其实ccf 模式识别 人工智能的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解ccf a类会议 人工智能，因此呢，今天小编就来为大家分享ccf 模式识别 人工智能的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
本文目录
人工智能顶刊是什么
"人工智能顶刊"指的是在人工智能领域中具有高影响力和学术声誉的顶级学术期刊。这些顶级期刊通常由一流的学术机构或学术团体出版，拥有严格的审稿制度和专家评审流程，确保发表的论文具有高质量和创新性。
人工智能领域的顶级期刊通常发表具有重要贡献和创新性的研究成果，涵盖各个方面的人工智能研究，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能推理等。这些期刊的发表对于学术界和工业界的研究人员都具有重要意义，被广泛引用和引用。
一些著名的人工智能顶刊包括《人工智能》（ArtificialIntelligence）、《机器学习》（MachineLearning）、《计算机视觉与模式识别》（ComputerVisionandPatternRecognition）等。这些顶级期刊的发表对于研究人员来说，既是一种学术声誉的认可，也是在学术界发表成果和推动人工智能领域发展的重要途径。
容声cca和aif啥区别
容声cca和aif是两种不同的音频文件格式。容声cca(ChineseCharacterAnnotatedspeechCorpus)是一个中文语音数据集，收集了大量有注释的中文语音数据。它是由北京大学的容声技术有限公司开发的，用于语音识别和语音合成等领域的研究和应用。而aif(AudioInterchangeFileFormat)是一种音频文件格式，通常用于存储和传输高质量的音频数据。它是由苹果公司开发的一种标准音频文件格式，常用于存储和播放音频文件。所以，容声cca是一个语音数据集，而aif是一种音频文件格式。它们的区别在于其用途和功能。
人工智能领域有哪几位科学家荣获图灵奖,他们分别为人工智能做出了什么贡献？
个人觉得，人工智能的基础就是计算机技术的不断进步和发展；所以，每一个获得图灵奖的人的都算得上人工智能领域的科学家。
截止至2005年，获此殊荣的华人仅有一位，他是2000年图灵奖得主姚期智。
历年图灵奖获得者
2007EdmundM.Clarke、AllenEmerson和JosephSifakis获奖原因：在将模型检查发展为被硬件和软件业中所广泛采纳的高效验证技术上的贡献。而DDJ则将三人的贡献称为“在发现计算机硬件和软件中设计错误的自动化方法方面的工作”。
2006FranAllen获奖原因：对于优化编译器技术的理论和实践做出的先驱性贡献，这些技术为现代优化编译器和自动并行执行打下了基础。
2005PeterNaur获奖原因：由于在设计Algol60程序设计语言上的贡献。Algol60语言定义清晰，是许多现代程序设计语言的原型。
2004VintonG.Cerf、RobertE.Kahn获奖原因：由于在互联网方面开创性的工作，这包括设计和实现了互联网的基础通讯协议，TCP/IP，以及在网络方面卓越的领导。2003AlanKay获奖原因：由于在面向对象语言方面原创性思想，领导了Smalltalk的开发团队，以及对PC的基础性贡献。至理名言：预测未来的最好方法是创造它。
2002RonaldL.Rivest、AdiShamir、LeonardM.Adleman获奖原因：由于在公共密钥理论和实践方面的基础性工作。
2001Ole-JohanDahl、KristenNygaard获奖原因：由于面向对象编程始发于他们基础性的构想，这些构想集中体现在他们所设计的编程语言SIMULAI和SIMULA67中。2000AndrewChi-ChihYao(姚期智)获奖原因：由于在计算理论方面的贡献而获奖，包括伪随机数的生成算法、加密算法和通讯复杂性。
1999FrederickP.Brooks,Jr.获奖原因：由于在计算机体系架构、操作系统以及软件工程方面所做出的具有里程碑式意义的贡献。人月神话的作者。
1998JamesGray获奖原因：由于在数据库、事务处理研究和相关系统实现的技术领导工作。
1997DouglasEngelbart获奖原因：由于提出了激动人心的交互式计算机未来构想，以及发明了实现这一构想的关键技术。
1996AmirPnueli获奖原因：由于在计算科学中引入temporal逻辑以及对编程和系统认证方面的杰出贡献。
1995ManuelBlum获奖原因：由于在计算复杂性理论、密码学以及程序校验方面的基础性贡献。
1994EdwardFeigenbaum、RajReddy获奖原因：由于他们所设计和建造的大规模人工智能系统，证明了人工智能技术的重要性和其潜在的商业价值。
