为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35

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STEM电子创意设计竞赛规则-江苏青少年科技教育协会

STEM电子创意设计竞赛规则-江苏青少年科技教育协会

2018江苏省STEM电子创意设计竞赛主题与规则为进一步贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)和江苏省教育厅《关于公布2018年中小学生竞赛活动项目的通知》(苏教基〔2018〕2号)精神,普及科学知识、弘扬科学精神、传播科学思想、倡导科学方法,不断提高青少年科学素养,营造讲科学、爱科学、学科学、用科学的浓厚氛围,加快推进学校创客空间建设,用科学素质行动和国家赛事服务进行学习检验,促进素质教育和创新教育的全面发展,依据本省中小学校实际情况开展本项赛事。

实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。

——国务院《新一代人工智能发展规划》有条件的地区要积极探索信息技术在“众创空间”、跨学科学习(STEAM教育)、创客教育等新的教育模式中的应用,着力提升学生的信息素养、创新意识和创新能力。

——教育部《教育信息化“十三五”规划》一、STEM电子创意设计竞赛目的STEM电子创意设计竞赛参赛对象为中小学生,要求参加比赛的代表队自行完成设计制作、编制机器人运行程序、调试和操作机器人。

现场展示时,参赛队员在特定的参赛场地上,按照一定的规则进行比赛演示和操作。

STEM电子创意设计竞赛的目的是检验青少年对编程技术的理解和掌握程度,激发我国青少年对人工智能编程技术的兴趣,培养编程思维、科技创新能力。

二、参赛范围(1)参赛对象:小学,初中,高中,职高(2)竞赛内容:个人赛,团体赛(3)个人赛:一个人一队。

团体赛:3人一队三、竞赛器材Arduino编程软件、开源智能电子硬件(交互式可编程创意模块套装)、结构件及相关专用配件。

四、STEM电子创意设计竞赛赛主题本届STEM电子创意设计竞赛主题为:“探秘寻踪”,赛事理念为:“提升电子科技技能、筑就创新思维、实现科技创造梦想”,旨在促进中小学生了解智能应用技术在帮助人类获取知识方面的作用,并使得同学们在探索智能控制知识、技能的过程中塑造成科技创新人才。

东莞市人民政府办公室关于印发东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施的通知

东莞市人民政府办公室关于印发东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施的通知

东莞市人民政府办公室关于印发东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施的通知文章属性•【制定机关】东莞市人民政府办公室•【公布日期】2018.07.12•【字号】东府办〔2018〕63号•【施行日期】2018.07.12•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】失效•【主题分类】电子信息正文东莞市人民政府办公室关于印发东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施的通知东府办〔2018〕63号各镇人民政府(街道办事处),市府直属各单位:《东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施》业经市人民政府同意,现印发给你们,请认真贯彻执行。

东莞市人民政府办公室2018年7月12日东莞市支持新一代人工智能产业发展的若干政策措施为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),抢抓人工智能发展的重大战略机遇,培育发展新动能,促进东莞市人工智能产业发展,打造全国领先的人工智能产业发展高地,现制定以下政策措施。

一、适用范围本政策措施适用于在我市注册经营并依法纳税,具有独立法人资格、健全财务制度、实行独立核算的人工智能类企事业单位、行业组织以及专业公共服务机构(以下简称“企业”)。

企业从事本政策措施重点支持的产业领域,相关收入占企业主营业务收入50%以上;企业产权明晰,管理规范,无违法及不诚信行为;享受本政策的企业应承诺注册及办公地址5年内不迁离我市、不改变在我市的纳税义务、不减少注册资本。

重点支持领域包括但不限于智能传感器、智能芯片、计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言处理、智能决策控制、新型人机交互等核心基础和关键技术领域,支撑深度学习的大规模计算平台及海量数据库等人工智能基础资源,以及人工智能技术在各行业领域和硬件终端的产业化应用。

二、加大资金支持每年安排财政资金用于人工智能产业发展,主要支持企业技术创新、人才引进、项目落地、行业交流等方面。

政府引导基金根据东莞市促进股权投资基金业发展政策[1],优先出资于在我市注册的人工智能类子基金。

关于印发促进人工智能产业发展的若干政策及实施细则的通知

关于印发促进人工智能产业发展的若干政策及实施细则的通知

关于印发促进人工智能产业发展的若干政策及实施细则的通知各相关单位:《XX区关于促进人工智能产业发展的若干政策》《XX 区关于促进人工智能产业发展的若干政策实施细则》已经高新区第24次常务会议审议通过,现予以印发,请认真贯彻执行。

XX区中国(湖北)自由贸易试验区管理委员会武汉片区管理委员会2017年11月15日XX区关于促进人工智能产业发展的若干政策为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),进一步促进XX区(以下简称“XX区”)人工智能产业发展,推动“智谷”建设,打造全国领先、国际一流的人工智能产业发展高地,特制定本政策。

第一条本政策适用于在XX区注册纳税的人工智能企事业单位、行业组织及专业公共服务机构(以下简称企业)。

本政策中的人工智能产业包括但不限于计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制、新型人机交互等人工智能关键技术领域,支撑深度学习的大规模计算平台及海量数据库等人工智能基础资源,以及人工智能在各行业和硬件终端的产业化应用。

第二条设立产业发展专项资金XX区每年设立不低于2亿元的人工智能产业发展专项资金,重点支持集聚高端人才、领军企业引进和培育、提升计算能力、数据资源开放共享与创新应用、产学研深度合作等工作。

第三条集聚产业高端人才对新落户XX区的领军企业和独角兽企业引进的高级技术人才给予奖励,每人最高不超过100万元,单个企业最高不超过2000万元。

对年度个人经济社会发展贡献大于5万元的企业员工,每年给予其个人地方经济社会发展贡献奖励,单个企业每年不超过200万元。

第四条引进和培育领军企业对在XX区新设立总部、第二总部、研发中心的领军企业和独角兽企业,三年内研发人员规模每增加100人,给予1000万元的企业发展奖励,单个企业最高不超过1亿元。

对于在人工智能某个细分领域取得全国领先地位的企业,可按照“一事一议”的方式予以支持。

科技部关于印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知

科技部关于印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知

科技部关于印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知文章属性•【制定机关】科学技术部•【公布日期】2019.08.01•【文号】国科发高〔2019〕265号•【施行日期】2019.08.01•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】基础研究与科研基地正文科技部关于印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》的通知国科发高〔2019〕265号各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅(委、局),新疆生产建设兵团科技局:为深入贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),充分发挥人工智能行业领军企业、研究机构的引领示范作用,促进人工智能与实体经济的深度融合,进一步推进国家新一代人工智能开放创新平台建设,推动我国人工智能技术创新和产业发展,科技部制定了《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》。

现印发给你们,请结合本地区实际做好落实工作。

科技部2019年8月1日国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引根据《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)统筹布局人工智能创新平台的总体要求,以及科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目确定的总体目标和阶段性目标,为进一步明确国家新一代人工智能开放创新平台的目的意义、建设原则、基本条件和主要任务,指导和推动国家新一代人工智能开放创新平台有序发展,特制定本工作指引。

一、目的意义新一代人工智能开放创新平台(以下简称“开放创新平台”)是聚焦人工智能重点细分领域,充分发挥行业领军企业、研究机构的引领示范作用,有效整合技术资源、产业链资源和金融资源,持续输出人工智能核心研发能力和服务能力的重要创新载体。

