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人工智能学习报告范文第1篇
会议议题覆盖人工智能多个热点领域，如脑认知形式化、计算机视觉、大数据知识挖掘、智能机器人及语音识别最新实践等。中国工程院院士李德毅、中国科学院院士谭铁牛、香港中文大学（深圳）校长徐扬生等知名专家出席会议并做主题演讲。此外，微软全球执行副总裁沈向洋、科大讯飞董事长刘庆峰、合肥工业大学教授吴信东等业界精英也到会分享实践经验。
智能技术成果饕餮盛宴
会议主论坛上，谭铁牛院士在“人工智能的发展现状与展望”主题报告中详细介绍了人工智能的基本概念、发展历程与现状、趋势、机遇与挑战，并对人工智能创新发展进行了探索式思考和发问。同时，他表示：“目前，国家政策层面利好不断，将加快推进我国人工智能的发展进程。”
会上，徐扬生院士带来了“机器人：从动作到智能”的精彩报告，他详细介绍了爬树机器人、书法机器人、救援机器人、服务机器人以及全方位转向车等机器人的研究成果与设计思路。他强调，在考虑智能问题时要注重感知与认知，并就智能来源、智能可扩展性等问题进行了探讨。就国内机器人创新模式、市场影响、机器人模块化定制等问题，与会听众与徐院士进行了互动。
主论坛的另一大亮点是苏中博士带来的“从WATSON到认知计算”主题报告。他重点介绍了IBM在人工智能领域的研究成果。苏中博士认为，认知计算需要左右脑的结合，左脑偏逻辑、计算较多，右脑偏认知。报告还描述了WATSON的几个发展方向，如类脑的计算机体系架构、结合大数据的理解、新一代的人机交互技术及未来的场景应用等。
围绕“脑认知的形式化”议题，李德毅带来精彩报告。他现场讲述了脑认知的神经学方法与物理学方法，并指出了人脑成长的认知性和社会性，提出了脑认知如何度量的问题；在脑认知的形态上，他认为记忆认知、计算认知、交互认知是关键，脑认知的核心是记忆认知。李德毅在报告中着重介绍了机器驾驶脑的形式化及其实现思路，可划分为感知、认知、行为三个阶段。此外，报告还阐述了机器驾驶脑形式化的普适性，并提出了脑科学和人工智能交叉研究载体的建议。
在微软全球执行副总裁沈向洋博士的主题报告――“Computer Vision――The Past，Present，and Future”中，他总结了计算机视觉研究的发展并分享了研究过程中的观点，指出研究中要重视数据集、基准集等。
沈向洋博士在报告中强调了深度学习的重要作用。在问答环节，沈博士提出对微软未来发展方向的认识，主要涵盖人工智能、大规模计算、安全以及新兴交叉科学四大板块。
此外，合肥工业大学吴信东教授和科大讯飞董事长刘庆峰也带来了精彩演讲。前者具体阐释了“大数据知识挖掘”，后者分享了科大讯飞人工智能的最新研究成果。
吴信东认为，大数据处理框架可分为三大层：数据库、专家系统、数据挖掘，并对大数据和流数据特征进行了具体介绍。刘庆峰具体介绍了国内尤其是科大讯飞基于人工智能技术创造出来了成果，包括应用现状、前景及在国际上的地位。同时，刘庆峰谈到了对创新的理解应该为“大波浪+小波浪，核心源头技术突破+用户体验微创新”。
智能应用分享百家争鸣
此外，大会设置了机器学习与模式识别、大数据的机遇与挑战、人工智能与认知科学、人工智能与机器人的未来四场主题论坛。
在机器学习与模式识别专场论坛，由中科院自动化所研究员宗成庆担任主持人，中科院自动化所模式识别国家重点实验室主任刘成林、华为诺亚方舟实验室主任李航、北京交通大学计算机科学系主任于剑、北京大学信息科学技术学院智能科学系教授查红彬、微软研究院首席研究员周明、京东智能通讯部总监刘丹等专家与大家齐聚一堂，就人工智能的概念、深度学习、2024自然语言理解、2024图像视频分析、2024智能系统、2024跟踪与坚守等七个话题各抒己见、舌战群雄。
在人工智能与认知科学专场论坛，由国防科学技术大学教授胡德文担任主持人，中科院自动化所脑网络组研究中心主任蒋田仔、重庆邮电大学教授王国胤、华南理工大学教授李远清、清华大学计算机系教授孙富春、北京师范大学" 认知神经科学与学习" 国家重点实验室主要成员姚力、苏州思必驰联合创始人俞凯、京东数据与机器智能部负责人杨洋几位嘉宾，对于类脑智能、混合智能及应用场景等话题，和与会者共同做了深度交流。
