层次分析法的推广与应用？

一、层次分析法的推广与应用？

层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。

层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。

层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

二、光 光的解析与应用 科普？

1

光的解释

光是一种能量形态，它可以从一种物体传播到另一种物体而不需要任何物体作为媒介。关于光的学术解释大致分为三种:即辐射学 波动学和量子学，而对光的描述用波动学则最为恰当。

在可见光的光谱中，从波长380 nm到780 nm,人们眼睛的颜色感觉则是:由紫->蓝->绿->黄->红。

紫外线的波长范围在1 nm-380 nm之间,红外线的波长范围在780 nm-1mm之间,紫外线和红外线又别分别称为紫外辐射和红外辐射，它们都不能被人眼感觉到。波长小于320 nm的紫外辐射对生物组织有害。

2

光的传播速度

光在同一媒介中沿直线传播,在不同媒介中,光的传播速度是不同的,在真空中的传播速度为30万公里/秒。

光在真空中的传播速度与光在媒介中的传播速度之比值称之为该媒介的折射率。

光的传播速度=波长x频率

3

光的频率

光每秒钟波动的次数，也可以定义为光每秒钟通过某一固定点的波数。不同波长的光，其频率是不同的，而一波长的光在不同的媒介中其频率是固定的。但同一种光在不同的媒介中其波长是不同的。

4

光的色散

媒介的折射率同光波的频率有关，其效应称为色散。光的色散在光学仪器上得到应用，如光谱仪等。

5

光的吸收

光在绝对真空中，能量不会被吸收，但在其他媒介中，光有可能转化为热能，也有能转化为化学能或其他能量形式，这种现象称为媒介对光的吸收。

6

光的漫反射与漫透射

当光线遇到某一媒介表面，该媒介表面的粗糙度与光的波长接近或略大于时光的波长时，光线便会向四面八方散开，散开的光线有的回到原媒介，称为漫反射，有的进入该媒介，称为漫透射。

7

光的量子理论

光的波动学可以完美描述光的传播过程，但不能正确解释光的发射和吸收。于是便有了光的量子理论。当光或其他形式的电磁辐射发射和吸收时，总含有被称为量子的分立能量值，一个光能量的量子称为一个光子，它所携带的能量与其频率成正比。

三、人工智能应用教育的背景与意义？

在教育中使用人工智能技术，可以使教学过程中系统直接自动的诊断学生的学习水平，发现学生存在的问题，给出解决方法，有针对性的给学生提出意见与建议。

实现机器与人类的一对一教学，并且还可以根据学生现有的知识水平调整教学的进度，自动的选择适合这个学生的教学方法和教学策略，根据学生的学习习惯和学习问题来进行针对性的教学，学生可以在学习过程中和计算机进行交互活动，实现教学的个别化和高效化。

当然人工智能除了可以为学生提供服务外，也可以给老师提供更有效的教学策略和教学方法。现今，随着计算机和教育两者的飞速发展和紧密结合，人工智能和教育已经成为密不可分的一个整体。

四、人工智能应用与服务是什么？

培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握人工智能基础专业理论知识、应用技术，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。

五、人工智能在经济与贸易中的应用？

一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。多数商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年，人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。

另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动重复性的工作。

六、人工智能的应用？

1. 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

2. 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

3. 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

4. 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

5. 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

6. 智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

7. 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

8. 个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

9. 医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10. 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

七、应用文层次与段落之间的过渡形式？

1、词语过渡

词语过渡就是用词语将相邻两层意思连接起来上下连贯。

一般采用关联副词作为段落、层次及句子之间的过渡。常用的关联副词有：因为、所以、不过、但是、可是、然而、诚然、固然、因而、因此、只要、尽管、况且、正是、应该说、之所以、可以这样说、上述表明、由此可知、综上所述、正因为如此等。也可以用表时间、地点、性质的词语过渡。这些用来过渡的词语常常放在新段落的开头。

使用词语过渡，应注意两点：①在关联词语过渡的段落、层次句子必须具备一定的语法关系，如因果、转折、递进、选择、并列、条件、总分、分总、主从等等。

②关联词语要用得恰当。如果关联词语选用不恰当，就会影响上下文的连贯和流畅，造成表意不明。

2、句子过渡

过渡句就是承上启下的句子，过渡句通常在一段的段首，这种情况居多，有的时候也在一段的最后一句。

3、段落过渡

过渡段就是承上启下的自然段。过渡段通常在文章的中部，上半句承上，表示前一段的段意；下半句启下，表示后一段的段意，一般把启下部分的自然段归为下一段。

八、人工智能的五大层次？

以下是我的回答，人工智能的五大层次一般包括：感知层、认知层、理解层、决策层和创造层。感知层：这一层主要涉及到机器如何感知世界，包括视觉、听觉、触觉等感知能力。通过各种传感器、识别技术和多媒体处理，人工智能系统能够获取并处理环境中的信息，从而与外部世界进行交互。认知层：在这一层，人工智能系统开始具备类似于人类的理解、分析、推理和决策能力。它能够理解语言、进行知识表达和逻辑推理，从而对感知到的信息进行更深层次的处理和应用。理解层：这一层次更进一步地涉及到人工智能系统对人类情感、文化和语义的理解。它能够通过自然语言处理、情感计算等技术来分析和理解人类的情感和意图，从而更好地与人类进行交流和沟通。决策层：在这一层次，人工智能系统能够根据认知和理解的结果进行自主决策和行动。它能够进行优化、预测和制定策略，从而在复杂的环境中实现高效的自动化决策。创造层：这是人工智能的最高层次，也是目前人工智能研究的前沿领域。在这一层次，人工智能系统不仅能够感知、认知、理解和决策，还能够进行创新和艺术创作等高级活动，展现出真正的创造力和想象力。这五大层次并不是完全独立的，而是相互联系、相互支持的。随着人工智能技术的不断发展，我们可以期待更多令人惊叹的成果和创新出现。

九、人工智能在采购管理与决策中的应用？

物资采购是石化企业运营发展的基础模块。近几年科技的创新发展也衍生出新的物资采购理念和模式，采购渠道更多元，采购方法更灵活，采购思路更创新。

人工智能技术与物资采购实现了有效衔接与融合。

石化企业物资采购既可以选择局部地区合作也可以进行市场自行采购，我国多数石化企业物资采购沿用的是统一采购模式，物资采购的流程也大同小异。首先制定物资采购的原始计划。

十、人工智能的应用范畴？

. 语音识别：可以通过语音识别技术，将人类的语音转化为文字或命令，实现语音交互。

2. 自然语言处理：可以通过自然语言处理技术，分析和理解人类的语言，实现智能问答、语义分析等功能。

3. 机器学习：可以通过机器学习技术，从大量数据中学习和发现规律，实现数据挖掘、预测分析等功能。

4. 图像识别：可以通过图像识别技术，识别和分析图像中的内容，实现人脸识别、图像搜索等功能。

5. 智能推荐：可以通过智能推荐技术，根据用户的兴趣和行为，推荐个性化的内容和服务。

6. 自动驾驶：可以通过自动驾驶技术，实现车辆的自主驾驶，提高交通安全和效率。

7. ：可以通过技术，实现的自主行动和智能交互，应用于工业、医疗、服务等领域。

8. 聊天：可以通过聊天技术，模拟人类的对话，实现智能客服、智能助手等功能。

以上是一些常见的应用，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，的应用也将越来越广泛。