“开放、共享”是推动我国人工智能技术创新和产业发展的重要理念,通过建设开放创新平台,着力提升技术创新研发实力和基础软硬件开放共享服务能力,鼓励各类通用软件和技术的开源开放,支撑全社会创新创业人员、团队和中小微企业投身人工智能技术研发,促进人工智能技术成果的扩散与转化应用,使人工智能成为驱动实体经济建设和社会事业发展的新引擎。

上海市闵行区人民政府关于印发《闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见》的通知

上海市闵行区人民政府关于印发《闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见》的通知

上海市闵行区人民政府关于印发《闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见》的通知文章属性•【制定机关】上海市闵行区人民政府•【公布日期】2018.08.20•【字号】闵府规发〔2018〕4号•【施行日期】2018.10.01•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】失效•【主题分类】发展规划正文上海市闵行区人民政府关于印发《闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见》的通知闵府规发〔2018〕4号各镇人民政府、街道办事处,莘庄工业区管委会,区政府各委、办、局:现将《闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见》印发给你们,请认真遵照执行。

特此通知2018年8月20日闵行区推动新一代人工智能产业发展的实施意见新一代人工智能已经成为推动经济社会发展的新引擎。

加快发展新一代人工智能,是顺应全球新一轮科技革命和产业变革趋势、赢得发展主动权的优先战略选择,也是服务创新驱动发展战略、建设上海南部科技创新中心的优先布局方向。

为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(工信部科〔2017〕315号)和《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》(沪府办发〔2017〕66号),加强区域产业联动,推进闵行人工智能示范应用,建设马桥人工智能未来小镇、紫竹走廊人工智能创新带、推进产业集聚区和应用示范区建设,促进闵行区新一代人工智能产业加快发展,培育具有国际竞争力和技术主导权的人工智能特色产业集群,特制定本实施意见。

一、闵行区人工智能产业发展现状较好的人工智能产业基础。

经过排摸梳理,闵行区已经集聚了140多家发展人工智能的企业,产业年产值规模突破100亿元。

企业数量和创新链、产业链布局初显优势。

其中,芯片、云计算、传感器、数据服务、生物识别等人工智能基础领域,机器识别、机器学习、视频识别、图像识别、语音识别、模式识别和人机交互等人工智能应用技术领域,和无人机、智能医疗/健康、智能教育/娱乐、智能家居、智能安防、智能物流等集成应用领域都有涉及。

宜宾市人民政府关于印发宜宾市新一代人工智能发展工作方案的通知

宜宾市人民政府关于印发宜宾市新一代人工智能发展工作方案的通知

宜宾市人民政府关于印发宜宾市新一代人工智能发展工作方案的通知文章属性•【制定机关】宜宾市人民政府•【公布日期】2019.02.27•【字号】宜府函〔2019〕7号•【施行日期】2019.02.27•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】科技计划正文宜宾市人民政府关于印发宜宾市新一代人工智能发展工作方案的通知各县(区)人民政府,临港经开区管委会,市直有关部门(单位):经市政府领导同意,现将《宜宾市新一代人工智能发展工作方案》印发给你们,请结合实际认真抓好落实。

宜宾市人民政府2019年2月27日宜宾市新一代人工智能发展工作方案为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)和《四川省人民政府关于印发四川省新一代人工智能发展实施方案的通知》(川府函〔2018〕151号)精神,抢抓人工智能发展重大战略机遇,加快推进宜宾人工智能的技术研发、成果应用和产业发展,制定本方案。

一、指导思想深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想、习近平总书记来川视察系列重要指示精神,省委十一届三次、四次全会精神和市委五届六次、七次全会精神,全面实施“产业发展双轮驱动”发展战略,坚持“科技引领、市场主导、创新突破、融合发展”思路,以人工智能产业应用为主攻方向,着力推进人工智能关键技术创新、重点产品研发和行业应用示范,着力推进人工智能与传统产业、新兴产业和现代服务业深度融合,着力推进人工智能产业发展环境营造和创新创业生态优化,着力打造最具影响力的区域性人工智能发展高地,为宜宾经济社会创新型、智能化和高质量发展提供强劲支撑,推进宜宾加快建成四川省经济副中心。

二、发展目标到2025年,人工智能技术研究和重点产品开发取得突破。

人工智能技术加快集成应用,重点工业领域智能化生产应用水平明显提升,在生产生活、社会服务等方面的应用广度和深度不断拓展,培育和发展骨干企业和科技型中小企业。

国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知

国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知

国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知文章属性•【制定机关】国务院•【公布日期】2017.07.08•【文号】国发〔2017〕35号•【施行日期】2017.07.08•【效力等级】国务院规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】科学技术综合规定正文国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知国发〔2017〕35号各省、自治区、直辖市人民政府,国务院各部委、各直属机构:现将《新一代人工智能发展规划》印发给你们,请认真贯彻执行。

国务院2017年7月8日新一代人工智能发展规划人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,按照党中央、国务院部署要求,制定本规划。

一、战略态势人工智能发展进入新阶段。

经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点,受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显,人工智能发展进入新阶段。

当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

人工智能成为国际竞争的新焦点。

人工智能是引领未来的战略性技术,世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。

当前,我国国家安全和国际竞争形势更加复杂,必须放眼全球,把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划,牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动,打造竞争新优势、开拓发展新空间,有效保障国家安全。