在大数据的机遇与挑战专场论坛，由中国科学院大学教授石勇担任主持人，清华大学计算机系副主任朱文武、复旦大学教授朱杨勇、中科院计算所研究员何清、春雨移动健康CEO张锐、考拉征信首席技术官葛伟平围绕大数据与人工智能、大数据的科学原理与数据科学、非结构与半结构大数据的结构化问题、大数据的复杂性表达与数据社会、大数据的开放产权与隐私问题、大数据与人类健康、大数据与信用评分及社会管理七个话题同台论道，百家争鸣。
在人工智能与机器人的未来专场论坛，新松机器人中央研究院院长徐方、哈尔滨工业大学教授赵杰、科技部高技术研究发展中心研究员刘进长、中国科学院自动化研究所研究员乔红、科大讯飞高级副总裁胡郁及小i机器人联合创始人朱频频，共同就“什么是人工智能、机器人？两者之间的关系是什么？五年来两者在理论及技术方面有哪些主要进展？两者在下一个五年或十年内是否会成为另一个科技创新的风口？”等问题，从不同角度做出了深度解析。
为响应国家 “互联网+”行动计划，开启创新2.0下互联网发展新形态、新业态，2015中国人工智能大会作为一次专业领域内的盛会，将为人工智能技术基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供一次全领域的动员和准备。
写在最后
人工智能产业化应用蓬勃发展，已成为诸多行业转型升级的重要抓手和创业投资的热门方向。谷歌、IBM等国际巨头纷纷抢滩布局人工智能产业链，力图掌握人工智能时代的主动权。
人工智能学习报告范文第2篇
影响力评价的内在困境
评价是现代公共管理的重要手段，公共机构和公共产品是评价的主要对象。由于公共产品具有外部性和公共属性，它们的绩效并不能完全由市场衡量。因此，评价就成为衡量公共机构及其产出的一种重要方法。
就机构而言，评价工作有外部评价和内部评价之分。外部评价又有被动参与评价和主动参与评价两类。内部评价一般有两种目的：一是回应外部的问责，二是改善机构营运质量。智库作为提供战略研究和公共政策分析产品与服务的机构，既是评价工作的主体，也是各种社会评价的客体。
智库外部被动参与评价体系，比较著名的有美国宾夕法尼亚大学的《全球智库报告》（GGTTI），上海社科院的《中国智库报告》和中国社会科学院的《全球智库评价报告》，南京大学中国智库研究与评价中心和光明日报智库研究与中心联合课题组研发的《CTTI来源智库MAPA测评报告》。在这4个评价体系中，大部分智库是被动参与的，评价主体并不需要事先得到智库授权或者同意。这种评价的常见形式是智库评价报告，各种排行榜是此类评价报告的最大看点。评价体系、指标、权重等是智库评价关注的热点。这种“外部被动参与评价”是有价值的。尽管中国智库界对美国宾夕法尼亚大学的《全球智库报告》存在不同看法，有的明确指出其“不科学、不严谨、不规范”之处，但也有学者认为，其最大价值不仅在于提供了排名，更在于较早催生了中国新型智库的行业自觉。
然而，如果把智库评价仅限于“第三方的外部被动参与评价”，一味编制各种名目的排行榜，那么实际上就是把智库评价工作狭隘化、单一化。如果把一种智库排行榜绝对化，那么这种排行榜就有可能变成某种“话语暴力”，影响中国特色新型智库的健康多元发展。
发挥体制优势，建构具有中国特色的智库评价体系
实践证明，中国特色治理体制的优势是全国一盘棋，上下信息沟通顺畅、协调便利。由中央层面的机构或第三方社会组织出面组织智库认证、评估和评价，操作比较容易，也相对具有权威性。在德国，设有中立的第三方机构专门负责对全国智库进行评价，其中以莱布尼茨协会的评价最为权威。莱布尼茨协会是德国各专业领域研究机构（智库）的联合协会，拥有法律所赋予的对全国研究机构和智库尤其是国家级和州级研究机构进行评价的权力。作为德国著名的科研评价机构，莱布尼茨协会制定了完善的评估标准和体系以及科学的评估流程和原则，组织专业力量对智库进行评价。此外，莱布尼茨协会内的智库是依法主动申请被评价的。
