excel面积图数轴标志怎么设置？

一、excel面积图数轴标志怎么设置？

在Excel中设置面积图数轴标志的步骤如下：

1. 打开Excel表格，选中表格中数据，点击“插入”，然后点击“图表”，在图表类型中选择“面积图”。

2. 在插入的面积图中，右键点击图表的X轴，选择“设置坐标轴格式”。

3. 在弹出的设置坐标轴格式对话框中，可以看到X轴的默认设置。

4. 点击“数字”，在类别下拉菜单中选择“自定义”，在格式代码输入框中输入需要的格式，例如0.00%，然后点击“添加”。

5. 点击“关闭”，完成设置。

通过以上步骤即可在Excel中设置面积图数轴标志。

二、人工智能发展史_人工智能

人工智能发展史

人工智能（AI）是21世纪以来科技领域最引人注目和令人兴奋的领域之一。它是指计算机系统模拟并展现出人类智能的能力，包括学习、推理、理解语言和解决问题等。人工智能的发展可以追溯到上个世纪的计算机科学和现代哲学。

早期的人工智能研究

20世纪50年代至70年代，是人工智能的初期发展阶段。在这个时期，科学家们开始尝试构建具有智能水平的计算机系统。早期的人工智能研究涉及到逻辑推理、问题解决以及模拟人类思维的基本原则。

其中一个重要的突破是1956年举办的达特茅斯会议，会议上首次提出了“人工智能”这个概念，并将人工智能定义为：“使计算机能够模拟人类的智能行为”。这个会议被认为是人工智能领域的起点，也标志着人们开始关注人工智能技术的潜力。

在之后的几十年里，人工智能的研究逐渐深入，出现了许多重要的里程碑。例如，上世纪60年代，IBM的科学家们开发了第一个能够理解和生成自然语言的程序，人们对智能机器的梦想更加接近现实。

人工智能的兴起

20世纪80年代和90年代，被认为是人工智能发展的黄金时期。这个时期，随着计算机硬件的不断发展和算法的改进，人工智能的研究取得了突破性的进展。

专家系统是这一时期的一个重要研究方向。专家系统是一种利用大量专家知识和推理技术来模拟人类专家决策过程的计算机程序。专家系统在领域如医学诊断、金融分析等方面展示出了巨大的潜力。

此外，机器学习也开始在人工智能领域崭露头角。机器学习是一种让计算机系统通过数据和经验来改善自身性能的技术。训练机器进行自主学习和逐步优化的能力让人工智能迈出了重要的一步。

现代人工智能的发展

进入21世纪，随着互联网的普及和大数据的盛行，人工智能进入了一个全新的发展阶段。现代人工智能的研究主要集中在深度学习和数据驱动的方法。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。通过构建具有多个隐层的神经网络，深度学习模型能够从大量数据中自动提取特征和模式，实现高度准确的预测和分类。

在人工智能的不同领域中，深度学习已经取得了很多突破。例如，计算机视觉领域的图像识别和目标检测、自然语言处理领域的机器翻译和语义分析等。

同时，大数据的积累也为人工智能研究提供了丰富的资源和机会。通过分析和利用海量数据，人工智能系统可以不断完善自身的学习和决策能力。

人工智能的未来展望

人工智能的发展前景令人兴奋和期待。随着技术的进一步成熟和应用领域的扩大，人工智能有望在诸如医疗保健、交通运输、金融服务等领域发挥更大的作用。

然而，人工智能的发展也面临一些挑战和问题。例如，人工智能在决策过程中是否能保持公正和透明，以及如何解决人工智能技术带来的隐私和安全问题等。

为了促进人工智能的可持续发展，我们需要政府、学术界、产业界等各方共同努力，制定相关政策和规范，确保人工智能的应用和发展符合人类的利益和价值观。

总而言之，人工智能的发展历程证明了人类对智能的不懈追求和探索。人工智能作为一项前沿科技，将继续推动人类社会向更高层次发展，并为我们创造更多的机遇和挑战。

三、高中英语时态思维导图数轴

在学习高中英语时，时态是一个非常重要且基础的概念。掌握时态，对于正确理解和运用英语语法是至关重要的。本文将介绍一种辅助理解时态的工具，即思维导图数轴。

什么是思维导图数轴?