利用人工智能案例推动概率统计课程教学

利用人工智能案例推动概率统计课程教学

㊀[收稿日期]2019G09G02;㊀[修改日期]2019G11G11㊀[基金项目]中国地质大学(武汉)教学研究基金资助项目(2018A 55,2018A 30);中央高校基本科研业务费(C U G 2018J M 18)㊀[作者简介]李超群(1981-),女,博士,副教授,从事大学数学教学与研究.E m a i l :c h q l i @c u g.e d u .c n 第36卷第4期大㊀学㊀数㊀学V o l .36,ɴ.42020年8月C O L L E G E MA T H E MA T I C S A u g.2020利用人工智能案例推动概率统计课程教学李超群1,㊀张玉洁1,㊀蒋良孝2(1.中国地质大学(武汉)数学与物理学院,武汉430074;㊀2.中国地质大学(武汉)计算机学院,武汉430074)㊀㊀[摘㊀要]人工智能的迅猛发展离不开概率统计的支持,在概率统计的日常教学中,融入人工智能案例的介绍,能够促进学生的学习兴趣,提高教学质量.以举例的方式说明了概率统计的理论知识和人工智能技术的结合,为利用人工智能案例推动概率统计的课程教学提供了示例.[关键词]概率统计;熵;分类;决策树[中图分类号]O 211.1㊀㊀[文献标识码]C ㊀㊀[文章编号]1672G1454(2020)04G0043G051㊀引㊀㊀言近年来,人工智能的迅猛发展正在深刻地改变人类社会生活,改变世界.为了贯彻落实«国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知»(国发[2017]35号),教育部最新印发了«高等学校人工智能创新行动计划»,要求高校不断推动人工智能与教育深度融合,引领我国人工智能科技创新㊁人才培养和技术应用示范,带动我国人工智能总体实力的提升.为了配合教育部提出的 高校不断推动人工智能与教育深度融合 这一目标,作为数学基础课部所要做的,就是推动与人工智能密切相关的基础课教育的改革和实践.人工智能离不开数学学科,特别是概率论与数理统计[1]的支持.人工智能的重要并非只面向信息㊁计算机等专业的学生.非信息专业的学生,也要面临对数据的处理㊁应用和挖掘,不可避免地要接触和应用到人工智能技术.概率论与数理统计是高等院校理工科学生的必修课.然而,因为大量的理论知识与相对落后的应用实例,使得学生在学习该课程时仍然感到枯燥无味,动力不足.比如概率论与数理统计的教材中,采用的仍旧是 摸球问题 ㊁ 产品检验问题 ㊁ 扔硬币问题 等作为应用实例.以这些问题作为应用背景,学生很难窥探到这门课程与人工智能的紧密联系.关于概率论与数理统计课程的教学改革,一些学者已经展开过研究,包括在概率统计课程中研究性学习方法的探讨[2],在概率论课程中引入建模思想[3],基于学生创新能力培养的概率统计课程教学改革与实践[4],利用R 软件进行辅助性教学[5]等.笔者长期面向本科生讲授概率论与数理统计课程,同时从事人工智能方向的科研工作十余年之久,对概率论与数理统计在人工智能方向的应用有较深的理解和认识.因此笔者试图在课程教学中,结合人工智能的一些关键技术,介绍概率论与数理统计在人工智能中的应用,借助人工智能的热潮推动课程的改革,使学生认清 枯燥 的理论知识如何推动了炙手可热的人工智能的发展.下面笔者就利用人工智能中的一个重要算法:决策树算法,展示概率论与数理统计知识在这个算法模型中的作用.通过对这种算法的介绍,会让学生在概率统计的课堂上,一方面能认识到概率统计的理论知识与人工智能技术的紧密结合,调动学生的学习热情;另一方面又能从侧面了解一些人工智能技44大㊀学㊀数㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第36卷术,丰富了他们的知识结构和知识面.2㊀一个分类问题分类是人工智能的一个常见任务.比如人工智能在辅助医疗中的一个应用就是,利用人工智能技术对病人是否患有某种疾病进行分类.再比如借助人工智能技术对网络新闻进行分类(分为政治新闻㊁财经新闻㊁娱乐新闻等),在分类的基础上再推荐给不同的读者.下面举一个简单的分类问题的例子.表1是一个隐形眼镜的镜片推荐的数据集[6].每个实例由四个特征属性和一个类属性来描述,四个特征属性是 年龄 ㊁ 视力诊断 ㊁ 散光 和 泪流量 ,这四个特征属性用于描述一个人的视力状况.类属性为 推荐镜片 ,类属性也称为目标属性,这个数据集中 推荐镜片 取值为n o n e,s o f t和h a r d三种情况.分类问题所需要做的,就是在这样一个类属性取值已知的训练数据集上建立一个分类器,然后用这个分类器来预测类属性未知的实例,即对下一位顾客,直接利用这个分类器来决定这位顾客应该配哪种类型的隐形眼镜.决策树算法面对这样一个分类问题,就是要构造一颗树状的分类器.比如决策树算法中著名的C4.5算法[7],构造出的决策树如图1所示.表1㊀隐形眼镜数据年龄视力诊断散光泪流量推荐镜片y o u n g m y o p e n o r e d u c e d n o n ey o u n g m y o p e n o n o r m a l s o f ty o u n g m y o p e y e s r e d u c e d n o n ey o u n g m y o p e y e s n o r m a l h a r dy o u n g h y p e r m e t r o p e n o r e d u c e d n o n ey o u n g h y p e r m e t r o p e n o n o r m a l s o f ty o u n g h y p e r m e t r o p e y e s r e d u c e d n o n ey o u n g h y p e r m e t r o p e y e s n o r m a l h a r dp r eGp r e s b y o p i c m y o p e n o r e d u c e d n o n ep r eGp r e s b y o p i c m y o p e n o n o r m a l s o f tp r eGp r e s b y o p i c m y o p e y e s r e d u c e d n o n ep r eGp r e s b y o p i c m y o p e y e s n o r m a l h a r dp r eGp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e n o r e d u c e d n o n ep r eGp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e n o n o r m a l s o f tp r eGp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e y e s r e d u c e d n o n ep r eGp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e y e s n o r m a l n o n ep r e s b y o p i c m y o p e n o r e d u c e d n o n ep r e s b y o p i c m y o p e n o n o r m a l n o n ep r e s b y o p i c m y o p e y e s r e d u c e d n o n ep r e s b y o p i c m y o p e y e s n o r m a l h a r dp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e n o r e d u c e d n o n ep r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e n o n o r m a l s o f tp r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e y e s r e d u c e d n o n ep r e s b y o p i c h y p e r m e t r o p e y e s n o r m a l n o n e在图1中,特征属性 泪流量 所处的最顶层的结点称为树的根结点.最下面一层的以椭圆形作标识的结点为叶子结点,其余的称为内部结点.对需要预测的每一个目标属性未知的实例,这个实例将根据它的特征属性的取值,沿着决策树的某一个分支落入对应的叶子结点,将该叶子结点的目标值赋给该实例.决策树算法因为这样一颗树的结构,因此有非常清晰的分类规则,可解释性很强,是应用最为广泛的归纳推理算法之一.为了生成这样的一棵决策树,一个最基本的问题是,哪一个属性在树的根结点被测试?为了回答这个问题,我们必须要先学习概率论中关于熵的概念.图1㊀目标 推荐镜片 的C 4.5决策树3㊀熵的定义熵的提出是为了度量随机试验的不确定性程度.随机试验的主要特征是在试验之前无法确定地知道哪一个结果将会出现,即随机试验具有一种不确定性程度.比如有一个问题,甲㊁乙㊁丙三个射手进行射击,甲每次射击,命中和未命中的概率各为0 5;乙每次射击,命中和未命中的概率分别为0 99和0 01;丙每次射击,命中和未命中的概率分别为0 7和0 3.显然在这三个试验中,甲的不确定性程度最大,乙的不确定性程度最小,丙的介于两者之间.现在要用一个量来从数值上刻画这三个随机试验的不确定性程度,而这样的一个量就是美国数学家申农找到的 熵 [7].定义1(熵)㊀一个随机试验α有有限个不相容的结果A 1,A 2, ,A n ,它们的相应概率为P (A 1),P (A 2), ,P (A n ),满足ðni =1P (A i)=1.则试验α的熵定义为E n t r o p y (α)=-ðni =1P (A i )l o g P (A i ).按照定义1进行计算,上面射击例子中,对数计算以10为底,可得甲㊁乙㊁丙三个射手进行射击的随机试验的熵分别为0 3010,0 0243和0 2653.这个结果与直观完全吻合.4㊀决策树构建中熵的应用4.1㊀熵的第一次应用现在,回到决策树算法的构建上来,哪一个属性在树的根结点被测试?或者说选用什么样的准则来度量属性的分类能力为此,就需要用到熵的概念.设S 为训练样例集,它的类属性有k 个取值,则这个样例集的熵定义为E n t r o p y (S )=-ðki =1P i l o g 2P i ,其中,P i 为第i 类样本所占的比例.这里的对数取以2为底数.为什么在决策树的算法构建中要介绍熵的概念?因为要用熵来刻画训练样例集的纯度.举个简单的例子,当类属性只有两个取值时,即样例只分为正样例和负样例两类时,样例集的熵为E n t r o p y (S )=-P +l o g 2P +-P -l o g 2P -,其中,P +和P -分别是正样例和负样例所占的比例.当S 中只有正样例或者只有负样例时(即样例集是54第4期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀李超群,等:利用人工智能案例推动概率统计课程教学64大㊀学㊀数㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第36卷纯的),则E n t r o p y(S)=0.当正负样例各占一半时(即样例集的不纯度最高),则E n t r o p y(S)=1.当正负样例的数量不相等时,熵介于0和1之间.显然可以这样理解,即随机地从样例集中抽出一个样例,这是一个随机试验,P+就表示正样例被抽到的概率,P-表示负样例被抽到的概率.样例集中某一类样例的比例越大(即样例集越纯),则随机试验的不确定性程度越小,相应的熵值越小.反之,两类样例的比例越接近(即样例集越不纯),则随机试验的不确定性程度越大,相应的熵值越大.因此熵的大小就直接反应了样例集的纯度.熵越小,样例集越纯.利用熵来刻画训练样例集的纯度,基于熵就有了 信息增益 (I n f o r m a t i o n g a i n)这个标准,信息增益被用来度量属性分裂训练数据的能力.信息增益如下定义.定义2(信息增益)㊀一个属性A相对样例集合S的信息增益G a i n(S,A)为G a i n(S,A)=E n t r o p y(S)-ðvɪV a l u e s(A)S v S E n t r o p y(S v),其中,V a l u e s(A)为属性A的所有可能取值的集合,S v为S中属性A的值为v的子集.那么上式的右边第一项就是原集合S的熵,第二项是用属性A分类样例集S之后的熵的期望值,显然,属性A分类样例集的能力越高,则经属性A的不同取值分裂之后的子集S v的纯度就越高,因此等式右边第二项的值就会越小.因此G a i n(S,A)是由于知道了A的值而导致的期望熵的减少.