智能小說閱讀模型的構建

① 如何使用蘋果Core ML模型構建基於機器學習的智能應用

246表示OpenCV的版本為2.4.6，版本後有d表示debug版本，沒d表示release版本opencv_core246d.lib是核心功能模塊庫，提供了OpenCV的基本數據結構和基本函數opencv_highgui246.lib是高層圖形用戶界面庫，提供圖形用戶界面介面opencv_features2d246.lib是2D功能框架庫，提供了特徵檢測和描述相關功能opencv_ml246.lib是機器學習庫，提供了一些統計模型和分類演算法OpenCV每個部分是很深奧的，有興趣推薦看看《學習OpenCV》這本書，裡面有對每個部分進行較為詳細的介紹

② 人工智慧構建未來世界現代文閱讀答案

人工智慧會不會取代人?(曹新安原創，轉發請註明出處😜)
隨著神經網路技術和GPU的結合，新世紀人工智慧取得了突破性進展，以前不敢做的東西開始在做了，以前不敢想的東西現在天天成為新聞網站科技專欄的熱點話題。
這個話題就是"人工智慧會不會取代人?"
大佬們很忙，可是這個問題總能抽出時間來發表自己的看法，有蓋茨，扎克博格，馬克斯，李彥宏，等等，舉不勝舉;大家的看法也是眾說風雲，一時間還沒有形成統一的主流認識。
天下本無煩惱，只是庸人自擾。
我們先看看人工智慧能做什麼，再看它對人類的影響;這個問題的答案就水落石出了。
有了神經網路技術和GPU的結合，語言識別、語義識別、圖像識別這些人工智慧的基礎問題己經找到解決方案，剩下只是時間問題。完成了這幾步就智能啦，有人可能會說"小子別玩我，這就智能啦!這不傻子都會的事么?"
對，這些就是長期困擾人工智慧發展的三座大山!這些對人或稍高級一點的動物都有的能力，很難用計算機演算法來表示;現在有了，神經網路解決了演算法問題，GPU解決了速度問題。沒了這三座大山，人工智慧與人的差距只有學習能力和情感了，這些都是可以用邏揖演算法來實現的，沒有理論障礙，只是實現時間問題。
什麼意思?結論八個字:"人工智慧可以取代人"
嘩…嘩，小夥伴們都驚呆了!噓…噓，誰信呢，反正我是信了，哈哈哈哈
頭腦還清醒的小夥伴(主要可能是理工科的啊)可能會問，那還不趕緊叫停，真要造一堆機器來取代我們?
別急，我們看看它對我們的影響。
大家應該知道可以通過神經控制假肢的技術，雖然沒有到大規模推廣階段，可也不遠了。另外一個新聞就是今年在中國，不錯就在天朝，會進行全球第一例換頭手術。是否能成功不說，技術可行性應該論證得七七八八了，要不了多久將會成為現實。等等這和人工智慧有啥關系?這兩件事說明人的器官是可以移植的，手腳肝臟軀干都能換，今天換個別人的，明天壞了還得換，沒有備件，咱辦?去搶?現在是文明社會，得有其它方法。這個方法就是用機械器官進行替換。先是換個假手假腳，再就是假軀干…
這換過假躺乾的人還是人么?我想大部份人還是認可的，這個人的大腦還在，他的記憶，經歷，情感，習慣，愛好都沒變。
我們己經討論到問題的關鍵，怎麼判斷我是誰?
一個人的記憶，經歷，情感，習慣，愛好，如果這些沒變，我還是我。
接下來，頭老了壞了怎麼辦?換個頭?不不，那還是我嗎?如果是換一個機器的頭，再把人的記憶，經歷，情感，習慣，愛好復制進去，不就還是我嘛。
好，一個奇怪的問題出現了，這樣全換成機器的一個人，還是人對吧?他也是機器人，即人工智慧。他能繼承我的財產吧，他有選舉權吧，可以有工作，領工資，買別墅，還有花錢換零件。他擁有一切和我平等的權利。
這樣的機器人不怕累，不用休息，思考還快，行動也快。我們可以給他加對翅膀，加幾個輪了，我的天，這不是現實版的變型金剛么?一個普通意義上的人根本無法與其竟爭，怎麼辦?你想到了嗎?對，"換"。所有人都把自已升級成了機器人!
這樣"人工智慧會不會取代人?"的問題已經有答案了，無所謂取代，而是人類進化成了機器人(人工智慧)。