思维导图数轴是一个视觉化工具，有助于学生更好地理解和记忆英语时态。通过将不同时态和时间概念以一种线性的方式进行排列，学生可以更清晰地看到时态之间的关系和变化。

思维导图数轴通常分为过去、现在和未来三个主要部分，每个部分又可以细分为不同的时态形式。例如，过去部分可以包括一般过去时、过去进行时和过去完成时等。通过将这些时态沿着时间轴排列，学生可以快速地理解每种时态的用法和特点。

如何使用思维导图数轴?

学生可以通过绘制自己的思维导图数轴来帮助自己学习时态。他们可以使用纸张、笔和不同颜色的标记来创建自己的时态图表。首先，他们可以在纸上画出一条水平线，代表时间轴，然后在不同位置标记出过去、现在和未来。

接下来，学生可以在各个时态的位置上写下该时态的形式，例如"一般过去时"、"现在进行时"等。他们还可以使用不同颜色的标记来表示不同的时间连接词，比如"昨天"、"现在"和"明天"。

通过不断地练习和回顾自己的思维导图数轴，学生可以更加熟练地掌握各种时态的用法，并能够在实际写作和口语表达中更加准确地运用时态。

思维导图数轴的优势

与传统的时态学习方法相比，思维导图数轴具有以下几点优势：

• 视觉化：通过图表化的形式，学生可以更直观地理解时态之间的关系，加深记忆；
• 逻辑性：时态数轴的线性排列有助于学生建立起一种逻辑的时间概念，帮助他们更好地掌握时态的用法；
• 实用性：思维导图数轴是一种实用的工具，学生可以随时查看和回顾，帮助他们在写作和口语表达中更加自信。

总结

在学习高中英语时态的过程中，思维导图数轴是一个有用的辅助工具。通过将时态以线性的方式进行排列，学生可以更好地理解每种时态的用法和特点，从而提高英语语法和表达的准确性。

因此，我们鼓励学生在学习时态时尝试使用思维导图数轴，相信这将有助于他们更快地掌握英语时态，并在日常交流中更流利地运用英语。

四、根号3在数轴上怎么画求图？

1，以(0,1)为圆心，2单位长度为半径画弧，交x轴的正半轴，交点就是√3.

五、人工智能在会计的发展史？

随着人工智能技术在社会各个领域的应用，会计行业也受到了人工智能的影响，从最初的工作方式已经转变为电算化和人工智能的工作方式。与传统的会计工作相比，人工智能的应用对提高会计行业的工作效率、准确率以及风险竞争力都有积极的作用。本文主要通过论述人工智能对会计行业的积极影响，并且试图找出如何运用人工智能提高会计行业工作的措施。

当前人工智能技术已经运用在了会计工作中，因此人工智能技术的迅速发展，将会代替大部分会计行业的工作内容。人工智能犹如一把双刃剑，在带给会计行业发展机遇的同时，也使得很多工作被人工智能取代，一些会计人员不得不面临失业的危机。这就需要会计行业的工作人员必须适应时代的变化形势，由传统的会计工作方式转变为高科技下的工作方式，重新寻找工作的目标与工作的价值，并且及时学习掌握人工智能的相关技术，通过不断的提高自身的综合素质与业务技能，来适应形势的发展变化。

六、人工智能的发展史是什么？

人工智能（AI）的发展历史可以分为几个阶段，每个阶段都有重要的里程碑事件和发展趋势。以下是对人工智能发展历史的概述：

1. 人工智能的诞生 (20世纪40-50年代)

1950年：艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”，即如果一台机器能够与人类进行对话而不被识别为机器，则认为该机器具有智能1。

1950年：图灵还预测了制造具有真正智能机器的可能1。

1956年：人工智能作为一个新术语被正式提出，并在达特茅斯学院举行的研讨会上得到了确认1。

1954年：乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人1。

1956年：美国达特茅斯学院举行了有史以来第一次关于人工智能的研讨会，标志着人工智能作为一门独立学科的诞生1。

2. 人工智能的黄金时代 (20世纪50-70年代)