这种减少越多越好,因此信息增益最大的那个属性将被用在根结点用于分裂数据集.以表1的眼镜数据集为例,样例集S包含了24个样例,其中15个样例的目标函数为n o n e,5个的目标函数为s o f t,4个的目标函数为h a r d,记S=[15n o n e,5s o f t,4h a r d].而特征属性 视力诊断 有两个取值,一个是m y o p e,一个是h y p e r m e t r o p e. 视力诊断 为m y o p e的样例一共有12个,对应的目标函数7个为n o n e,2个为s o f t,3个为h a r d,记S1=[7n o n e,2s o f t,3h a r d]. 视力诊断 为h y p e r m e t r o p e 的样例也有12个,对应的目标函数8个为n o n e,3个为s o f t,1个为h a r d,记S2=[8n o n e,3s o f t,1h a r d].则S,S1,S2的熵为E n t r o p y(S)=-1524l o g21524-524l o g2524-424l o g2424=1.326;E n t r o p y(S1)=-712l o g2712-212l o g2212-312l o g2312=1.384;E n t r o p y(S2)=-812l o g2812-312l o g2312-112l o g2112=1.189.按照属性 视力诊断 分类24个样例得到的信息增益计算如下:G a i n(S,视力诊断)=E n t r o p y(S)-S1S E n t r o p y(S1)-S2S E n t r o p y(S2)=1.326-(1/2)1.384-(1/2)1.189=0 040同样可以计算出另外三个属性的信息增益为G a i n(S,年龄)=0 039,㊀G a i n(S,散光)=0 377,㊀G a i n(S,泪流量)=0 548.4.2㊀熵的第二次应用信息增益可以作为决策树的一个属性分裂的度量标准,但是信息增益有一个内在偏置,它偏袒有较多值的属性.就是说一个属性的取值个数越多,相应的用这个属性对训练样例进行分类,得到的信息增益越高.但是用这样的属性生成的决策树往往对后来数据的预测性能会很差,原因在于取值很多的属性会把训练样例分割成非常小的空间,因此对于训练样例会有很高的信息增益,但对于未见的实例却是一个非常差的目标函数预测器.为了避免信息增益的不足,另一个度量标准增益比率(G a i nR a t i o)被提出.增益比率在信息增益的基础上加入了一个分裂信息(s p l i t i n f o r m a t i o n)项.分裂信息项定义如下:定义3(分裂信息)㊀一个属性A相对样例集合S的分裂信息S p l i t I n f o r m a t i o n(S,A)为S p l i t I n f o r m a t i o n(S,A)=-ðc i=1S i S l o g2S i S.其中,S1到S c是有c个取值的属性A分割S而形成的c个样例子集.可以看到,这个分裂信息其实也是一个熵,就是S 关于属性A 的各个取值的熵.就是说,样例集S 根据属性A 的取值分成了S 1到S c 的c 个样例子集,随机地从样例集S 中取一个样例,则这个样例来自于第i 个样例子集S i 的概率为S i /S ,显然如果一个属性的取值个数越多,越不能确定这个样例是来自于哪个样例子集,因此随机试验的不确定程度越大,由此该属性的分裂信息也越大.在本文的眼镜数据集中, 年龄 这个属性有三个取值,每个取值对应有8个样例,因此年龄这个属性的分裂信息为S p l i t I n fo r m a t i o n (S ,年龄)=-3(1/3)l o g 2(1/3)=1.585.剩下的三个属性,每个属性都是两个取值,每个取值均对应12个样例,因此这三个属性的分裂信息都是1.最终增益比率使用增益度量和分裂信息项共同定义得到.定义4(增益比率)㊀一个属性A 相对样例集合S 的增益比率G a i n R a t i o (S ,A )为G a i n R a t i o (S ,A )=G a i n (S ,A )S p l i t I n fo r m a t i o n (S ,A ).这里可以看到,增益比率的定义用到了两次熵的概念.第一次是用熵的概念定义了信息增益,第二次是利用熵的概念定义了分裂信息.在增益比率的定义中,可以充分看到熵这个概念所发挥的至关重要的作用.最终,眼镜数据集中,年龄㊁视力诊断㊁散光和泪流量这四个属性的增益比率分别为0 025,0 039,0 377和0 548.后三个属性因为分裂信息都是1,所以增益比率和信息增益是相同的.图2㊀在根结点处形成的部分决策树使用增益比率代替信息增益来选择属性,则增益比率越大的属性越好.但这样做也有一个缺陷,因为当样例集在某一个属性上的取值几乎相同时,即|S i|ʈ|S |时,则分裂信息会趋于0,因此导致的增益比率会非常高.但这样的属性对分类也是无用的.为了避免选择到这样的属性,C 4.5算法采用的是一个启发式的规则,即先计算每个属性的信息增益,对增益高过平均值的属性再应用增益比率来测试.利用这样的准则,最终可以看到,泪流量这个属性,不论是信息增益,还是增益比率都是最高的.因此被选择在树的根结点,并为它的两个可能取值(r e d u c e d ,n o r m a l )在根结点下创建分支.得到的部分决策树如图2所示.因为泪流量为r e d u c e d 的样例其目标函数值都是n o n e ,因此这个结点成为一个叶子结点.而对泪流量为n o r m a l 的分支上的子样例,将在这个子样例集上重复上面的过程,选择新的属性继续对训练样例进行分裂.最终得到了图1所示的决策树(这棵树的建成还有一些细节问题,在这里不再详细讨论).5㊀结㊀㊀论至此,关于C 4.5算法的构建就已经完成.可以看到,在这个过程中, 熵 这个概念起了至关重要的作用.可以说,没有熵,就没有决策树算法C 4.5.本文所举的这个分类问题的例子很简单,也容易解释,并不需要占用很多的课堂时间.但通过这样一个举例,就能够让学生了解枯燥的理论知识是如何成就了这样一个知名的分类算法,可以用于解决现实生活中的一大类分类问题.通过这样一种将理论学习与炙手可热的人工智能技术相结合的方式,能够极大地提高学生的学习兴趣,提升教学质量.笔者在课堂上向学生演示了这个例子,学生显示出了极大的兴趣,表示这种从理论到实际应用的展示,特别是与当前热门的人工智能的应用相结合的展示,使他们真正看到了数学的 学有所用 和 学以致用 .但在实践中,碰到的一个最大的困难在于学时的有限.现在高校的许多课程相较之前课时都有所削减,在较之以前更少的教学学时的情形之下,教学内容没有减少,如果还要增加人工智能方向的应用案例,则更加需要谨慎地选择和考量.概率论的课程里面可以和人工智能的应用案例相结合的知识点很多,选取哪些有代表性的知识点,和有代表性的人工智能技术,是需要教师反复斟酌的.比如概率论的74第4期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀李超群,等:利用人工智能案例推动概率统计课程教学84大㊀学㊀数㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第36卷 全概率公式 和 贝叶斯公式 是一个重要的知识点,同时它们也与人工智能方向的 贝叶斯分类器 有紧密的联系,可以在讲完全概率公式和贝叶斯公式之后,给学生简单地介绍一下朴素贝叶斯分类器.为了平衡教学内容和学时的矛盾,笔者的做法和建议是,在习题课上,介绍这种热点应用,一定比例地缩减传统的求解性习题,可以在不减少教学内容,保证教学质量的情况下,极大地提升学生的学习兴趣.当然,不仅仅是概率统计知识,其实人工智能的发展离不开各种各样的数学知识.比如著名的B P 神经网络的训练,就需要依靠梯度下降法.那么在高等数学课堂上,可以在学习梯度这个概念时,结合B P神经网络进行介绍.而卷积神经网络(C N N)的训练,离不开矩阵的运算.因此在线性代数的课堂上,讲矩阵的运算时,可以给学生初步介绍一下卷积神经网络.特别是线性代数课程,许多学生觉得比较枯燥.但是一幅图像在数学上的形式就是一个矩阵,图像处理㊁图像分类等问题在数学上都需要对矩阵进行操作.因此教师也可以借助图像处理的相关内容在线性代数的课堂上简单地介绍矩阵的相关知识与图像处理的结合.总之,现在高等院校的教师都有自己的科研方向,都可以根据自己的知识储备,将数学的知识点的讲解和各种实际问题结合起来,让学生感觉到学有所用,学以致用.这样能极大地提到学生的学习兴趣,促进他们学习的主观能动性,提升课堂的教学质量.致谢㊀作者非常感谢相关文献对本文的启发以及审稿专家提出的宝贵意见.[参㊀考㊀文㊀献][1]㊀盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社,2008.[2]㊀边家文,付丽华,彭惠明,陆建华,邢婧,方秉武.概率统计课程中研究性学习方法探讨[J].大学数学,2012,28(2):11-15.[3]㊀丁海峰.建模思想在概率论教学中的应用意义研究[J].黑龙江教育(理论与实践),2018,1263(11):65-67.[4]㊀陈绍刚,黄廷祝.基于学生创新能力培养的概率统计课程教学改革与实践[J].大学数学,2018,34(2):53-57.[5]㊀曹丽,张莉.基于R的概率统计直观教学展示[J].大学数学,2017,33(4):86-89.[6]㊀I a nH W,E i b e F,M a r kA H,C h r i s t o p h e r J P.数据挖掘:实用机器学习工具与技术[M].北京:机械工业出版社,2014.[7]㊀周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.U s i n g A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c eC a s e s t oL i f t P r o b a b i l i t ya n dS t a t i s t i cC o u r s eT e a c h i n gL IC h a oGq u n1,㊀Z HA N GY uGj i e1,㊀J I A N GL i a n gGx i a o2(1.S c h o o l o fM a t h e m a t i c s a n dP h y s i c s,C h i n aU n i v e r s i t y o fG e o s c i e n c e s,W u h a n430074,C h i n a;2.S c h o o l o fC o m p u t e r,C h i n aU n i v e r s i t y o fG e o s c i e n c e s,W u h a n430074,C h i n a)A b s t r a c t:T h e r a p i dd e v e l o p m e n t o f a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e i s i n s e p a r a b l e f r o mt h e s u p p o r t o f p r o b a b i l i t y a n d s t a t i s t i c s.I n t h e c o u r s et e a c h i n g o f p r o b a b i l i t y a n ds t a t i s t i c s,b y i n t r o d u c i n g t h ec a s e so fa r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e,w ec a n p r o m o t e s t u d e n t sᶄi n t e r e s t i n l e a r n i n g a n d l i f t t h e q u a l i t y o f t h e c o u r s e t e a c h i n g.T h i s p a p e r g i v e s s o m e e x a m p l e s t os h o wh o wt o b r i d g e t h e t h e o r y k n o w l e d g e o f p r o b a b i l i t y a n d s t a t i s t i c s a n d t h e a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e c a s e s.K e y w o r d s:p r o b a b i l i t y a n d s t a t i s t i c s;e n t r o p y;c l a s s i f i c a t i o n;d e c i s i o n t r e e s。