③ 網頁版小說怎麼智能閱讀

你好，首先必須安裝最新版的UC瀏覽器，可以到uc.cn下載。
（2）用瀏覽器訪問pc版的小說網站
（3）進入任意一本小說的目錄或正文，就會自動進入智能閱讀。
ps：如果進入不了，檢查設置中的「瀏覽設置」（iPhone上叫「小說設置」），保持「自動
進入智能閱讀模式」設置項為打開狀態。

④ 人工智慧模型至少需要多少學習樣本

人工智慧成了新時代的必修課，其重要性已無需贅述，但作為一個跨學科產物，它包含的內容浩如煙海，各種復雜的模型和演算法更是讓人望而生畏。

數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜演算法的必備要素。今天的種種人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學基礎知識，樣本具體來說包括：

1.線性代數：如何將研究對象形式化？

2.概率論：如何描述統計規律？

3.數理統計：如何以小見大？

4.最優化理論： 如何找到最優解？

5.資訊理論：如何定量度量不確定性？

6.形式邏輯：如何實現抽象推理？

7.線性代數：如何將研究對象形式化？

⑤ 有個都市小說寫主角自己弄出個智能程序的小說叫什麼

神級天才和天才都市。絕對是有智能程序，而且是科幻類都市小說

⑥ 模型構建與模塊功能

生態預警分析涉及諸多生態要素。塔里木河流域生態預警分析系統模型構建包括從基於單項指標變化的預警模型，到基於多項指標的綜合預警模型，在系統功能上具體表現為不僅實現了單一生態專題要素預警，而且可以對指定區域進行綜合預警分析。其中建模研究、生態安全的界定和生態危機閾值的確定，是生態預警分析分系統建設的關鍵技術(劉振波，2004)。

(一)沙質荒漠化預警分析

沙質荒漠化評價指標體系以前大都是以定性描述為主，由於對沙質荒漠化概念的理解不同，指標繁雜各異，多為間接性指標，獲取數據難度大，實用性小，並且這些研究只局限在對沙質荒漠化土地程度的評價方面，近幾年來，隨著國內數量化評價方法的出現，把沙質荒漠化評價指標體系的研究大大向前推進了一步。對於沙質荒漠化評價而言，區域性土地沙質荒漠化總體水平才是一個地區沙質荒漠化程度的全面反映，它體現了某個地區生態環境的優劣(王君厚，2001)。對區域土地沙質荒漠化現狀水平的評價除考慮自然因子外，還應考慮該地區非沙質荒漠化土地及各程度沙質荒漠化土地的面積組成比例，即在沙質荒漠化土地程度評價的基礎上，進行區域評價和預警。

與遙感監測子系統相對應，沙質荒漠化預警分析工作區域為塔里木河流域中下游地區，以不同期次的沙質荒漠化現狀專題圖形數據為基礎，開發了基於沙質荒漠化程度(沙質荒漠化等級)預警分析模塊、基於沙質荒漠化擴展速度的預警分析模塊，以及綜合考慮沙質荒漠化程度變化和速度變化的沙質荒漠化指數預警分析模塊。

1.基於程度的沙質荒漠化預警分析

疊加分析幹流中下游地區不同年份沙質荒漠化程度專題數據，提取水域、非沙質荒漠化、輕度沙質荒漠化、中度沙質荒漠化、強度沙質荒漠化、沙漠這六種沙質荒漠化類型的轉換情況，對沙質荒漠化程度增強的區域過濾，再做出空間統計，最後得到沙質荒漠化級別增強的區域，從沙質荒漠化級別的程度增強情況對研究區作預警判斷，同時生成基於程度的沙質荒漠化預警報表，見圖 6 －9。

圖6－9 基於程度的沙質荒漠化預警分析物理模型圖

分別對水域、非沙質荒漠化、輕度沙質荒漠化、中度沙質荒漠化、強度沙質荒漠化、沙漠類型賦值0、1、2、3、4、5，則基於程度的沙質荒漠化預警分析數學模型如下:

