智能小说阅读模型的构建

① 如何使用苹果Core ML模型构建基于机器学习的智能应用

246表示OpenCV的版本为2.4.6，版本后有d表示debug版本，没d表示release版本opencv_core246d.lib是核心功能模块库，提供了OpenCV的基本数据结构和基本函数opencv_highgui246.lib是高层图形用户界面库，提供图形用户界面接口opencv_features2d246.lib是2D功能框架库，提供了特征检测和描述相关功能opencv_ml246.lib是机器学习库，提供了一些统计模型和分类算法OpenCV每个部分是很深奥的，有兴趣推荐看看《学习OpenCV》这本书，里面有对每个部分进行较为详细的介绍

② 人工智能构建未来世界现代文阅读答案

人工智能会不会取代人?(曹新安原创，转发请注明出处😜)
随着神经网络技术和GPU的结合，新世纪人工智能取得了突破性进展，以前不敢做的东西开始在做了，以前不敢想的东西现在天天成为新闻网站科技专栏的热点话题。
这个话题就是"人工智能会不会取代人?"
大佬们很忙，可是这个问题总能抽出时间来发表自己的看法，有盖茨，扎克博格，马克斯，李彦宏，等等，举不胜举;大家的看法也是众说风云，一时间还没有形成统一的主流认识。
天下本无烦恼，只是庸人自扰。
我们先看看人工智能能做什么，再看它对人类的影响;这个问题的答案就水落石出了。
有了神经网络技术和GPU的结合，语言识别、语义识别、图像识别这些人工智能的基础问题己经找到解决方案，剩下只是时间问题。完成了这几步就智能啦，有人可能会说"小子别玩我，这就智能啦!这不傻子都会的事么?"
对，这些就是长期困扰人工智能发展的三座大山!这些对人或稍高级一点的动物都有的能力，很难用计算机算法来表示;现在有了，神经网络解决了算法问题，GPU解决了速度问题。没了这三座大山，人工智能与人的差距只有学习能力和情感了，这些都是可以用逻揖算法来实现的，没有理论障碍，只是实现时间问题。
什么意思?结论八个字:"人工智能可以取代人"
哗…哗，小伙伴们都惊呆了!嘘…嘘，谁信呢，反正我是信了，哈哈哈哈
头脑还清醒的小伙伴(主要可能是理工科的啊)可能会问，那还不赶紧叫停，真要造一堆机器来取代我们?
别急，我们看看它对我们的影响。
大家应该知道可以通过神经控制假肢的技术，虽然没有到大规模推广阶段，可也不远了。另外一个新闻就是今年在中国，不错就在天朝，会进行全球第一例换头手术。是否能成功不说，技术可行性应该论证得七七八八了，要不了多久将会成为现实。等等这和人工智能有啥关系?这两件事说明人的器官是可以移植的，手脚肝脏躯干都能换，今天换个别人的，明天坏了还得换，没有备件，咱办?去抢?现在是文明社会，得有其它方法。这个方法就是用机械器官进行替换。先是换个假手假脚，再就是假躯干…
这换过假躺干的人还是人么?我想大部份人还是认可的，这个人的大脑还在，他的记忆，经历，情感，习惯，爱好都没变。
我们己经讨论到问题的关键，怎么判断我是谁?
一个人的记忆，经历，情感，习惯，爱好，如果这些没变，我还是我。
接下来，头老了坏了怎么办?换个头?不不，那还是我吗?如果是换一个机器的头，再把人的记忆，经历，情感，习惯，爱好复制进去，不就还是我嘛。
好，一个奇怪的问题出现了，这样全换成机器的一个人，还是人对吧?他也是机器人，即人工智能。他能继承我的财产吧，他有选举权吧，可以有工作，领工资，买别墅，还有花钱换零件。他拥有一切和我平等的权利。
这样的机器人不怕累，不用休息，思考还快，行动也快。我们可以给他加对翅膀，加几个轮了，我的天，这不是现实版的变型金刚么?一个普通意义上的人根本无法与其竟争，怎么办?你想到了吗?对，"换"。所有人都把自已升级成了机器人!
这样"人工智能会不会取代人?"的问题已经有答案了，无所谓取代，而是人类进化成了机器人(人工智能)。