关于推动新一代人工智能产业发展的若干措施(最新)

关于推动新一代人工智能产业发展的若干措施(最新)

关于推动新一代人工智能产业发展的若干措施(最新)为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔X〕35号),培育人工智能创新能力,提升人工智能产业要素供给能力,快速落地人工智能实际应用,全面推动人工智能产业发展,现就我市推动新一代人工智能发展制定如下措施。

本政策适用于在我市注册纳税的人工智能企事业单位、行业组织及专业公共服务机构(以下简称企业)。

本政策中的人工智能企业指从事计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制、新型人机交互等人工智能关键技术领域的企业。

一、支持人工智能技术攻关支持人工智能技术和产品研发。

支持人工智能知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人系统的智能技术、虚拟现实智能建模技术、智能计算芯片与系统、自然语言处理技术等技术的研发。

在现行企业研发经费补助政策基础上,对企业用于人工智能技术研发项目的研发费用再给予15%奖励,每家企业每年奖励金额最高200万元。

(牵头单位:市经信局)二、支持人工智能基础支撑平台建设支持人工智能开源软硬件基础平台、知识资源管理与开放式共享工具服务平台、异构实时计算引擎和新型计算集群服务平台、自主无人系统共性核心技术模块化支撑平台、基础数据资源与安全检测数据服务平台等人工智能创新支撑平台建设。

对软硬件投入达到500万元(含)以上,且用户数不低于20家的,按照平台软件和硬件设备投资额(不包括各级财政投入部分)的30%给予补助。

单个平台最高2000万元。

(牵头单位:市经信局)三、支持人工智能国家级创新载体建设支持建设人工智能领域国家重点实验室、国家工程研究中心、国家级企业技术中心、国家技术创新中心等国家级重大创新载体,予以一次性1000万元经费支持。

