在当今快速发展的科技时代，人工智能作为前沿领域，不仅是科技创新的重要驱动力，也是众多高校专业课程的核心内容。湖南科技大学作为国内知名的高等学府，其开设的人工智能导论课程旨在培养学生的专业知识和实践能力。为了帮助学生更好地复习应考，老师们精心准备了《2023湖南科技大学人工智能导论复习提纲》，这份提纲无疑成为学生复习过程中的重要参考。 提纲第一章节开宗明义，概述了人工智能的基本定义和历史演变。这里不仅阐述了智能与人工智能的区分，还细致地梳理了人工智能从孕育到成长的各个阶段。其中，提纲特别关注了中国人工智能的发展历程，从早期的探索到如今作为国家战略的稳步发展。此外，不同的认知观，例如符号主义、连接主义和行为主义，这些理论观点的介绍帮助学生从多角度理解人工智能的丰富内涵。 知识表示是人工智能研究中的重要分支，也是理解复杂系统的基础。提纲的第二章节深入浅出地讲解了知识的概念化、形式化和模型化过程。它不仅介绍了状态空间表示法，还结合了如路线规划等案例，让学生通过实例理解抽象概念。问题归约表示、谓词逻辑表示和语义网络表示等方法亦被详细讲解，这些工具是构建和解决复杂问题时不可或缺的。 第三章则关注于求解策略，这是人工智能应用中的实践环节。提纲对各种搜索策略，包括无信息搜索和启发式搜索等进行了介绍。特别是宽度优先搜索、深度优先搜索和等代价搜索等经典搜索方法的讲解，以及A*算法等先进算法的应用案例，使学生能够在面对实际问题时，合理选择和应用算法。提纲同样没有忽略逻辑推理在人工智能中的基础地位，通过介绍消解原理、归结原理以及正向和逆向推理，加深学生对逻辑推理过程的理解。 整体而言，这份复习提纲为湖南科技大学人工智能导论课程的学生提供了一个全面的学习框架，涵盖了从理论知识到实践应用的各个方面。它不仅让学生掌握了人工智能的基础理论，更重要的是，通过案例分析和策略应用，提升了学生的实践能力和问题解决能力。为了在考试中取得好成绩，学生们需要将这些理论知识与实践技能结合起来，灵活运用，从而在考试中展示出他们的学习成果。 通过这份复习提纲的指导，湖南科技大学的学生们可以更系统地掌握人工智能的知识体系，为将来的学习和研究打下坚实的基础。老师们的精心准备和梳理，使得学生们能够更有信心地面对考试，也使他们在未来的人工智能领域中能够更好地发挥自己的才能。

在当前全球能源结构转型和环保压力日益增大的背景下，新能源汽车作为替代传统燃油车的重要选择，正成为各国汽车产业发展的热点。新能源汽车的销量数据不仅反映了市场需求的变化，也对于政策制定、行业投资、技术研发等具有重要的指导作用。本系列文件聚焦于使用Python语言对新能源汽车销量数据进行分析，旨在通过对销量数据的深入挖掘和可视化展示，为相关人士提供数据支持和决策参考。 Python语言因其简洁易学和强大的数据处理能力，在数据分析领域广泛应用，尤其是在人工智能和机器学习的快速发展中扮演了重要角色。本系列文件中所包含的Python源码，充分利用了Python在数据处理、分析和可视化方面的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，进行数据清洗、处理、分析和结果展示。这些库不仅功能强大，而且在数据科学社区中得到了广泛认可和使用。 在新能源汽车销量数据分析中，可能涉及的关键点包括但不限于：销量随时间变化的趋势分析、不同品牌或车型之间的销量对比、地区销量分布、影响销量的因素分析（如政策、技术、经济等）、销量预测等。通过这些分析，可以为汽车制造商、销售商、政府机构等提供有关市场动态和潜在商机的深刻洞察。 除了销量数据本身，还可能需要考虑相关环境数据（如充电设施分布）、政策数据（如补贴政策、限行政策）、技术数据（如电池技术发展）等多种维度的数据，以更全面地理解和预测新能源汽车市场的未来走向。这要求分析师具备跨学科的知识背景，能够将数据分析技能与其他领域知识相结合。 随着数据分析技术的发展和应用范围的扩大，数据分析已经从传统的统计分析、数据挖掘，发展到现在的机器学习、深度学习。数据分析的自动化也在逐步实现，Web自动化技术可以帮助分析师从互联网上自动化地抓取数据，进一步提高了数据分析的效率和实时性。 本系列文件通过展示如何利用Python进行新能源汽车销量数据分析，不仅揭示了新能源汽车市场的现状和趋势，而且也反映了数据分析在现代产业发展中的重要性。这些知识点对于理解数据分析在实践中的应用，以及如何将数据分析与人工智能技术相结合，具有重要的参考价值。

