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AI知识分享PPT

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简介:
本PPT旨在全面介绍人工智能的基础概念、技术应用及其未来发展趋势,适合初学者和专业人士参考学习。 人工智能(AI)是一门研究机器如何模拟、延伸和扩展人类智能的科学。其概念最早可追溯至1956年达特茅斯会议,并在1946年第一台电子数值积分计算机ENIAC诞生后开始实际发展。 ### 一、起源与发展历史 - **初期阶段**: - 1946:宾夕法尼亚大学莫利克团队研发成功世界上首台电子计算机ENIAC。 - 1956:达特茅斯会议首次提出人工智能概念。 - 1957:Frank Rosenblatt设计了感知机Mark I。 - 1958:John McCarthy发明编程语言Lisp。 - 1964至1966年:MIT的约瑟夫·维森鲍姆开发自然语言对话程序ELIZA。 - **计算机技术的发展**: - 20世纪80年代,随着个人电脑普及,AI应用领域逐渐扩大。 - 到了90年代末期,互联网兴起为人工智能提供了新的发展机会。 - 21世纪初以来,“神威·太湖之光”超级计算机超越全球其他系统成为世界第一;IBM与德国合作的量子计算机投入使用;苹果公司推出了5nm芯片A15。 ### 二、定义 - AI是一门技术科学,旨在通过理论、方法和技术开发能够模拟人类智能行为的机器。 - 这一领域涵盖推理、知识表示、规划、学习能力等多个方面,并致力于实现与人相似的操作和感知技能。 ### 三、关键事件回顾 - **AI第一次浪潮**(1956~1973)期间,诞生了诸多里程碑式的成果如日本的全尺寸拟人机器人WABOT-1。 - **寒冬期**(1974~1980),由于对技术前景持悲观态度导致资金减少、研究停滞。 ### 四、当前状况 - 目前AI已深入到工业自动化、金融分析等多个行业,极大程度上改变了人类的工作与生活方式。 ### 五、教育领域变革 - 随着人工智能的迅速发展,“新工科”教育模式应运而生,旨在培养具备相关技能的专业人才。 综上所述,自诞生以来历经数次兴衰更替的人工智能技术已经步入了快速发展的轨道,并且正在成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。未来随着技术进步,AI将继续深刻影响人类社会的发展进程。

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    本PPT旨在全面介绍人工智能的基础概念、技术应用及其未来发展趋势,适合初学者和专业人士参考学习。 人工智能(AI)是一门研究机器如何模拟、延伸和扩展人类智能的科学。其概念最早可追溯至1956年达特茅斯会议,并在1946年第一台电子数值积分计算机ENIAC诞生后开始实际发展。 ### 一、起源与发展历史 - **初期阶段**: - 1946:宾夕法尼亚大学莫利克团队研发成功世界上首台电子计算机ENIAC。 - 1956:达特茅斯会议首次提出人工智能概念。 - 1957:Frank Rosenblatt设计了感知机Mark I。 - 1958:John McCarthy发明编程语言Lisp。 - 1964至1966年:MIT的约瑟夫·维森鲍姆开发自然语言对话程序ELIZA。 - **计算机技术的发展**: - 20世纪80年代,随着个人电脑普及,AI应用领域逐渐扩大。 - 到了90年代末期,互联网兴起为人工智能提供了新的发展机会。 - 21世纪初以来,“神威·太湖之光”超级计算机超越全球其他系统成为世界第一;IBM与德国合作的量子计算机投入使用;苹果公司推出了5nm芯片A15。 ### 二、定义 - AI是一门技术科学,旨在通过理论、方法和技术开发能够模拟人类智能行为的机器。 - 这一领域涵盖推理、知识表示、规划、学习能力等多个方面,并致力于实现与人相似的操作和感知技能。 ### 三、关键事件回顾 - **AI第一次浪潮**(1956~1973)期间,诞生了诸多里程碑式的成果如日本的全尺寸拟人机器人WABOT-1。 - **寒冬期**(1974~1980),由于对技术前景持悲观态度导致资金减少、研究停滞。 ### 四、当前状况 - 目前AI已深入到工业自动化、金融分析等多个行业,极大程度上改变了人类的工作与生活方式。 ### 五、教育领域变革 - 随着人工智能的迅速发展,“新工科”教育模式应运而生,旨在培养具备相关技能的专业人才。 综上所述,自诞生以来历经数次兴衰更替的人工智能技术已经步入了快速发展的轨道,并且正在成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。未来随着技术进步,AI将继续深刻影响人类社会的发展进程。