(牵头单位:市科技局、经信局)四、鼓励企业制定人工智能标准鼓励企业参与制定人工智能各类标准。

对作为第一企业起草单位参与制定人工智能标准的我市企业,在标准发布后,按照国际、国家和行业分别给予200万元、100万元和50万元的奖励。

上海市经济信息化委、市财政局关于印发《上海市人工智能创新发展专项支持实施细则》的通知

上海市经济信息化委、市财政局关于印发《上海市人工智能创新发展专项支持实施细则》的通知

上海市经济信息化委、市财政局关于印发《上海市人工智能创新发展专项支持实施细则》的通知文章属性•【制定机关】上海市经济和信息化委员会,上海市财政局•【公布日期】2017.12.12•【字号】沪经信法〔2017〕896号•【施行日期】2017.12.12•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】失效•【主题分类】科技计划正文上海市经济信息化委、市财政局关于印发《上海市人工智能创新发展专项支持实施细则》的通知沪经信法〔2017〕896号各有关单位:为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)的有关要求,推进本市人工智能产业的发展,加快人工智能产品市场推广和应用,经市政府批准同意,我们制定了《上海市人工智能创新发展专项支持实施细则》。

现印发给你们,请按照执行。

上海市经济和信息化委员会上海市财政局2017年12月12日上海市人工智能创新发展专项支持实施细则第一条(目的和依据)为贯彻落实国务院《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)的有关要求,聚焦人工智能创新发展,加快人工智能在重点行业场景中的应用,推动人工智能产业协同创新和生态培育,依据《上海市产业转型升级发展专项资金管理办法》(沪经信规〔2015〕101号),制定本实施细则。

第二条(使用原则)专项支持资金的使用应当符合国家和本市人工智能的政策规定和导向要求,符合财政预算管理的有关规定,聚焦重大项目,坚持公开、公平、公正,确保资金使用的安全和高效。

第三条(管理部门)市经济信息化委负责编制专项支持资金需求预算,确定年度使用方向和支持重点,发布年度项目申报通知和指南,受理项目申报,组织项目评审,编制资金使用计划,对项目实施情况进行监督检查,并负责项目的验收。

市财政局负责专项支持资金的预算管理和资金拨付,并配合市经济信息化委对专项支持资金的使用情况进行监督检查。

第四条(支持对象)专项支持资金的支持对象为在本市依法设立并具有独立承担民事责任能力的单位,经营状态正常、信用记录良好、符合产业发展方向,具有承担项目建设的相应能力。

安徽省人民政府关于支持人工智能产业创新发展若干政策的通知-皖政〔2020〕14号

安徽省人民政府关于支持人工智能产业创新发展若干政策的通知-皖政〔2020〕14号

安徽省人民政府关于支持人工智能产业创新发展若干政策的通知正文:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------安徽省人民政府关于支持人工智能产业创新发展若干政策的通知皖政〔2020〕14号各市、县人民政府,省政府各部门、各直属机构:为深入贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),抢抓人工智能发展重大战略机遇,加快实施安徽省新一代人工智能产业发展规划,推动全省人工智能产业创新发展,现制定以下政策措施。

一、提升创新能力建设合肥综合性国家科学中心人工智能研究院,开展基础研究、应用基础研究、技术创新和应用示范,为人工智能产业创新发展提供强大知识储备和技术支撑。

(牵头单位:省发展改革委;配合单位:省委组织部、省委编办、省科技厅、省经济和信息化厅、省财政厅、省人力资源社会保障厅,合肥市人民政府)实施人工智能产业创新工程。

对技术含量高、市场潜力大的研发项目按照不超过项目研发费用的50%给予补助,单个项目补助最高500万元。

(牵头单位:省发展改革委;配合单位:省科技厅、省经济和信息化厅、省财政厅)二、建设支撑平台鼓励企业、科研机构、行业协会等建设高水平人工智能公共服务平台、开源和共性技术平台。

建立合格平台服务商目录和评价制度,以3年为一周期,按照服务范围、服务内容等,对运营情况好、服务能力强、评定优秀的平台,分300万元、200万元、100万元三档给予奖励。

(牵头单位:省发展改革委;配合单位:省科技厅、省经济和信息化厅、省市场监管局、省数据资源局、省财政厅)三、支持项目建设围绕产业链关键环节,制定人工智能创新技术和产品导向目录。

《新一代人工智能发展规划》政策解读

《新一代人工智能发展规划》政策解读

《新一代人工智能发展规划》政策解读2017年7月8日,经中央政治局常委会、国务院常务会议审议通过,国务院印发《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)(以下简称《规划》)。

国务院新闻办于7月21日举行国务院政策例行吹风会,请科学技术部副部长李萌、科技部创新发展司司长许倞、科技部高新技术发展及产业化司司长秦勇介绍《规划》有关情况,回答记者提问,并进行了相关政策解读。

《规划》是我国科技发展史上的一件大事国务院这次发布的《规划》是我国科技发展史上的一件大事,也是科技部贯彻落实去年全国科技创新大会精神又一次有力的具体行动。

以习近平同志为核心的党中央高度重视人工智能发展。

习近平总书记多次就人工智能做出重要批示,指出人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活、改变世界,要求抓住机遇,在这一高技术领域抢占先机,加快部署和实施。

李克强总理在今年《政府工作报告》中强调,要加快人工智能等技术研发和转化,做大做强产业集群。

去年7月徐匡迪等一批院士研究提出“启动中国人工智能重大科技计划的建议”,中央迅速采纳,决定制定新一代人工智能发展规划,实施新一代人工智能重大科技项目。

按照党中央、国务院部署,在刘延东副总理的直接领导下,科技部、发展改革委、工程院会同相关单位在系统梳理、深入研究、广泛征求意见的基础上,研究起草了《新一代人工智能发展规划》。

前期,工程院组织了各方面的专家做了大量深度研究,打下了很好的基础。

经过中央政治局常委会、国务院常务会议审议通过,7月8日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》。

《规划》的基本内容1.《规划》是我们国家在人工智能领域进行的第一个系统部署的文件,也是面向未来打造我国先发优势的一个指导性文件,重点对2030年我国新人工智能发展的总体思路、战略目标和主要任务、保障措施进行系统的规划和部署。

2.《规划》描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图,确立了“三步走”目标:到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平;到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

四川省人民政府关于印发四川省新一代人工智能发展实施方案的通知

四川省人民政府关于印发四川省新一代人工智能发展实施方案的通知

四川省人民政府关于印发四川省新一代人工智能发展实施方案
的通知
四川省人民政府
【期刊名称】《《四川政报》》
【年(卷),期】2018(000)020
【摘要】川府函[2018]151号各市(州)人民政府,省政府有关部门、有关直属机构,有关单位:现将《四川省新一代人工智能发展实施方案》印发给你们,请结合实际认真贯彻执行。

2018年9月28日四川省新一代人工智能发展实施方案为深入贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发[2017]35号)和省委十一届三次全会决策部署,加快我省新一代人工智能发展,抢占数字经济发展制高点,培育经济发展新动能,加快建成国家创新驱动发展先行省和创新型四川,特制定本方案。

