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World File Search System智力竞赛
2024-25 高中生物突破试点草案
到屏幕上。超级能力部分由 3 个转录谜题组成。一旦提示，学生将有 60 分钟的时间在团队内工作以记录他们的答案。当学生准备好时，将宣布比赛开始。学生可以在自己的团队内交谈，但不能与其他团队交谈。60 分钟后，评委将收集每个团队的讲义。比赛将由一个计时回合组成。学生必须展示流程的每个部分才能获得积分。5) 每支球队可以为每个正确答案获得 4 分（总共 40 分）用于智力竞赛部分。每个
人工智能的范围
mansilende015@gmail.com 摘要：人工智能（AI）作为计算机科学的一个分支，试图理解智能的本质，并产生能够以与人类智能相似的方式做出反应的新型智能机器，其研究领域十分广泛，包括机器与深度学习、数据科学、强化学习、数据挖掘、知识发现、知识推理、语音识别、自然语言处理、语言识别、图像识别、计算机视觉、规划、机器人、游戏等。由于深度学习在AI领域的突破性进展，AI几乎成为所有研究领域的热门话题。人们对AI的期望很高，因为最近发生了一系列有关AI的令人瞩目的事件。例如，AI击败了围棋比赛的前人类冠军，而人们曾认为这样的事情需要几十年的时间才能发生。AI在一场受欢迎的智力竞赛节目中战胜了人类。AI在皮肤癌诊断方面的表现达到了皮肤科医生的水平。关键词：机器、识别、强化
年报
每年，我们都会代表 Kom Op Tegen Kanker (KOTK) 举办定期智力竞赛，通过入场费和抽奖筹集资金，让我们的自行车手和跑步者能够参加各自的比赛，为慈善机构筹款。全年，我们还支持 Het Warmste Week/Viva for Life 等活动。在 2024 财年，我们还继续赞助 Innoptus 太阳能团队，这是一支由来自鲁汶天主教大学的比利时工程专业学生组成的团队，他们正在竞相打造最具创新性和最高效的太阳能汽车。2023 年 10 月，该团队参加了在澳大利亚举行的 2023 年普利司通世界太阳能挑战赛，并在今年赢得了 SASOL 太阳能挑战赛，该挑战赛的目标是在八天内行驶最长的里程，克服巨大的海拔差异、恶劣的天气条件和拥挤的城市。此次合作反映了我们对培养比利时人才和促进太阳能领域创新的持续承诺。
超级大脑，而非替代品：设计人机协作，打造更美好的未来工作
由该领域的创始人在 20 世纪 50 年代提出，以机器形式实现人类认知。12 从那时起，人工智能的重大里程碑通常被定义为机器智能在实现完全人类智能的道路上又迈出了一步。例如，国际象棋大师加里卡斯帕罗夫输给 IBM 的深蓝计算机被广泛讨论为“大脑的最后一战”。13 在输给 IBM Watson 的过程中，Jeopardy 智力竞赛节目冠军肯詹宁斯开玩笑说：“我个人欢迎我的新计算机霸主。”14 最近，在 AlphaGo 击败围棋冠军李世石后不久，英国《金融时报》发表了一篇关于 DeepMind 首席执行官德米斯哈萨比斯的个人简介，其中指出：“在 DeepMind，工程师们已经创建了基于神经网络的程序，以人脑为模型......智能是通用的，而不是特定的。这种人工智能像人类一样‘思考’。”15
Google Quick Draw（4 月 13 日）
● 虚拟助手，如 Google Home 和 Alexa ● 自动驾驶汽车 ● 电子邮件垃圾邮件过滤器 ● 您还能想到其他例子吗？ 您可能已经注意到，在浏览 Quick, Draw! 网站时，“神经网络”一词被使用了很多次。神经网络是 AI 问题解决的重要组成部分，因为它允许机器识别和分类模式。与人脑的工作方式非常相似，机器会分析输入，如果可以识别，AI 就会尝试为其贴上标签！虽然神经网络用于识别绘画中的图案，但它也可用于识别语言、姿势、音乐等等！ Quick, Draw! 的工作方式与我们的大脑非常相似。它会观察图案以及您绘制它们的顺序，以便猜测您正在画什么！例如，在看过数千张猫的画后，AI 机器开始识别猫的画，因为它们有尖耳朵、小鼻子和直胡须！这有多酷？！有趣的事实：2011 年，Jeopardy！智力竞赛表演赛中，问答计算机系统 Watson 以超过两倍的分数击败了 Jeopardy! 的两位最强冠军，并最终赢得了 100 万美元的奖金！https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
人工神经网络文化简介...