A_dynamic=A_periodnew－A_periodold

式中:A_periodold為起始年份沙質荒漠化類型;A_periodnew為終止年份沙質荒漠化類型。當A_dynamic≥1時，對該區域預警;A_dynamic=1時為橙色預警;A_dynamic≥2時為紅色預警。

應用基於程度的沙質荒漠化預警分析模塊，對同一區域不同時間段沙質荒漠化演化進行預警分析，可以過濾出沙質荒漠化等級升高的區域，根據沙質荒漠化等級變化幅度，分別賦予不同表示方式，可以直觀查看沙質荒漠化程度嚴重區域的空間分布位置和變化幅度，同時根據預警圖統計分析得到各種沙質荒漠化程度變化的面積統計值。

圖6－10為幹流下游基於沙漠化程度的預警分析結果顯示界面，從2002～2004年期間，塔河幹流下游的沙漠化程度從輕度沙漠化增強到中度沙漠化的區域面積最大，為10.268萬畝，其他級別的增強面積遠小於輕度沙漠化增強到中度沙漠化的面積，所以幹流下游地區對於輕度沙質荒漠化類型的變化需要特別注意，對重點變化區域加緊預防。

圖6－10 幹流下游基於沙漠化程度預警分析結果圖

2.基於速度的沙質荒漠化預警分析

疊加分析幹流中下游地區不同年份某一沙質荒漠化類型專題數據，對該類型的面積擴展情況進行空間統計，根據單位時間內不同類型沙質荒漠化級別的面積擴展速度情況，與給定的預警閾值進行比較，做出預警判斷，並同時生成基於速度的沙質荒漠化預警報表(圖6－11)。基於速度的沙質荒漠化預警分析數學模型為:

V=((S_periodnew－S_periodold)/S_periodold)/(T₂－T₁)

式中:S_periodnew為某沙質荒漠化類型終止年份面積;S_periodold為該類型起始年份面積;T₂為終止年份時間;T₁為起始年份時間;V為該沙質荒漠化類型增長速度，當V大於用戶給定預警閾值時，對該區域的對應沙質荒漠化類型預警顯示。

圖6－11 基於速度的沙質荒漠化預警分析物理模型圖

應用基於速度的沙質荒漠化預警分析模塊，對同一區域不同時間段沙質荒漠化演化進行預警分析，可以過濾出沙質荒漠化面積擴展速度異常的區域，根據沙質荒漠化面積擴張幅度，分別賦予不同表示方式，可以直觀查看沙質荒漠化面積擴展異常的空間分布位置和變化幅度，同時根據預警圖統計分析得到各種沙質荒漠化程度變化的面積統計值。

從基於沙漠化速度的預警分析結果(圖6－12)可知，從2002～2004年期間，塔河幹流下游輕度沙漠化增長速率為0.0007%;中度沙漠化增長速率為1.7415%;強度沙漠化增長速率為0.001%;極強度沙漠化增長速率在有效值范圍內為0。以上沙漠化速率只有中度沙漠化增長速率大於預警閥值1%，所以對中度沙漠化增強區域進行過濾形成中度沙漠化增強區域統計圖，可以在數據視圖中對具體細節斑塊進行查詢。

圖6－12 幹流下游基於沙質荒漠化速度預警分析結果圖

3.基於沙質荒漠化指數的沙質荒漠化動態預警分析

對同一地區不同沙質荒漠化級別賦予不同的權重值，計算不同時段的沙質荒漠化指數，根據指數值和指數值的變化進行預警判斷，如圖6－13。

圖6－13 基於沙質荒漠化指數的預警分析物理模型圖

沙質荒漠化指數計算公式:

S=(ΣS_i·P_i)/(ΣS_i)

式中:S_i為某區域各沙質荒漠化級別的面積;P_i為各沙質荒漠化級別的權重值，其中水域和非沙質荒漠化區域P值為0，輕度沙質荒漠化為1，中度沙質荒漠化為2，強度沙質荒漠化為3。當沙質荒漠化指數S小於0.5進行輕度預警;大於等於0.5小於1時中度預警，大於1則強度預警。

動態沙質荒漠化預警指數公式:

I=(S₁－S₀)/(T₁－T₀)