我国可以学习德国莱布尼茨智库评价体系和美国智库管理的经验，建立自己的智库治理评估体系。中国智库发展至今，仍然缺乏对整体情况的全面了解和相关数据统计。因此，学习德国莱布尼茨协会体制，通过构建以行业指导和评价为主要任务的智库研究和评价组织来摸清中国智斓氖量和质量，改变信息不对称的现状，是一种值得借鉴的思路。
为此，建议成立“中国智库研究会”，规划、协调全国的智库学研究，逐渐建立我国智库学的学科体系、学术体系、话语体系和知识体系。同时，依法赋予研究会部分行业管理的职能。比如，规定所有境内智库以机构会员的形式加入，对申请加入的智库按照一定标准进行评估，编制动态的有淘汰机制的“中国智库索引”，2024评鉴合格的智库。这样不仅可以摸清中国智库的“家底”，还能使入选智库凭借此资质获得更多参与决策咨询项目的机会，同时接受社会监督。
建立“六要素联动”的内部评价体系
智库是典型的资源依赖性组织，其经费主要来自拨款、捐助和有限营收，因此具有较强的外部依赖性。这就导致外部（例如政党和政府）对智库的信任极为重要，失去外部信任就意味着无法获得经费和其他支持。而定期提供内部评价报告是维持和强化外部信任的重要手段，也是回应外部问责的主要途径。另外，智库同样存在治理问题，需要不断提升自身管理水平，这也使得内部评价变得极为重要。内部评价的本质是对话和学习，而不应是评判，因此应采取谦逊态度，互相学习。
根据不完全调查，在我国，已经建立完善内部评价体系的智库还很少，大部分智库内部的评价活动尚属于偶发和随机行为，智库内部评价制度化水平较低。指出：“有的智库研究存在重数量、轻质量问题，有的存在重形式传播、轻内容创新问题，还有的流于搭台子、请名人、办论坛等形式主义的做法。”之所以产生这种现象，根本原因之一就在于我国智库内部评价体系和制度没有建立起来，或建立了也没能有效地运行。
智库内部评价包括智库人才评价、产出评价、项目管理评价、财务评价、研究咨询评价、传播沟通评价，这六种评价之间相互联系、相互影响，孤立地评价任何一项要素，并不能得出智库建设水平的高低，因此需要建构“六要素联动”的内部评价体系。
人才是智库生存的根本，但是孤立考察智库专家的标签性特征，比如学历、学位、职称、职务等，并不能评价专家的优劣。应该把智库专家放在六要素的语境中评价，不仅看其资质，还要考察其价值观、国际视野、思维品质、研究咨询、项目管理、沟通协调，才能作出客观可靠的评价结论。人才评价也是一种智库内部沟通。智库每年度都会要求专家和行政人员提交年度工作总结（即自我评价），智库管理层应从智库管理视角对这些专家和行政人员作出年度评价，给予员工人力资本提升的指导和奖励，使优秀的专家和员工能够“留得住”。
智库产品质量高低决定了智库声誉大小。智库产品包括研究报告、会议讲稿、PPT、学术论文、著作、大众刊物、新闻会内容、会议文件等。一般而言，智库并不对以上所有产品进行评价，给客户和媒体的研究报告是评价的主要对象。产品质量评价是智库内部评价中备受重视的一种评价。同样也不能孤立地评价智库产品的优劣和智库产品影响力的大小。高质量的智库产品并不意味着一定能够产生一流的传播效应，高水准的智库产品和高水准的智库传播联动才能产生1+1>2的效应。
人工智能学习报告范文第3篇
北京科技大学通过3年的系统研究，对比了传统实验报告撰写方式和信息化融合后的报告系统撰写方式对培养学生实验、科研能力的影响．探索了使用计算机智能评判技术提高学生实验报告撰写质量的可行性及方法，将信息化技术应用于物理实验教学过程中．在2015年年底的对比试验研究中，可以看到我们建立的物理实验报告智能评阅系统，通过网络撰写、智能评判既保持了传统手写报告训练的优势，又大大促进了学生实验数据处理和实验分析能力的培养，在保证报告评阅过程中的全面、公正与公平性的同时，还极大地减轻了教师批改实验报告的工作量．
关键词
信息化技术；物理实验；实验报告智能评阅系统