1966年-1972年：世界上第一款用于移动机器人的人工智能机器人Shakey问世1。

1966年：ELIZA聊天机器人发布，它能够通过脚本理解和生成简单的人类语言1。

1968年：计算机鼠标的发明改变了人与计算机的交互方式1。

1970年：没有人能够构建足够大的数据库或编写一个程序来达到儿童级别的认知水平1。

1972年：美国斯坦福国际研究所研制的移动机器人Rover 2成为了第一个成功完成迷宫导航任务的自主移动机器人1。

3. 人工智能的低谷 (20世纪70-80年代)

由于计算能力和存储限制，人工智能在20世纪70年代遇到了发展的瓶颈1。

研究者在尝试让程序展现出对世界的儿童水平的认识时发现这个目标过高1。

缺乏明显的进步导致了对人工智能的研究资助大幅减少1。

IMB“深蓝”超级计算机于1997年在国际象棋比赛中击败了世界冠军G

七、汽车发展史的历程图？

1886年 卡尔·奔驰制造出世界上首辆三轮汽车；1888年 奔驰生产出世界上第一辆供出售的汽车。 1893年 世界上第一个汽车牌照和驾驶证在法国颁发。杜里埃设计出美国第一辆汽油机汽车。1897年 奥兹汽车公司成立，并出产第一辆奥兹汽车。1902年 卡迪拉克汽车公司成立。1907年 日本生产出第一辆汽车。旁蒂克公司前身－奥克兰公司成立；到卡迪拉克汽车采用电起动发动机。 哈德逊研制第一辆现代四门轿车。发明挡风玻璃刮水器。通用公司首先采用了车顶内灯。美国的克莱尔发明了倒车灯。这样成就了今天的汽车。

八、诗歌发展史，思维导图？

古代诗歌发展思维导图：

一、古诗鉴赏基本结构图 二、按内容分类： 写景诗/边塞诗/田园诗/咏物诗/咏怀诗/…… 三、按题型分类：

（一）认知形象（意象、意境）型 （二）分析技巧型 等等。

九、人工智能发展史60个字？

1、 人工智能的诞生（20世纪40～50年代）

2、 人工智能的黄金时代（20世纪50～70年代）

3、 人工智能的低谷（20世纪70～80年代）

4、 人工智能的繁荣期（1980年~1987年）

5、 人工智能的冬天（1987年~1993年）

6、 人工智能真正的春天（1993年至今）

1、 人工智能的诞生（20世纪40～50年代）

　　1950年：图灵测试

　　1950年，著名的图灵测试诞生，按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。

　　1954年：第一台可编程机器人诞生

　　1954年美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。

　　1956年：人工智能诞生

　　1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会，被认为是人工智能诞生的标志。会上，麦卡锡首次提出了“人工智能”这个概念，纽厄尔和西蒙则展示了编写的逻辑理论机器。

　　2、 人工智能的黄金时代（20世纪50～70年代）

　　1966年~1972年：首台人工智能机器人Shakey诞生

　　1966年~1972年期间，美国斯坦福国际研究所研制出机器人Shakey，这是首台采用人工智能的移动机器人。

　　1966年：世界上第一个聊天机器人ELIZA发布

　　美国麻省理工学院（MIT）的魏泽鲍姆发布了世界上第一个聊天机器人ELIZA。ELIZA的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言，并能产生类似人类的互动。

　　1968年：计算机鼠标发明

　　1968年12月9日，美国加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明计算机鼠标，构想出了超文本链接概念，它在几十年后成了现代互联网的根基。

　　3、 人工智能的低谷（20世纪70～80年代）

　　20世纪70年代初，人工智能遭遇了瓶颈。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。要求程序对这个世界具有儿童水平的认识，研究者们很快发现这个要求太高了：1970年没人能够做出如此巨大的数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。由于缺乏进展，对人工智能提供资助的机构（如英国政府、美国国防部高级研究计划局和美国国家科学委员会）对无方向的人工智能研究逐渐停止了资助。美国国家科学委员会（NRC）在拨款二千万美元后停止资助。