式中:S₁、S₀分別為第二期和第一期沙質荒漠化指數;T₂、T₁為第二期和第一期的年份。當I為負值時，該區域沙質荒漠化趨於逆轉;為正值時，該區域沙質荒漠化趨於惡化，進行預警。

基於沙質荒漠化指數的預警分析模型克服了基於沙質荒漠化程度、速度側重單因素分析和局部圖斑的缺陷，能全面反映研究區域沙質荒漠化總體狀況和發展趨勢。

從基於指數的沙漠化預警分析結果中(圖6－14)，我們不難看出，2002～2004年塔河幹流下游的整體沙漠化動態預警指數為－0.01，沙漠化整體發展趨勢是較低水平趨於逆轉的，盡管逆轉程度不大，但也充分說明了塔河流域綜合治理與生態保護方面，取得了有效的進展，扭轉了30多年來一直趨於嚴重的沙漠化態勢。預警分析的有效性和可靠性是需要有效長系列監測數據的支撐，所以定期的有效的遙感動態監測工作是預警分析的有力保障。

圖6－14 幹流下游基於沙漠化指數預警分析結果圖

(二)鹽漬化預警分析

塔里木河流域土壤鹽漬化不斷加劇和面積的不斷擴大，給農業生產帶來了相當大的影響，破壞了生態系統的平衡，影響了區域經濟的可持續發展。土壤鹽漬化是乾旱半乾旱區土地退化的主要形式之一，其發生發展是一個復雜的非線性動力學過程。土壤鹽漬化的時空演變動態模擬與預測預警研究一直以來都是地理學領域研究的熱點方向。基於遙感影像的鹽漬化土壤等級程度提取和基於GIS手段的土壤鹽漬化分析與模擬預測技術日趨成熟，以GIS為工具，以遙感與非遙感數據綜合分析的數學模型為手段，並整合模糊系統等方法的鹽漬化分析技術也在不斷提高。近年來，將CA模型應用於土壤鹽漬化的時空演變模擬與預測，是CA模型在地學領域應用的擴展，也在進行理論探索與嘗試(史曉霞，2007)。

土壤鹽漬化時空演變動態模擬與預警研究，從理論上講需要包括土壤圖、土地利用圖、土壤鹽漬化程度等級、等高線數據、地下水位埋深等值線、礦化度等值線等圖形數據，以及降雨量、蒸發量資料和野外調查數據。但在塔里木河流域大范圍地下水數據的獲取具有相當的難度，且數據更新困難。本次鹽漬化研究區位於塔里木河幹流上游，無法及時獲取對鹽漬化預警分析影響較大的地下水參數，所以鹽漬化預警分析採用基於程度變化和速度變化兩種預警分析模型。

1.基於程度的鹽漬化預警分析

基於不同時期的同一地區的鹽漬化程度級別的變化情況，疊加分析不同期次的鹽漬化遙感解譯現狀圖，提取鹽漬化類型的增強變化圖斑，進行分級預警，並進行空間統計，生成基於程度的鹽漬化預警報表，其預警分析物理模型同圖6－9。

分別對水域和非鹽漬化類型賦值0，對輕度鹽漬化、中度鹽漬化、重度鹽漬化類型分別賦值1，2，3，則:

A_dynamic=A_{period new}－A_{period old}

式中:A_{period old}為起始年份鹽漬化類型;A_{period new}為終止年份鹽漬化類型。當A_dynamic≥1時，對該區域預警;A_dynamic=1時為橙色預警;A_dynamic≥2時為紅色預警。

2.基於速度的鹽漬化預警分析

基於速度的鹽漬化預警分析物理模型同圖6－11。

V=((S_{period new}－S_{period old})/S_{period old})/(T₂－T₁)

式中:S_{period new}為某鹽漬化類型的終止年份面積;S_{period old}為該鹽漬化類型的起始年份面積;T₂為終止年份時間;T₁為起始年份時間。V為該鹽漬化類型增長速度，當V大於給定預警閾值時，對該區域對應鹽漬化類型預警。

(三)植被蓋度預警分析

1.幹流區基於程度的植被蓋度預警分析

基於程度的植被蓋度預警分析物理模型同圖6－9。

分別對極低覆蓋度、低覆蓋度、中覆蓋度、中高覆蓋度賦值0、1、2、3，對高覆蓋度類型和水域賦值4，則:

A_dynamic=A_{period new}－A_{period old}

式中:A_{period old}為起始年份植被蓋度類型;A_{period new}為終止年份植被蓋度類型。當A_dynamic<0時，對該區域預警;A_dynamic=－1時為橙色預警;A_dynamic≤－2時為紅色預警。

2.NIDVI預警分析

利用選擇區域的衛星數據，計算NDVI指數，對NDVI≤0.2的區域進行預警顯示。

利用兩期NDVI柵格數據進行疊置運算，可以得到某個時間段內該區域植被蓋度的變化情況，對植被蓋度減弱的區域預警。

NDVI_dynamic=NDVI_{period new}－NDVI_{period old}

式中:NDVI_{period new}為研究區域第二期植被指數;NDVI_periodold為研究區第一期植被指數;NDVI_dynamic為動態植被指數;當NDVI_dynamic小於0時進行預警。

(四)地下水預警分析

1.地下水單點預警顯示

對幹流中下游區域所有生態斷面上的地下水測井，根據給定的地下水位預警閾值，對實時地下水位數據低於警戒閾值的測井點進行預警，在計算機屏幕上依照空間測井位置生成預警圖，並同時生成預警分析報表。

H<H₀

式中:H為測井實時地下水位數據;H₀為測井警戒地下水位閾值。

2.地下水插值預警分析

經過反復試驗，距離倒數插值方法(IDW)對幹流中下游區域進行地下水插值運算，效果最好。距離倒數插值方法綜合了泰森多邊形的鄰近點方法和趨勢面分析的漸變方法的長處，它假設未知點x₀處屬性值是在局部領域內中所有數據點的距離加權平均值。計算公式如下:

塔里木河流域生態環境動態監測系統研究與開發

式中:λ_i為每一個已知點對預測點的距離權重值，對一個未知點來說，所有已知點的權值和為1;H(x_i)為所有已知點的地下水位;H(x₀)為未知點的地下水位。

利用幹流中下游生態斷面地下水測井點的實時地下水位數據，採用IDW方法進行空間插值，得到幹流區域的地下水分布情況。按照地下水對植被影響情況的分類，生成幹流中下游區域地下水分級預警分析圖。

(五)河道水流預警分析

對塔河「四源一干」的所有水文站點，根據給定水位和流量預警閾值，對實時水位數據以及實時流量數據進行分析比對，在計算機屏幕上依照空間水文站位置生成河道水流預警圖，並同時生成預警分析報表。

H_dynamic≥H₁或H_dynamic≤H₀

式中:H_dynamic為水文站點實時水位數據;H₀、H₁分別為枯水期和洪水期警戒水位。

Q_dynamic≥Q₁或Q_dynamic≤Q₀

式中:Q_dynamic為水文站點實時流量數據;Q₀、Q₁分別為枯水期和洪水期警戒流量。

⑦ 有一本科幻小說男主的能力是模型建立，然後他在高考全球論戰里拿到了

《超神建模師》作者：零下九十度
第二百九十六章 全球論戰!