【总页数】7页(P7-13)
【作者】四川省人民政府
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.四川省人民政府办公厅关于印发四川省川陕革命老区振兴发展规划实施方案的通知 [J], ;
2.四川省人民政府办公厅关于印发四川省推进电子商务与快递物流协同发展实施方案的通知 [J], 四川省人民政府办公厅;
3.四川省人民政府办公厅关于印发四川省促进创业投资持续健康发展实施方案的通知 [J], 四川省人民政府办公厅
4.四川省人民政府办公厅关于印发四川省加快医学教育创新发展实施方案的通知(川办发[2021]12号) [J],
5.四川省人民政府关于印发四川省推行“证照分离”改革全覆盖进一步激发市场主体发展活力实施方案的通知(川府发[2021]9号) [J],
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西安市科学技术局关于征集2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目的通知

西安市科学技术局关于征集2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目的通知

西安市科学技术局关于征集2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目的通知文章属性•【制定机关】西安市科学技术局•【公布日期】2020.08.07•【字号】•【施行日期】2020.08.07•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】科研机构与科技人员正文西安市科学技术局关于征集2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目的通知各有关单位:为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)、《科技部关于支持西安建设国家新一代人工智能创新发展试验区的函》(国科函规〔2020〕14号)等文件要求,根据《2020年度西安市科技计划项目申报指南》的精神,围绕核心技术突破、开放创新平台建设、示范应用推进等,全面提升人工智能科技创新能力,加快建设国家新一代人工智能创新发展试验区,组织编制了2020年度西安市科技产业化计划——“人工智能”产业创新链推进工程项目申报指南。

为做好申报工作,现将有关事宜通知如下:一、申报程序及要求按照计划项目管理系统线上申报、审核推荐、纸质材料报送的程序实施。

(一)科技计划项目线上申报。

项目申报均须通过线上和线下同时申报。

线上申报登陆“西安市科技政策服务综合管理系统”(网址::8080),进行注册并登录填报。

(二)项目推荐及审核。

项目需由区县(开发区)或归口管理单位以正式文件推荐上报。

项目单位须将申报材料报送至区县(开发区)或归口管理单位的科技管理部门,由科技管理部门会同财政部门审核后,由科技管理部门将申报材料、推荐函和推荐项目汇总表统一报送至市科技局项目受理地点。

(三)线下申报及提交申报材料。

完成线上申报并经系统审核通过后,在线打印《西安市科技计划项目申报书》,并将申报书与附件装订成册(一式五份),按时限要求报送至受理点。

申报材料格式要素要完整,项目申报指南和项目可行性报告编制提纲可在西安市科学技术局网站()或西安市科技政策服务综合管理系统下载。

《山西省加快数据标注产业发展的实施意见》政策解读

《山西省加快数据标注产业发展的实施意见》政策解读

《山西省加快数据标注产业发展的实施意见》政策解读一、《实施意见》出台的背景是什么?人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)《山西省大数据发展规划(2017-2020年)》(晋政发〔2017〕5号),紧抓大数据、人工智能等新兴数字产业发展机遇,促进人工智能与经济社会发展深度融合,我省研究制定《山西省加快数据标注产业发展的实施意见》(以下简称《实施意见》),着力将数据标注作为切入点培育发展人工智能产业,把数据资源打造成为山西在数字经济时代的新优势,推动山西实现从资源型经济向数字经济的转型发展。

二、《实施意见》提出的重点任务有哪些?《实施意见》按照“龙头+集聚”的推进路径,聚焦专业领域数据标准化和数据资源价值延伸,积极探索数据服务模式创新,培育构建基础数据服务体系,着力打造国家级数据标注产业基地和数据资源集散地,推动人工智能产业快速发展。

结合我省产业发展现状,从载体建设、环境营造、产业链构建、融合应用等方面明确重点任务。

一是高标准建设专业园区,按照“以人为本、宜居宜业”的理念,高起点谋划、高标准营建,推动数字标注产业与城市建设融合发展,依托龙头企业,有效整合省内外数据标注产业资源,构筑人工智能产业先发优势。

二是全方位营造发展环境,全面推动社会各领域数据共享开放,推动行业标准、体制机制、服务方式、合作模式等方面的协同创新。

三是全链条构建数据产业,围绕行业需求加强基础数据汇集,提升数据标注技术应用价值,探索建立数据标注行业标准,提升区域发展竞争力。

四是全领域深度融合应用,推动数据标注产业与智能网联汽车、医疗、制造等行业的深度融合,助力传统行业创新和改造升级。

三、如何保证《实施意见》任务落实?为保证重点任务落实,《实施意见》中明确要加强统筹协调,强化省市联动和部门协同;要加强政策扶持,设立省级人工智能基础数据产业发展引导专项资金,优化产业扶持政策;要加强产教融合,推动省内高等院校、职业学校等与数据服务领域企业加强对接交流,促进教育与产业深度融合;要加强合作交流,积极融入京津冀数字经济核心经济圈,搭建产业合作平台,鼓励组建产业发展联盟,推动我省数据标注产业稳步快速发展。

教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知

教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知

教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知文章属性•【制定机关】教育部•【公布日期】2018.04.02•【文号】教技〔2018〕3号•【施行日期】2018.04.02•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】高等教育正文教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知教技〔2018〕3号各省、自治区、直辖市教育厅(教委),新疆生产建设兵团教育局,有关部门(单位)教育司(局),部属各高等学校:为落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号),引导高等学校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑,特制定《高等学校人工智能创新行动计划》,现印发给你们,请结合实际认真贯彻执行。

教育部2018年4月2日高等学校人工智能创新行动计划人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。

为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)和2017年全国高校科技工作会议精神,引导高校瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破,进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力,特制定本行动计划。

一、总体要求(一)基本态势随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展,人工智能正引发可产生链式反应的科学突破、催生一批颠覆性技术,加速培育经济发展新动能、塑造新型产业体系,引领新一轮科技革命和产业变革。

我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段,人民对美好生活的需要和经济高质量发展的要求,为我国人工智能发展和应用带来广阔前景。

人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特点,是经济发展新引擎、社会发展加速器。

大数据驱动的视觉分析、自然语言理解和语音识别等人工智能能力迅速提高,商业智能对话和推荐、自动驾驶、智能穿戴设备、语言翻译、自动导航、新经济预测等正快速进入实用阶段,人工智能技术正在渗透并重构生产、分配、交换、消费等经济活动环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求、新产品、新技术、新业态,改变人类生活方式甚至社会结构,实现社会生产力的整体跃升。

吉林省人民政府关于落实新一代人工智能发展规划的实施意见

吉林省人民政府关于落实新一代人工智能发展规划的实施意见

吉林省人民政府关于落实新一代人工智能发展规划的实施意见吉林省人民政府
【期刊名称】《吉林政报》
【年(卷),期】2018(000)006
【摘要】吉政发[2017]34号各市(州)人民政府,长白山管委会,长春新区管委会,各县(市)人民政府,省政府各厅委办、各直属机构:为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发[2017]35号)要求,抢抓人工智能发展的重大机遇,加快我省人工智能技术的研究开发,推动新一代人工智能与经济社会发展的深度融合,培育人工智能产业,破解经济相对欠发达地区产业转型升级的困境,发展新经济,催生新模式,引领吉林老工业基地全面振兴发展,特制定本实施意见。

