人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种前沿的计算机科学技术，其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识，并利用深度学习、机器学习等算法，使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中，人工智能体现在诸多领域：如机器人技术，其中机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别和语音助手技术，如Siri或小爱同学，它们能理解并回应用户的语音指令；图像识别技术，在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析；自然语言处理技术，应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外，专家系统能够在特定领域提供专业级建议，物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式，从工作场景到日常生活，智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量，同时也在挑战伦理边界与社会规则，促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。

霍夫变换分割图像matlab代码 数字图像处理 综合作业4 任务1 算法思路 用户选择原图像和模板图像→读取原图像和模板图像→交互式前背景分割，得到mask→根据模板类型选择对应的滤镜，对原图进行风格变换→对风格变换后的图像结合模板图像进行形状变换→利用mask，结合模板图像与形状变换图像，得到最后的结果图 其中，前背景分割使用的是上一次综合作业的相关代码，提取超像素后使用懒人抠图。 共有6种滤镜可供选择：1对应油画风格，2对应墙体风格，3对应毛玻璃风格，4对应黑白风格，5对应素描风格，6对应怀旧风格，这些代码基本都来自网络。 形状变换使用的是matlab自带的fitgeotrans和imwarp函数，这部分参考了老师提供的相关代码。 运行方法 用户在main.m文件最上方输入原图像和模板图像的编号，代码注释中有详细说明→运行main.m文件→交互式标注前背景→点击照片的四个顶点，进行形状变换→得到最后结果 其中前背景标注后可能会需要几十秒的处理时间，请耐心等待。 实验结果 标注前背景： 标记图片角点： 最终结果： 其他结果： 任务2 算法思路 读取源图片与源视频→对视频中的每一帧，若

CVX拼图：使用Matlab和CVX工具箱解决拼图问题（THU凸优化家庭作业）

cst4-game: 天下大计 剧本在application/static/scripts中，ending.js为结局列表，stage1.js为目前的剧本。 图片放在application/static/image中。 主要的代码是application/static/app.js和application/static/scripting.js，前者负责逻辑，后者负责解析剧本。 网站只有一个网页，在application/templates/index.html中。 运行方法 pip install flask # install Flask (in Python 3.6) npm install -g bower # install bower bower install # download static files for the webpages pyth

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