“信息技术导论”报告册
（2021）
姓 名： 王 昊
班 级： 软国2103班
学 号： 20212251022
课序号：
大连理工大学
Dalian University of Technology
填写说明
一、本页“填写说明”打印时可删除。报告册内容可以打印，也可以手工填写。
二、每位选课同学一式一份，不得抄袭。
三、每个专题报告按照授课老师要求填写，每次1,000-2,000字，页数不够可自行添加。
报告一题目： 计算机的应用及未来发展趋势
一谈到计算机，大家想到的也许是我们所用的电脑、手机，可计算机远远不止局限于这两个方面：小到手表，中到日本家庭中的马桶盖，大到工厂中使用的大型检测仪……这些都属于计算机的范畴。
计算机的应用
计算机应用[1]是计算机应用于各个领域的理论、方法、技术和系统等，是计算机学科于其他学科相结合的边缘学科，是计算机学科的组成部分。计算机应用分为数值计算和非数值应用两大领域。
计算机最广泛的应用应该就是在数学物理领域的计算以及IT行业编程技术的使用，这两项在计算机领域的占比也十分巨大。
计算机除了我们熟悉的应用外，在各行各业中其实都有着广泛的应用：
例如，在铁路信号安全领域，计算机得到了广泛的应用[2]。在列车车载设备中有一种能够接受其他车载设备提供信息的安全计算机，与此同时其根据列车参数、线路参数、行车许可、临时限速等信息生成目标-距离模式曲线，采集列车速度信息并与目标曲线进行对比，在遇到突发情况的时候输出制动命令，可以保证列车的安全行驶。
而且，陕北油田录井[3]中也对计算机的应用进行了深入的探索。应用于该领域的计算机完美地实现了数据管理和决策服务的作用，该系统可以对钻井过程中的各种活动进行数据信息采集、存储、实时现实和处理。
计算机的应用在办公室中也发挥着极其重要的作用[4]。从一般角度来说，若是不具备计算机这一先进的科学设备，办公署处理的工作任务就是将各种文件的存档、修改及起草的具体内容书写在纸上面,这样不仅处理起来麻烦，而且所占的保存地方也很大，不利于节省空间。而在上世纪末加入了计算机的应用后，数据不仅能够安全的保存、能够对信息进行自动化处理还可以无损失、低性价比地对数据进行迁移。
此外,计算机还在农业中建成了全国范围内的农业生产流通信息网络，开通了农业科技信息网络；在动画领域的三维技术也有广泛的应用；医疗医学方面也需要计算机的辅助；疫情期间全中国范围内实现的线上教学或者说是远程教学也是计算机技术应用的充分体现；最后21世纪新兴的网上购物，快递业务等也有计算机应用的身影……这些都对我们人类生活方式做出了巨大的贡献。
计算机未来发展趋势
计算机在当今时代就已经发展的如此迅速，随着时代的发展，计算机一定还会有更多作用，会应用与更多的方向与领域。
计算机的发展趋势大致分为3个方面：
1.智能化
智能化是计算机毋庸置疑的一个趋势，计算机的智能化必然要求计算机网络的智能化。其中Numenta公司2009年推出 1．7版本的Nu— PIC智能平台正在努力实现智能化，未来将有一个更加智能、人性化的计算机网络[5]。而我国目前正在努力推进的 ‘3网融 合’[6]，要实现电话、电视、电脑功能的融合，而随着网络智能化的发展，我们将可以把家庭中的所有不同电器合并在一个系统平台下进行管理，这将大大方便我们的日常生活。
当今，人们对于新业务的需要，并不是从现有科学技术所提供的条件出发，而是对信息社会服务的发展需求出发，所以计算机网络技术会在今后得到越来越迅速的发展随着人类的进步，人们对于高移动性、高灵活性、高可靠性、高安全性[7]有着更加强烈的需求，那么具有深度学习和自动处理功能的人工智能(Ah Artificail Intelligence)技术[8]的智能化网络系统将成为未来计算机网络的发展趋势。
2.实用性
在人类日常生产生活中各个领域都可较好地运用计算机来准确快速地获取本身需要的各种完整真实的信息，例如[9]生产中的自动化管理、辅助设计以及教师开展的网上教学等都可以极大地提高效率。
