ai研究院论文入选

雷锋网 AI 科技评论按：百度研究院、华中科技大学、悉尼科技大学联合新作——关于无监督领域自适应语义分割的论文《 Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》被 CCF A 类学术会议 CVPR2019 收录为 Oral 论文。该论文提出了一种从「虚拟域」泛化到「现实域」的无监督语义分割算法，旨在利用易获取的虚拟场景标注数据来完成对标注成本高昂的现实场景数据的语义分割，大大减少了人工标注成本。本文是论文作者之一罗亚威为雷锋网 AI 科技评论提供的论文解读。论文地址： 1.问题背景基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。 2. 传统方法针对上述域偏移问题，一种广泛采用的方法是在网络中加入一个域判别器Discriminator (D），利用对抗训练的机制，减少源域Source (S）和目标域Target（T）之间不同分布的差异，以加强原始网络（G）在域间的泛化能力。方法具体包括两方面：（1）利用源域的有标签数据进行有监督学习，提取领域知识：其中Xs，Ys为源域数据及其对应标签。（2）通过对抗学习，降低域判别器（D）的精度，以对齐源域与目标域的特征分布：其中XT为目标域数据，无标签。 3.我们针对传统方法的改进以上基于对抗学习的传统域适应方法只能对齐全局特征分布（Marginal Distribution），而忽略了不同域之间，相同语义特征的语义一致性（Joint Distribution），在训练过程中容易造成负迁移，如图2（a）所示。举例来说，目标域中的车辆这一类，可能与源域中的车辆在视觉上是接近的。因此，在没有经过域适应算法之前，目标域车辆也能够被正确分割。然而，为了迎合传统方法的全局对齐，目标域中的车辆特征反而有可能会被映射到源域中的其他类别，如火车等，造成语义不一致。针对这一问题，我们在今年CVPR的论文中，向对抗学习框架里加入了联合训练的思想，解决了传统域适应方法中的语义不一致性和负迁移等键问题。具体做法见图2（b），我们采用了两个互斥分类器对目标域特征进行分类。当两个分类器给出的预测很一致时，我们认为该特征已经能被很好的分类，语义一致性较高，所以应减少全局对齐策略对这些特征产生的负面影响。反之，当两个分类器给出的预测不一致，说明该目标域特征还未被很好地分类，依然需要用对抗损失进行与源域特征的对齐。所以应加大对齐力度，使其尽快和源域特征对应。 4.网络结构为了实现上述语义级对抗目标，我们提出了Category-Level Adversarial Network (CLAN)。遵循联合训练的思想，我们在生成网络中采用了互斥分类器的结构，以判断目标域的隐层特征是否已达到了局部语义对齐。在后续对抗训练时，网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差（Discrepancy）来对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。图3中，橙色的线条表示源域流，蓝色的线条表示目标域流，绿色的双箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交，以达到互斥分类器的目的。源域流和传统的方法并无很大不同，唯一的区别是我们集成了互斥分类器产生的预测作为源域的集成预测。该预测一方面被标签监督，产生分割损失（Segmentation Loss），如式（3）所示：另一方面，该预测进入判别器D，作为源域样本。绿色的双箭头处，我们使用余弦距离作为损失，训练两个分类器产生不同的模型参数：目标域流中，集成预测同样进入判别器D。不同的是，我们维持两个分类器预测的差值，作为局部对齐程度的依据 (local alignment score map）。该差值与D所反馈的损失相乘，生成语义级别的对抗损失：该策略加大了语义不一致特征的对齐力度，而减弱了语义一致的特征受全局对齐的影响，从而加强了特征间的语义对齐，防止了负迁移的产生。最后，根据以上三个损失，我们可以得出最终的总体损失函数：基于以上损失函数，算法整体的优化目标为：在训练中，我们交替优化G和D，直至损失收敛。 5. 特征空间分析我们重点关注不常见类，如图4（a）中黄框内的柱子，交通标志。这些类经过传统方法的分布对齐，反而在分割结果中消失了。结合特征的t-SNE图，我们可以得出结论，有些类的特征在没有进行域迁移之前，就已经是对齐的。传统的全局域适应方法反而会破坏这种语义一致性，造成负迁移。而我们提出的语义级别对抗降低了全局对齐对这些已对齐类的影响，很好的解决了这一问题。 6. 实验结果我们在两个域适应语义分割任务，即GTA5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 上进行了实验验证。我们采用最常见的Insertion over Union作为分割精度的衡量指标，实验结果如下。从表1和表2中可以看出，在不同网络结构（VGG16，ResNet101）中，我们的方法（CLAN）域适应效果都达到了 state-of-the-art的精度。特别的，在一些不常见类上（用蓝色表示），传统方法容易造成负迁移，而CLAN明显要优于其他方法。表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。表 2. 由虚拟数据集SYNTHIA 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。第二个实验中，我们了展示隐空间层面，源域和目标域间同语义特征簇的中心距离。该距离越小，说明两个域间的语义对齐越好。结果见图 5。最后，我们给出分割结果的可视化效果。我们的算法大大提高了分割精度。 7. 总结《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》引入了联合训练结合对抗学习的设计，在无监督域适应语义分割任务中取得了较好的实验结果。该算法能应用前景广泛，比如能够很好地应用到自动驾驶中，让车辆在不同的驾驶环境中也能保持鲁棒的街景识别率。最后 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里（持续更新中）CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文，打开链接即可查看~

