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面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。

人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。

1 人工智能課程特點

一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。

2 航天類專業特點

首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。

3 教學模式的探索

3.1 教材的選擇

人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。

中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。

3.2 課堂教學形式的探索

“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。

（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。

（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。

（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。

（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。

3.3 課程內容的探索

一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。

3.4 考核形式的改革

“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。

一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。

4 結語

航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。

參考文獻

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1智能系統控制課程探究式教學設計

智能系統控制課程與智能信息處理課程分別是我院的必修課程和選修課程,其探究式教學平臺主要包括網絡課程、講義下載、學生論文/程序演示等模塊。智能系統控制課程的探究式教學是指教師利用課堂的知識傳授和網絡的開放資源,安排學生分課題組,邊進行科研合作邊學習的教學模式。因此,探究式教學具有學生積極性高、師生/學生之間交互強、學生體驗印象深和師生互相學習等特點。本課程的探究式教學模式設計的步驟有探究式教學模式設計、網絡課程網站設計和實踐展示平臺的設計。

1.1探究式教學模式設計

傳統教學模式往往沒有提供可供學生自主選擇的學習方法,但并不是所有的學生都適合此種教學方式[2]。因此,有必要研究可供學生自主選擇學習進度的探究式教學模式,以實現因材施教。

本課程的探究式教學模式具體來說,是指根據每個學生的專業、基礎、潛力和特點劃分幾個合適的課題組,幫助每個學生選定自己的小課題;接著,在老師指導和組長帶領下分組調研、討論、設計、編程和交流,同時可以利用教學網絡中的各種教學資源;最后,將成果總結為PPT和程序,在課堂上交流,再在網絡上演示。例如,先根據學生學習智能系統控制課程的不同目的和學生的專業基礎,將眾多學生分為自動化組和通信組。然后,由各大組的組長和組員根據專業基礎和興趣探討課題題目和研究子方向,保證每個學生都有具體研究小課題。進而,學生調研、探討、研究、合作、交流,進行PPT陳述。再如,有的學生想學智能控制的理論知識,有些學生則想重點學習智能控制的應用技術,因此將智能系統控制網絡課程分為理論教學和應用教學。

1.2網絡課程網站設計

智能系統控制網絡課程的主要功能是在教學網頁上向學生展示智能系統控制的各種課程知識,要求以邏輯性強、易于理解的方式向學生傳授知識,這是學生自主學習的重要環節。知識點頁面的設計要求排版清楚美觀,色調適合統一,圖文并茂,以多媒體的形式展示知識。為了讓學生及時了解自己的學習進度并能實現知識點頁面的隨意轉換,設計了動態跟隨目錄,以便于學生隨時選擇課程的學習內容。對智能系統控制課程設計了進度參考值,以便于學生知道其學習快慢,從整體上把握學時規劃。

1.3實踐展示平臺的設計

在智能系統控制課程的實踐展示平臺中,習題的存儲和管理都在數據庫中進行,章節自測題的功能模塊如圖1所示[3-4]。學生每學完一章就可通過練習來鞏固該章的知識,了解其對本章節知識的掌握情況。

在課后習題的設計中,特別增加了顯示失分題并列出正確答案的功能以及留言功能。學生利用前一功能了解自己錯誤理解的那些知識點并改正錯誤,學生通過后一功能提交對答案的任何質疑或更好的建議方案,并由專業老師予以點評,如圖2所示。這些功能能提高學生的積極性,增加老師與學生之間的互動性,為學生學習本課程提供了很好的智能助手[5-6]。

智能系統控制課程實踐展示平臺的另一重要功能是利用Java技術等網絡工具展示智能技術的演示程序,促進學生的學習交互性和實踐效果。對于人工智能和智能控制課程中每種能演示程序的知識點,都可以用Java等技術編程實現交互演示實例,也可以推薦學生設計相關的演示程序,開設學生作品的演示區。

2結語

智能系統控制課程的探究式教學方法可以彌補傳統智能控制教學過程中的一些不足,讓任何學生都可以在任何時間、任何地點選擇一種自己想學的教學模式,以自己喜歡的學習方式和學習進度進行學習。學生根據自身的條件選擇一種教學模式,然后進行自主學習。每章最后會設置章節自測題,查看學生對本章節的掌握情況,更主要的目的是鞏固學生本章所學知識。隨著智能網絡技術的發展,智能技術的教學將會更加人性化和個性化[7-8]。

參考文獻:

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Research on Exploring Teaching of Intelligent System Control Course

GONG Tao1, ZHOU Jia-jia2

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1課程設計改革的意義

完備的實踐教學體系主要包括課程實驗、課程設計、實習、畢業設計(論文)等。通常，國內高校都將畢業設計(論文)環節作為實現解決復雜工程問題的重要載體。但近年來，畢業設計期間應聘、考研等擠占了學生很多時間和精力，設計內容往往弱化甚至忽略難以處理的學科交叉問題和非技術因素，且畢業設計往往采取一人一題，很難達到個人與團隊的教學指標。課程實驗往往隨理論授課逐周分散進行，受學時限制以及學生知識掌握處于積累階段等因素，一些深度型、探究型、綜合型的實驗往往很難開展。實習由于受到場地、經費、管理難度、企業技術保密等限制，往往缺乏理論指導下的實踐。一些計算機類專業學生到實習單位后，只能接觸一些前端頁面或模塊代碼的機械性編寫，無法接觸軟件或硬件的具體設計過程，有些專業實習甚至畸變為企業參觀。《計算機類專業教學質量國家標準》要求計算機類專業學生4年的實驗當量應不少于2萬行代碼。在課程設計方面，要求至少完成兩個有一定規模和復雜度的系統的設計與開發。調研發現，實踐教學體系中提高學生解決復雜工程問題的環節應保證時間的集中性，內容的規模和復雜度要達到國家標準中的要求，且應在理論的指導下開展，課程設計比較符合這一要求，應作為提升學生解決復雜工程問題能力培養的關鍵突破口。

2課程設計改革宗旨和研究方法

2.1課程設計改革宗旨

第一，以培養學生解決復雜工程問題能力為主線，突出工程技術應用能力的培養，強調自主學習和終身學習意識培養，全面提升學生的能力和素質。第二，使學生能夠設計針對復雜工程問題的解決方案，在設計環節中體現創新意識，實現多方案分析與評價，從而全面提升實踐教學效果。第三，使學生深入掌握工程原理，結合工程實踐，體現綜合運用，提升解決復雜工程問題的能力。第四，分解落實解決復雜工程問題能力的培養，課程設計的持續改進逆向推進課程體系的整體優化。第五，構建計算機專業完善的實踐教學體系和課程群體系，建立各項實踐教學活動的持續改進機制。

2.2基本研究方法

第一，調研法。采取調研問卷調查和訪談的方式，對目前已畢業學生、在校生(包括計算機類專業本科生、研究生)、教師(包括教學管理、教學一線、教輔等多層面)開展調研。同時走訪和調研部分高校、IT企業和專業培訓機構等。第二，逆向研究法。從實踐入手，逆向優化專業類知識體系教學。第三，分析建模法。對調研數據、教學環節統計與考核數據、質量保證監控數據進行科學分析，借助人工智能手段進行建模優化。第四，螺旋優化、研以致用法。杜絕紙上談兵，形成的專業課程設計內容設置實施方案(含教改方案、教學大綱、課程標準、考核標準等)，直接實施于一線教學活動，并通過實施效果的反饋螺旋優化后續方案。