③ 网页版小说怎么智能阅读

你好，首先必须安装最新版的UC浏览器，可以到uc.cn下载。
（2）用浏览器访问pc版的小说网站
（3）进入任意一本小说的目录或正文，就会自动进入智能阅读。
ps：如果进入不了，检查设置中的“浏览设置”（iPhone上叫“小说设置”），保持“自动
进入智能阅读模式”设置项为打开状态。

④ 人工智能模型至少需要多少学习样本

人工智能成了新时代的必修课，其重要性已无需赘述，但作为一个跨学科产物，它包含的内容浩如烟海，各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。

数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，样本具体来说包括：

1.线性代数：如何将研究对象形式化？

2.概率论：如何描述统计规律？

3.数理统计：如何以小见大？

4.最优化理论： 如何找到最优解？

5.信息论：如何定量度量不确定性？

6.形式逻辑：如何实现抽象推理？

7.线性代数：如何将研究对象形式化？

⑤ 有个都市小说写主角自己弄出个智能程序的小说叫什么

神级天才和天才都市。绝对是有智能程序，而且是科幻类都市小说

⑥ 模型构建与模块功能

生态预警分析涉及诸多生态要素。塔里木河流域生态预警分析系统模型构建包括从基于单项指标变化的预警模型，到基于多项指标的综合预警模型，在系统功能上具体表现为不仅实现了单一生态专题要素预警，而且可以对指定区域进行综合预警分析。其中建模研究、生态安全的界定和生态危机阈值的确定，是生态预警分析分系统建设的关键技术(刘振波，2004)。

(一)沙质荒漠化预警分析

沙质荒漠化评价指标体系以前大都是以定性描述为主，由于对沙质荒漠化概念的理解不同，指标繁杂各异，多为间接性指标，获取数据难度大，实用性小，并且这些研究只局限在对沙质荒漠化土地程度的评价方面，近几年来，随着国内数量化评价方法的出现，把沙质荒漠化评价指标体系的研究大大向前推进了一步。对于沙质荒漠化评价而言，区域性土地沙质荒漠化总体水平才是一个地区沙质荒漠化程度的全面反映，它体现了某个地区生态环境的优劣(王君厚，2001)。对区域土地沙质荒漠化现状水平的评价除考虑自然因子外，还应考虑该地区非沙质荒漠化土地及各程度沙质荒漠化土地的面积组成比例，即在沙质荒漠化土地程度评价的基础上，进行区域评价和预警。

与遥感监测子系统相对应，沙质荒漠化预警分析工作区域为塔里木河流域中下游地区，以不同期次的沙质荒漠化现状专题图形数据为基础，开发了基于沙质荒漠化程度(沙质荒漠化等级)预警分析模块、基于沙质荒漠化扩展速度的预警分析模块，以及综合考虑沙质荒漠化程度变化和速度变化的沙质荒漠化指数预警分析模块。

1.基于程度的沙质荒漠化预警分析

叠加分析干流中下游地区不同年份沙质荒漠化程度专题数据，提取水域、非沙质荒漠化、轻度沙质荒漠化、中度沙质荒漠化、强度沙质荒漠化、沙漠这六种沙质荒漠化类型的转换情况，对沙质荒漠化程度增强的区域过滤，再做出空间统计，最后得到沙质荒漠化级别增强的区域，从沙质荒漠化级别的程度增强情况对研究区作预警判断，同时生成基于程度的沙质荒漠化预警报表，见图 6 －9。

图6－9 基于程度的沙质荒漠化预警分析物理模型图

分别对水域、非沙质荒漠化、轻度沙质荒漠化、中度沙质荒漠化、强度沙质荒漠化、沙漠类型赋值0、1、2、3、4、5，则基于程度的沙质荒漠化预警分析数学模型如下:

A_dynamic=A_periodnew－A_periodold

式中:A_periodold为起始年份沙质荒漠化类型;A_periodnew为终止年份沙质荒漠化类型。当A_dynamic≥1时，对该区域预警;A_dynamic=1时为橙色预警;A_dynamic≥2时为红色预警。

应用基于程度的沙质荒漠化预警分析模块，对同一区域不同时间段沙质荒漠化演化进行预警分析，可以过滤出沙质荒漠化等级升高的区域，根据沙质荒漠化等级变化幅度，分别赋予不同表示方式，可以直观查看沙质荒漠化程度严重区域的空间分布位置和变化幅度，同时根据预警图统计分析得到各种沙质荒漠化程度变化的面积统计值。

图6－10为干流下游基于沙漠化程度的预警分析结果显示界面，从2002～2004年期间，塔河干流下游的沙漠化程度从轻度沙漠化增强到中度沙漠化的区域面积最大，为10.268万亩，其他级别的增强面积远小于轻度沙漠化增强到中度沙漠化的面积，所以干流下游地区对于轻度沙质荒漠化类型的变化需要特别注意，对重点变化区域加紧预防。

图6－10 干流下游基于沙漠化程度预警分析结果图

2.基于速度的沙质荒漠化预警分析

叠加分析干流中下游地区不同年份某一沙质荒漠化类型专题数据，对该类型的面积扩展情况进行空间统计，根据单位时间内不同类型沙质荒漠化级别的面积扩展速度情况，与给定的预警阈值进行比较，做出预警判断，并同时生成基于速度的沙质荒漠化预警报表(图6－11)。基于速度的沙质荒漠化预警分析数学模型为:

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

式中:S_periodnew为某沙质荒漠化类型终止年份面积;S_periodold为该类型起始年份面积;T₂为终止年份时间;T₁为起始年份时间;V为该沙质荒漠化类型增长速度，当V大于用户给定预警阈值时，对该区域的对应沙质荒漠化类型预警显示。

图6－11 基于速度的沙质荒漠化预警分析物理模型图

应用基于速度的沙质荒漠化预警分析模块，对同一区域不同时间段沙质荒漠化演化进行预警分析，可以过滤出沙质荒漠化面积扩展速度异常的区域，根据沙质荒漠化面积扩张幅度，分别赋予不同表示方式，可以直观查看沙质荒漠化面积扩展异常的空间分布位置和变化幅度，同时根据预警图统计分析得到各种沙质荒漠化程度变化的面积统计值。

从基于沙漠化速度的预警分析结果(图6－12)可知，从2002～2004年期间，塔河干流下游轻度沙漠化增长速率为0.0007%;中度沙漠化增长速率为1.7415%;强度沙漠化增长速率为0.001%;极强度沙漠化增长速率在有效值范围内为0。以上沙漠化速率只有中度沙漠化增长速率大于预警阀值1%，所以对中度沙漠化增强区域进行过滤形成中度沙漠化增强区域统计图，可以在数据视图中对具体细节斑块进行查询。

图6－12 干流下游基于沙质荒漠化速度预警分析结果图

3.基于沙质荒漠化指数的沙质荒漠化动态预警分析

对同一地区不同沙质荒漠化级别赋予不同的权重值，计算不同时段的沙质荒漠化指数，根据指数值和指数值的变化进行预警判断，如图6－13。

图6－13 基于沙质荒漠化指数的预警分析物理模型图

沙质荒漠化指数计算公式:

S=(ΣS_i·P_i)/(ΣS_i)

式中:S_i为某区域各沙质荒漠化级别的面积;P_i为各沙质荒漠化级别的权重值，其中水域和非沙质荒漠化区域P值为0，轻度沙质荒漠化为1，中度沙质荒漠化为2，强度沙质荒漠化为3。当沙质荒漠化指数S小于0.5进行轻度预警;大于等于0.5小于1时中度预警，大于1则强度预警。

动态沙质荒漠化预警指数公式:

I=(S₁－S₀)/(T₁－T₀)