扇形面积 S = (1/2)αR^2, 当 α 减少 30', dα = ° = -π/360, dS = (1/2)R^2dα = -(1/2)100^2 · π/360 = 平方厘米扇形面积减少约平方厘米；当 R 增加 1 厘米, dR = 1 dS = αRdR = 100 · 1 · 60π/180 = 平方厘米扇形面积增加约平方厘米。

AI技术的智能模型的训练模式由之前的大炼模式逐渐变成炼大的模式；参数量模式在不断增加，探索的四个层次等等内容都有抄袭。

大家都知道，AI (神经网络) 连加减法这样的简单算术都做不好：可现在，AI已经懂得微积分，把魔爪伸向你最爱的高数了。它不光会求不定积分：还能解常微分方程：一阶二阶都可以。这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。团队说，这是Seq2Seq和Transformer搭配食用的结果。用自然语言处理 (NLP) 的方法来理解数学，果然行得通。这项成果，已经在推特上获得了1700赞。许多小伙伴表示惊奇，比如： “感谢你们！在我原本的想象中，这完全是不可能的！”而且，据说算法很快就要开源了：到时候让付费软件怎么办？巨大数据集的生成姿势要训练模型做微积分题目，最重要的前提就是要有大大大的数据集。这里有，积分数据集和常微分方程数据集的制造方法：函数，和它的积分首先，就是要做出“一个函数&它的微分”这样的数据对。团队用了三种方法：第一种是正向生成 (Fwd) ，指生成随机函数 (最多n个运算符) ，再用现成的工具求积分。把工具求不出的函数扔掉。第二种是反向生成 (Bwd) ，指生成随机函数，再对函数求导。填补了第一种方法收集不到的一些函数，因为就算工具求不出积分，也一定可以求导。第三种是用了分部积分的反向生成 (Ibp) 。前面的反向生成有个问题，就是不太可能覆盖到f(x)=x3sin(x)的积分： F(x)=-x3cos(x)+3x2sin(x)+6xcos(x)-6sin(x) 因为这个函数太长了，随机生成很难做到。另外，反向生成的产物，大多会是函数的积分比函数要短，正向生成则相反。为了解决这个问题，团队用了分部积分：生成两个随机函数F和G，分别算出导数f和g。如果fG已经出现在前两种方法得到的训练集里，它的积分就是已知，可以用来求出Fg： ∫Fg=FG-∫fG 反过来也可以，如果Fg已经在训练集里，就用它的积分求出fG。每求出一个新函数的积分，就把它加入训练集。如果fG和Fg都不在训练集里，就重新生成一对F和G。如此一来，不借助外部的积分工具，也能轻松得到x10sin(x)这样的函数了。一阶常微分方程，和它的解从一个二元函数F(x,y)说起。有个方程F(x,y)=c，可对y求解得到y=f(x,c)。就是说有一个二元函数f，对任意x和c都满足：再对x求导，就得到一个微分方程：fc表示从x到f(x,c)的映射，也就是这个微分方程的解。这样，对于任何的常数c，fc都是一阶微分方程的解。把fc替换回y，就有了整洁的微分方程：这样一来，想做出“一阶常微分方程&解”的成对数据集，只要生成一个f(x,c)，对c有解的那种，再找出它满足的微分方程F就可以了，比如：二阶常微分方程，和它的解二阶的原理，是从一阶那里扩展来的，只要把f(x,c)变成f(x,c1,c2) ，对c2有解。微分方程F要满足：把它对x求导，会得到：fc1,c2表示，从x到f(x,c1,c2)的映射。如果这个方程对c1有解，就可以推出另外一个三元函数G，它对任意x都满足：再对x求导，就会得到：最后，整理出清爽的微分方程：它的解就是fc1,c2。至于生成过程，举个例子：现在，求积分和求解微分方程两个训练集都有了。那么问题也来了，AI要怎么理解这些复杂的式子，然后学会求解方法呢？将数学视作自然语言积分方程和微分方程，都可以视作将一个表达式转换为另一个表达式，研究人员认为，这是机器翻译的一个特殊实例，可以用NLP的方法来解决。第一步，是将数学表达式以树的形式表示。运算符和函数为内部节点，数字、常数和变量等为叶子节点。比如 3x^2 + cos(2x) - 1 就可以表示为：再举一个复杂一点的例子，这样一个偏微分表达式：用树的形式表示，就是：采用树的形式，就能消除运算顺序的歧义，照顾优先级和关联性，并且省去了括号。在没有空格、标点符号、多余的括号这样的无意义符号的情况下，不同的表达式会生成不同的树。表达式和树之间是一一对应的。第二步，引入seq2seq模型。 seq2seq模型具有两种重要特性：输入和输出序列都可以具有任意长度，并且长度可以不同。