1993JurisHartmanis、RichardE.Stearns获奖原因：由于他们的论文奠定了计算复杂性理论的基础。
1992ButlerW.Lampson获奖原因：由于在个人分布式计算机系统及其实现技术上的贡献，这包括：工作站、网络、操作系统、编程系统、显示、安全和文档发布。
1991RobinMilner获奖原因：由于在可计算函数逻辑(LCF)、ML和并行理论(CCS)这三个方面突出和完美的贡献。
1990FernandoJ.Corbato'获奖原因：由于组织和领导了多功能、大规模、时间和资源共享的计算机系统的开发。
1989William(Velvel)Kahan获奖原因：由于在数值分析方面的基础性贡献。
1988IvanSutherland获奖原因：由于在计算机图形学方面开创性和远见性的贡献，其所建立的技术历经二、三十年依然有效。
1987JohnCocke获奖原因：由于在编译器设计和理论、大规模系统架构以及开发RISC等方面的重要贡献。
1986JohnHopcroft、RobertTarjan获奖原因：由于在算法及数据结构设计和分析方面的基础性成就。
1985RichardM.Karp获奖原因：由于在算法理论方面，特别是NP-completeness理论方面，连续不断的贡献。
1984NiklausWirth获奖原因：由于开发了EULER、ALGOL-W、MODULA和PASCAL一系列崭新的计算语言。
1983KenThompson、DennisM.Ritchie获奖原因：由于在通用操作系统理论研究，特别是UNIX操作系统的实现上的贡献。
1982StephenA.Cook获奖原因：由于其于1971年发表的论文，奠定了NP-Completeness理论的基础。
1981EdgarF.Codd获奖原因：由于在数椐库管理系统的理论和实践方面基础性和连续不断的贡献，关系数据库之父。
1980C.AntonyR.Hoare获奖原因：由于在编程语言的定义和设计方面的基础性贡献。1979KennethE.Iverson获奖原因：由于在编程语言的理论和实践方面，特别是APL，所进行的开创性的工作。
1978RobertW.Floyd获奖原因：由于在如何开发高效、可靠的软件方法论方面的贡献，这包括：建立分析理论、编程语言的语义学、自动程序检验、自动程序综合和算法分析在内的多项计算机子学科。
1977JohnBackus获奖原因：由于在高级语言方面所做出的具有广泛和深远意义的贡献，特别是其在Fortran语言方面。
1976MichaelO.Rabin、DanaS.Scott获奖原因：由于他们的论文"有限自动机与它们的决策问题"，被证明具有巨大的价值。
1975AllenNewell、HerbertA.Simon获奖原因：由于在人工智能、人类识别心理和表处理的基础贡献。
1974DonaldE.Knuth获奖原因：由于在算法分析和程序语言设计方面的重要贡献，计算机程序设计艺术的作者。
1973CharlesW.Bachman获奖原因：由于在数据库方面的杰出贡献。1972E.W.Dijkstra获奖原因：由于对开发ALGOL做出了原理性贡献。
1971JohnMcCarthy获奖原因：由于其讲稿"ThePresentStateofResearchonArtificialIntellegence"，对人工智能领域的贡献。
1970J.H.Wilkinson获奖原因：由于其在数值分析方面的研究工作。
1969MarvinMinsky获奖原因：人工智能理论及软件1968RichardHamming获奖原因：由于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作。
1967MauriceV.Wilkes获奖原因：由于设计和制造了第一台内部存储程序的计算机EDSAC。1966A.J.Perlis获奖原因：由于其在先进编程技术和编译架构方面的贡献。
AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？
用通俗的话总的来说，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别：
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步：
第一步：数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
就像这样：
总共有60000张这样的图片，而图片的标签（也就是结果）也是已知的（0~9），那么设输入为x输出为y，
计算机是无法读懂图片的，所以我们要将图片转换成计算机所能认识的东东。
矩阵：