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  • SpringBoot+layui 刷题小程序
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    本项目是一款基于SpringBoot和layui框架开发的刷题小程序,旨在为用户提供便捷的知识学习与练习平台。 该资源内的项目代码都经过测试并成功运行,在功能正常的情况下才上传,请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工学习(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等),也适合初学者进阶学习。同时,这些项目可以作为毕业设计、课程设计作业或初期立项演示的参考。 如果您的基础较好,可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能,并应用于毕业设计或其他学术任务中。下载后请首先查看README.md文件(如有),仅供学习参考,请勿用于商业用途。
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    这份笔记涵盖了关于ISIS组织的基本知识和相关信息,旨在帮助读者理解其历史背景、组织结构及活动范围等核心内容。 ### ISIS-基础笔记分享 #### 一、ISIS简介与应用场景 **ISIS**(Intermediate System to Intermediate System)是一种基于链路状态(Link State)的动态路由协议,主要用于广域网(WAN)和城域网(MAN)环境中的路由选择。与OSPF(Open Shortest Path First)相比,ISIS具有更强大的扩展性和更快的收敛速度,在大型网络环境中表现尤为出色。 - **扩展性强**:ISIS通过TLV(Type-Length-Value)的方式进行扩展,能够很好地支持多种不同的网络协议。 - **路由承载能力**:ISIS能够处理更多的路由条目,这使得它在大型网络中的应用更加广泛。 - **快速收敛**:ISIS采用了SPF(Shortest Path First)算法来计算最优路径,并且支持部分路径重新计算,从而实现快速收敛。 - **配置相对简单**:与OSPF相比,ISIS的配置更为简单,尤其在处理复杂的选路策略时,ISIS的配置更为直观易懂。 #### 二、ISIS与OSPF对比 - **骨干区域**:在OSPF中,骨干区域必须是Area 0,在ISIS中则可以任意指定。 - **区域边界路由器**:OSPF中的ABR(Area Border Router)需要同时属于两个或多个区域;而在ISIS中的一台路由器只能属于一个区域,但可以通过L1L2路由器实现跨区域通信。 - **邻居关系建立**:在OSPF中,建立邻居关系的两台设备必须位于相同的区域内,在ISIS中则允许L2路由器可以在不同区域内建立邻居关系。 #### 三、ISIS基本概念 - **Network Entity**:表示一台路由器在网络中的身份标识,由Area ID、System ID和Protocol ID组成。例如`10.0000.0000.0001.00`,其中`10`为Area ID,`0000.0001`为System ID,而`FFFE 代表IP协议。 - **Level**:ISIS将网络划分为不同的级别(Level),通常分为L1和L2。L1路由器仅了解其所在区域内的信息;L2路由器则拥有整个网络的视图;同时存在一种特殊的类型称为 L1L2 路由器,作为连接不同级别的边界。 - **L2路由器**:负责跨区域的路由选择,相当于OSPF中的ABR。 - **L1路由器**:负责本区域内的路由选择。 - **L1L2路由器**:区域边界路由器,既属于 L1 也属于 L2。 #### 四、ISIS的工作原理与报文类型 - **建立连接**:通过Hello 报文来识别和验证邻接关系的邻居设备; - **交换链路状态信息**: - **CSNP (Complete Sequence Number Packet)** 和 PSNP(Partial Sequence Number Packet)用于同步LSDB(Link State Database),即链路状态数据库。 - LSA确认机制:当收到PSNP时,发送方会再次发送相应的LSA以确保数据完整; - **计算路由**:使用SPF算法来确定最优路径。 #### 五、ISIS配置步骤 1. 配置接口地址 2. 启动 ISIS 进程,并指定进程号。 3. 设置网络实体号,定义路由器的身份标识。 4. 指定路由器类型(L1, L2 或者 L1L2)。 5. 在具体物理接口上使能ISIS。 通过以上步骤,可以有效地配置并启用ISIS协议,在实际的网络环境中发挥其作用。作为高效的、灵活且易于管理的路由选择工具,ISIS在现代大型网络架构中占据着重要位置。