式中:S₁、S₀分别为第二期和第一期沙质荒漠化指数;T₂、T₁为第二期和第一期的年份。当I为负值时，该区域沙质荒漠化趋于逆转;为正值时，该区域沙质荒漠化趋于恶化，进行预警。

基于沙质荒漠化指数的预警分析模型克服了基于沙质荒漠化程度、速度侧重单因素分析和局部图斑的缺陷，能全面反映研究区域沙质荒漠化总体状况和发展趋势。

从基于指数的沙漠化预警分析结果中(图6－14)，我们不难看出，2002～2004年塔河干流下游的整体沙漠化动态预警指数为－0.01，沙漠化整体发展趋势是较低水平趋于逆转的，尽管逆转程度不大，但也充分说明了塔河流域综合治理与生态保护方面，取得了有效的进展，扭转了30多年来一直趋于严重的沙漠化态势。预警分析的有效性和可靠性是需要有效长系列监测数据的支撑，所以定期的有效的遥感动态监测工作是预警分析的有力保障。

图6－14 干流下游基于沙漠化指数预警分析结果图

(二)盐渍化预警分析

塔里木河流域土壤盐渍化不断加剧和面积的不断扩大，给农业生产带来了相当大的影响，破坏了生态系统的平衡，影响了区域经济的可持续发展。土壤盐渍化是干旱半干旱区土地退化的主要形式之一，其发生发展是一个复杂的非线性动力学过程。土壤盐渍化的时空演变动态模拟与预测预警研究一直以来都是地理学领域研究的热点方向。基于遥感影像的盐渍化土壤等级程度提取和基于GIS手段的土壤盐渍化分析与模拟预测技术日趋成熟，以GIS为工具，以遥感与非遥感数据综合分析的数学模型为手段，并整合模糊系统等方法的盐渍化分析技术也在不断提高。近年来，将CA模型应用于土壤盐渍化的时空演变模拟与预测，是CA模型在地学领域应用的扩展，也在进行理论探索与尝试(史晓霞，2007)。

土壤盐渍化时空演变动态模拟与预警研究，从理论上讲需要包括土壤图、土地利用图、土壤盐渍化程度等级、等高线数据、地下水位埋深等值线、矿化度等值线等图形数据，以及降雨量、蒸发量资料和野外调查数据。但在塔里木河流域大范围地下水数据的获取具有相当的难度，且数据更新困难。本次盐渍化研究区位于塔里木河干流上游，无法及时获取对盐渍化预警分析影响较大的地下水参数，所以盐渍化预警分析采用基于程度变化和速度变化两种预警分析模型。

1.基于程度的盐渍化预警分析

基于不同时期的同一地区的盐渍化程度级别的变化情况，叠加分析不同期次的盐渍化遥感解译现状图，提取盐渍化类型的增强变化图斑，进行分级预警，并进行空间统计，生成基于程度的盐渍化预警报表，其预警分析物理模型同图6－9。

分别对水域和非盐渍化类型赋值0，对轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化类型分别赋值1，2，3，则:

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

式中:A_{period old}为起始年份盐渍化类型;A_{period new}为终止年份盐渍化类型。当A_dynamic≥1时，对该区域预警;A_dynamic=1时为橙色预警;A_dynamic≥2时为红色预警。

2.基于速度的盐渍化预警分析

基于速度的盐渍化预警分析物理模型同图6－11。

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

式中:S_{period new}为某盐渍化类型的终止年份面积;S_{period old}为该盐渍化类型的起始年份面积;T₂为终止年份时间;T₁为起始年份时间。V为该盐渍化类型增长速度，当V大于给定预警阈值时，对该区域对应盐渍化类型预警。

(三)植被盖度预警分析

1.干流区基于程度的植被盖度预警分析

基于程度的植被盖度预警分析物理模型同图6－9。

分别对极低覆盖度、低覆盖度、中覆盖度、中高覆盖度赋值0、1、2、3，对高覆盖度类型和水域赋值4，则:

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

式中:A_{period old}为起始年份植被盖度类型;A_{period new}为终止年份植被盖度类型。当A_dynamic<0时，对该区域预警;A_dynamic=－1时为橙色预警;A_dynamic≤－2时为红色预警。

2.NIDVI预警分析

利用选择区域的卫星数据，计算NDVI指数，对NDVI≤0.2的区域进行预警显示。

利用两期NDVI栅格数据进行叠置运算，可以得到某个时间段内该区域植被盖度的变化情况，对植被盖度减弱的区域预警。

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

式中:NDVI_{period new}为研究区域第二期植被指数;NDVI_periodold为研究区第一期植被指数;NDVI_dynamic为动态植被指数;当NDVI_dynamic小于0时进行预警。

(四)地下水预警分析

1.地下水单点预警显示

对干流中下游区域所有生态断面上的地下水测井，根据给定的地下水位预警阈值，对实时地下水位数据低于警戒阈值的测井点进行预警，在计算机屏幕上依照空间测井位置生成预警图，并同时生成预警分析报表。

H<H₀

式中:H为测井实时地下水位数据;H₀为测井警戒地下水位阈值。

2.地下水插值预警分析

经过反复试验，距离倒数插值方法(IDW)对干流中下游区域进行地下水插值运算，效果最好。距离倒数插值方法综合了泰森多边形的邻近点方法和趋势面分析的渐变方法的长处，它假设未知点x₀处属性值是在局部领域内中所有数据点的距离加权平均值。计算公式如下:

塔里木河流域生态环境动态监测系统研究与开发

式中:λ_i为每一个已知点对预测点的距离权重值，对一个未知点来说，所有已知点的权值和为1;H(x_i)为所有已知点的地下水位;H(x₀)为未知点的地下水位。

利用干流中下游生态断面地下水测井点的实时地下水位数据，采用IDW方法进行空间插值，得到干流区域的地下水分布情况。按照地下水对植被影响情况的分类，生成干流中下游区域地下水分级预警分析图。

(五)河道水流预警分析

对塔河“四源一干”的所有水文站点，根据给定水位和流量预警阈值，对实时水位数据以及实时流量数据进行分析比对，在计算机屏幕上依照空间水文站位置生成河道水流预警图，并同时生成预警分析报表。

H_dynamic≥H₁或H_dynamic≤H₀

式中:H_dynamic为水文站点实时水位数据;H₀、H₁分别为枯水期和洪水期警戒水位。

Q_dynamic≥Q₁或Q_dynamic≤Q₀

式中:Q_dynamic为水文站点实时流量数据;Q₀、Q₁分别为枯水期和洪水期警戒流量。

⑦ 有一本科幻小说男主的能力是模型建立，然后他在高考全球论战里拿到了

《超神建模师》作者：零下九十度
第二百九十六章 全球论战!