3課程設計改革實踐

課程設計計劃的實施要求指導教師明確課程設計對應于工程教育認證標準具體的畢業要求指標點，并要在課程設計過程中堅持實施。明晰課程設計對畢業要求指標點的支撐作用，為合理安排課程設計的內容明確了指導思想。本校計算機科學與技術專業培養方案以工程教育專業認證為背景，共設置11門課程設計。一類課程設計在前5學期開設，涉及專業類知識課程門數相對較少，具體包括以下7門課程設計:C語言程序設計課程設計、Java程序設計課程設計、數據結構與算法課程設計、數據庫原理課程設計、計算機網絡課程設計、C++程序設計課程設計、JavaEE編程技術課程設計。以上課程設計以語言開發為主，是培養學生計算思維、軟件工程設計規范、計算機語言開發能力的基礎。指導教師面向解決復雜工程問題培養，認真設定課程設計題目和內容。以學生為中心，強調基礎性、技能性、應用性、工程性和創新性，采用問題驅動和求解漸進化方式不斷提升學生解決復雜工程問題的能力。每門課程設計在具體實施中，指導教師始終探索課程設計如何解決承上(課程實驗)啟下(畢業設計和實習)，并不斷思考和探索課程設計如何逆向優化專業類知識課程的教學活動。計算機科學與技術專業另一類課程設計在第6和第7學期設置，綜合性較強(在某些高校或專業有時被稱為“綜合開發實訓”或“綜合訓練項目”等，但通常拘泥于一種開發語言或技術)。綜合類課程設計有4門:A.體系結構課程設計。專業類知識課程涉及體系結構、計算機組成原理、編譯原理、匯編與接口技術、計算機網絡等硬件類和系統類課程。B.操作系統課程設計。專業類知識課程涉及操作系統、Linux系統等系統軟件類課程和部分高級語言類課程。C.軟件開發綜合課程設計。專業類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Java、C、C++)、軟件工程、數據結構與算法、數據庫原理等軟件開發類課程。D.Python與人工智能課程設計。專業類知識課程涉及各種高級語言類課程(如Python、Java、C、C++)、數據結構與算法、人工智能導論等課程。綜合類課程設計涉及大量通識類知識和學科基礎知識，具有較高的綜合性，包含多個相互關聯的子問題，體現問題和系統的規模、難度、復雜度、綜合性。課程設計更強調培養學生的系統觀，使學生能夠站在系統的高度，以系統的視角去看問題，去適應錯綜復雜的應用場景，最終實現問題的系統化、科學化求解。“軟件開發綜合課程設計”綜合了之前的.NET綜合課程設計、Java綜合課程設計等軟件開發類課程設計。根據工程教育專業認證要求，這門課程設計并不拘泥于某一種語言或技術要求，要求學生能夠針對復雜工程問題，選擇與使用恰當的技術、資源、現代工程工具和信息技術工具等設計開發一套軟件系統，并通過對比得到有效結論。“Python與人工智能課程設計”以解決復雜工程問題入手，學生首先分析問題建立模型，然后給出解決方案和算法設計，通過Python語言及其擴展庫編程實現系統，最后通過設計方案、模型、算法、開發語言等多個角度對比分析給出所設計系統的客觀性評價。在2017版培養方案中該課程設計為“Python程序設計課程設計”，設計內容包含了軟件開發、大數據、人工智能、深度學習等。2019版培養方案中，專業增設了1門48學時的人工智能導論理論課，Python程序設計和人工智能導論合并為1門2周的“Python與人工智能課程設計”。“體系結構課程設計”和“操作系統課程設計”是專業認真研究工程教育認證標準后于2019版人才培養方案中新設置的2門課程設計。在學時緊張的情況下，專業仍增設了這2門綜合類課程設計，力圖保證學生硬件系統、組成原理、體系結構、操作系統方面的綜合設計能力培養質量，保證人才培養的系統性和專業性。課程設計具體實施過程中，指導教師以突破解決復雜工程問題能力培養為核心安排課程設計內容，使學生的能力培養達到工程教育認證標準的培養要求，反復思考和嘗試解決以下關鍵問題:第一，課程設計內容重點覆蓋了《華盛頓協議》7個特征中的哪些特征?課程設計的規模、難度、復雜度、綜合性是否能滿足工程教育認證背景下的解決復雜工程問題的要求?第二，課程設計中，如何運用深入的而不是淺顯的工程原理，經過什么樣的分析，而不是直接套用原理、公式來解決設計目標?第三，課程設計中學生在哪些理論指導下進行實踐?加深對哪些原理的理解?第四，為了突出復雜工程問題的解決，與課程設計相關的一門或多門相關課程的講授環節中，將對傳統的授課方式、方法和內容采取哪些變化?與課程設計相關的理論知識講授和基本實驗環節能否為學生完成課程設計奠定扎實基礎?第五，課程設計是否要引入混合式教學?如果引入，混合式教學將如何提高課程設計效果?第六，從以學生為中心的角度分析學生如何通過課程設計和相關理論的學習，實現從“學了”到“學會”再到“會應用”?第七，課程設計“能力培養”如何量化考核，“復雜度”如何評價?以產出為導向，如何建立持續的人才培養改進機制?通過指導教師的不斷思考和改革嘗試，使各門課程設計實現了設計理念的轉變、從簡單到綜合的轉變、從單一系統到增加對比分析、綜合評價等突破常規的轉變。

4課程設計改革效果

課程設計改革使計算機科學與技術專業逐步形成一套課程設計內容設置實施方案(含教改方案、教學大綱、課程標準、形成性考核標準等)，并直接實施于現有教學活動。通過培訓和專家輔導講座等形式，指導教師深刻理解了工程教育認證的本質和內涵，改變了傳統的課程設計理念。以復雜工程問題的提出和解決為課程設計核心，突出產出導向，精心設計課程設計題目，優化課程設計考核指標，建立了課程設計持續改進機制。課程設計改革在人才培養方面取得了切實效果。第一，以培養學生解決復雜工程問題能力為主線，突出工程技術應用能力的培養，增強了學生自主學習和終身學習意識培養，設計理念更符合學科發展趨勢。第二，使學生能夠設計針對復雜工程問題的解決方案，在設計環節中體現創新意識，養成了多方案分析、對比和評價的設計習慣。第三，使學生逐步掌握深入的工程原理，結合工程實踐，綜合運用，提升了解決復雜工程問題的能力。第四，以課程設計內容設置為突破口，逆向推進課程體系設置整體優化，使學生通過實踐逆向推動理論課學習的興趣和動力，學生的理論素質進一步提升。課程設計改革首先在省級一流本科專業“計算機科學與技術”專業實施，并推廣至軟件工程、數據科學與大數據技術、物聯網工程三個計算機類本科專業。與信息技術密切且相關的電子商務、電子信息工程、機器人工程等專業也逐步開展了面向復雜工程問題能力培養的課程設計改革，取得了切實有效的實施效果。