⑧ 主角自己創造人工智慧的小說

名稱：智霸三國下載全本txt下載
小說分類：三國小說
小說作者：腳毛很長
小說進度：免費
版權來源：
小說大小：211KB
小說格式：TXT小說

⑨ 試題庫智能組卷現有成熟模型

人教人教超級智能組卷系統（初中）《人教超級智能組卷系統》是由題庫和軟體平台兩部分組成，其主要特點如下。題庫特點：參照教育部頒布的《全日制義務教育課程標准》（實驗稿）的精神，由特級教師、全國優秀教師、多年在一線工作的骨幹教師組織編選。兼容人民教育出版社出版的《九年義務教育三年制初級中學教科書》《義務教育課程標准實驗教科書》兩套教材。超大容量，題庫內的試題數量近10 000道。人教超級智能組卷系統（高中）《人教超級智能組卷系統》是由題庫和軟體平台兩部分組成，其主要特點如下。 題庫特點： 以教育部頒布的《全日制普通高級中學教學大綱》的內容為依據、參考人民教育出版社出版的最新版《全日制普通高級中學教科書》的教學要求和近幾年高考，由特級教師、全國優秀教師、多年在一線工作的骨幹教師組織編選。超大容量，題庫內的試題數量近10 000道。軟體平台特點： 建立了符合教材的目錄樹，試題的查看、復制等操作與Windows資源管理器的類似。以自主建立、復制、移動、刪除目錄樹上的文件夾和試題，根據知識點、階段考試、練習、作業等豐富多樣的考試需要，建立屬於自己的試題夾、試卷夾，方便地管理自己積累的試題。通過設置試題題型、題量、難度等參數，系統可以進行自動組卷。通過目錄查看和試題查詢功能可以進行手工組卷。試卷、各類文件夾可以直接發排到Word文檔，系統自動排版，教師可自由修改、列印，試卷所見即所得。 學校教學工作中，考試是其中重要組成部分。通過考試，教師可以了解學生的學習情況，並藉此了解教學效果，改進教學方法，提高教學質量，學生則可以通過考試了解自己對內容的掌握情況，有目的的進行學習。同時，考試也是衡量人的能力的重要手段，選拔人才的重要標准。
在傳統的考試方式下，為了完成考試工作，教師首先要花大量的時間出卷，然後是組織考試，閱卷，接著是登記分數。其中不可避免的存在大量重復勞動，工作效率比較低，而且很難避免人為因素對考試造成的影響，對於組卷方法，目前教師大多沿用傳統方式，即經驗型的手工命題方式進行命題，供命題教師選擇試題的「資料庫」是一些參考書和習題集，試題的取捨取決於命題者對教學內容、教學目標的理解和對學生學習水平的估計，命題過程以教學經驗為參照系，因此主觀認識上的局限性、隨意性難以避免。
隨著信息技術的高速發展以及計算機網路技術的日趨成熟，考試的手段和媒介也在發生著革命性的變化。從傳統的紙筆考試到計算機輔助考試，再到基於IRT（項目反應理論）的考試，其實現方法由單機形式逐步向不受時間、地點的網路化遠程考試發展。計算機輔助考試以其特有的優勢在教育中扮演著十分重要的角色。如何運用計算機輔助考試技術，客觀、准確地評估人的知識和能力水平，己成為大家關心的話題。
相比於傳統的紙筆考試，計算機輔助的考試系統具有如下特點：
1. 題庫集中管理、共享使用。分散運行的題庫，一般都無法保持一個專家群體，通過任課教師的自主修訂，容易導致題庫總體質量下降，故一般題庫都是由統一的權威機構來進行維護和管理。而題庫同時要具備廣泛的使用才真正具有價值，基於Web的題庫則可以解決此問題。用戶只要連接到Internet，便可在任何地方、任何時間方便地使用題庫。
2. 具有快速和高效的優點。傳統考試中，教師要准備一次考試，從搜集資 料開始，選考題、印製考卷、考試、批改、最後記錄分數，工作量十分繁重，工 作周期也從數周到數月不等......

建立組卷系統首先要了解考試的要求，不同層次和模式的學習對學生的要求有所不同；其次，發揮教師的組卷經驗知識，確定考試的要求特性，設計出相應的試卷模式，再按試卷模式選取試題組成試卷。對於組卷系統來說，它要符合一定的約束和規范，對生成的試卷進行測試主要是使生成的試卷滿足有效考試的條件、考試的信度和效度、組卷系統的評價標准等。歸納起來，根據考試學的理論，有效考試必須具有一下幾個方面的條件：考核的對象是可測的，並能使用考試的方法來進行測量；目標的明確性；試題的代表性；測量的等觀性。 一項考試的信度，就是這項考試的一組成績，和同一組考生實施等價考試所得的另一組成績相比較，它的一致性程度。提高考試的信度，就是減少測試誤差，增加考試的客觀性和准確性，這就對考試試卷的質量提高起到了很重要的作用。考試的效度反映考試實現其既定目標的成功程度，提高考試的效度，就是使考試的結果與考試的目標有更高的相關性，從而更好的實現考試的目的。 存在的問題：1各組卷系統的指標要求不盡相同，採用的數學模型也不同，滿足各種評價指標的數學模型有的應用矩陣理論，有的用遺傳演算法，人工智慧等，都不一樣。2題庫容易被人收集整理。