输入序列和输出序列中的字词不需要一一对应。因此，seq2seq模型非常适合求解微积分的问题。使用seq2seq模型生成树，首先，要将树映射到序列。使用前缀表示法，将每个父节点写在其子节点之前，从左至右列出。比如 2 + 3 * (5 + 2)，表示为树是：表示为序列就是 [+ 2 * 3 + 5 2]。树和前缀序列之间也是一一映射的。第三步，生成随机表达式。要创建训练数据，就需要生成随机数学表达式。前文已经介绍了数据集的生成策略，这里着重讲一下生成随机表达式的算法。使用n个内部节点对表达式进行统一采样并非易事。比如递归这样的方法，就会倾向于生成深树而非宽树，偏左树而非偏右树，实际上是无法以相同的概率生成不同种类的树的。所以，以随机二叉树为例，具体的方法是：从一个空的根节点开始，在每一步中确定下一个内部节点在空节点中的位置。重复进行直到所有内部节点都被分配为止。不过，在通常情况下，数学表达式树不一定是二叉树，内部节点可能只有1个子节点。如此，就要考虑根节点和下一内部节点参数数量的二维概率分布，记作 L(e,n)。接下来，就是对随机树进行采样，从可能的运算符和整数、变量、常量列表中随机选择内部节点及叶子节点来对树进行“装饰”。最后，计算表达式的数量。经由前面的步骤，可以看出，表达式实际上是由一组有限的变量、常量、整数和一系列运算符组成的。于是，问题可以概括成：最多包含n个内部节点的树一组p1个一元运算符（如cos，sin，exp，log）一组p2个二进制运算符（如+，-，×，pow）一组L个叶子值，其中包含变量（如x，y，z），常量（如e，π），整数（如 {-10，…，10}）如果p1 = 0，则表达式用二叉树表示。这样，具有n个内部节点的二叉树恰好具有n + 1个叶子节点。每个节点和叶子可以分别取p1和L个不同的值。具有n个二进制运算符的表达式数量就可以表示为：如果p1 > 0，表达式数量则为：可以观察到，叶子节点和二元运算符的数量会明显影响问题空间的大小。△不同数目运算符和叶子节点的表达式数量胜过商业软件实验中，研究人员训练seq2seq模型预测给定问题的解决方案。采用的模型，是8个注意力头（attention head），6层，512维的Transformer模型。研究人员在一个拥有5000个方程的数据集中，对模型求解微积分方程的准确率进行了评估。结果表明，对于微分方程，波束搜索解码能大大提高模型的准确率。而与最先进的商业科学计算软件相比，新模型不仅更快，准确率也更高。在包含500个方程的测试集上，商业软件中表现最好的是Mathematica。比如，在一阶微分方程中，与使用贪婪搜索解码算法（集束大小为1）的新模型相比，Mathematica不落下风，但新方法通常1秒以内就能解完方程，Mathematica的解题时间要长的多（限制时间30s，若超过30s则视作没有得到解）。而当新方法进行大小为50的波束搜索时，模型准确率就从提升到了97%，远胜于Mathematica（）并且，在某一些Mathematica和Matlab无力解决的问题上，新模型都给出了有效解。△商业科学计算软件没有找到解的方程邀请AI参加IMO这个会解微积分的AI一登场，就吸引了众多网友的目光，引发热烈讨论。网友们纷纷称赞：鹅妹子嘤。有网友这样说道：这篇论文超级有趣的地方在于，它有可能解决复杂度比积分要高得高得高得多的问题。还有网友认为，这项研究太酷了，该模型能够归纳和整合一些sympy无法实现的功能。不过，也有网友认为，在与Mathematica的对比上，研究人员的实验设定显得不够严谨。默认设置下，Mathematica是在复数域中进行计算的，这会增加其操作的难度。但作者把包含复数系数的表达式视作“无效”。所以他们在使用Mathematica的时候将设置调整为实数域了？我很好奇Mathematica是否可以解决该系统无法解决的问题。 30s的限制时间对于计算机代数系统有点武断了。但总之，面对越来越机智的AI，已经有人发起了挑战赛，邀请AI挑战IMO金牌。Facebook AI研究院出品这篇论文有两位共同一作。 Guillaume Lample，来自法国布雷斯特，是Facebook AI研究院、皮埃尔和玛丽·居里大学在读博士。他曾于巴黎综合理工学院和CMU分别获得数学与计算机科学和人工智能硕士学位。 2014年进入Facebook实习。 Franois Charton，Facebook AI研究院的客座企业家（Visiting entrepreneur），主要研究方向是数学和因果关系。传送门 ————编辑 ∑Gemini来源：新浪科技