3.广泛性
在人类生活中日渐富裕并随着科技的不断发展，计算机技术将会更加迅捷地飞入寻常百姓家，能够让全世界的用户享受到快速，方便的计算机技术，例如[10]人们利用电脑直接进行网上购物学习和工作。计算机已经在逐渐深入到商业、经济和政治等的各个领域中去。
随着人类社会的发展，计算机在我们的生活中只会越来越普遍的被使用，并且计算机会朝着智能化，实用性和广泛性三个方面快速发展。
参 考 文 献
[1]陈世强.浅析计算机的应用和发展[J].科技风, 2010(16), p.214-244.[2]李夏，丁欢，任喜国等.铁路信号领域安全计算机的应用及发展[J].铁路计算机应用, 2019, Vol.28(11), p.59-64.[3]吕志刚.陕北油田录井中计算机的应用与探索[N].延安職業技術學院學報, 2010-04-30, Vol.24(2), p.96-98.[4]江豪.现代办公自动化中计算机的应用[J].计算机与网络，2017, Vol.43(14), p.48-49.[5]谢建民.浅析计算机网络未来发展趋势[J].信息通信, 2013(5), p.137-138
[6]林建国.探讨计算机未来发展的趋势[J].魅力中国, 2019(51), p.392
[7]康仲元.计算机科学技术未来发展趋势探究[J].魅力中国, 2017(3), p.64-65
[8]熊峰.计算机技术未来发展技术研究[J].企业导报, 2015(8), p.71-71
[9]徐磊.浅析计算机网络的未来发展趋势--智能化网络系统[J].信息通信, 2018(3), p.191-192
[10]贾奇.基于互联网+时代计算机科学技术未来发展趋势[J].中国科技投资, 2017(6), p.237
报告二题目： 算法好与坏的评价
算法广泛应用于各行各业，那么针对于某一项任务的某一算法，它是好是坏，是优是劣，是简是繁我们该如何评价呢？
算法的好与坏不是绝对的，只有在针对特定的某一领域来看不同的算法由不同的使用价值，又不一样的作用和效率。同时随着时代的不断发展，总会以新代旧，会有更好更优的算法出现，然后对比新旧两种算法的解决效率等多种因素综合比较后最终得出最适合该项目的算法。
不同领域对于算法有着不同的评价标准，例如在虹膜分割领域[1]，虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度。第１种就是直接评价虹膜分割的效果,通过将标记过的虹膜掩模与预测得到的虹膜掩模按照某种指标进行比较;第２种就是间接进行比较．由于虹膜分割的主要目的是为了进行虹膜识别,因此我们可以通过比较虹膜识别的性能来间接得到虹膜分割算法的性能指标。
为了更全面客观地评价期刊[2]，对期刊进行更合理客观的排序，我们在对期刊进行排序分析时，应采用以影响因子为主要的评价指标，多种指标相结合的综合评价方法，提高评价的准确性和可靠性，能够达到这一标准的算法才称得上好。
面向林地信息提取的Pleiades一1影像融合算法[3]需根据应用的具体层次选择融合算法，在有林地层次的信息提取中Pansharp算法较为适宜，在森林类型信息提取则采用Gram-Schmidt更为有效。
在K-means算法解析元素含量的实验[4]中实际影响期望输出的输入变量个数要远小于荧光谱图对应的道址数值，并且大量的输入变量和较多的隐含层个数会延长运行时间和降低精准度。基于划分的K—means算法作为数据挖掘的重要分 析方法。能对大量相似性高的数据进行分类，从而做到降维处理的算法才是能投入正常使用的算法。
随着非侵入式负荷监测技术[5]的广泛研究，专家提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础，采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系，然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法，确定判别矩阵并进行一致性检验，最后根据归一化计算得到算法性能评价值，实现算法性能的有效评价。