x就是一个28×28的矩阵每一个点表示图片中相应位置的灰度。有的神经网络为了更简化的计算，将28×28的矩阵，转换为一个1×784的向量（一维矩阵）。这里的x是28×28×1，这个1表示的是单通道，也就是只有一种颜色。如果是彩色图片的话，那么就应该是28×28×3，这个3表示的是RGB三个颜色通道。
y就是一个数字，0~9。
有些算法还会降x，y进行归一化，也就是转换为0~1之间的矩阵、数字。
第二步：抽取特征。
卷积（特征提取）的具体计算方法：
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filterW0、filterW1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b=output。这里的W是我们最终要训练出来的。
计算方法：
w0与x蓝色区域做内积（对应位置相乘后相加）：
f1第1层=0×1+0×1+0×1+0×-1+1×-1+1×0+0×-1+1×1+1×0=0
f1第2层=0×-1+0×-1+0×1+0×-1+0×1+1×0+0×-1+2×1+2×0=2
f1第3层=0×1+0×0+0×-1+0×0+2×0+2×0+0×1+0×-1+0×-1+=0
那么根据神经网络得分函数：f（x，w）=wx+b
这里的b=1
那么输出的得分值就为f1+f2+f3+b=0+2+0+1=3
最右边绿色的矩阵第1行，第1列，就是3
将卷积核在输入矩阵滑动，
同理可以计算
这里的输出叫做特征图。
这里就可以看出，经过卷积核Filter（滤波器），将图片浓缩了，浓缩之后，再进行一次非线性的处理，用一些非线性的函数将线性结果非线性化（叫做激活函数），这层叫作卷积层。
这里只是一层，大型数据集（输入很多的情况）一层是不够的，需要很多层，输入-卷积-输出-卷积-输出........。
比如VGG-16，就有16个卷积层。
进一步浓缩叫做池化层。
同样有一个filter，将特征图进行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），进一步浓缩特征。
浓缩完特征之后，接着后面的层叫做全连接层。
就是将权重参数W（矩阵），分别乘以池化完成的结果，得到最终的分类结果比如前边所说的0~9的手写字体，要分10个类别，如果池化完成的结果是1×64，那么全连接层就应该是64×10，最终得到1×10的矩阵，就是分类0~9的结果。
以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。
第三步：参数更新
那么还有问题，W是多少谁知道？
没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，
先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步：利用参数
既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：
只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。
输出结果：
ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
ExtractingMNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代，测试集准确率是0.7688
第1次迭代，测试集准确率是0.7831
第2次迭代，测试集准确率是0.8829
第3次迭代，测试集准确率是0.8883
第4次迭代，测试集准确率是0.889
第5次迭代，测试集准确率是0.8919
第6次迭代，测试集准确率是0.8908
第7次迭代，测试集准确率是0.893
第8次迭代，测试集准确率是0.894
第9次迭代，测试集准确率是0.8949
第10次迭代，测试集准确率是0.8927
第11次迭代，测试集准确率是0.8935
第12次迭代，测试集准确率是0.8948
第13次迭代，测试集准确率是0.9873
第14次迭代，测试集准确率是0.9881
第15次迭代，测试集准确率是0.9864
第16次迭代，测试集准确率是0.9885
第17次迭代，测试集准确率是0.9906
第18次迭代，测试集准确率是0.9876
第19次迭代，测试集准确率是0.9884
第20次迭代，测试集准确率是0.9902
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的ccf 模式识别 人工智能和ccf a类会议 人工智能问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！