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清华大学清华大学在人工智能领域的研究水平一直处于世界领先地位。并于2018年6月成立了人工智能研究院，在2018年的计算机科学排名CSRankings网站上，清华大学在全球人工智能领域学术机构的排名中仅次于卡耐基梅隆大学，位居第二位，并且清华大学发表人工智能国际论文数为1916篇，在国内位居第一。

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。

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2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。

去年也有很多游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的游戏，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。

机器之心整理了去年全年在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究。让我们以时间的顺序来看：

第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种大型无监督语言模型，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。

该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。

GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。

最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的社会影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略：仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重。

机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。

论文链接：

在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。

首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。

研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下，无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战。

去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

论文链接：

通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？

来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。

BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。

来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。

作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。

基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。

武大马院研究生会论文入选名单

3人。1、截止2022年5月15日武大研究生保研人数是法学院21人、文学院11人、马院3人，新闻学院34人。2、武大马院就是武汉大学马克思主义学院。

有。研究生论文查重一次不过是没有影响的，研究生院校会提供两次考核机会，所以第一次论文查重没有通过的研究生，只需要在第二次论文考核前，将研究生论文查重率达到考核标准即可。

论文入选研究前沿

近日，被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。本届ECCV论文录用率不足20%，其中，由云工业软件企业三维家图灵实验室与国内外顶尖高校合作撰写的论文——《通过强化学习解决室内场景相机定位问题（Towards Accurate Active Camera Localization）》成功入选！

三维家首次入围国际顶会技术有望率先在家居场景落地

ECCV每两年举办一次，与CVPR和ICCV并驾齐驱，被称为国际计算机视觉领域三大会议。随着AI人工智能技术的发展，计算机视觉的研究和应用逐渐深入，每届ECCV的举行都会吸引大量来自世界各地的顶尖专家学者、研究机构及企业等投稿。