教学材料，pdf及ppt，电子课件，习题及解答，教学进度表，教学大纲

LangChain技术是一种基于大语言模型开发AI应用的框架，提供了丰富的工具和生态，使得AI应用的开发变得更加高效。本书《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》由王浩帆编著，全面介绍了LangChain的开发环境搭建、模型、提示、数据连接、链、记忆、代理、回调及周边生态等核心内容。 书中特别强调了模型的输入与输出（Model I/O）、检索增强生成（RAG）技术、代理（Agent）技术等关键知识点。并且，为了使读者能够更好地理解和运用LangChain技术，作者还设计了三个实践案例：基于Streamlit实现聊天机器人、基于Chainlit实现PDF问答机器人以及零代码AI应用构建平台Flowise。这些案例可以帮助读者将理论知识应用于实践，从而提升解决实际问题的能力。 本书不仅适用于刚入门的AI技术从业者、产品经理、计算机相关专业的学生，还包括AI爱好者和自学者。它旨在帮助读者提升技术素养，深入理解LangChain技术的原理，并通过详尽的开发指南和基础知识讲解，使读者不仅能理解技术的表象，更能洞察其背后的深层逻辑。 本书分为10个章节，涵盖了从LangChain的基础知识到应用开发的完整流程。其中，第1章介绍了大语言模型的发展趋势以及LangChain的全面解读；第2章则详细讲解了进行LangChain开发前的准备工作，如安装库、获取API Key等；第3章和第4章分别对模型的输入输出进行了深入分析；而第5到第7章则着重讲解了LangChain的核心技术点。整本书的结构旨在引导读者逐步深入，由浅入深地掌握LangChain技术。 另外，本书内容包括了对大语言模型技术的全面介绍，强调了其在各种应用场景中的重要作用，例如在AI绘图领域的Stable Diffusion与Midjourney等。这些技术正迅速成为技术发展和应用的焦点，而LangChain作为基于大语言模型的框架，为AI应用开发提供了新的可能。 本书是AI编程领域的一份宝贵资料，不仅为读者提供了丰富的知识，也为AI应用开发提供了一套完整的方法论。通过学习和实践本书内容，读者将能够更好地理解并运用LangChain技术，进而在AI行业的浪潮中乘风破浪。

在当今数据驱动的商业环境中，了解公司失败的原因至关重要。这份“Python源码-数据分析-被淘汰的6271家公司的特点分析.zip”文件提供了一个深入的视角，通过运用Python编程语言结合人工智能和数据分析技术，对过去一段时间内被淘汰的6271家公司进行了系统的分析。本分析不仅有助于投资者和企业主避免相似的命运，也有助于政策制定者了解市场动态，为促进更加健康的商业环境提供依据。 文件的主体内容很可能涉及了对这些公司进行多维度的数据挖掘，包括但不限于公司的财务状况、市场定位、产品服务、管理团队、创新能力和外部环境等。这些数据通过Python编程语言处理，运用诸如NumPy、Pandas等数据分析库进行数据清洗、整合和探索性数据分析。进一步地，可能使用了机器学习库如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch来进行更高级的数据分析，包括特征提取、模式识别和预测模型构建。 这些被淘汰的公司的特点可能通过聚类分析、分类分析等方式进行归纳和总结。例如，聚类分析可能揭示了不同失败模式的公司群体，而分类分析可能帮助识别导致公司倒闭的共同因素，比如过度依赖单一市场、高杠杆率、缺乏有效的财务管理和风险控制体系、创新能力不足、管理团队决策失误等。 在人工智能领域，自然语言处理（NLP）技术可能也被应用于分析公司的年报、新闻报道以及社交媒体上的言论，以了解公众对这些公司的看法和评价，以及这些观点是否影响了公司的声誉和市场表现。 Web自动化技术可能被用来搜集网络上的相关信息，包括行业报告、市场研究以及竞争对手分析等，为深入理解被淘汰公司的业务环境提供了数据支持。通过对这些数据的分析，可以帮助企业识别出行业趋势和潜在的市场机会，同时避免陷入相同的困境。 整体而言，这份分析报告对于任何希望了解企业失败教训的人来说，都是一份宝贵的资料。它不仅揭示了失败公司的特点，而且提供了具体的数据支持，可以为企业制定战略提供参考。对投资者而言，这份报告有助于评估投资风险；对政策制定者而言，有助于理解市场动态并制定相应政策；对学术界而言，提供了丰富的研究素材和案例研究。 这份文件的分析过程及其结果，不仅展示了一种通过现代技术手段进行企业失败原因分析的案例，也凸显了数据科学在商业决策中的重要性。通过深入挖掘和分析被淘汰公司的特点，这份文件不仅有助于相关利益方做出更加明智的决策，也为未来的商业实践和学术研究提供了重要的参考价值。