5結語

截至2018年，計算機類專業已達3349個專業點，培養學生復雜工程問題的解決能力，是工程教育專業認證對工程類專業人才培養的核心要求，也是一流本科專業建設的核心目標之一。隨著工程教育認證的普及開展，面向OBE理念，突出解決復雜工程問題能力培養的課程設計改革越發迫切和必要。只有不斷改革，建立持續改進機制，才能不斷優化計算機教育教學工作，為信息技術產業培養更多優秀人才，推動我國信息技術產業的蓬勃發展。

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科學家曾樂觀估計在計算機誕生后數年，人工智能即可實現，但現實卻殘酷得多。時至今日即使計算機擁有相當于人腦上億倍的運算和存儲能力，人工智能仍遙遙無期。其難點在于如何訓練一臺機器使其擁有人類的思考方式、思維邏輯甚至情感。

眼下自然語言以及語音研究的發展令人工智能曙光初現。具體而言，首先在不需要理解句子的前提下，機器要能將語音自動準確地轉化為文字；第二步需輔以邏輯、自我學習能力，使其正確理解語義并作出反饋。在PC時代，實現上述兩點非常困難。原因在于語言樣本收集非常復雜，這一過程不僅需要麥克風等外部傳感器，還需耗費專門的人力物力。

而移動端的興起則能改變這一切。首先是硬件支撐，以往數據的采集多基于實驗室內安靜環境，而移動環境下數據則來自四面八方，隨時隨地均可收集；其次，移動場景下輸入輸出相對麻煩，用戶由此對語音的需求大大增強；再次，人工智能算法需強大的計算能力，手機計算能力正得到大幅提升；第四則是人工智能系統依賴數據而生，移動端所提供的海量數據可令機器模擬學習。

在搜狗副總裁茹立云看來，語音技術的發展使得機器更加友好，人機對話也將大大改善交互體驗，而基于互聯網大數據形成的巨型知識庫則支持機器具備更完整的人類知識體系和邏輯推理能力。 “如果從用戶的角度來看，人工智能好像真的實現了一點兒。” 李志飛對《環球企業家》說，“雖然這離嚴格意義上的人工智能還差十萬八千里。”

爆發

2010年，尚在美國工作的李志飛曾有這樣的經歷：下班后太太讓買東西回家，沿途雖有超市卻并非時時開門，他希望通過手機上網查詢其營業情況，卻因開車駕駛導致操作極不便。李志飛由此萌生了開發說話就能讓手機直接告知答案的工具。

這正是李的本行。畢業于約翰霍普金斯大學語言語音處理實驗室（CLSP）的李志飛，其博士研究方向正是人工智能分支之一的機器翻譯領域。他曾是當今世界兩大主流機器翻譯開源軟件之一的約書亞（Joshua）的發明者。在李看來，如果機器翻譯系統可完全替代人工翻譯，最終就有可能實現人工智能。博士畢業后，李志飛進入谷歌研究院開發谷歌翻譯（Google Translate）產品，其中一個具體項目正好與移動相關，即在不聯網的情況下將整個翻譯系統移植至手機，最終避免網絡漫游等困擾。這一項目對其啟發頗多——以往數千臺機器同時運算的系統如今可通過技術手段平移至手機，從算法到存儲空間均可優化，這使得人工智能在移動時代能被充分挖掘。

早在2000年，李曾在南京創建從事手機上網的移軟，后者被美國Palm公司收購。這一經歷使其對創業興致頗濃。 2012年10月，在谷歌研究院工作兩年半后，李離開硅谷回到中國，創建聚焦智能移動語音搜索公司Mobvoi，并在半年后首款基于微信平臺的語音語義交互應用“出門問問”。 現在，如果你打開微信對其提出各種問題，例如“下周二從魔都到南航最后一趟航班是哪班”，它都能給你全面準確的回答。這一應用在復雜語句處理方面有時甚至超過Siri、百度語音助手等產品。

雖然“出門問問”面臨科大訊飛、百度、騰訊、搜狗等勁敵，但同行間的競爭優勢并不相同。科大訊飛優勢在語音識別，即將帶有方言、噪音的語言轉化為文本，其準確率可達85%甚至更高。百度、搜狗的優勢則在于基于搜索所積累的大量數據，以此幫助機器完成語義理解，進而對用戶作出反饋，這正是自然語言理解的第二步。而將上述機器理解的關鍵詞放到具體的應用里去搜索查詢用戶想要的內容，將表格再轉化為內容是第三步，在此過程中需要更多數據源支持，比如包含知識庫的維基百科、社交為內容的facebook、海量購物信息的淘寶、O2O領域的大眾點評網、去哪兒網等數據。以上述數據為依托，可產生滿足用戶需求的內容和應 用。

李志飛想做的正是以語義理解為核心優勢、以O2O方向為主的垂直應用。在擁有強大算法的前提下，出門問問的訓練數據可能比百度少很多，但五六百個數據庫就能將整個系統做得很好。出門問問以開發和使用工具見長，并支持新應用的語義分析，進而提升準確率。例如在應用中接入新的查詢內容“電影院”、“景點門票”或時令性的“星際迷航游戲”只需要耗費一個工程師1-2天時間。 此外在數據分析和積累方面，出門問問亦可能顛覆以往的巨頭。以谷歌為例，其語音識別系統在短短兩年時間內就超越最早提出算法的IBM，原因就在于谷歌的互聯網基因，在云計算方面優勢顯著。出門問問在一開始則鎖定移動互聯網，并以此為基因則使其更具有針對性和專項性。

為了在語音識別、語義理解的精準度上比肩谷歌等超級巨頭，李志飛向《環球企業家》透露秘訣在于做窄，即不像Siri那樣大而全，不搞娛樂化，專門針對O2O領域；第二則是做深，即針對一個問題力爭所有維度都能覆蓋，比如回答“附近人均50元以內有wifi有停車場的川菜館”此類細致的問題。

為了實現人工智能，以語義見長的李志飛注意走捷徑。在基礎語音識別部分，出門問問的技術就來自于谷歌以及一家只有數十人的本土創業公司云知聲。后者在短短一年時間內， 就已在技術水平上能與科大迅飛并駕齊驅，并受到諸多互聯網公司和個人開發者的關注。

云知聲最早出現在公眾面前是在2012年11月，其獨家支持的搜狗語音助手備受矚目。今年3月，在錘子ROM手機會上，云知聲再次名列其中。此前錘子ROM在語音方面選擇的合作對象是科大訊飛，但在距會僅一周時，雙方的合作仍未能推進。情急之下，云知聲則為羅永浩提供了解決方案。雖然該方案在英文識別上略遜于科大訊飛，對于錘子ROM而言卻堪稱雪中送炭之舉。此后5月，在LeTV樂視超級電視會上，云知聲悄然現身，為其量身定制了一套面向智能電視的語音助手。藉此，樂視TV完全實現語音遙控。 云知聲的出現已改變了以往在語音領域，用戶只能唯科大訊飛馬首是瞻的局面，并再度激發同業間的競爭。