大学物理实验课程是理工科大学生的一门必修实验课程．如何运用现代信息技术促进课程教学质量的提高一直是各高校都十分关注的问题．目前，很多高校主要在实验预约、成绩管理、仿真实验、MOOCs视频教学等方面应用信息化技术．但如何在实验报告方面恰当地应用信息化技术的研究还尚显不足．物理实验课程覆盖面广，具有丰富的实验思想、方法和手段，同时能提供综合性很强的基本实验技能训练，是培养学生科学实验能力、提高科学素养的重要基础课程［1－3］．物理实验课程在对学生进行科学实验能力培养时有以下几点基本要求［4］：（1）培养学生独立的学习能力；（2）培养学生独立的实验操作能力；（3）培养学生实验数据处理能力；（4）培养学生实验分析与研究能力；（5）培养学生书面表达能力；（6）培养学生理论联系实际的能力；（7）培养学生创新与实验设计能力．其中，实验预习可以锻炼学生的独立学习能力，撰写实验报告可以锻炼学生的实验数据处理、实验分析与研究以及书面表达能力．近年来，我们对信息化技术在物理实验教学过程中的实际应用进行了大量的探索与实践，涵盖了实验预习、实验报告、实验考试等方面，本文重点阐述信息化技术在物理实验报告中的应用探索．
1实验报告评判中存在的问题
对于大多数理工科高校来说，大学物理实验课程每年需要承担培养的学生数量众多．以北京科技大学为例，大学物理实验课程每年需要培养约3000人，每节实验课面向的学生不超过16名，这样需要大量的来自不同课题组的授课教师，同时还有几十名研究生协助参与授课，实验教学师资队伍的实验教学专业水平出现较大差别．这样，实验报告的评判随意性很大，缺乏规范的评判标准，造成不同教师所带学生的课程成绩差异较大，评定不客观不科学．另一方面，学生人数多，实验报告批改量大，授课教师很难为每一位学生计算实验数据，进行细致的评判，特别是实验数据处理和误差估算．因此，时常出现很多教学要求不能确切落实，影响教学效果和质量的现象．影响实验教学质量的主要问题有：（1）学生仅仅靠课堂无法完全消化实验教学的内容，物理实验课程具有内容丰富、实验条件复杂、综合性强等特点，学生在短短的一节实验课上很难在完成实验任务的同时消化所有的教学内容；（2）实验教学质量的评估没有客观与规范的标准，实验课程的考核包括平时实验、实验报告、期末实验操作与笔试多个环节，不能通过统一的一份试卷来考核全体学生对实验课程的掌握情况，但平时成绩、实验报告、考核成绩都有很大的随意性，各个实验班之间、不同的老师之间评价标准不一致；（3）实验报告是反映学生掌握实验课程内容情况以及实验能力的重要教学环节，但实验报告批改量大，完全靠人工批改，难以做到细致、全面．从实验报告评判的整体情况来看，评判质量差别较大，许多需要学生改正的问题没有指出，没有给学生充分的反馈信息，影响了学生扎实地掌握教学内容，使得大面积的实验教学质量难以控制和提高．
2信息化技术在实验报告评阅中应用的设想
传统实验报告撰写方式的优势在于，学生可以通过亲自手写实验报告的方式记住并掌握所做实验的原理和步骤，通过亲自绘制实验曲线掌握实验曲线绘图的要点，通过写下数据处理的过程切实掌握数据处理方法．但是，在使用传统实验报告的撰写方式时，由于教师无法评阅所有学生实验报告的数据处理部分的正确性，容易造成学生在数据处理过程中的错误概念无法纠正，而且由于传统实验报告的撰写方式无法明确分析与讨论部分的要求，在实际教学中学生往往不能认真完成实验的分析与讨论．在实验报告评阅应用信息化的过程中，既不能抛弃传统实验报告撰写方式的优势，又要发挥信息化融合后的报告系统撰写方式在实验数据处理以及实验报告结构要求上的优势．
2．1实验报告智能评阅系统的设计与思考
在实验报告智能评阅系统的设计中，为锻炼学生的各项能力，我们重点思考并实践了以下几个设计细节．（1）实验原理与实验操作部分的考虑为了让学生掌握实验科学的思想与方法，采取了学生自己总结、凝练与撰写实验原理和实验操作的方式，每部分不超过400字，并要求学生手绘实验原理图．以往，在物理实验信息化的应用中学生的思考过程往往容易被丢掉．在我们的设计中要求学生自己总结实验原理与操作并上传手绘的实验原理图，可以使学生有一个独立思考和加深理解的过程，促使学生进行独立思考，提高概括总结的能力，加深对实验思想、方法与手段的理解，同时避免出现学生直接照搬教科书的内容而不进一步思考的现象．（2）数据处理方面的考虑大学物理实验课程具有内容丰富、覆盖面全的特点，在选题上涵盖了力学、热学、电磁学、光学和近代物理实验，既包含训练学生基础物理实验思想、物理实验方法和物理实验技能的经典实验，又包含与现代物理技术相结合的课题型综合性实验．