内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek从零开始的本地部署流程，涵盖环境准备、硬件要求、Ollama框架安装、DeepSeek模型部署、Web可视化配置以及数据投喂与模型训练六个方面。硬件配置方面，根据不同的模型参数，提供了基础、进阶和专业三种配置建议。软件依赖包括特定版本的操作系统、Python和Git。Ollama框架的安装步骤详尽，包括Windows系统的具体操作和验证方法。模型部署部分，针对不同显存大小推荐了合适的模型版本，并给出命令行部署指令。Web可视化配置既可以通过简单的Page Assist插件实现，也可以采用Open-WebUI进行高级部署。最后，文档还讲解了数据投喂与模型训练的方法，提供了模型管理命令和常见问题解决方案。 适合人群：对深度学习模型本地部署感兴趣的开发者，尤其是有一定Linux命令行基础、对深度学习框架有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①希望在本地环境中搭建DeepSeek模型并进行交互测试的研发人员；②需要将DeepSeek模型应用于特定业务场景，如文本处理、数据分析等领域的工程师；③希望通过Web可视化界面更直观地操作和监控模型运行状态的用户； 阅读建议：由于涉及到较多的命令行操作和环境配置，建议读者在阅读时准备好实验环境，边学边练，同时参考提供的命令和配置示例进行实际操作，遇到问题可以查阅文档中的常见问题解答部分。

在当今人工智能技术蓬勃发展的大背景下，机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经被广泛地应用在诸多领域。其中，手写数字识别作为机器学习领域的一个经典问题，不仅在科研领域有着重要的研究价值，同时也被广泛应用于商业和日常生活中，如邮政编码的自动识别、银行支票的数字识别等。本项目“基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）”即为该领域的实际应用案例之一。 该项目核心内容是利用卷积神经网络（CNN）来实现对手写数字图像的识别。卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别方面表现出色，已经成为处理图像数据的主流方法。CNN通过模拟人脑视觉皮层的结构，使用卷积层对图像进行特征提取，能够自动地从原始图像数据中学习到有效的特征表示，这使得CNN在处理图像分类问题时具有很高的效率和准确性。 在本项目中，首先需要对手写数字图像数据集进行预处理，包括图像的归一化处理、大小调整以及数据增强等。数据预处理是机器学习项目中非常关键的一个环节，它关系到模型训练的效果和识别准确率的高低。接下来，构建卷积神经网络模型，通过添加卷积层、池化层、全连接层等构建出一个能够有效识别手写数字的深度学习模型。在模型搭建完成后，需要进行模型训练，调整和优化网络的参数，以达到最佳的识别效果。 本项目的实现工具是PyCharm。PyCharm是Python语言最优秀的集成开发环境之一，支持代码智能提示、代码质量分析、版本控制等强大功能，非常适合用来开发机器学习和深度学习项目。通过PyCharm，可以方便快捷地完成代码编写、调试、运行等整个开发流程。 在项目文档部分，将详细介绍项目的设计思路、实验环境、网络架构、训练过程、结果分析以及遇到的问题和解决方案等。文档不仅是对整个项目的记录，也是对学习成果的一种展示，为他人提供了学习和参考的可能。通过深入阅读文档，学习者可以了解到从问题提出到模型建立再到最终模型训练完成的整个过程，对于理解卷积神经网络在手写数字识别领域的应用具有重要的意义。 在实际应用中，本项目的成果不仅局限于手写数字的识别，也可以推广到其他图像识别任务中，如人脸识别、物体检测、交通标志识别等。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，卷积神经网络在未来将会有更加广阔的应用前景。 此外，项目还涉及到机器学习领域的基础概念和理论知识，例如监督学习、深度学习、模型评估标准等。通过本项目的学习，学习者不仅能够掌握卷积神经网络在实际问题中的应用，也能够加深对机器学习基础知识的理解，为进一步深入学习人工智能相关领域打下坚实的基础。 本项目作为一个机器学习课程设计，还能够帮助教师和学生更好地进行教学和学习交流。教师可以通过布置类似的课程设计作业，引导学生通过实际操作来掌握机器学习的理论和实践技能。学生则可以通过项目实践，加深对课程知识的理解，提高自身的动手能力和创新思维。这样的教学模式符合当前教育领域推崇的“学以致用”、“实践出真知”的教学理念，有利于提升学生的学习效果和兴趣。 本项目的开展对于个人技能的提升、教学活动的丰富、以及人工智能技术在实际问题中应用的推广都有着积极的意义。通过学习和实践本项目，不仅可以掌握卷积神经网络在手写数字识别中的应用，也能够对整个机器学习领域有一个全面的认识和深入的理解。