⑧ 主角自己创造人工智能的小说

名称：智霸三国下载全本txt下载
小说分类：三国小说
小说作者：脚毛很长
小说进度：免费
版权来源：
小说大小：211KB
小说格式：TXT小说

⑨ 试题库智能组卷现有成熟模型

人教人教超级智能组卷系统（初中）《人教超级智能组卷系统》是由题库和软件平台两部分组成，其主要特点如下。题库特点：参照教育部颁布的《全日制义务教育课程标准》（实验稿）的精神，由特级教师、全国优秀教师、多年在一线工作的骨干教师组织编选。兼容人民教育出版社出版的《九年义务教育三年制初级中学教科书》《义务教育课程标准实验教科书》两套教材。超大容量，题库内的试题数量近10 000道。人教超级智能组卷系统（高中）《人教超级智能组卷系统》是由题库和软件平台两部分组成，其主要特点如下。 题库特点： 以教育部颁布的《全日制普通高级中学教学大纲》的内容为依据、参考人民教育出版社出版的最新版《全日制普通高级中学教科书》的教学要求和近几年高考，由特级教师、全国优秀教师、多年在一线工作的骨干教师组织编选。超大容量，题库内的试题数量近10 000道。软件平台特点： 建立了符合教材的目录树，试题的查看、复制等操作与Windows资源管理器的类似。以自主建立、复制、移动、删除目录树上的文件夹和试题，根据知识点、阶段考试、练习、作业等丰富多样的考试需要，建立属于自己的试题夹、试卷夹，方便地管理自己积累的试题。通过设置试题题型、题量、难度等参数，系统可以进行自动组卷。通过目录查看和试题查询功能可以进行手工组卷。试卷、各类文件夹可以直接发排到Word文档，系统自动排版，教师可自由修改、打印，试卷所见即所得。 学校教学工作中，考试是其中重要组成部分。通过考试，教师可以了解学生的学习情况，并借此了解教学效果，改进教学方法，提高教学质量，学生则可以通过考试了解自己对内容的掌握情况，有目的的进行学习。同时，考试也是衡量人的能力的重要手段，选拔人才的重要标准。
在传统的考试方式下，为了完成考试工作，教师首先要花大量的时间出卷，然后是组织考试，阅卷，接着是登记分数。其中不可避免的存在大量重复劳动，工作效率比较低，而且很难避免人为因素对考试造成的影响，对于组卷方法，目前教师大多沿用传统方式，即经验型的手工命题方式进行命题，供命题教师选择试题的“资料库”是一些参考书和习题集，试题的取舍取决于命题者对教学内容、教学目标的理解和对学生学习水平的估计，命题过程以教学经验为参照系，因此主观认识上的局限性、随意性难以避免。
随着信息技术的高速发展以及计算机网络技术的日趋成熟，考试的手段和媒介也在发生着革命性的变化。从传统的纸笔考试到计算机辅助考试，再到基于IRT（项目反应理论）的考试，其实现方法由单机形式逐步向不受时间、地点的网络化远程考试发展。计算机辅助考试以其特有的优势在教育中扮演着十分重要的角色。如何运用计算机辅助考试技术，客观、准确地评估人的知识和能力水平，己成为大家关心的话题。
相比于传统的纸笔考试，计算机辅助的考试系统具有如下特点：
1. 题库集中管理、共享使用。分散运行的题库，一般都无法保持一个专家群体，通过任课教师的自主修订，容易导致题库总体质量下降，故一般题库都是由统一的权威机构来进行维护和管理。而题库同时要具备广泛的使用才真正具有价值，基于Web的题库则可以解决此问题。用户只要连接到Internet，便可在任何地方、任何时间方便地使用题库。
2. 具有快速和高效的优点。传统考试中，教师要准备一次考试，从搜集资 料开始，选考题、印制考卷、考试、批改、最后记录分数，工作量十分繁重，工 作周期也从数周到数月不等......

建立组卷系统首先要了解考试的要求，不同层次和模式的学习对学生的要求有所不同；其次，发挥教师的组卷经验知识，确定考试的要求特性，设计出相应的试卷模式，再按试卷模式选取试题组成试卷。对于组卷系统来说，它要符合一定的约束和规范，对生成的试卷进行测试主要是使生成的试卷满足有效考试的条件、考试的信度和效度、组卷系统的评价标准等。归纳起来，根据考试学的理论，有效考试必须具有一下几个方面的条件：考核的对象是可测的，并能使用考试的方法来进行测量；目标的明确性；试题的代表性；测量的等观性。 一项考试的信度，就是这项考试的一组成绩，和同一组考生实施等价考试所得的另一组成绩相比较，它的一致性程度。提高考试的信度，就是减少测试误差，增加考试的客观性和准确性，这就对考试试卷的质量提高起到了很重要的作用。考试的效度反映考试实现其既定目标的成功程度，提高考试的效度，就是使考试的结果与考试的目标有更高的相关性，从而更好的实现考试的目的。 存在的问题：1各组卷系统的指标要求不尽相同，采用的数学模型也不同，满足各种评价指标的数学模型有的应用矩阵理论，有的用遗传算法，人工智能等，都不一样。2题库容易被人收集整理。