而今年ECCV 2022的总投稿数超过了8170篇，接近上一届的两倍，创下历史新高。其中有1629篇论文中选，录用率不足20%。

此次三维家入选的论文是与山东大学、北京大学、斯坦福大学、腾讯AI lab共同完成，论文中创造性地提出利用强化学习算法解决室内场景相机定位的问题。研究结果表明，该方法优于当前最先进的马尔可夫定位方法，能有效提高在仿真场景中相机定位的精准度。

三维家图灵实验室负责人王胜表示，此次入选对于三维家来说是一次学术上的飞跃。在应用层面，该研究可以深度运用在智能设计领域，三维家旗下3D云设计等产品能加以应用和落地，呈现更真实、更优秀的视觉效果。

“在AI智能设计领域，三维家走到了世界学术最前沿。我们将利用这些最前沿的技术服务我们的用户。”王胜说到。

四大技术实验室锻造三维家科研硬实力

近年来，在加快建设科技强国，实现高水平科技自立自强的战略方针下，越来越多的中国科技企业频频亮相国际学术顶会，让世界看见中国前沿科技力量的崛起。其中，三维家正逐渐走向台前，传递国产自研的云工业软件企业的信念与坚持。

创立于2013年，三维家基于人工智能、大数据、云计算等技术，以一张“图纸”贯穿家居全产业链，通过3D云设计、3D云制造、数控系统三大工业软件矩阵，帮助家居企业、从业者实现门店营销、仿真设计、生产制造全流程一体化，为消费者带来“所思即所见、所见即所得”的家居消费体验。

工业软件是一条长期主义的道路，而技术引领需要长期的研发创新。据了解，三维家拥有数百人的技术研发团队，每年投入上亿元研发资金，并设立三大实验室——阿凡达实验室专注于3D渲染技术和XR新锐技术，图灵实验室深研人工智能和大数据应用，鲁班实验室则主攻云工业建模、云工业制造核心技术难题。

定位家居行业云工业软件服务商，三维家深刻认识到要改变传统制造业重硬轻软、长期依赖国外软件的现状，不能只停留在“纸上谈兵”。2020年，三维家与中国科学技术大学数学科学学院共建“先进制造联合实验室”，推动最新产研成果在家居行业落地应用。

合作很快就取得了成效——联合实验室以知名上市企业志邦家居为试验基地，三维家和中国科大算法团队通过深度学习志邦家居的业务流程，以软件技术优化材料算法，通过多订单混合排产使板材利用率提高2%以上，真正实现降本增效。

让更多技术人才走向台前代表国产工业软件发声

为激发产研活力，三维家与国内顶尖院校、专家学者保持着频繁的学术交流。去年11月，包括中国科学技术大学刘利刚教授，浙江大学冯结青教授、蔺宏伟教授等中国顶尖的应用数学、几何建模、计算机图形学领域专家学者走进三维家，与三维家研发团队深度交流，进行元宇宙下的建模技术探讨。

今年，三维家推出“元矩阵” 科技计划——与中国科学技术大学、华南理工大学、暨南大学等顶尖学府建立更深入的链接，有望在学术交流、“产学研”合作上走得更远；与阿里云、华为云、英伟达NVIDIA等技术伙伴深化合作，让三维家在实时光追渲染、图形建模、虚拟仿真等底层技术上接连突破，构筑起坚不可摧的技术护城河。

三维家创始人、CEO蔡志森曾表示，希望把一直处于幕后的技术研发团队推向台前，向行业、学术圈发出三维家的声音。近年来，三维家技术团队频频在顶级科技峰会上“献出首秀”，分享技术成果。去年阿里云栖大会上，三维家3D产品负责人曹健、解决方案架构师、中科院博士周子超等均亮相发表演讲，介绍三维家在企业上云、产业数字化等方面的突破。

而在8月即将举行的QCon全球软件开发大会上，三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪将以“webassembly技术背景下工业软件云上实战”的主题进行分享。同时，在计算机辅助设计和图形学领域的“奥斯卡”CAD&CG大会、华为HC全链接大会、英伟达GTC China等峰会上，也将看到三维家的强势发声。