【人工智能导论】试卷库包含了丰富的知识点，涵盖了人工智能的基础概念、推理方法、知识表示以及历史发展等。以下是对部分题目涉及知识点的详细说明： 1. AI 的英文全称为 Artificial Intelligence，代表人工智能，选项 B 正确。 2. 反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式为空子句，则定理得证，选项 C 为正确答案。 3. 正向推理是从已知事实出发，通过规则库推导出结论的推理方式，选项 A 描述了正向推理。 4. 语义网络中的 AKO 链、ISA 链用于表达节点间的继承性，选项 C 为正确选项。 5. 命题逻辑中，(A→B)∧A => B 属于假言推理，选项 C 正确。 6. 只有陈述句可以判断真假，因此选项 D 正确。 7. 仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词，选项 A 正确。 8. 最一般合一（Most General Unifier, MGU）是逻辑推理中的一种概念，选项 A 正确。 9. 1997 年击败世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫的计算机名为深蓝，选项 A 正确。 10. 人工智能系统的知识包含的事实、规则、控制和元知识，选项 D（关系）不在其中。 11. 子句 C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘ 的最一般合一归结式为 C1’σ∨C2’σ，选项 A 正确。 12. 或图通常称为博奕图，选项 C 正确。 13. 不属于人工智能的学派是机会主义，选项 B 正确。 14. 人工智能的含义最早由图灵于 1950 年提出，他同时提出了图灵测试，选项 C 正确。 15. 自动获取知识和技能，实现自我完善的学科是机器学习，选项 B 正确。 填空题中涉及的知识点包括： 1. 不确定性类型包括主观不确定性、客观不确定性、信息不完全和信息不精确。 2. 在删除策略归结中，应删除含有互补文字的子句、含有自由变量的子句以及被其他子句包孕的子句。 3. 证据可信度 CF(A) 的关系为 CF(~A) = 1 - CF(A)，CF(A1∧A2) = CF(A1) * CF(A2)，CF(A1∨A2) = max(CF(A1), CF(A2))。 4. 图由顶点和边组成，分为有向图和无向图。 5. 合一算法是寻找非空有限原子公式集的最一般合一。 6. 产生式系统的推理过程中，被选择执行的规则称为触发规则。 7. P(B|A) 表示在规则 A 为真的情况下，B 为真的条件概率。 8. 人工智能的远期目标是实现真正的智能，近期目标是实现特定任务的自动化。 简答题和计算题涉及的知识点包括： 1. 三值逻辑表涉及到真、假和不确定三种状态。 2. 产生式是逻辑程序设计中的基本单元，表示形式如 "IF 条件 THEN 行动"，规则的语义是在满足条件时执行相应行动。 3. 谓词公式的子句集转换通常通过一系列逻辑操作如析取、归结等步骤得到。 4. 求最一般合一（MGU）是逻辑推理中的一个重要问题，解决方法涉及代换和子句简化。 5. 证明 G 是否是 F 的逻辑结论需要通过推理和逻辑证明。 应用题中涉及的知识点： 1. 语义网络可以用来表示复杂的关系，如人物的身份、年龄和住址等。 2. α-β 剪枝技术是用于优化决策树搜索的算法，用于避免评估不必要的分支。 3. 利用逻辑关系推理家族关系，如祖父、父亲等。 以上是对试卷库部分内容涉及的人工智能知识点的详细解释。这部分内容覆盖了人工智能的基础理论、逻辑推理、知识表示方法和实际应用等多个方面，体现了人工智能学科的广泛性和深度。