1997年5月10日，IBM“深蓝”超级计算机再度挑战卡斯帕罗夫，比赛在5月11日结束，最终“深蓝”以3.5:2.5击败卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。供图/CFP

　　4、 人工智能的繁荣期（1980年~1987年）

　　1981年：日本研发人工智能计算机

　　1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用以研发第五代计算机项目，在当时被叫做人工智能计算机。随后，英国、美国纷纷响应，开始向信息技术领域的研究提供大量资金。

　　1984年：启动Cyc（大百科全书）项目

　　在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下，启动了Cyc项目，其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。

　　1986年：3D打印机问世

　　美国发明家查尔斯·赫尔制造出人类历史上首个3D打印机。

　　5、 人工智能的冬天（1987年~1993年）

　　“AI（人工智能）之冬”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧，预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中，专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。到了上世纪80年代晚期，美国国防部高级研究计划局（DARPA）的新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。

　　6、 人工智能真正的春天（1993年至今）

　　1997年：电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军

　　1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统。

　　2011年：开发出使用自然语言回答问题的人工智能程序

　　2011年，Watson（沃森）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金。

　　2012年：Spaun诞生

　　加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”，并通过了最基本的智商测试。

　　2013年：深度学习算法被广泛运用在产品开发中

　　Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司DNNR

十、光触媒的发展史图

光触媒的发展史图

引言

光触媒是一种利用光能催化分解有害物质的技术，在环境保护和空气净化领域发挥着重要作用。本文将带您了解光触媒的发展史，从最初的发现到广泛应用于生活中的各个领域。

1. 光触媒的诞生

光触媒的历史可以追溯到20世纪初，当时科学家们对于光能的利用开始展开研究。1910年，德国科学家路易斯·兰伯特发现了钛酸锂在光照下具有催化分解有机物的能力。这个发现奠定了光触媒技术的基础。

随着对光触媒性质的进一步探索，科学家们发现钛酸锂的光催化效果依赖于表面的晶格结构和成分比例。这促使了对其他材料的研究，如二氧化钛、二氧化锌等。经过多年的努力，科学家们逐渐发现了更多具有催化性能的材料，为光触媒技术的发展提供了丰富的资源。

2. 光触媒的应用领域

光触媒的应用领域非常广泛，下面我们将介绍几个常见的应用领域。

2.1 室内空气净化

室内空气污染对人体健康有着严重影响，而光触媒技术可以有效地去除空气中的有害物质，改善室内空气质量。光触媒可催化分解甲醛、苯、氨气等有害气体，将其转化为二氧化碳和水，从而净化空气。

2.2 污水处理

光触媒技术在污水处理中也起到了重要的作用。光触媒可以有效地降解有机物，如污水中的有机溶解物、农药残留等，从而净化污水。此外，光触媒还可以抑制细菌的生长，达到杀菌的效果。

2.3 自洁材料

光触媒的自洁效果被广泛应用于建筑材料、玻璃等产品中。经过光触媒处理的材料表面具有自洁作用，可以通过光催化剂的作用将附着在表面的污垢分解，保持材料的清洁。

2.4 环境治理

光触媒技术在环境治理中也有着广泛的应用。例如，在城市空气治理方面，可以利用光触媒技术去除汽车尾气中的有害物质，减少空气污染。此外，光触媒还可以应用于水源净化、固体废弃物处理等方面，对环境保护起到积极作用。

3. 光触媒技术的未来

光触媒技术在不断发展和创新中，展示出了巨大的潜力。随着材料科学和纳米技术的进步，研究人员已经开发出更高效的光催化剂，提高了光触媒的催化性能。未来，光触媒技术有望在更多领域实现应用。

此外，研究人员还在探索光触媒技术与其他技术的结合，如人工智能、物联网等。这将进一步拓宽光触媒技术的应用范围，提升其在环境治理中的效果。

结论

光触媒技术作为一种环保、高效的治理技术，在室内空气净化、污水处理、自洁材料制备等方面发挥着重要作用。随着科学研究的不断深入，光触媒技术将继续迎来新的突破和发展。相信在未来，光触媒技术将为改善人类居住环境、保护生态环境作出更大贡献。