與訊飛類似，梁家恩亦是“科大系”。 2001年梁畢業于中國科技大學，進入中科院自動化所碩博連讀，專攻語音識別。而科大訊飛成立于1999年，當時正讀本科的梁家恩見證了科大訊飛的迅猛發展。2008年前，科大迅飛和捷通華聲主要聚焦在語音合成領域，即“把文本用機器念出來”。而 2008年后，科大訊飛借助移動互聯網開始在語音識別領域一支獨秀。這給了梁很大啟發。基于在語音領域的多年積累，他決定帶領團隊創業。

2012年初，梁家恩帶著一批擁有十年以上從業經驗的同仁向語音識別領域挺進。雖然前有科大訊飛、百度，后有騰訊、搜狗等競爭者，但云知聲卻擁有最核心最稀缺的人才優勢。僅數月后，云知聲語音云平臺就已完成。更令梁家恩得意的是目前最火熱的深度神經網絡（DNN）技術，微軟需要數百臺機器集群才能完成，其團隊卻能在不到三個月內就全部完成，而其所用的全部部件竟是團隊淘寶DIY而成，總投入不到十萬元。在DNN系統上線后僅四個月，云知聲就對系統進行重大升級，效率提升幅度達30%以上。

云知聲的優勢還在于在識別能力業內領先的情況下，其反應速度可比競爭者快二至三倍。例如一般機器處理一秒鐘語音需要0.6-0.8秒，云知聲可達0.2秒。如此可大大提升用戶體驗，并降低服務成本。梁家恩認為如此并無捷徑，主要靠經驗。“算法和系統原理其實沒有差異，學術論文也可以找到，但是即便你知道這個原理，能做好是另外一回事。就像大家都知道手機怎么做，但有人做出的是蘋果、三星，有的是山寨機。” 梁家恩解釋說。

隨著移動互聯網的迅速發展，梁家恩認為在智能語音領域，云知聲還將擁抱諸多可能。第一是為開發者提供基礎的語音云服務，即完全開放和永久免費的語音平臺；二是為手機、電視、可穿戴產品、玩具等智能設備提供解決方案；三是為口語學習、智能客服、醫療等傳統行業提供智能化解決方案，在國外客服系統智能化已超過30%，而國內才剛剛起步。在英語學習領域，通過人工智能可提供機器對話、機器打分等新服務。

試圖在語音識別領域淘金的創業者不僅包括梁家恩，還包括靈聲信息科技有限公司創始人、CEO吳義堅。雖然今年只有32歲，但吳已是中國智能語音領域的“前輩”。吳15歲考入中國科技大學少年班，25歲獲得博士學位。博士期間，他在創立科大訊飛的電子工程與信息科學系教授、博士生導師王仁華帶領下，進行訊飛語音技術的研發工作，成為科大迅飛的早期骨干員工之一。之后，吳義堅還進入微軟亞洲研究院、日本名古屋工業大學等國內外頂尖語音機構就職和學習。在從事語音技術研發的近12年間，他獲得了多項語音產品的專利。

2012年7月，吳義堅加入盛大創新院任語音創新院院長，幾個月后，其項目從盛大獨立出來，他亦從大公司的領導者變成創業者。為了繼續在語音領域精耕細作，他一方面穩住團隊，另一方面則開始思考如何將人工智能真正落實到產品層面。

在谷歌公布的一組數據中顯示，2012年北美移動端搜索量超過40%來自語音，這令吳看到語音技術應用的商業價值。他決定做兩件事，一是依靠過去十余年積累的語音基數積累，打造語音平臺，二是完成一系列B2B、B2C的應用。

在吳義堅看來，從事語音領域的應用開發，沒有獨立的語音系統將受制于語音提供商，后者提供的通用語音平臺的準確率一般在90%左右。若通過定制細分領域的語音平臺，其準確率可達95%甚至更高，因此擁有自己的語音技術平臺十分重要。此外，研發必須深入B2C業務，細分方向在于服務于老人的電話助手、針對幼兒教育的娛樂助手、游戲助手、醫療助手等。 而在B2B業務上，智能家電、呼叫中心、車載等領域的語音應用將是大勢所趨，吳認為這正是靈聲科技的營收重點。

如今，百度、搜狗、騰訊、阿里巴巴、 聯想、華為等公司均在智能語音領域攻城略地，靈聲科技亦與上述公司合作。“困難在于這些公司不太可能真的深度合作，他們不希望語音卡在第三方手上。”吳義堅對《環球企業家》說。對于聯想、華為等新進入者來說，困難在于若想從零開始，通常需要在技術和數據的積累上至少兩年，技術研發的投入亦很昂貴。此外，最大的阻力還在于人才稀缺。創業公司經常被迫面對大公司的挖角，還有經常被侵害的知識產權。因此，想活下去必須“跑得 快”。

進化

人工智能在近幾年出現革命性變化，除了移動互聯網的崛起外，最重要的推動力在于大數據的興起。以云知聲為例，它需要大量的語音語料來支持語音識別算法，這在以往很難做到。圖像、文本領域亦是如此，只有建立一個全面而深入的數據庫，才能讓機器更加聰明成為可能。

數據堂科技有限公司共同創始人、總經理齊紅威曾在NEC工作八年，他發現公司每年都要耗費重金進行數據分析處理。如果外包給散戶，往往不夠專業，而招大批實習生則成本高，管理復雜。如此，專業數據外包的需求應運而生。

齊紅威畢業于中科院自動化所，博士論文正是人工智能機器學習。2011年8月底，在市場需求驅動下，他決心和幾個伙伴創辦數據堂，在人工智能的范疇下提供不同數據層面的服務。這被其稱為“數據外包2.0”。其核心是在大數據背景下進行不同領域的數據處理和數據挖掘。

以圖像數據采集加工為例，佳能希望通過相機對焦框讓人臉曝光更充分，為了滿足這個功能，數據堂就要為其處理數十萬張圖片，包括采集不同場景、膚色、年齡段、以及不同表情的人臉圖片，繼而進行全方位的圖像標注。

聲音亦是如此，比如出門問問通過用戶獲取大量原始聲音素材（即生語料），但這些數據本身不能使用。數據堂就要為其進行人工處理和標注，例如有無噪音、口音、性別等，形成可自動理解和訓練的基礎數據，并以這些語料去組建訓練模型。

數據分析挖掘則是另一個領域。這項業務主要面向移動、汽車、電子商務等廠商，這也是數據堂的核心業務。比如，汽車廠商想要調研用戶對不同車型的口碑，包括剎車、油耗、外觀、內飾等方面，以往只能通過問卷進行，并且需要大量取樣。而數據堂則可以通過網絡“爬蟲”潛入到各大汽車論壇、貼吧，抓取相關帖子，用程序分析用戶的語言。比如“XX車漆有點軟，一次倒車碰到樹就出了劃痕。”機器即可據此識別出用戶所提的汽車品牌、車型、配置、用戶情緒等。

針對數據處理，數據堂在南京、鎮江、蘇州建立三個數據基地，員工近500人。百度、NEC、英特爾、佳能、聯想、三星、IBM、騰訊等均是其合作伙伴。通過處理越多數據，數據堂就能形成更大的數據庫。基于此，在獲得用戶授權后，數據堂就能通過數據出售的方式，縮短客戶數據累積的時間。