在干旱区Landsat 8全色与多光谱数据[6]的测绘中可以综合利用不同传感器或同一传感器的不同波段所提供的光谱、空间以及时相信息达到提高影像空间分辨率、保持多光谱特征及识别目标地物的目的融合之后影像的视觉效果和清晰度均达到标准。
此外，在全模型迭代重建算法评价125I粒子植入术后CT图像[7]、混沌信号降噪算法评价准则研究[8]、高光谱图像融合算法研究与进展[9]等领域都有类似的算法评价体系。
说完算法评价体系，最后列举几个在日常生活中经常被人们所使用的算法[10]：穷举法，将所有可能的方案都一一测试，找出其中符合指定要求的；递推法，所谓“递推”，是指在前面一个(或几个)结果的基础上推出下一个结果；迭代法，一个流程中嵌套着此流程的一种计算方法……
参 考 文 献
[1]王财勇，孙哲南.虹膜分割算法评价基准[J].计算机研究与发展, 2020, Vol.57(2), p.395-412
[2] 聂晓,张弢,丁玲玲.期刊排序计量学算法评价[J].湖北文理學院學報，2014-12-11, Vol.35(10), p.82-84[3]林雪,彭道黎,黄国胜等.面向林地信息提取的Pleiades-1影像融合算法评价分析[J].测绘工程, 2016, Vol.25(11), p.18-24
[4]黄凯,钟文义,罗超等.K-means-WNN法解析EDXRF中Fe、Ta含量算法评价[J]He dian zi xue yu tan ce ji shu, 2018, Vol.38(4), p.587-591
[5]肖勇,王雅倩,何恒靖等.一种多参量决策的非侵入式负荷辨识算法评价模型[J].Dian ce yu yi biao, 2020, Vol.57(15), p.26-70[6]杨丽萍,马孟,谢巍等.干旱区Landsat 8全色与多光谱数据融合算法评价[J]国土资源遥感, 2019, Vol.31(4), p.11-19
[7] 韩佳悦,孙连鑫,沙琳等.全模型迭代重建算法评价125I粒子植入术后CT图像[J]Zhongguo yi xue ying xiang ji shu, 2018, Vol.34(7), p.1090-1093
[8]刘云侠,王克生.混沌信号降噪算法评价准则研究[J]教育现代化, 2016(31), p.194-195
[9]张筱晗,杨桄,杨永波等.高光谱图像融合算法研究与进展[J]舰船电子工程, 2017,Vol.37(1), p.27-31
[10]张俊.C语言基本算法举例[J].现代计算机:上下旬, 2013(22), p.42-45
报告三题目： 5G中的大数据
在21世纪，随着高新科技的飞速发展，为了适应日益加速的现代生活，伴随着我国社会经济的飞速发展，以及在4G网络逐渐全面普及的大环境下，高质量的移动通信网络已经确立成为当前移动通信网络的发展目标，为了满足未来强大且密集的数据流动和增长速度，必须不断增加新型业务的开发和使用，开发新的产品，从而为客户提供更好的服务。目前，移动通信网络技术已朝着 5G移动通信网络技术方面进行发展。
作为新一代的移动通信技术，相比于4G，频谱利用率提升和性能提升显得要优秀很多，资源利用率和传输速度效率等均要比4G移动通信技术高出许多，用户的体验，无线覆盖，传输延时等等均能够有显著的改善。并且5G技术还能结合许多现有的领域，与之充分交融，充分发挥5G技术的优势[1]。
然后谈到5G中的大数据，大数据产业的蓬勃发展，是现代信息技术与互联网技术和相关应用发展到一定阶段的必然产物。大数据应用的特点是将海量信息和社会应用的有机结合，因此必然引起社会领域的一系列变革。5G大数据的出现必然会带领一大批技术和模式的深刻改变。
