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本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性的回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响

掌握持续经营与会计分期 掌握权责发生制与收付实现及其区别 了解账项调整的必要性和依据 掌握期末应予调整的项目及其调整分录的编制 了解结账的必要性 掌握结账的程序 掌握基本财务报表的编制 了解会计电算化与人工智能

6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

博弈论(game theory)是由美国数学家冯 诺依曼(Von. Neumann)和经济学家摩根斯坦 (Morgenstern)于1944年创立的带有方法论性质 的学科,它被广泛应用于经济学、人工智能、 生物学、火箭工程技术、军事及政治科学等。 1994年,三位博弈论专家即数学家纳什(Nash, 他的故事被好莱坞拍成电影《美丽心灵》,该 影片获得了2002年奥斯卡金像奖的四项大奖)、 经济学家海萨尼(Harsanyi)和泽尔滕(Selten )因在博弈论及其在经济学中的应用研究上所 作出巨大贡献而获得诺贝尔经济学奖

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

以冶金工业部人才资源的管理问题为背景,给出了人才资源智能管理系统的具体设计方法.该系统中,广义的管理分析预测模型树用于其知识表达,系统结构由多库结构支持;在其推理机方面,应用元知识推理以协调定性推理、定量推理和人工神经网络推理.将有限的自然语言理解引入人-机界面,用TURBO PROLOG和C语言在IBM/AT微机上对该设计部分实现,表明了其合理性及可行性

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义