完成這一過程并非一蹴而就，齊紅威就已耗費了十年時間。“數據是一種資源，與石油、煤炭一樣，在開采之前產生不了價值。只有人把他開采或凝練出來，才能發揮價值。我做的就是這么個事情。”齊紅威告訴《環球企業家》。

齊紅威在讀書期間曾經歷人工智能的研究，但這一領域曾在2004至2009年間陷入低迷——很多科研工作室做了不少產品，但都不能解決實際問題。但如今世界正在發生變化，數以萬計的語音積累令語音識別的精度產生了很大飛躍 。“我個人判斷未來五年，人工智能會有一個質的變化。大數據將造就了新一代人工智能。”齊紅威對《環球企業家》說。

篇5

2002.06~2011.02副所長（因技術能力強，承擔多個集團公司大型重點項目2002.12破格提為高級工程師，其中經過國家統一入學考試，成績優良，得以進入XX大學XX學院，2003.10~2007.03在XX工程專業在職研究生，畢業論文評為優秀5%）。

2011.03~今，XXXX公司副總工程師。

2011.06，經公司提名任命為兼任XXXX科技有限公司（XXXX控股子公司）XX分公司經理，拓展業務，組建團隊，實現從無到有。至2014年將團隊規模擴大到XX人，公司年度經營業績達到合同XXXX萬元，收款XXXX萬元，公司各方面走上正軌，實現了自主經營及盈利。

2015年組建XXXX集團智能制造創新中心，兼任創新中心主任工程師，開始研究適合高端制造業的應用技術，對集團公司智能制造的創新發展，起到了較大地推進作用！

2019年5月，擔任公司副總工程師兼任XXXX中心主任工程師，對于BIM技術開發應用，信息化、智能化、數字化融合發展方面，做了大量的研究和探索，同時作為公司主管信息化和知識管理副總工程師，承擔了XXXX公司知識管理牽頭工作，梳理了公司各類知識模塊，向集團公司科技信息部呈報了總體規劃、實施計劃，制定了內部知識管理工程的規章制度、編碼規則、實施方案、平臺開發等一系列綱領性文件。

積極學習并掌握新技術發展動態，利用工作間隙和業余時間，組織技術人員參加展會、論壇、技術交流活動，對計算機網絡技術、軟件技術、自動控制技術以及智慧園區、大數據、云計算、物聯網、AI賦能行業等最新技術等的深入學習和研討，并在實際項目中大量創新應用，取得了較好的效果。不斷學習，不斷總結，不斷進取，與智能化系統的新技術和國際、國內先進水平保持同步，保持公司智能化設計在行業專業領域的技術領先，并進一步應用到工程項目中去，形成良性循環和積極互動效應；關注國家的經濟發展動向，在前瞻性的技術發展方向進行不斷嘗試，不斷地進行技術儲備和更新，進一步提高專業技術水平和解決復雜系統的統籌設計能力。

在智慧工廠領域，重點關注數據采集、數據集成、數據挖掘、數據應用等智能制造相關技術，逐步形成獨有的解決方案；

在智慧園區建設領域，開展了廣泛的調研和總結，形成了獨有的體系化專業解決方案；

在智能建筑領域，著眼于頂層設計并較為系統性地掌握了IT&IB技術融合，應用于新智慧建筑的頂層設計技術。重點關注綠色、節能、安全技術，在新技術發展，新產品研發的應用方面有所突破；

通過近三十年的不斷學習積累，無論在市場開拓、技術創新、質量管理、團隊建設、人才培養等方面，均有很好的表現，取得了良好的效益，工作中有思路、有能力、有辦法，善于解決技術及非技術難題；有大局觀，能做到個人利益服從集體利益，集體利益服從公司利益。

在組織紀律性方面，能時刻按黨員標準要求自己，任勞任怨，起好模范帶頭作用；

在個人素質方面，嚴格自律，遵守國家和單位的各項規章制度，把全部能力和精力放在解決技術問題上，不搞歪門邪道；

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“智能”一詞自20世紀50年代被人工智能方面的研究人員提出并沿用至今。而商務智能（Business intelligence）則隨著信息技術的發展在20世紀90年代被企業界和學術界熟知。自2008年大數據的一系列論文在NATURE上發表，大數據分析技術已被應用到從文本、計算機日志、傳感器、社交媒體等產生的大量非結構化、體量巨大、類型繁多、價值低密度、要求快速處理的大數據。BI&A經歷了BI&A1.0，BI&A2.0和BI&A3.0的演進。他們分別對應面向基于關系數據庫的結構化數據、基于web的非結構化數據、基于移動及傳感器的非結構化大數據。因此，BI&A3.0是面向大數據分析的新興領域。

BI&A3.0面向大數據可能產生的巨大影響，它涵蓋了電子商務及營銷智能、電子政務及政治2.0、科學與技術、智慧健康、安全及公共安保等方面。涉及的技術領域包括大數據分析，例如統計學習、序列及暫時挖局、空間挖掘、過程挖掘、網絡挖掘、web挖掘、基于列的數據庫挖掘、內存數據庫、并行數據庫、云計算、Hadoop、Mapreduce，文本分析，例如靜態NLP信息抽取、主題模型、問答系統、選項挖掘、情緒及影響分析等。除此之外，還包括web分析、網絡分析、移動分析等大的技術分析方面。因此，BI&A3.0是未來管理科學與工程專業研究生培養的重要基礎和研究熱點。

BI&A3.0的發展和應用對管理科學與工程碩士研究生的培養提出了挑戰。主要表現在以下幾個方面，BI&A聚焦于理解、解釋、戰略并服務于組織。一些學科對BI&A的發展作出了貢獻，例如信息管理、計算機科學、統計學、管理學和市場營銷學。

然而，目前的課程體系設置相對于商務分析技術及大數據的發展來說較滯后。雖然大部分學校針對學生的研究方法及研究能力的培養開設了一些BI&A課程，例如復雜系統分析與決策、隨機過程、應用統計學、矩陣分析、Matlab、現代管理分析技術等。這些課程的設置對于面向大數據的BI&A3.0的研究及應用來說尚有差距，缺乏系統性和前沿性。因此，面向BI&A3.0的研究生課程體系改革具有一定的現實意義及急迫性。

1.教學研究的內容及實踐內容

圍繞如何培養面向大數據及BI&A3.0數據分析及研究能力進行課程體系改革研究。借鑒國際國內針對從BI&A1.0到BI&A3.0的知識體系及技能相關的教學改革，注重管理科學與工程的專業內涵。

（1）教學研究的內容

①對國內和國際當前的面向BI&A3.0大數據分析能力培養的知識體系及技能進行梳理。

②對本校管理科學與工程專業主要的研究方向進行梳理，調研面向BI&A3.0大數據分析的具體能力和層次要求。

③結合國際國內面向BI&A3.0的知識及技能體系與本校管理科學與工程主要的研究方向，提出面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系改革的具體方案，包括課程設置、教學方式、考核方式、教學目的與要求。

（2）實踐內容

通過設計與理論相配套的課程實驗、研討與課程內容密切相關的科學問題、及時追蹤研究熱點，使得實踐環節成為提高研究生BI&A3.0創新和研究的推動器，同時也提高學生在實踐方面的興趣和動手能力。