5G通信网络中涵盖大量且种类多样的数据[2]，对数据收集、传输、存储、查询等都提出了较高的要求。大数据技术中也涵盖较多的技术形式，包括数据挖掘技术、移动云计算技术等。大数据网络架构具有网络数据中心，该中心可以实现各类信息的输入和输出，为信息的有效传递提供支撑。大数据技术可以使人们日常生活工作对数据的处理更加方便快捷，对数据读取和储存的效率都能升高好几个档次。
5G中大数据在日常生活中的应用也比比皆是。比如在5G智能医疗应用场景[3]中，结合我国医疗行业的信息化需求，面向医务人员的远程会诊、远程示教、移动查房场景是医疗信息化的刚需场景，基于5G网络，可进一步提升该类场景的体验，是5G落地医疗行业的重点场景。又如5G+大数据对智慧城市的赋能[4]中，城市智能体系的建立需要2个重要的技术基础，一个是连接能力，在城市运转的时空轨迹上实现人与物的全方位连接；另一个是数据处理和分析能力，在海量结构和非结构化数据采集的基础上，实现实时运算并提供智能化决策结论。这些技术都需要5G+大数据的支撑和帮扶。再如5G+大数据在社会感知中的应用,比较重要的研究领域有交通管理、城市规划、环境、公共卫生等。在此基础上，郑宇等[5]提出了城市计算(urban computing)的概念．利用包括5G大数据在内的城市多源数据进行计算分析，发现并解决城市运行中的问题。
在全球经济数字化浪潮的带动下，数据的益处和价值日益凸显，大数据的关键技术，从数据的可采集度、海量数据的并行计算能力到数据算法的预测能力，都在快速提升，使得大数据在各行各业中的融合应用不断拓展。
5G带来大数据，带来人类大协作，并促进社会最终进步。
参 考 文 献
[1]陈秀娟.5G移动通信网络关键技术分析与研究[J].中国新通信, 2017, Vol.19(7), p.4-5
[2]林和宗.大数据技术在5G通信网络中的应用[J].科技创新与应用, 2020(6), p.183-184
[3]闻磊,张海涛,陈力.5G智慧医疗应用场景研究广东[J].通信技术, 2019, Vol.39(7), p.21-55
[4]朱常波,程新洲,叶海纳.5G+大数据赋能智慧城市[J].邮电设计技术, 2019(9), p.1-4
[5]张正泽,毛栋.5G与大数据在社会感知中的应用[J].中国新通信, 2019, Vol.21(5), p.97
报告四题目： 水下敏捷机器人产业市场前景预测
水下机器人是21世纪新兴的一种利用海洋资源进行技术开发、资源采集等一系列任务的新型科技。地球的海洋约占总面积71%，可见海洋尤为重要的战略意义。此外，作为一个沿海大国——中国，我国近海浅海面积占80%以上，这对于水下资源的开发更为方便和快捷，必须要加大对水下敏捷机器人的研发和使用力度。
海洋，对于人类的发展和社会的进步将起到至关重要的作用。在民用上，海洋蕴藏着丰富的矿物资源、海洋生物资源和能源，是人类社会可持续发展的重要财富。
所谓水下机器人，就是工作于水下的极限作业机器人，能潜入水中代替人完成某些操作，又叫做无人遥控潜水器。近年来，随着人们对海洋资源的开发和利用，水下机器人开始得到十分广泛的应用。因为水下环境恶劣危险，人的潜水深度有限，所以水下机器人日益成为开发海洋的重要工具，同时水下机器人的应用领域也在不断扩大。当下水下机器人的应用已延伸到对市政饮水系统、排污系统、水下电缆、管道、海洋输油管道的检查，水利系统的水电站、船闸、大坝的检测，修船厂的船体检修、水下锚、推进器、船底探查，水下搜寻、海上救援工作以及水产养殖的观察、网箱检查等诸多领域[1]。
虽然近年来中国在工业机器人、服务机器人、家庭机器人等领域取得了较大的突破和发展，但是水下机器人的开发和起步落后国外有 30 年之久。因此，国内的许多实力雄厚的科研机构都在这方面做了很多工作，但水下机器人的发展仍然没有形成规模化，也没有发挥出它们应该发挥的作用，在国际上进行比较还有很大差距[2]。