结语：

科技创新的背后，是企业对前沿技术的探索、对商业模式的不断打磨，和对产业场景的落地应用，这需要有长期主义的坚持。三维家正在将论文研究、产学研合作成果、自研技术优势等优先应用在家居产业，让人工智能、大数据、云计算、XR、工业建模等技术能在更多商业场景中落地，为产业发展搭建起一条数字化的“高速路”。

毛主席曾言，战略上蔑视敌人，战术上重视敌人。今天我们理性探讨中美之间的差距，核心是美国有但中国没有的核心科技，看看我们在科技方面的的差距有哪些，做到知己知彼。

当然了中国也有非常多的科技是美国所没有的，比如特高压、高铁、超高桥梁、码头设备等大型机械设备等，在通信技术上，华为也赶超思科了，如果中国多个几十个、几百个华为这样的公司，今天的讨论也就完全没有必要了。

麦肯锡调查结果

图片是麦肯锡调查研究得出的，展示的是详细的中美科技差距比较图，涵盖了目前全部的科技领域。

美国领先中国十八大领域，五大领域至少领先30年

18个领域领先中国：

商业航空、应用程序和系统软件、汽车主机、汽车配件、通信设备、医疗器械、石油和天然气服务、石油开采技术、包装食品、饮料、消费电子与高科技硬件、互联网软件与服务、智能手机、家庭娱乐软件、特种化学品、生物技术、半导体设计、品牌药研发。

5大核心领域至少30年差距分别是：

与国防技术相关的商业航空器、半导体、生物机器、特种化工和系统软件等核心技术领域。

这些科技领域的成就来源于强大的科学研究能力。比如，2015年，在全世界100个热点科学研究前沿和49个新兴研究前沿领域中，美国在143个前沿领域都有核心论文入选，且在108个前沿的核心领域论文数排名第一。

在世界500强科学研究机构排名中，美国共占有198家大学和研究机构进入，其中前十名的研究机构中就有9所来自美国。

世界科学研究的前沿突破基本上有8成来自美国，这就是科学研究实力的差距。

那么具体的表现体现在哪里呢？

消费电子与高科技硬件、智能手机、半导体领域

就拿大家熟悉的苹果手机来举例吧！苹果用的大猩猩玻璃的前身是康宁公司在20世纪60年代生产的，具防弹功能的特种玻璃。是20世纪60年代哦。

而大家喜爱的人机交互功能Siri，则是美国国防部先进研究项目局DARPA在2003年投资的CALO计划，而此计划同样可以追溯到斯坦福大学20世纪60年代开始的人工智能课题研究上。可以毫不夸张的说，它是美国一个国家独立研究软件硬件作出的产品。

应用程序和系统软件领域

今年川普说要把苹果的生产线搬回美国，国人嘲笑其无知。即使国内软件开发人员水平已经很高，但是面向新的应用场景做一套的操作系统、开发相应的语言、开发数据库也是很难做到的。

有人说我已经把linux操作系统内核搞得很清楚了，但这不代表你能在此基础上推倒重来并有所创新，有所优化，关键还是游戏规则的制定。在中国，没有相关领域的产业链，也没有生态环境，更缺少这样世界级的大牛，人家把底层的规则稍微改变一下，就够我们折腾的了。

国防科技领域

SR71黑鸟

军迷们可能知道，上世纪60~70年代美国生产的战机SR71黑鸟，能以2800-3200公里/小时在高空侦察飞行，这个速度是常规防空导弹无法企及的速度。它采用的是先进的可变循环式发动机，即使今天把它拿到中国，仍然有非常高的科研价值。

飞机发动机

关键点在哪里里呢？答案是材料和工艺。发动机工作温度3000～4000℃，基本上常见的金属都可以被熔化掉，这样你需要提供合理有效的冷却系统，同时找到能够耐高温高压的金属材料。

发动机引擎

美国在基础科学研发和人类未知领域探索上,拥有不可逆转的优势。这是中美科技差距的核心。对于美国而言，当他们的研发人员想要选择一种材料或一种技术的解决办法时，可能结果是美国已经有了，或者日本德国已经有了，法国英国以色列已经有了，拿过来用吧。

未来科技研发能力

对于中国而言，这个国外有了，中国还没有，能买回来一两个，得靠自己仿制一下，但是仿制的质量不是很稳定，于是国产设备和美国设备就有了寿命差距，而这些问题还是不断累加的。