朝阳医院2018年销售数据分析是一项具体的数据项目，其通过运用Python这一编程语言，结合人工智能和web自动化技术对特定年度的销售数据进行深入分析。Python语言在数据分析领域内具有显著优势，它拥有强大的数据处理库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些库支持从数据清洗、整合、处理到数据可视化等一系列操作。项目可能涉及的分析内容包括但不限于销售额趋势分析、产品销售排行、销售区域分析、客户行为分析等。 在这一项目中，Python源码的编写是为了实现自动化的数据处理和分析。源码可能包括数据获取、数据预处理、数据分析和结果展示等步骤。使用Python编写自动化脚本可以减少人力需求，提高数据处理的效率与准确性。此外，人工智能的介入可能意味着在分析过程中采用了机器学习等技术来预测销售趋势或者识别潜在的销售机会。 Web自动化技术在数据分析项目中的应用，可能体现在自动化收集网络上的相关销售数据，或者自动化发布分析结果等方面。例如，通过编写自动化脚本抓取朝阳医院官网或其他电子商务平台上的销售数据，实现数据的快速收集，而后进行进一步的分析。 从文件压缩包的命名来看，该项目专注于2018年的销售数据。这可能意味着项目的研究有特定的时间跨度，或者是为了解决某个特定年度的业务问题。通过对2018年销售数据的分析，可以为朝阳医院在产品采购、销售策略调整以及市场定位等方面提供数据支撑。 由于项目是基于Python的源码开发，这意味着源码需要被合理组织和结构化，以便于团队成员阅读、使用和维护。此外，源码的版本控制也非常重要，这能确保项目开发的可持续性和团队协作的高效性。 朝阳医院2018年销售数据分析项目是一个结合了Python编程、人工智能技术和web自动化手段的综合性数据分析项目。通过该项目，可以实现对医院销售数据的深入理解，并为医院的销售决策提供数据依据，最终提升医院的销售业绩和市场竞争力。

随着科技的快速发展，人工智能技术已经经历了几次重大变革，并在2025年迎来了新一代的发展。新一代人工智能技术不仅在算法上取得了突破，更在应用层面展现出前所未有的潜力和广泛的应用前景。这些进步得益于计算能力的增强、大数据的积累、算法的革新以及跨学科融合的深入。新一代人工智能技术的一个显著特点是自主学习能力的提升，它通过不断学习和优化，能够更好地解决复杂的实际问题。 新一代人工智能技术的发展得益于以下几个方面： 硬件设施的进步为人工智能提供了强大的计算支持。随着量子计算、神经网络芯片等前沿技术的发展，人工智能的运算速度和效率得到了极大提升。这种计算能力的飞跃，使得处理大规模数据成为可能，进而推动了人工智能算法的快速发展。 大数据时代为人工智能提供了丰富的训练样本。在互联网、物联网、社交媒体等领域的数据爆炸性增长，为人工智能提供了足够的“营养”。通过分析和学习这些数据，人工智能可以更好地理解世界，并在多个领域中发挥重要作用。 再次，算法的创新是新一代人工智能技术的核心驱动力。深度学习、强化学习、迁移学习等多种机器学习方法的融合，使得人工智能不仅能够模仿人类的认知过程，甚至能在某些领域超越人类的能力。这些算法的进步，不仅提高了人工智能的准确度，还拓展了其应用范围。 跨学科的融合为人工智能的应用打开了新的大门。结合神经科学、认知心理学、语言学等领域的知识，人工智能开始在医疗健康、教育、交通、金融等领域展现出巨大的应用潜力。例如，在医疗领域，人工智能可以通过分析影像和基因数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。在交通领域，智能算法能够优化路线规划，减少交通拥堵，提升运输效率。 新一代人工智能技术的发展同时也带来了一些挑战。如何确保人工智能的安全性、可靠性以及道德伦理问题，是当前亟待解决的问题。此外，人工智能技术的普及也需要考虑到就业结构的变化，以及对人才培养和社会政策的调整。 新一代人工智能技术的发展和应用已经成为推动社会进步的重要力量。从理论研究到实际应用，人工智能正在渗透到我们生活的方方面面，其影响深远且广泛。未来，人工智能将继续在不断的创新和探索中前行，为人类社会带来更多的可能性。