国际上的海洋强国对于海洋资源的争夺和开发，以及对于水下机器人的研制，迫使中国也要加大在这方面的投入力度，追赶国际进度。后来就有了中科院沈阳自动化研究所开始走上国际合作的阶段，最具标志性的有三台设备见证了中国水下机器人行业的快速发展。
1、在国防和军事方面我们必须大力发展水下敏捷机器人产业。在国外非法在我国南海开采石油及我国对南海资源愈加重视的背景下，NHSY981、奋进号、兴旺号等自主研发的深海钻井平台制造成功[3]，并到南海进行开采，对 ROV 的需求日渐扩大。在从浅海走向深海的海洋活动中，ROV 占据了重要位置。
2、为发展海洋经济，我们必须大力发展水下机器人。以美国、日本为首的许多国家都把重点放到开发海洋经济上来并且成功得到了巨大的收益，21世纪初我国众多企业纷纷效仿海洋经济模式，符合时代趋势的做法让他们赚的盆满钵满。因此水下敏捷机器人的产业市场发展前景尤为被看好。
经专家预测，在多水下机器人的编队控制[4]、水下机器人航道安全监测[5]、水下机器人推进器故障信号诊断[6]等方面我国具有巨大的市场前景。
多ALlY技术[7]在军事上和海洋科学研究方面潜在 的用途很大，也是当前的一个发展方向。加拿大的ISE公司，曾利用DOLPHIN潜水器研究过3个AUV 和8个AUV的协同控制技术，美国新罕布尔大学也研究过两个AUV的协同控制技术，并在湖中进行侦察演示。美国麻省理工学院Sea Grant’S AUV 实验室，引日本东京大学、美国佛罗里达大西洋大学的高级海洋系统实验室(Advanced Marine Systems Laboratory)、美国伍慈侯海洋学院(Woods Hole Oceanographic Institute)等研究院所联合提出了多水下机器人协作海洋数据采集网络的概念，并进行了大量的研究工作。
但由于在探测技术、工艺水平、综合显控、综合导航与定位等技术上存在的差距较大，致使国产水下机器人的大多属于实验阶段，没有成型的商业化产品。目前，国内在不同领域的应用客户许多是购买或租借国外现有产品，不仅价格高、配套服务难，而且有些产品并不适合中国海区的使用特点，机动性、抗流能力及作业能力都显不足。有差距就有市场，中国水下敏捷机器人产业市场应该要朝着探测技术、工艺水平、综合显控、综合导航与定位、军事国防战略等方向发展，相信再过不久中国水下敏捷机器人市场就会被完全打开，造成成顿的经济回馈。
参 考 文 献
[2]于海.海洋强国需要水下机器人[J].机器人产业, 2017(1), p.42-45
[3]韦荣伟.水下机器人发展趋势及前景[J].现代制造技术与装备, 2018(2), p.175-176
[4]刘瑞轩,张永林.多水下机器人编队控制[J].计算机与数字工程, 2019, Vol.47(2), p.349-353
[5]张阳,陈晨,张一等.水下机器人航道安全检测应用设计[J].Ren min chang Jiang, 2019, Vol.50(6), p.1-5
[6]水下机器人推进器故障信号诊断徐高朋;李硕;曾俊宝;李一平计算机仿真, 2019, Vol.36(7), p.296-327
[7]李晔,常文田,孙玉山等.自治水下机器人的研发现状与展望[J.]机器人技术与应用, 2007(1), p.25-31
报告五题目： 了解软件工程设计模式及应用
软件工程的设计模式就是指解决某一类相似问题的方法论。某个模式描述了一个在我们的日常生活中不断出现的问题，然后描述了该问题的解决方案的核心。在软件系统的设计领域中，也出现了很多设计模式。每种设计模式都包含4个要素，模式名称相当于模式的助记符。问题描述了模式的使用场景，即模式可以解决的某种设计问题。解决方案描述了针对特定的设计问题，可以采用怎样的设计方法，包括设计的组成成分、各成分的职责和协作方式以及各成分之间的相互关系。效果描述了特定模式的应用对系统灵活性、扩展性、可移植性等各种特性的影响，它对评价设计选择以及对模式的理解非常有益。