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    本课程PPT聚焦于介绍人工智能及ChatGPT的基础知识和应用案例,旨在通过理论结合实践的方式,帮助学习者理解和掌握当前AI领域的核心概念和技术。 ### ChatGPT 初识 ChatGPT是由OpenAI开发的一款强大语言模型,基于GPT-3.5架构。它具备广泛的语言理解和生成能力,可以与人类进行自然而流畅的对话。无论是回答问题、提供解释还是帮助解决问题,甚至参与闲聊和娱乐,ChatGPT都能轻松应对。 ### AI人工智能介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门计算机科学分支领域,旨在研究如何使计算机模拟并实现类似人类智能的行为。这一领域包括机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等多个子领域。AI的目标是创建能够自主学习、理解和适应复杂环境的智能系统。 ### ChatGPT 工作原理 ChatGPT的工作机制依赖于先进的语言模型和生成式对话系统技术。通过在海量文本数据上进行训练,它学会了理解并模拟人类的语言模式。采用自注意力机制的Transformer架构使ChatGPT能够捕捉输入序列中的上下文信息,并基于此生成连贯且自然的回答。 ### ChatGPT 应用场景 由于其强大的语言处理能力,ChatGPT的应用范围非常广泛,包括在线客服、技术支持、教育和创意写作等领域。在客户服务和技术支持方面,它可以快速响应用户的问题并提供解决方案;而在教育领域中,则可以帮助学生解答学术问题或理解复杂概念;对于创作者来说,它能够协助生成故事线及角色设定等。 ### 优势与挑战 ChatGPT的主要优点在于其卓越的语言理解和生成能力以及即时反馈。然而,在实际应用过程中也面临着一些挑战,比如可能产生的误导性信息、隐私保护等问题,并且有可能对某些传统的工作岗位构成威胁。因此,在推广和使用这项技术时需要不断优化模型性能并确保其准确性和安全性。 ### 微调与应用案例 为了满足特定任务的需求,可以通过微调的方式进一步训练ChatGPT。这通常涉及收集相关领域的数据集、进行模型训练以及调整超参数等步骤来提升其专业性。例如,在医疗咨询或法律援助等领域内,经过针对性的微调后,它可以提供更加专业化和精准的服务。 AI技术及其代表性产品如ChatGPT正日益改变我们的生活方式,并在各个行业发挥着越来越重要的作用。尽管带来了诸多便利与效率上的提高,同时也伴随着新的挑战需要我们共同面对。随着研究与发展不断深入,相信这些前沿科技将继续推动人工智能领域向前迈进。
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    简介:在本次“AI-Insects-Challenge”比赛中荣获亚军的团队分享其参赛代码与经验。该比赛旨在通过人工智能技术识别昆虫种类,促进相关算法研究及应用发展。 AI-Insects-Challenge第二名代码分享简介 本赛题是一个标准的目标检测任务,主要对纯色器皿中的七种虫子的位置和类别进行检测。 解决方案由两个模块组成:YoloV3目标检测模块与后置的SENet分类矫正模块。这两个模块串联使用,首先利用YoloV3获取初步的检测框及分类结果,然后通过裁剪这些检测框并运用分类网络进一步校正分类结果,最后采用改进版NMS方案得出最终输出。 图像增广方面采用了MixUp方法,在前期训练中效果显著;随机旋转和色彩变换(如亮度、对比度与饱和度)也被应用于增强模型的泛化能力。然而,对于45度等角度下的图像旋转处理尚无更优解决方案,未来可能尝试使用OpenCV中的相关功能进行改进。 整体而言,该方案结合了多种技术手段以提高目标检测精度,并在特定阶段采取不同的策略来优化训练效果和最终性能。
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