2.教學及實踐改革的目標

（1）教學目標。通過建立面向BI&A3.0的管理類研究生課程教學體系，使得研究生掌握BI&A3.0的基本知識體系、知識網絡、基本研究能力，并最終培養研究生掌握面向BI&A3.0的創新能力。

（2）實踐目標。通過培養學生面向BI&A3.0的實踐技能，培養研究生面向BI&A3.0的實踐能力，包括文獻檢索能力、借助計算機的分析能力、數學建模能力、數據收集能力。

3.課題研究要解決的問題

圍繞面向BI&A3.0的管理類研究生課程體系的建設，本課題將要解決如下問題：

（1）如何劃定面向BI&A3.0的分析及計算機技能。面向BI&A3.0的分析及計算機技能涵蓋的面十分廣泛，本校管理類研究生所依附的學科方向及研究重點決定了這些技能需有選擇地納入。因此，需要解決具體納入哪些分析及計算機技能的培養。

（2）如何結合研究方向與BI&A3.0的應用。培養面向BI&A3.0大數據分析能力的目的是將BI&A3.0大數據分析應用到具體的研究方向。物流、市場營銷、工程管理、運營管理等方向的研究需要將這些領域的知識和BI&A3.0的應用結合起來才能達到培養的目的。

4.擬采取的方法

（1）借鑒國內外先進的BI&A3.0教學教改經驗。對國際和國內BI&A3.0相關的教學教改文獻進行分析，并參加相關的國際國內會議，與國內外同行進行交流學習。

（2）對本校管理類研究生現狀及改革反饋進行調研。通過以往教學實踐的總結、專家學者的討論、課題組集體研究的方式，調研適合本課程體系服務學科專業的研究生課程教學內容、目標、方法與手段。

（3）對企業界進行調研發掘BI&A3.0實際應用能力的需求。通過對企業界進行調研，發現潛在的BI&A3.0應用方向。通過這些方向的發掘彌補課程體系設置的不足。

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傳統計算機專業課程設置偏重于課堂授課，即理論教學，對實踐教學重視不足。首先體現在課時分配上，理論教學授課時間一般要多于實踐授課[3]。其次體現在實踐資源上，公共計算機實踐平臺有限，計算機課程同時也是很多計算相關專業的基本必修課或選修課，導致實踐資源緊張。實踐學習相對于理論學習需要更多的時間來慢慢體會和提升[4]。雖然大部分學生可以自行配置計算機設備，但是沒有公共實踐課程的強制約束，能自覺在課下進行實踐練習的學生很少。這一點也在傳統計算機專業本科畢業設計中得到體現。雖然經過了大學本科前三年半共計七個學期的理論學習和實踐學習，大部分學生的實踐能力依舊非常差。很多學生只是記得簡單的編程語言知識，缺乏實際的編程經驗，沒有真正經歷過全面的、系統的實踐訓練。此外，計算機專業是一個不斷快速發展的學科，新知識、新技術不斷涌現。而課堂教學內容往往比較固定、更新較慢，教師們也常常需要依照課程教綱授課，能介紹的新知識有限，致使很多學生只關注于書本知識，不了解學科領域最新的發展。在本科畢業設計環節，指導老師選定的課題一般都是自己科研領域的較新或者較前沿的方向[5]，大多數學生沒有接觸過，需要臨時學習，在有限的時間內很難有好的成果產出。總的來說，傳統計算機專業本科畢業設計過程暴露出本科培養的兩個問題：理論與實踐脫節,沒有扎實的實踐，就不會有對知識的深刻理解；課程設置跟不上學科新進展，所學知識無法滿足實際新需求。

2新工科背景下計算機專業發展需求

新工科建設是國家在新一輪科技革命與產業變革的大形勢下提出的新時代工科專業發展戰略。新工科主演涵蓋了與計算機緊密相關的若干專業，如人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、虛擬現實等。新工科建設的目的是探索高等教育新模式、新理念，建設工程教育強國，培養“實踐能力強、創新能力強、具備國際競爭力”的新型高素質工科人才。傳統的計算機本科教學模式及本科畢業設計實踐模式顯然無法滿足新工科建設的需求。一方面，計算機本科教學對新工科涉及的人工智能、大數據等方向難以做出及時調整；另一方面，畢業設計學生難以在短時間內對新方向開展深入研究。此外，正如第2章節所述，教師們也難以在有限課堂時間內將額外新知識很好地傳授給學術[6]。鑒于此，很有必要探索適應于新工科建設需求的全新的計算機專業本科畢業設計培養方法。

3新工科背景下計算機專業本科畢設提升思路

我們旨在改變傳統計算機本科畢業設計培養方式的兩方面不足：短周期培養和單方向指導。相應地，我們需要開展兩方面工作：一方面將本科畢業設計培養貫穿于整個大學培養周期，進行全流程、可跟蹤式培養；另一方面用交互式指導模式代替單方向填鴨式指導模式，激發學生興趣、挖掘學生潛能。

3.1貫穿式培養

計算機專業本科畢業設計貫穿式培養模式主要有兩個特點：全周期和可跟蹤。全周期是指從大學第一個學期開始就為本科生選配畢業設計指導老師，將畢業設計融入到大學全周期的教學與實踐環節中去。需要指出的是，全周期培養并不是一開始就給學生指定畢業設計題目，而是根據學生興趣及指導老師研究方向，在前期給學生一個相對自由的探索與實踐空間，后期再讓學生選定畢業設計題目。可跟蹤是指整個培養周期內，指導老師可以及時、全面地掌握學生的學習與實踐動態，根據具體情況實時調整培養方案。全周期模式有三方面優點：第一，充足的實踐。理論需要聯系實際，公共實踐資源極為有限，更多的私有實踐資源分散在指導老師那里。指導老師可以為本科生提供實踐的物理空間和設備資源，使學生有充足的實踐鍛煉，深刻領會課堂所學知識，達到融會貫通的目的；第二，更多的收獲。指導老師還可以讓研究生協助培養本科生，把研究生豐富的課題研究實踐經驗傳授于本科生；第三，更大的創新空間。本科生思維活躍，融合理論知識和實踐鍛煉，有利于產生創新性研究成果。可跟蹤模式的優點在于指導老師對學生有全面的了解，可以根據學生前期的學習及科研情況選定最終的畢業設計題目，做到因人選題、有的放矢，實現提升畢業設計質量的目的。

3.2交互式培養

計算機專業本科畢業設計的交互式培養是指導老師與學生進行雙向的互動，而不是單向的灌輸式培養。交互式培養有利于提高學生的主動性、激發學生的活力，使學生有更大的獲得感，從而不斷激勵學生自發地搜集資料、學習知識、加強實踐，實現自我綜合素質的提升，最終到達畢業設計質量的提升。交互式培養貫徹于整個培養周期，包括前期的學習、實踐以及最終畢業設計論文的完成。交互式培養在老師指導、學生反饋、老師與學生討論以及再指導、再反饋、再討論的循環往復過程中實現學生潛能的不斷發掘與提高。本科畢業設計不是無源之水、無本之木，前期充足的積累才能寫出高質量的畢業論文。計算機專業畢業設計不是簡單地完成、調試成功了程序，而是針對所選定的題目，根據所學理論知識及調研資料，設計出解決問題的創新方案，并與指導老師不斷討論與優化，在此基礎上利用掌握的程序語言和工具，實現畢業設計課題的研究目標。在畢業設計的實現階段，交互式培養會更加頻繁，這個階段是對整個培養方式的考核，需要在指定時間內實現一個具體的研究課題，并要求有創新性思路。

