智能实验报告大全
人工智能实验报告大 全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)
课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
游戏人工智能实验报告记录四
游戏人工智能实验报告记录四
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
人工智能各国战略解读汇报系列《联合国人工智能政策》
人工智能各国战略解读系列《联合国人工智能政策》 中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组作者：Danit Gal 腾讯研究院科技政策分析师译者：孙那腾讯研究院研究员、博士后李金磊腾讯研究院助理研究员人工智能是人类进入信息产业革命时代，达到的认识和改造客观世界能力的高峰。人工智能的大规模应用与机器人技术发展的日新月异，将在未来带给人类社会前所未有的巨大冲击。联合国作为全球最重要的国际组织，在2016年最新发布的人工智能报告中，表达了其对于人工智能的关注；同时为应对人工智能及机器人技术的发展带来的各种问题，提出了全新的思考方式与解决路径，这对世界各国的人工智能监管具有重要的参考意义。华为云服务器爆款3折秒杀广告近年来，自动化和智能化的机器人在现代社会的应用越来越广泛。先进机器人的全球研发、部署安装与使用，在引发的公众讨论的同时，也鼓励着政府监管的创新。例如，无人机不仅成为大众消遣的工具，同时也在反恐战争发挥着重要作用。自动化机器正在取代工厂中体力劳动者，同时带来了劳动力市场的革命。人形机器人不但被引进了学校，还用来在日托机构中照顾老年人；辅助机器人技术还广泛应用在医疗方案中，不管是在对自闭症患者的心理治疗还是在复杂重要的外科手术中，都能发现智能机器人的身影。机器人在家庭、
工作、社会公共层面的广泛存在，不仅带给人类新的机会与挑战，同时还改变着人类的行为方式。展开剩余87% 在联合国内，虽然大部分关于自动化系统与人工智能的讨论主要围绕在自动化武器系统，但是，我们看到联合国正在对大众化的人工智能系统应用产生浓厚的兴许。联合国关于人工智能的若干附属报告，呼吁世界各国采用全新的视角看待人工智能系统的未来监管以及它们在机器人和机器人技术上的应用。联合国提供了一种考察基于机器人物理形态下的人工智能系统全新路径，作为世界各国“国家中心”视角的有效补充。世界科学知识与技术伦理委员会（COMEST）关于机器人伦理的初步草案报告联合国教科文组织（The United Nations Education, Scientificand Cultural Organization）与世界科学知识与技术伦理委员会（World Commission on the Ethics ofScientific Knowledge and Technology）最新联合发布的报告（2016）主要讨论了机器人的制造和使用促进了人工智能的进步，以及这些进步所带来的社会与伦理道德问题。尽管人工智能机器人通常被认为是人工智能系统的载体，事实上，人工智能机器人具有的身体移动功能和应用以及机器学习能力使得它们成为了自动化、智能化的电子实体。同样的，自动化、智能化机器人不仅能够胜任复杂的决策过程，而且还能通过复杂的算法进行实实在在的执行活动。这些进化出的新能力，反过来，导致
人工智能实验报告
《人工智能》课外实践报告 项目名称：剪枝法五子棋 所在班级： 2013级软件工程一班 小组成员：李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师：薛笑荣 起止时间： 2016-5-10——2016-6-18
项目基本信息 一、系统分析 1.1背景
1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活，五子棋更成为了智力游戏的经典，它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏，让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋，陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究，本游戏的可行性有以下三方面作保障 （1）技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台，使用人工智能进行算法设计，利用剪枝法进行编写，大大减少了内存容量，而且不用使用数据库，便可操作，方便可行，因此在技术上是可行的。 （2）经济可行性 开发软件：SublimText （3）操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好，具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表： 1.2.1 估值函数：
估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下： 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜，这样对于斜线，可以减少8路，即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说，第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i)，其中Ec(i)为计算机的i路估分，Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断，即估值函数： 72 F（n）= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。
游戏人工智能实验报告四
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
(完整word版)哈工大人工智能导论实验报告
人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 2016.12.20
