人工智能会计论文开题报告

马克思主义科技观视域下正确对待“人工智能”引发的

伦理冲突

——以苹果公司Siri智能语音系统为例

摘要：随着现代科学技术的飞速发展，人工智能已经开始进入人类的日常生活。比如使用较多的苹果Siri的逐渐智能为我们带来了许多便捷。但同时，人工智能的社会应用也面临诸多的伦理缺失，并发展成为人们不容小觑的现实性问题。主要体现在两方面：情感问题和责任问题。马克思主义科技观辩证地看待科技发展，认为科学技术是第一生产力，但同时科技具有多重属性，会带来许多困扰人类的全球性问题。应该以马克思主义科技观为理论武器，从科学技术层面和人类社会层面两方面来尽力规避或解决人工智能引发的伦理冲突。笔者认为，未来的人工智能发展必须构建坚实的道德根基。

关键词：马克思主义科技观、人工智能、伦理冲突、Siri 一、前言

卢梭曾有句名言:“人是生而自由的，却无往不在枷锁中”。这反映了人生所面临的种种冲突与无奈。同样，人在道德领域也时常面临着难以逾越的伦理冲突，这种冲突伴随着人的一生，让我们哪怕在临终时都难以释怀；这种冲突无处不在，几乎充满了我们生活的每个角落······如今的21世纪是电子科技和信息技术的时代，日渐发达的信息技术已经改变并影响着我们生活方式和思维模式。但是，随着科

淮北师范大学

人工智能在计算机辅助教育中的应用

学 院 计算机科学与技术 专 业 计算机科学与技术 (非师范)

研 究 方 向 人工智能在计算机辅助教育中应用 学 生 姓 名 邵玲之 学 号 20111202036 任课教师姓名 马艳芳 任课教师职称 副教授

2013年 06月 23日

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浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用 Of Artificial Intelligence in Computer Aided Teaching

【摘要】

随着计算机技术与信息技术的发展，人工智能在教育技术中的应用也逐渐深入，成为计算机教学发展的一大趋势。本文从人工智能和计算机辅助教学两者的概念出发，介绍了人工智能的概念、人工智能的科学范畴和研究内容以及

人工智能课程论文

题目：人工智能：用科学解密生命与智慧

人工智能：用科学解密生命与智慧

姓 名： 学 号： 指导老师：

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人工智能：用科学解密生命与智慧

摘要

本文是对人工智能及其应用的一个综述。首先介绍了人工智能的理论基础以其与人类智能的区别和联系。然后简要介绍了人工智能的发展现状以及未来趋势，并列举了一些人工智能在生活中的应用。对人工智能的一个热门分支——神经计算进行了着重介绍，人工神经网络通过模拟人脑的学习机制，将人工智能的重点从符号表示可靠的推理策略问题转化到学习和适应的问题，描述了其在字符识别问题上的实际应用。

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人工智能：用科学解密生命与智慧

目录

一，人工智能与人类智能 .............................................................................................. 5

1， 什么是智能？ ................................................................................................. 5 2

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

基于神经网络的语音信号识别

摘要

语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来， 人们就一直致力于使电 脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工 智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。 神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科 学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好 地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。 本文针时语音识别的特点． BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究， 对 进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。 针对传统 BP 算法识别准确率高 但训练速度慢的缺点，对 BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法 (GABP)，并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提 高了网络训练速度和语音的识别率。 关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络 RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURA

篇一：人工智能选修课论文

人工智能选修课论文

学院：海南师范大学物电学院班级：10电子1班 姓名：陈增桂

摘要：随着科技发展越来越迅速，很多东西的都发展到智能时代。电视是智能的，电网也是智能的，手机也是智能。我们生活的世界也越来越智能，所以学习一些人工智能的知识也很重要。通过长达16周对人工智能的学习，我们有了对人工智能的初步了解。本文主要分两部分，第一是：是这个学期人工智能学习的知识点的总结；第二是：人工智能在电子信息科学与技术当中的应用。 关键字：人工智能电子信息科学与技术 应用

第一部分：人工智能知识的总结。

概念：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在发展中的综合

性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。

发展过程中经历的阶段有：

第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代

第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代

第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代

第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代

第五阶段（90年代初～现在） 海量信息处理与网络时代 研究的基本内容：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然

课 程 实 验 报 告

学年学期课程名称实验名称实 验 室专业年级学生姓名学生学号提交时间成 绩任课教师 2015—2016年第一学期 人工智能原理与技术 PROLOG语言编程练习 无 电气134 赵倩 2013011989 2015.12.28 樊强

水利与建筑工程学院

1

第一章 PROLOG语言编程练习

1.1 实验目的

加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。

（1）熟悉PROLOG语言编程环境的使用；

（2）了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法；

（3）了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法；

1.2

《 — 人工智能方向实习—》

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

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% main.m

% k-means algorithm % @author matcloud

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clos

人工智能课内实验报告

主观贝叶斯方法的研究

一、 实验题目

主观Bayes方法的研究。

二、 实验目的

在证据不确定的情况下，根据充分性量度LS、必要性量度LN、E的先验概率P(E)和H的先验概率P(H)作为前提条件，分析P(H/S)和P(E/S)的关系。

三、 实验原理

1、 证据不确定性的表示

1. 在主观Bayes方法中，证据的不确定性用概率表示。对于证据E，由

用户根据观察S给出P(E|S)，即动态强度。用P(E|S)描述证据的不确定性 （证据E不是可以直接观测的）。

2. 证据肯定存在时，P(E|S)=1；

3. 证据肯定不存在时， P(E|S)=0； 4. 证据具有不确定性时， 0

1．当证据E愈是支持H为真时，则应是使相应的LS值愈大。 若证据E对H愈是必要，则相应LN的值愈小。

2. 不能出现LS>1且LN>1的取值

因为： LS>1：表明证据E是对H有利的证据。

LN>1：表明证据?E是对H有利的证据。

3. 不能出现LS<1且LN<1的取值

因为：LS<1: 表明证据 E是对H不利的证据。

LN<1：表明证据?E是对H不利的证据。

4. 一般情况下，取LS>1， LN<1。 3、证据不确定的情况

在现实中，证据肯定存在和肯定不存在的极端情况是不多的，更多的是介于二者之间的不

人工智能 实验报告

姓 名 班 级 开 设 学 期 实实验验题日目 期 评评 定 成 绩 评 定 日 期 定王瑞 数字1302 学 号 指 导 教 师 20135018 于瑞云 2015-2016第二学期 Experiment 4: Traveling Salesman Problem, TSP 2016.5.11 人签字 东北大学软件学院

人工智能实验报告

一、 实验目的

了解TSP问题，并使用遗传算法解决TSP问题。 二、实验内容与实验步骤

1． 给出数据结构或函数定义

int distance[10][10]={0};//城市距离 typedef struct {

int path[10]; //个体的路径信息 int cost; //个体代价 }solution_t;

solution_t max={{0},30000};//保存最优解 //读取两地距离信息 void read_distance() //初始化种群

void init_poplation(solution_t init[10]) //种群适应度计算

void compute_fitne