【总页数】8页(P18-25)
【作者】吉林省人民政府
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】D625
【相关文献】
1.出台《关于贯彻落实新一代人工智能发展规划的实施意见》 [J],
2.吉林省人民政府办公厅关于贯彻落实全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)的实施意见 [J], ;
3.吉林省人民政府办公厅印发贯彻落实中共吉林省委吉林省人民政府关于深化科技体制改革加快推进科技创新实施意见任务分工的通知 [J], ;
4.吉林省人民政府办公厅印发贯彻落实吉林省人民政府关于坚持科学发展安全发展促进安全生产形势持续稳定好转实施意见重点工作分工方案的通知 [J], ;
5.广西壮族自治区人民政府关于贯彻落实新一代人工智能发展规划的实施意见 [J], 广西壮族自治区人民政府;
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新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(工信部科〔2017〕315号)要求,加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,制定本方案。

一、工作目标聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系”等重点方向,征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的单位集中攻关,重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能标志性产品、平台和服务,为产业界创新发展树立标杆和方向,培育我国人工智能产业创新发展的主力军。

二、揭榜任务和预期目标(一)智能产品1.智能网联汽车揭榜任务:包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品,打造以车辆智能化计算平台为核心,集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。

预期目标:到2020年,突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术,实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平,自动驾驶智能芯片图像处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平差距,车载V2X系统通信能力及其能效比达到国际先进水平,满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求,完成安全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范,形成平台相关标准,支撑高度自动驾驶(HA级)。

2.智能服务机器人揭榜任务:包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发;清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人,以及巡检、导览等公共服务机器人,消防救援机器人等特殊服务机器人研发;手术机器人及其操作系统研发。

预期目标:到2020年,突破智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术,实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用,实现医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产,完成技术与功能验证及应用示范。

3.智能无人机揭榜任务:包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用,以及新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用;智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。

预期目标:到2020年,智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度,实现360度全向感知避障,实现自动智能强制避让航空管制区域,产品具有较强全球竞争力。

4.医疗影像辅助诊断系统揭榜任务:包括医学影像数据采集标准化与规范化,脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发,医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。

预期目标:到2020年,多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病的检出率超过95%,假阴性率低于1%,假阳性率低于5%,临床辅助应用逐步扩大。

5.视频图像身份识别系统揭榜任务:包括生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新;人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用。

预期目标:到2020年,复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%,正确识别率超过90%,支持不同地域人脸特征识别,产品达到国际先进水平。

6.智能语音交互系统揭榜任务:包括新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术创新及在智能制造、智能家居等重点领域推广应用。

预期目标:到2020年,实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%,5米远场识别率超过92%,用户对话意图识别准确率超过90%,产品达到国际先进水平。

7.智能翻译系统揭榜任务:包括高精准智能翻译系统创新,多语言互译、同声传译等典型场景应用。

预期目标:到2020年,明显突破多语种智能互译,中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%,显著提升少数民族语言与汉语的智能互译准确率,产品达到国际先进水平。

8.智能家居产品揭榜任务:包括智能传感、物联网、机器学习等技术在智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品中的融合应用和智能家居新产品研发。

预期目标:到2020年,显著提升智能安防、智能家电等家居产品智能化水平,产品示范性应用强。

(二)核心基础9.智能传感器揭榜任务:包括微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发,基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用;新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器研发应用;压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术创新;研发基于微机电系统(MEMS)和互补金属氧化物半导体(CMOS)集成等工艺的新型智能传感器;研发面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器。

预期目标:到2020年,显著提高压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能,声学传感器信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB并实现量产,压力传感器绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内并实现商用,磁传感器弱磁场分辨率达到1pT并实现量产。

在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平。

10.神经网络芯片揭榜任务:包括研发面向机器学习训练应用的云端神经网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神经网络芯片,研发与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。

预期目标:到2020年,云端神经网络芯片性能达到128TFLOPS(16位浮点)、能效比超过1TFLOPS/w,终端神经网络芯片能效比超过1T OPS/w(以16位浮点为基准),支持卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等一种或几种主流神经网络算法;在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

11.开源开放平台揭榜任务:包括研发面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等;建设开源开发平台、开放技术网络和开源社区,以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台。

预期目标:到2020年,面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法,面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。

(三)智能制造关键技术装备12.智能制造关键技术装备揭榜任务:包括具有自检测、自校正、自适应、自组织能力的工业机器人研发与应用;智能传感器与分散式控制系统(DCS)、可编程逻辑控制器(PLC)、数据采集系统(SCADA)、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备创新及应用;基于图像识别、深度学习等人工智能技术的智能检测装备的研发与应用;以及基于人工智能技术高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备创新应用。

预期目标:到2020年,新一代工业机器人具备人机协调、自然交互、自主学习功能并实现批量生产及应用;智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域实现集成应用;智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%,测量精度及速度满足实际生产需求;智能物流与仓储装备智能化水平明显提升,满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。

(四)支撑体系13.行业训练资源库揭榜任务:包括面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发,以及工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。

预期目标:到2020年,基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升,在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据,用于支持创业创新。

14.标准测试及知识产权服务平台揭榜任务:包括基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准在内的人工智能产业标准规范体系,人工智能产品评估测试体系,专利协同运营平台和知识产权服务平台。

预期目标:到2020年,初步建立人工智能产业标准体系,建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务;在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。

15.智能化网络基础设施揭榜任务:包括高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信(5G)网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网,以及工业互联网、车联网等智能化网络基础设施。

预期目标:到2020年,全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求,在重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设,在重点区域初步建成车联网网络设施。

16.网络安全保障体系揭榜任务:包括满足智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用安全需要,及基于人工智能先进技术的网络安全产品创新。

预期目标:到2020年,形成人工智能安全防控体系框架,初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。

17.其他人工智能产业发展涉及的其他重要技术、产品、服务和平台等。

三、步骤安排(一)申请揭榜。

从事人工智能技术创新、产品研发、融合应用、支撑服务等活动的相关企业、高校、科研院所等各类法人单位,或者由多个单位组成的联合体可申请成为揭榜单位。

申请单位应具有较强的创新能力,对申请揭榜的产品或服务拥有知识产权,技术先进且应用前景良好。

申请单位需承诺揭榜后能够在指定期限内完成任务。

(二)单位推荐。

各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门(以下统称各地主管部门)、中央企业集团、人工智能相关行业组织为推荐单位,组织有关企业、高校、科研院所等填写申请材料,并在审核后统一报送推荐表和纸质申请材料。

(三)揭榜单位遴选。

工业和信息化部组织行业专家和评测机构进行集中评审和现场评估,综合考虑各申请单位的基础水平、创新能力、发展潜力、产品指标及各地区产业布局等因素,择优确定并公布揭榜单位名单(每个细分领域原则上不超过5家)。

(四)揭榜任务实施。

揭榜单位按照要求组织实施揭榜任务,开展集中攻关工作。

期间,工业和信息化部持续跟踪揭榜单位产品创新及应用进展,适时组织行业专家对揭榜任务进行阶段性评估,不断优化揭榜任务实施路径。

(五)发布揭榜成果。

揭榜单位完成攻关任务后,可申请评价。

工业和信息化部视进展情况组织行业专家,委托具备相关资质和检测条件的第三方专业机构开展评价工作。

评价工作基于揭榜任务和预期目标,结合产业发展实际进行评估,适时公布评估结果,择优发布攻关成功单位(每个细分领域原则上不超过3家),给予重点推广和支持。

四、工作要求各地主管部门、各中央企业集团要加强组织领导,充分调动企业、科研院所、相关产业联盟及行业协会的积极性。

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