物理实验的数据处理方法包含“直接测量量误差处理方法”“间接测量量误差处理方法”“逐差法”“最小二乘法”等，而每个实验项目在数据处理过程中使用这些方法时也存在较大的差异．在信息化的过程中，我们以目前科研领域和测量技术领域的最新实验数据处理与测量结果表示规范为基准，对每个具体实验项目制定相应的评判计算方法，采用直接测量量误差处理方法、间接测量量误差处理方法、逐差法、最小二乘法等对数据进行处理，评估每个实验项目中各个不同计算步骤的分数，并合理分布给分点．系统会根据学生输入的原始数据计算出标准答案，并与学生输入的答案相比较进行智能评阅，给出学生所得分数．在我们的设计中要求学生上传其手写的实验数据处理及不确定度计算过程，以确保在信息化的过程中，没有丢掉传统实验报告中的优点．（3）对测量正确性的限制对于某些客观的物理量，如钠黄灯的波长、三棱镜的顶角等，要求报告系统将学生的计算结果与客观的标准值进行比较，差别超过一定范围则判断学生测量错误．报告系统验证学生实验数据与计算结果是否自洽的同时，也可以判断学生的实验操作是否有误．比如，在“分光仪的调节及三棱镜折射率的测量”实验中，系统会根据学生输入的实验测量数据计算出三棱镜的顶角，与此同时系统也会与三棱镜的标准值（60°0′）进行比较，如果学生自己的计算结果与系统根据学生输入的实验测量数据计算出的结果相比较差别较大，系统将提示学生此处计算错误；如果学生自己的计算结果与三棱镜的标准值相比较差别较大，则系统将提示学生此处测量错误．（4）设备量程的判断报告系统通过学生的实验数据判断学生的电表等设备的量程选择是否正确，如果不正确，系统将提示学生此处实验操作有错误．（5）有效数字位数的评判和最终结果的表示在数据处理过程中，要求学生正确保留有效数字位数，完整表达实验测量结果．系统会智能评阅学生的有效数字位数保留和结果表达是否正确．如果不正确，系统将提示学生此处有效数字位数保留不正确，或结果表达不正确．（6）实验报告中实验曲线的考虑对于实验报告中的曲线、原理图，系统采取了学生上传手绘曲线（或图片），并请教师进行主观评阅的方式．这样，可以全面地训练学生正确且完整地绘制实验曲线，不忽略如曲线标注、坐标名称、坐标轴刻度等细节信息．
2．2实验报告的结构体系
恰当的计算机客观评判与教师的主观评判相结合，同时评判学生实验报告中出现的计算问题和学生在实验报告中所体现出的创造性思维，是《北京科技大学物理实验报告智能评阅系统》的设计初衷．为此，系统保留了具有北京科技大学特色的实验报告结构，即：一、实验目的与实验仪器（0．5分），二、实验原理（提示：限400字）（1分），三、实验步骤（提示：限400字）（1分），四、数据处理（1．5分），五、分析讨论与结论（1分），六、原始数据与数据处理过程．同时，系统具备主客观相结合的评阅模式：网络报告智能评阅系统中第一、二、三、五以及第六部分要求学生自主输入相应文字或图片，尤其是原理部分要求学生手绘实验原理图并上传至报告系统中，这些部分由教师进行评阅附分，即主观评阅部分；“四、数据处理（1．5分）”部分为系统智能评阅的部分，即客观评阅部分．在“四、数据处理（1．5分）”部分中，如果遇到实验曲线描绘，系统会要求学生使用坐标纸或计算机绘图，转成图片后再上传至报告系统，并由教师评判附分，这部分也是主观评阅部分．
3实际教学实践对比试验
我们将《北京科技大学物理实验报告智能评阅系统》投入到实际教学实践中，并进行了对比试验研究，分析了物理实验教学实践中信息化技术应用对学生“实验数据处理能力”“创新与实验设计能力”“独立学习能力”“分析与研究能力”“实验操作能力”“文献阅读能力”等各项能力的影响．采用逐项对比的方式，将8个班级共240名学生分为2组（每个组各4个班120名学生），即：传统报告组：采取传统的手写实验报告和人工评判的“传统实验报告撰写方式”；报告系统组：采取使用实验报告智能评阅系统撰写实验报告，主客观结合智能评判的“报告系统撰写方式”．
3．1对比试验考试题目设计
2015年年底，参与对比试验的240名学生在完成物理实验课程后进行了统一考试．考试依据物理实验课程培养任务特别设计了考试题目.
3．2对比实验结果
我们2024