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“智能科學與技術”專業是國家教委在2006年設置的新專業，代碼；080627S，屬于工學電氣信息類。現已有南開大學、西安電子科技大學等12所高校獲準招生。

智能科學技術是信息科學技術的核心和現代科學技術的前沿和制高點，涉及自然科學的深層奧秘，觸及哲學的基本命題。智能科學技術的研究將對國民經濟、社會進步、國家安全生產產生深刻而巨大的影響，并將為智力革命、知識革命和信息革命建立理論基礎，為智能系統的研制提供新概念、新思想、新途徑。智能科學的興起和發展標志著對人類為中心的認知和智能活動的研究已進入新的階段。目前，國際上對智能科學及其相關學科的研究高度重視。我國對該領域的發展特別關注。

智能科學與技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，其理論研究與應用開發對我國現行的教育與教學理念提出了挑戰。在現有的教育體系中增加智能理論和智能技術教學，對全面地培養學生的信息素養、創新的思維方式及激發學生們對信息技術未來的追求具有積極的意義。因此，為適應智能科學與技術的深入研究和社會對從事智能化產品研發人員的迫切需求，在本科階段設立相應的“智能科學與技術”專業是十分必要和及時的。因此，我校設立“智能科學與技術”專業是適應了社會發展要求的，必將為河北乃至全國的社會、經濟發展作出巨大的貢獻。

近5年來，我校自動化系先后從事的包括11項國家級項目在內的70余項科研課題，發表的近200篇學術論文，均不同程度地與“智能科學與技術”領域相關，積累了深厚的學術基礎。由于良好的辦學隊伍和實驗條件，由我校申報的“智能控制技術與裝置教育部工程研究中心”已經通過省級審查上報，因此，學科已經具備了承辦“智能科學與技術”新專業的條件。

2　辦學條件

2.1　師資狀況

從我校辦學發展來看，“智能科學與技術”專業的設立主要來自于近年來“自動化”專業在“智能化”和“信息化”方向的逐漸發展，以及“自動化”專業與“信息工程”、“計算機科學與技術”等專業的交叉。受專業發展特色和學時等因素的限制，僅靠在原有“自動化”專業課程中增設新課已經難以滿足相關領域人才培養的需要，因此可以說“智能科學與技術”專業是由量變積累超出“自動化”專業領域而質變派生出的一個新專業。基于此原因，“智能科學與技術”專業主要由自動化系中抽調人員組織專業課程階段的教學任務，專業基礎課程階段的教學任務則由電工電子教學中心等單位系協助完成。

由于我校“智能科學與技術”專業是由“自動化”專業發展派生出的新專業，兩個專業多門課程的教學內容是相同的，因此“智能科學與技術”專業可以得到“自動化”專業的協助，從而避免多數新專業先期出現的師資力量欠缺問題。

2.2　相關支撐專業

“智能科學與技術”專業的主要相關支撐專業有“自動化”、“信息工程”、“計算機科學與技術”等，其中與同屬電氣信息類的“自動化”專業關系最近。考慮到我校的具體情況，在新專業的辦學初期，“智能科學與技術”專業和“自動化”專業在科研、辦學經費、研究生培養等方面的統籌安排上統一劃歸省重點學科“控制理論與控制工程”管理。兩個本科專業的教學與學科的總體發展相互協調和支持，共同進步。

2.3　實驗條件

由于“智能科學與技術”和“自動化”兩個專業多門專業課程的教學內容是相同的，因此“自動化”專業的多個本科生實驗室可以與“智能科學與技術”專業共用，包括：微機原理與微機控制技術實驗室、控制理論實驗室等，可完成“自動控制理論”、“現代控制理論”、“微機原理”、“微機控制技術”和“單片機原理與應用”等多門專業基礎課程的實驗。

2.4　生源及就業形勢

智能科學與技術已經成為信息技術創新的重要增長點，其廣泛的應用前景日趨明顯，如智能化電器、智能化樓宇、智能機器人、智能化機器、智能化物流等，所培養的學生正是目前高新技術研究及產業發展急需的人才，同時這類人才也會對傳統產業的提升起到積極的作用，就業前景廣闊。在招生生源和畢業生就業方面均具備比較好的條件。

3　近期辦學規劃

3.1　師資隊伍建設

在師資建設方面，需要采取積極的人才戰略，走引進和培養并重的道路，注重引進和培養具有智能信息處理或智能控制研究背景的人才。同時，聘請人工智能領域經驗豐富的專家、教授對本專業的實驗及教學進行指導，積極鼓勵教師們的學術交流活動。

3.2　實驗室建設

(1)利用自動化專業的微機原理與微機控制技術實驗室、控制理論實驗室等，完成“智能科學與技術”專業本科教學環節中“自動控制理論”、“現代控制理論”、“微機原理”、“微機控制技術”、“單片機原理與應用”5門課程的實驗。

(2)建設“智能信息處理實驗室”，以通用實驗平臺的模式用于“數字信號與數字圖像處理”、“軟件工程”、“數據庫與數據挖掘”等課程的實驗和上機。

(3)利用教師在承擔智能科學與技術相關領域科研課題中購置的相關實驗設備和儀器，滿足學生在畢業設計階段和參加科技創新活動中對實驗設備的需求。3，3新專業課程體系建設

(1)積極向已經設立“智能科學與技術”專業的南開大學、北京科技大學等高校學習，通過廣泛的調研，使新專業的教學體系和課程內容逐步合理化。

(2)緊跟科技發展新趨勢，突出“智能科學與技術”新專業的特色，注重學生實踐能力的培養，在智能化電器、智能化樓宇、智能機器人、智能化機器、智能化物流等方面培養社會急需的特色人才。

(3)在控制科學與工程一級學科碩士點下設立“智能科學與技術”的相關研究方向，加強該專業的學術梯隊建設和人才培養，促進學院整體教學科研的和諧發展。

4　培養方案

4.1　培養目標

我們努力使學生德、智、體、美全面發展，具有堅實的數學、電子、計算機、自動控制和信息處理的基礎知識，系統地掌握智能科學的基礎理論、基礎知識和基本技能與方法，受到良好的科學思維、科學實驗和初步科學研究的訓練，具有分析問題和解決問題的能力，以及知識自我更新和不斷創新的能力。學生能適應智能科學與技術的飛速發展。在個人素質方面，具有全面的文化素質、良好的知識結構和較強的適應新環境、新群體的能力，并具有良好的語言和計算機運用能力。