设计模式针对面向对象的代码设计，进行经验总结，整理成一套在编程领域被反复运用、为大多人知晓的代码设计方法，并 且进行分类。我们使用设计模式最主要的目的就是通过重用代码，提高软件项目开发效率。同时，使用设计模式开发的系统，其 代码更具有可读性，容易被人理解，代码可靠。在我们开发项目时，根据项目需求，选择一个或多个适合的设计模式进行运用，可以极大促进系统的开发[1]。
一般而言，软件的设计模式分为四个基本要素[2]：
1、模式名称
2、问题
3、解决方案
4、效果
设计模式使设计人员可以更加简单方便地改进或复用以往成功的设计和体系结构。将已被实践证明的技术表示成设 计模式也会使新的系统开发者更加容易理解其设计思路。设计人员只要搞清楚设计模式，就可以在很大程度上吸收那些蕴涵在模式中的宝贵经验，对面向对象的系统有更完善的了解。
设计模式最早是在1990年由ErichGamma等程序员提出，灵感源自从建筑设计领域，进而引入到软件工程开发中来。在传统的编程领域，模式方案众多，多达二三十套，每一种都包含特定的思想与智慧，使复杂的场景简单化[3]。
软件工程常见的设计模式有以下几种：
1、门面模式（Facade）
2、适配器模式（Adapter）
3、模板方法（Template Method）
软件工程的设计模式在很多方面都有运用，例如软件设计模式在 Symbian开发中的应用[4]里，该语音应用软件集合了当前智能手机用户所需要的语音拨号、短信到达语音提示及内容读出、来电语音提醒等功能。根据软件的特点以及功能实现的需要，在设计时，主要在结构上采用 了 MVC结构模式，在调用底层音频硬件驱动功能时应用了 Adapter模式以及在程序消息通信中应用了 Observer模式。
设计模式的选择[5]：
随着我国当前软件设计模式的研究不断深入，设计模式越来越多，不同的环境对设计模式的需求也会不同，正确的选择设计模式可以为设计人员提供许多便利。首先要理解问题需求，设计人员要根据模式所针对的问题，选择恰当的模式。其次，研究组内模式，对组内的意图、目的进行相关分析。最后寻找解决方案，在对问题进行分析之后，需要对问题的可行性选择合适的设计模式。
软件工程设计模式的使用如下[6]：
(1)充分熟知所选取的模式，需要特别注意模式其使用 要求与模式应用最后带来的效果，最终明晰此模式是否能够 有效解决现实问题。
(2)分析模式的组成 以及结构，与组成部分之间是怎样实现合作的，这样能有效帮助设计工作人员数值该模式的对象、类和他的相关关系。
(3)合理选取模式参加者的名字，使得它们在实际的运 用中更更加有实际意义。
(4)定义类，明晰它们之间的接口，将它们之间的继续关系建立起来，其定义指代数据与对象引用的实际变量。
(5)其定义模式内专门用在运用的操作名称。该名称通常对运用有所依赖。所使用的名字一定要保持一致。
(6)实现执行模式内职务与协作的操作。
弄清楚软件工程的设计模式以及使用技巧对我们各方面的工作都会有巨大的帮助。
参 考 文 献
[2]钟茂生,王明文.软件设计模式及其使用[J].计算机应用, 2002, Vol.22(8), p.32-35
[3]温立辉.软件设计模式分析[J].科技创新与应用, 2020(7), p.92-93
[4]高川翔(Chuan-Xiang Gao).软件设计模式在Symbian开发中的应用[J].佛山科學技術學院學報（自然科學版）, 2009-05-30, Vol.27(3), p.21-25
[5]王飞.软件设计模式及其使用[J].Dian zi shi jie, 2014(17), p.82-82
[6]张宙锋.软件设计模式以及使用电脑编程技巧与维护, 2013(14), p.27-28
报告六题目： 浅析人工智能研究--机器人领域