近年来，随着数据处理技术的飞速发展和风险投资的涌入，人工智能（AI）在自动化任务方面展现出其优势，并开始深刻影响社会的各个方面，包括学术、工业和公共生活。2011年，IBM 的著名问答计算机系统 Watson 在美国热门智力竞赛节目《危险边缘》中击败了两位最成功的人类选手，引发了人们对“机器的潜在思维能力”的讨论。2016年，世界围棋冠军李世石被谷歌的围棋程序 AlphaGo 击败（1：4）后，“人工智能（AI）”、“机器学习（ML）”和“人工神经网络（ANN）”等术语再次引起媒体和公众的关注。一年后，下一代程序 AlphaGo Master 在比赛中以 3：0 击败了世界排名第一的人类选手柯洁，开启了人工智能主导竞技游戏的新时代。本文将首先介绍人工智能的定义、应用和广泛使用的方法，以便对人工智能有一个全面而直观的认识。 随后，探讨人类大脑神经元如何为人工神经网络的起源带来启发。 然后，对相关关键技术，包括框架、模型训练和优化，进行总体介绍和总结。
国家科学日在 ... 庆祝
全国科学日活动于 2024 年 2 月 29 日举行，由印度科学与工业研究理事会 (CSIR-SERC) 主任兼 CMC 协调主任 N. Anandavalli 博士主持。S.K. 教授钦奈 Shiv Nadar 大学副校长、CSIR-中央建筑研究所 (CSIR-CBRI) 前主任 Bhattacharyya 是此次活动的主宾。Anandavalli 博士在欢迎致辞中提到，科学和技术是印度文化不可分割的一部分，紧密相连，也是国家和人类发展的基础。她简要介绍了 CV Raman 爵士和全国科学日的起源，并表示这一天有力地提醒了我们科学和技术对我们日常生活的影响。在谈到 Viksit Bharat 2024 年国家科学日的主题——本土技术时，她表示，印度一直是创新之地，并强调了 CSIR 对发展本土技术的贡献。Anandavalli 博士还回忆了 CSIR-SERC 前主任 N. Lakshmanan 博士对结构工程领域的贡献以及他在 CSIR-SERC 的杰出工作。作为国家科学日庆祝活动的一部分，第一届 N. Lakshmanan 博士纪念科学智力竞赛于 2024 年 2 月 28 日在 CSIR 校园举办，专为钦奈学校学生举办。主要
“人类应该敬畏人工智能的进步......
2016 年 3 月，谷歌的 AlphaGo 计算机程序在以难度高、抽象性著称的中国古代棋盘游戏围棋中击败了围棋大师李世石 [参考：卫报]，这被视为人工智能进步的又一例证。它紧随 IBM 的“深蓝”和“沃森”的脚步。前者于 1997 年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 [参考：时代杂志]，后者是另一台 IBM 机器，于 2011 年击败了美国电视智力竞赛节目《危险边缘！》的两位前冠军，展示了理解自然语言问题的能力 [参考：TechRepublic]。然而，人工智能不仅仅被用来在游戏中击败人类——对于某些人来说，它的影响将深远——德国的开发人员甚至提出，机器人可能被用来教难民儿童语言 [参考：Deutsche Welle]。目前，人工智能正在许多领域得到发展，例如无人驾驶运输、金融、欺诈检测，以及机器人技术和文本和语音识别等众多应用。因此，人工智能的支持者认为：“这对人类来说是一个巨大的机遇，而不是威胁”[参考：赫芬顿邮报]，并认为能够学习完成目前需要人类完成的任务的机器可以加快进程，让人类在未来有更多的闲暇时间[参考：泰晤士报]。但批评者担心，如果我们开发出能够快速学习、驾驶我们的汽车和完成我们工作的机器，我们可能会遇到它们变得比人类更聪明的情况——从而对人类在工作场所的未来以及我们在世界上更广泛的地位构成生存问题。鉴于人工智能的各个方面（例如深度学习）的不断发展[参考：Tech World]，反对者怀疑它是否会在某个时候发展出自己的利益并主宰人类，或者在特定情况下对我们造成伤害。鉴于这些担忧，我们是否应该担心人工智能技术的进步？
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。