目录 人工智能导论实验报告 (1) 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) (3) 1. 实验背景 (3) 2. 实验方法 (3) 3. 实验目的 (3) 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法） (4) Q1: Depth First Search (4) Q2: Breadth First Search (4) Q3: Uniform Cost Search (5) Q4: A* Search (6) Q5: Corners Problem: Representation (6) Q6: Corners Problem: Heuristic (6) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (7) Q8: Suboptimal Search (7) 三、实验结果（解决每个问题的结果） (7) Q1: Depth First Search (7) Q2: Breadth First Search (9) Q3: Uniform Cost Search (10) Q4: A* Search (12) Q5: Corners Problem: Representation (13) Q6: Corners Problem: Heuristic (14) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (14) Q8: Suboptimal Search (15) 自动评分 (15) 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） (15)
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
2017中美两国人工智能产业发展全面解读 - 人工智能的未来
AI泡沫前，我们怎么办？这是《中美两国人工智能产业发展全面解读》课题时候遇到的一个沉甸甸的问题。 无论中美，全球许多国家都对AI充满了憧憬与渴望。人们坚信，一个新的世界即将到来。人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革，可谓是互联网诞生以来的第二次技术社会形态在全球的萌芽。 所谓人工智能（AI），是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的物质手段、方法和知识等各种活动方式的总和。AI赋予了机器一定的视听感知和思考能力，不仅会促进生产力的发展，而且也会对经济与社会的运行方式产生积极作用。 但是，站在新世界起点，我们也看到一些似曾相识的情形，不免会发现当下的AI领域像极了当年的互联网在1998年勃兴两年后又遇到寒冬的情形，近年来AI厚积薄发，主要因深度学习获得了突破，创业和投资由此情绪高涨。 作为见证过互联网发展热潮的人，我们要保持冷静的认知。深度学习仍有难以克服的缺陷。接下来几年，你将会发现投资越来越多，公司越来越少，项目越来越贵，而深度学习自身的不足并没有快速得到解决，AI商业化之路其实有点力不从心。 在行业即将出现泡沫的时候，不宜设定过高的期望。美国积60余年之功，全面领先全球，其他国家的AI创新尚处于萌芽阶段。赶英超美，并非朝夕可成，我们需要把有限的资源用到核心环节上，方能在未来占有一席之地。 1、中美顶层设计相仿 一种乐观观点认为，人工智能的发展将在30年内深刻改变人类社会生活、改变世界，因此，中美两国均在为这一时代的到来积极准备，在顶层设计方面有许多堪可玩味的地方。 从顶层设计来看，中美有近乎相仿的重视程度。 第一，美国和中国政府都把人工智能当作未来战略的主导，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。美国人工智能报告体现了美国政府对新时代维持自身领先优势的战略导向。作为最大的发展中国家，中国也在战略引导和项目实施上做了整体规划和部署。 第二，美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。但在应用系统中，美国走的较远，已经开始将AI装备到军事领域。 第三，美国一直处在人工智能基础研究的前沿，保持全球领先地位。中国在全球跻身第一梯队，但在基础算法和理论研究方面，与美国还有相当大的差距。 2、产业真实差距较大 但从产业发展实际情况来看，情形就显得不那么乐观了。本报告进行了七个维度的全面对比，结果非常出人意料。完全没有发现可以弯道超车的迹象，实际上中国只在局部有所突破。 第一，美国的AI企业数量遥遥领先全球。 在全球范围内，人工智能领先的国家主要有美国、中国及其他发达国家。截止到2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，其中美国拥有1078家，占据42%；中国其次，拥有592家，占据23%。中美两国相差486家。其余872家企业分布在瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等国家。 从企业历史统计来看，美国人工智能企业的发展早于中国5年。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期。在2015年达到峰值后进入平稳期。 第二，美国全产业布局，而中国只在局部有所突破。 美国AI产业布局全面领先，在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。
人工智能实验报告
计算机科学与技术1341901301 陈敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元 组(X 1, X 2 , X 3 )表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态-> 中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X 1表示起始岸上的牧师人数；X 2 表示起始岸上的野人人数；X 3 表示小船现在位置(1表 示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述
人工智能实验报告
计算机科学与技术1341901301 敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述 （1）算法基本思想的文字描述；
人工智能实验报告
实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate
人工智能导论1-4章作业
《人工智能导论》作业（1-4章） 1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 （定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列） 3．请给出下列描述的语义网络表示： 1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果； 苹果树是果树，结苹果。 4．请用相应谓词公式描述下列语句： 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝，他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨，汤姆就会去爬山。 5．什么是谓词公式的解释？对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7．把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))