我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，反应要素和思考要素。
智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。
智能机器人的应用场景
智能机器人几乎能够做到人类需要做到的一切事情，故机器人能够应用的场景也数不胜数。
1、在服务行业中的服务机器人[1]拟人化的交互能快速拉近与客户的距离，提升用户体验。服务机器人通过与其他系统的互联互通，能提高银行的业务处理效率，减少客户等待时间。服务机器人可智能分析和采集客户行为，为银行发掘潜在客户。通过对服务机器人的数据挖掘，促进运营流程优化，提升管理精确度。服务机器人与知识库、大数据分析的融合可帮助银行进行精准的营销推广。
2、三维(Three．Dimensional，3D)重建[2]在机器视觉领域具有很好的应用前景，能够使机器人完成许多高危险性任务，如矿井救援等。相比于传统的声纳和红外感知系统的感知质量较差且易受环境影响，与人类类似的视觉系统具有较强距离评估和模式识别能力，因此，立体视觉3D重建技术成为未来研究热点。然而，目前大多研究者只提出一些理论，很少对立体视觉3D重建技术的实际应用进行研究。
3、机器人比较重要的一种应用就是在核环境下作业，核环境作业机器人[3]是致力于解决核工业放射性燃料、废物等管理和处置问题的一类特种机器人。主要分为探测机器人、清障类机器人、维修类机器人核去污类机器人等，将机器人应用于核环境能够极大程度地保障生命的安全和健康。对核环境治理有着极其重要的作用。
4、警用消杀机器人[4]以警用机器人为载体，在机器人上搭载防疫消毒模块，能够对消毒区域进行全自动消毒作业，有效杀灭致病微生物。在消毒过程中，警用消杀机器人可提供”正在消毒，请绕行”等语音提示和灯光闪烁警示，避免人员靠近造成伤害。消毒任务完成后，警用消杀机器人可将消毒时间、地点等关键信息上传至控制中心做记录和分析，同时自动回到充电点飼卜充电量。
主要研究内容分类
当今机器人领域的主要研究方向我想大致分为3类：分别是运动型机器人、智能大脑机器人和微型机器人。
运动型机器人主要是以机器人代替人类在一些高危环境中做一些高风险的工作，而且能够更好的完成任务。例如近些年流行的跳跃机器人[5],就受到动物和人类的跳跃运动的敏捷性的启发，从而开发的一种能够轻松越过高建筑物的一类机器人；球型机器人[6]是一种依靠特殊运动方式进行任务的一类运动型机器人，它通过质心偏移、动量守恒等原理实现一些特殊运动。
智能机器人是最常见到的一类机器人，比如医院中辅助医生为病患答疑解难的机器人，还有语音识别视觉机器人[7]，这是通过机器人搜寻用户的用电需求信息，根据用户需求生成供电服务方案，完成语音识别在视觉机器人电源用户服务中的可靠性研究。
最后一类是微型机器人[8]，研究人员通过对藻类细胞机器人的群体控制，成功实现了对微小物体准确地抓取、可控地传输和精确地释放。为人类医学事业做出巨大贡献。
目前对于机器人领域研究人员可谓数不胜数，国内就有浙江大学对智能系统与控制研究所的熊蓉、朱秋国等的机器人团队在腿足式机器人领域研究颇深，2008-2011年，在863重点课题的支持下，研制了“悟空”双足机器人，从12年开始研究跑跳的足式机器人，并于2017年发布了“赤兔”四足机器人，并在NIWEEK 2017 Engineering Impact Awards（美国国家仪器公司工程影响力年度大奖）颁奖典礼上，荣获NI Global Student Design Showcase Winner（美国国家仪器公司全球学生设计展示奖）。2018年2月公布了“白绝影”的demo，名声大噪，经历了“蓝绝影”和“黑绝影”，技术一流，成为国内外知名的四足研究团队，并孵化了杭州云深处科技这一专门从事四足机器人研究的科技公司。
此外还有山东大学机器人研究中心的李贻斌、荣学文、柴汇等致力于智能机器人技术、工业机器人应用、智能空间技术、微小型机器人、机电一体化设备的研究、开发与应用。