论文查重ai

为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。老牌查重软件，海量数据库，查重范围广，价格优惠，性价比超高。

对于第一次接触论文查重的学生来说，不知道论文查重系统是什么，怎么做。尤其是对于大学生来说，面对各种论文查重网站，会感到迷茫，不知道如何选择。那么大学生如何查重论文呢？1.市面上的论文查重软件价格昂贵，尤其是在毕业论文查重高峰期，价格也会上涨，不适合进行初稿检测。我们可以选择免费的论文查重网站对论文初稿进行查重，免费查重系统的种类比较多如果你不知道选择哪种查重系统，小编推荐可以使用paperfree论文查重系统，安全可靠，很多人初稿检测都是用的这个系统，然后使用与学校一致的论文查重系统对我们的期末论文进行适当的修改和降重后进行查重。2.确认论文查重网站后，将自己的论文上传到查重页面。该系统将根据其独特的查重算法将我们的论文与数据库的资源进行比较。重复的部分通常用红色字母标注，在查重报告和论文的总重复率中可以看出。3.上传论文后。接下来，我们需要耐心等待论文查重结果，通常是以报告的形式。论文的重复部分会明确的用百分比表示出来，发现的重复部分也会标识出来。根据论文查重的结果，我们将能够修改和调整论文的重复部分，报告中会把具体的重复内容部分标注出来，这样有利于我们修改重复部分，很快就能降到要求的范围内。

维普查重、万方论文查重网站、PaperPP论文查重系统、中国知网、学术不端网都是不错的查重软件

1、维普查重：维普查重可个人查重，在该官网内付费即可查重论文，检测完成下载查重报告即可查看到信息的论文重复率结果。维普网论文查重报告通常分为5大部分报告内容，分别是相似度对比报告、片段对照报告、格式分析报告、原文对照报告、PDF报告等内容。

2、万方论文查重网站：而万方论文查重网站查重的价格，其检测收费模式与知网论文查重系统的收费模式有很大不同，知网是按论文篇数与次数定价收费的，不同查重版本检测一篇论文一次所收取的费用各有不同，而万方论文查重网站对于查重论文的收费却不是按篇收费，而是按查重论文的全文字数来收费的。

通常本科论文查重的费用是按照上传查重的论文的字数以每1万字收取20元来收费的，且不满足1万字的论文按1万字来计算，而对于万方的硕、博论文的检测查重费用为每1万字25元。可见万方论文查重网站查重价格是十分物美价廉了，无论是价格还是查重系统本身的查重准确度都是较为适合论文初稿查重的。

3、PaperPP论文查重系统：属于PaperPP品牌产品，致力于为毕业生提供完善的学术不端论文检测服务，通过对比库及智能AI技术为用户提供毕业论文查重。PaperPP论文查重系统定期更新比对数据库，保证学术期刊，学位论文，硕博等论文查重结果的精准，坚决保护用户隐私。聚合文献检索、知网查重等众多论文检测功能。

4、中国知网：凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。这是中国出版领域的最高奖项。国家“十一五”重大网络出版工程-----《中国学术文献网络出版总库》也于2006年通过新闻出版总署组织的鉴定验收。

5、学术不端网：学术不端网是最准确的中国知网论文查重检测系统入口:知网期刊AMLC、知网本科PMLC、知网等CNKI论文查重软件,可供高校硕士博士研究生学位毕业论文查重、大学生论文抄袭行为检测和已发表文献职称评审使用。被誉为最靠谱的论文重复率相似性检测网站。

Paperbye论文查重系统，是自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。

优秀功能1、自动降重，根据论文重复率情况，自己选择性软件自动降重辅助提高论文修改效率；2、自动排版，根据各校论文要求格式会自动进行格式排版，一键生成，快速便捷；3、同步改重，在查重报告里实现一边修改文章，一边进行查重，及时反馈修改结果。4、自建库，自建上传参考过的文章进行单独比对，可以查出所有抄袭内容。5、自动纠错，AI识别文档中的错别字和标点误用，提示错误位置并提供修改建议。

总结了五种修改论文方法，感觉是降重必备的。

1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。

2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。

3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句，。

4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。

5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，感觉效果还是不好。