?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？ F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？如果有，他是谁？10．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？ 11．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？ 12．何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么？13．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，OPEN 表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？ 14．宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，何种情况反之？ 15．什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？
人工智能导论实验
人工智能导论 实验报告 姓名：蔡鹏 学号：1130310726 实验一
一、实验内容 有如下序列，试把所有黑色格移到所有白色格的右边，黄色格代表空格，黑色格和白色格可以和距离不超过三的空格交换。 二、实验代码 #include
Enstack(root,&S); while(S.num!=0) { n=Destack(&S); if(n->f < min->f) { min=n; } for(i=0;i
人工智能实验报告
人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班
一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）
Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。
数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。
人工智能实验报告
《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月
实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;
一文概览世界各国人工智能战略
一文概览世界各国人工智能战略 一文概览世界各国人工智能战略 人工智能作为最具颠覆性和变革性的技术，正不断渗透进社会生产生活的各个方面，对国家政治、经济、文化等方面带来极为深远的影响，持续引发全球政界、产业界和学术界的高度关注。目前，人工智能已上升到国家层面的激烈博弈，越来越多的国家争相制定发展战略与规划，主要国家进入了全面推进人工智能发展的全新战略时代，人工智能竞争趋向白热化。 为了解世界主要国家人工智能政策的内容，分析各国人工智能政策的特点，本文选择了美、中、日、印、英、法、德、韩等国的人工智能战略进行梳理与对比。上述国家均是位于世界GDP排行榜前列的国家，且人口数量均超过一定规模，其人工智能战略具有较高的参考价值。 一、世界主要国家人工智能战略布局 自2013年起，世界主要国家开始对人工智能进行系统性布局，如法国政府发布的《法国机器人发展计划》。但在初期阶段（2013-2016年），各国普遍对人工智能的重视度不足，与人工智能技术相关的政策主要集中于机器人、脑科学及其他高新技术领域。 2016年，谷歌人工智能程序AlphaGo战胜韩国围棋名手李世石后，世界各国政府纷纷认识到人工智能技术真正的潜力。在这一年，诸多国家开始讨论人工智能可能对社会、经济带来的颠覆性影响，“人工智能”一词频频现于各类政府报告中。其中最典型的，就是奥巴马政府发布的《为人工智能的未来做准备》、《国家人工智能研究与发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济》报告。 世界各国人工智能政策与执行机构 资料来源：国际技术经济研究所、清华大学 受美国政府关注、媒体宣传和资本追捧的影响，世界各国政府纷纷调研人工智能对工业生产、经济活动、社会生活等方面带来的影响，相继发布了符合自身国情的人工智能战略。
全球人工智能产业分析
全球人工智能产业分析 作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能正在对全球经济、社会进步和人类生活产生深刻的影响。在中国,人工智能是目前最火热的投资领域,也是中国政府最具价值的战略布局之一。 现在,人工智能产业技术到达了什么样的水平呢?中国信息通信研究院此前发布的《2018世界人工智能产业发展深度分析报告》,从智能硬件、计算机视觉技术、智能语音技术以及自然语言理解这四大核心方面去一一解析。 1、智能硬件 智能硬件的重要组成部分包括智能传感器与智能芯片。打个比方,假若我们把人工智能的中枢大脑理解成智能芯片,那么分布着神经末梢的神经元就是智能传感器。 智能传感器是将传统传感器、微处理器及相关电路一体化,形成的具有初级感知处理能力的相对独立的智能处理单元。智能芯片具备高性能的并行计算能力,且同时支持主流人工神经网络算法。目前,智能传感器主要包括有触觉、视觉、超声波、温度、距离传感器等;智能芯片主要包括有GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片等。