国外有Marc Raibert在美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助下，联合Foster-Miller，喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）和哈佛大学康科德电场站（Harvard University Concord Field Station），于2005年研制的BigDog四足机器人。原希望它能够作为一个机器人驮骡子来陪伴士兵在复杂地形、车辆无法通行的情况下使用，但BigDog被认为噪声太大，体积过大等原因无法用于战斗，后被搁置。但不可否认其在近现代四足机器人的发展史上的里程碑意义。
参 考 文 献
[1]郭亚.机器人应用场景与智慧网点解决方案[J]中国金融电脑, 2018(10), p.82-83
[2]孙新领,谭志伟,杨观赐.双目立体视觉在人形机器人三维重建中的应用[J].现代电子技术, 2016, Vol.39(8), p.80-84
[3]冯常,王从政,赵建平.核环境作业机器人研究现状及关键技术分析[J].光电工程, 2020, Vol.47(10), p.86-96
[4]夏春雨,李剑,王青.防疫型警用机器人功能特点与实战应用[J].警察技术, 2020(3), p.64-68
[5]郭小强,裴忠才.跳跃机器人的研究现状与发展趋势[J].Ji xie she ji yu zhi zao, 2011(11), p.173-175
[6]战强,李伟.球形移动机器人的研究进展与发展趋势[J].Ji xie gong cheng xue bao, 2019, Vol.55(9), p.1-17
[7]李宝树,董平,吴凤梅.语音识别在视觉机器人电源用户服务中的可靠性研究[J].环境技术, 2019, Vol.37(6), p.151-157
[8]闻正.藻类细胞微型机器人研究进展[J].Kexue(Shanghai), 2017, Vol.69(4), p.14-14
报告七题目： 阿尔法狗的围棋学习方法
AI即人工智能正在飞速地改变着我们的世界，随着人工智能在商业领域的广泛应用，我们看到了从更智能的产品到专注于聚焦客户服务的一切演变。前些年3:1胜过围棋大师柯洁的阿尔法狗就是其中最为闻名的代表之一，作为当代人工智能的巅峰之作，它的学习方法值得我们去深究。
由于机器学习本身就是一个动态过程，因此它使计算机网络无需编程即可学习。由于这些系统不需要人工干预，因此完全是自给自足的，机器学习系统可以处理它们收集的数据，以便在不到一秒的时间内做出决定。机器学习系统可以在几秒钟内破译以前可能需要人类花费数周时间才能分析和处理的内容[1]。
组成阿尔法狗学习体系中最重要的方法之一就是深度学习，这可以看做是机器学习的子集，深度学习这种学习方式可以构建一种神经网络，参 考 文 献
[1]李荣.AI、机器学习和深度学习是OEM的主要市场[J].计算机与网络, 2020, Vol.46(11), p.46
[2]
[3]
[4]
[5]
报告八题目：
课程总结
1.收获与体会
（1）是否达到了解专业特色、知识体系的目标（）
A.完全达到 B.基本达到 C.勉强达到 D.未达到
（2）对主讲教授的授课内容是否感兴趣（）
A.很感兴趣 B.较感兴趣 C.一般 D.完全没兴趣
（3）是否愿意对其中某一个方向深入学习，并加入创新实验室或研究团队（）
A.有明确的兴趣方向 B.比较有兴趣，但还不明确
C.只想先专注课内学习 D.没什么兴趣
（4）最感兴趣的三个专题（）（）（）
A.专题一 B.专题二 C.专题三 D.专题四
E.专题五 F.专题六 G.专题七 H.专题八
（5）个人心得体会（100-300字）
2.对本课程的建议（100-300字）
点击咨询