ResearchAndMarkets报告显示:2017年智能传感器全球市场价值为269.06亿美元,预计到2023年总市场规模达到706.17亿美元。《新一代人工智能发展规划》预计,到2020年,中国智能计算芯片市场规模将达到100亿元。 纵观全球智能硬件市场,诸如霍尼韦尔、BOSCH、ABB等国际巨头在全面布局智能传感器的多种产品类型;在中国,也涌现了汇顶科技的指纹传感器,昆仑海岸的力传感器,但产品布局相对单一。智能芯片方面,在全球市场有NVIDIA的GPU、谷歌的TPU、英特尔的NNP和VPU、IBM的True North、ARM的DynamIQ、高通的骁龙系列、Imagination的GPU Power VR等主流企业产品。在中国,有华为海思的麒麟系列、寒武纪的NPU、地平线的BPU、西井科技额deepsouth(深南)和deepwell(深井)、云知声的UniOne、阿里达摩院在研的Ali-NPU等。 2、计算机视觉技术 计算机视觉技术初步具备了类似人类对图像特征分级识别的视觉感知与认知机理,拥有速度快、精度高、准确性高等一系列优点。计算机视觉技术主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求,因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影响分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。MarketsAndMarkets报告显示:2017年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为23.7亿美元,预计2023年会达到253.2亿美元。预测期(2018-2023)内复合年增长率47.54%。
人工智能实验报告
****大学 人工智能基础课程实验报告 （2011-2012学年第一学期） 启发式搜索王浩算法 班级： *********** 学号： ********** 姓名： ****** 指导教师： ****** 成绩： 2012年 1 月 10 日
实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程，可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率； 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣，在启发式函数构造不好的情况下，甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解，所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中，如下图： 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态，调整的规则为：每次只能将空格与其相邻的一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤，实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论 对于任意的一个初始状态，是否有解可通过线性代数的有关理论证明。按数组存储后，算出初始状态的逆序数和目标状态的逆序数，若两者的奇偶性一致，则表明有解。 （2）估价函数的确定
《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》pdf
《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》pdf 编辑推荐本书荣获2017年中国出版协会精品阅读年度好书奖、中国社会科学网2017年度好书， 入选《中国新闻出版广电报》10月畅销书总榜、北京图书大厦高级管理者书单1. 一本书建立人工智能知识体系——技术发展完整介绍，技术前沿前瞻判断 2. 个人机遇充分挖掘——哪些工作机器无法替代，哪些机遇个人不能错过 3. 产业重点尽在掌握——拥抱机遇规避风险，抓住经济发展新引擎 4. 国际竞争态势一目了然——各国新规划全披露 人工智能已经来了，面对这场比尔·盖茨、埃隆·马斯克、扎克伯格、李彦宏、马化腾、李开复、雷军、刘庆峰等大咖都在关注的科技新革命，个人和组织都必须尽快认知，积极应对，腾讯携手工信部倾力打造国家人工智能战略行动抓手！
本书是政府与企业人工智能推荐读本。我们如何与人工智能共同发展？我们该如何规划人工智能时代的未来生活？我 们如何更好拥抱新时代的到来？该书从政府、产业和科研等多个视角，全面地解读了人工智能领域的热点和前沿问题，是了解人工智能的必读图书！ （1）对国家而言，各国人工智能的新规划全披露，国际竞争态势一目了然，预测人类命运和社会走向，更好迎接这场比互联网影响更为深远的科技革命； （2）对企业而言，从政府、产业和科研等多个视角剖析产业重点，全景勾勒人工智能的商业未来，助力拥抱机遇规避风险，抓住经济发展新引擎； （3）对个人而言，从过去、现在和未来三个方面对人工智能进行了全景式介绍，结构清晰，案例丰富，语言通俗，一本书轻松建立人工智能知识体系。 对于人工智能，个人和组织都必须尽快认知，积极应对！ 全面了解人工智能必读书！内容简介面对科技的迅猛发展，我国政府制定了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，并提出：人工智能产业要成为新
人工智能 遗传算法实验报告
人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。【实验原理】 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
【实验内容】 题目：已知f(x)=x*sin(x)+1，x ∈[0,2π],求f(x)的最大值和最小值。 数据结构： struct poptype { double gene[length];//染色体 double realnumber;//对应的实数x double fitness;//适应度 double rfitness;//相对适应度 double cfitness;//累计适应度 }; struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/min struct poptype newpopulation[popsize+1];// 染色体编码： [0,2]x π∈，变量长度为2 π，取小数点后6位，由于2262322*102;π<< 因此，染色体由23位字节的二进制矢量表示，则X 与二进制串（）2之间的映射如下： () 222221 2 010 b b ......b 2'i i i b x =?? =?= ???∑;23 2'21x x π=- 适应度函数： 由于要求f(x)的最值,所以适应度函数即可为f(x)。但为了确保在轮赌法选择过中，每个个体都有被选中的可能性，因此需要将所有适应度调整为大于0的值。因此，设计求最大值的适应度函数如下： max ()5sin 6; eval f x x x =+=+ 将最小问题转化为求-f(x)的最大值，同理，设计最小值的适应度函数如下： min ()5sin 4;eval f x x x =-+=-+ 种群大小： 本实验默认为50，再进行种群初始化。 实验参数： 主要有迭代数，交叉概率，变异概率这三个参数。一般交叉概率在0.6-0.9范围内，变异概率在0.01-0.1范围内。可以通过手动输入进行调试。 主要代码如下： void initialize()//种群初始化 { srand(time(NULL));