4.2　基本要求

使學生系統地掌握“智能科學與技術”的基礎理論知識，以適應自動化、智能信息處理與技術等方面的工作需求；掌握電路與系統的基本理論和實驗技術，具備分析和設計電子設備的能力；掌握信息獲取、處理的基本理論和方法，具有系統設計、集成、應用的基本能力；了解智能科學與技術領域的學科前沿、最新進展和發展動態；了解自動化和信息系統及網絡技術的應用現狀和理論前沿，具有研究開發新系統、新技術和各種智能化工程裝備的初步能力。

4.3　主要課程

我校“智能科學與技術”專業的主要規劃課程包括電路、電子技術、微機原理、自動控制理論、現代控制理論、嵌入式系統、軟件工程、計算機網絡、數字信號與數字圖像處理、智能控制、數據庫與數據挖掘、人工智能概論、信息管理系統等。

篇9

引言

從1991年Mark Weiser[1]在《Scientific American》的“The Computer for the 21st Century”中提出泛在計算(ubiquitous/pervasive computing)的思想至今,它在計算機和教育技術等領域受到了廣泛的關注。近年來隨著泛在計算技術的不斷進步,泛在學習(ubiquitous learning)正引領著一場教育領域新的革命。

當前,許多致力于泛在學習的研究者已經設計與實現了各種泛在學習環境模型[2],提出了泛在學習中的關鍵技術[3],引入了泛在學習中交互的應用[4]。通過對泛在學習系統的研究,我們認識到盡管泛在學習環境在多方面都優于遠程教育與網絡教育,但它們都有一個共同的本質特征,即學習者之間存在空間隔離,缺乏足夠的社會交互。文獻調研顯示,學習者的社會交互問題成為遠程教育與網絡教育質量的爭論焦點[5],由此許多專家學者也開展了網絡教育中學生社會交互的研究[6],以及遠程教育中學生社會交互的研究[7],并提出了相應的優化解決方案。在此基礎上,本文從社會交互的定義出發,提出在泛在學習系統中構建統一的社會交互支持模型,并運用該模型設計和分析泛在學習中社會交互場景及使能技術。

一 社會交互

許多研究者認為學習過程是一個社會化過程,并且社會化技能和團隊精神是在學習和工作中取得成功的關鍵因素。

1 社會交互定義

當前研究領域中已有不少術語用于描述交互。例如,Walther通過計算機媒介通信(CMC)技術把交互分為非人的,人與人的及超個人的交互[8]。其中超個人的交互指通過親密接觸,意志力和喜好等高層次的感官產生的交互,它不能通過面對面的交互得到,而能通過CMC支持的交互體驗到。陳麗老師[9]認為,在計算機支持的學習環境中,交互分為三個層次,學習者與學習資料,學習者與教育者,以及學習者與學習者之間的交互。其中,學習者與教育者、學習者與學習者之間的交互稱為社會交互。本研究中,我們簡單的定義社會交互為泛在學習環境中學習者根據自己的意愿同其他人的交流與合作。

2 社會交互作用

首先,社會交互可以促進學習者與學習資源之間的信息交互,也有助于學習者建立良好的師生和生生關系,激發學習者的學習動機和學習熱情,使得學習者獲得更多來自教師和學習伙伴的幫助,這些都會促進學習者與學習資源更深層次的交互。

其次,社會交互對于發展學習者的社會性至關重要。社會交互促進學習者的社會化,它幫助學習者建立和維持與他人的關系,使學習者根據社會規則和標準調整自身的行為,逐步成為社會所接納的成員[10]。

社會交互在減少學習者學習障礙方面也起著關鍵的作用。許多學習者認為交互是輕松、有效學習的一個重要因素。支持交互的解決方案包括異步信息交換,如通過電子郵件;同步信息交換,如使用即時通信工具;集體討論空間,如使用BBS;合作環境,如討論研討會等。

二 社會交互支持模型

一般來說,泛在學習環境中社會交互產生于兩個以上的學習者之間。在泛在學習環境中,很多研究者已經根據不同的情境成功運用社會交互原理達到學習者的各種學習目標。然而,一個學習者在什么時間,以及如何能夠感知其它學習者的存在,并且與他們交流、合作,仍是艱巨的任務。

為了在泛在學習環境中構建統一的社會交互,提高學習者的社會交互程度,促進泛在學習中的學習質量,我們提出了社會交互支持模型。在這個模型中,把泛在學習環境中學習者之間的社會交互分為三個層次:動態分組、交流與合作。

為了感知其它學習者的存在,文中通過“動態分組”對學習者進行小組匹配。只有在感知到其它學習者的存在以及各自的特點后,學習者才可以有目的的通過電子郵件、聊天或BBS等方式和他們進行相關研究內容的交流,我們稱這個層次為“交流”。更高層次的交互是與其它學習者合作,如共同完成論文寫作等,文中稱這個層次為“合作”。這三個層次的功能關系如圖1所示。

1 動態分組

學習者在和其它學習者交互之前,需要了解他是否能夠與其它學習者交互,以及他能夠與哪一位學習者交互。對于其它學習者的情境感知是交互的起點,比交互本身更重要。在本文提出的社會交互支持模型中,我們采用動態分組來實現對學習者的情境感知。

(1) 可行性與必要性

在泛在學習環境中,由于泛在計算設備能穩定的感知學習者的動作、聲音以及所處的環境等,因此獲得學習者情境的方式不僅僅局限于鍵盤或鼠標的輸入;甚至即使學習者遠離計算機,他的實際情境,言談和動作都能被泛在計算設備捕捉,并作為社會交互模型中情境感知的基礎。

在泛在學習過程中,由于地理位置分離,學習者需要通過與其它學習者交互完成學習任務,促進學習。然而在交互發生之前,學習者首先需要了解其它學習者的存在,即需要對其它學習者情景感知。只有當學習者感知到能夠與自己交互的學習者后,學習者之間才能繼續進行交互。然而,學習者可能并不對所有在線的學習者都感興趣,因此按照一定的方式對學習者進行動態分組,這對于為他們提供情境感知具有必要性。

(2) 動態分組的方式

在泛在學習環境中,通過泛在計算設備捕捉到學習者的語言、動作等信息,泛在學習系統從這些信息中智能化推測出學習者的性格、愛好等。在此基礎上,根據學習者的課程選擇、研究專題內容等,模型中的動態分組層為學習者建立各種小組。同一個學習者被動態的劃分到各種不同的小組中,他可以在不同的小組中針對相關內容與其它學習者展開交流。

例如,社會交互支持模型的動態分組層根據學習者的性格愛好劃分小組,將意氣相投的伙伴組合在一起,他們可以充分開展和交流共同的話題;還可以按照班級劃分小組,將同一班級的學習者劃分在一個小組中,他們可以對班級的集體活動積極的團結協作;還可以按照同一學習內容來劃分小組,將當前學習同一內容的學習者劃分在一個小組中,他們可以針對該學習內容的相關知識點進行充分的交流。

2 交流

根據動態分組,每個學習者被動態的劃分到各個類別的小組中,他們在每個小組中都與其它成員具有某一方面的共同特征,因此學習者能與小組中的其它學習者就相關學習內容進行交流。

(1) 傳統交流支持工具

支持交流的傳統工具有即時通信工具,e-mail,BBS,虛擬社區等。其中通過即時通信工具與電子郵件,學習者可以實現個人與個人之間的同步和異步交流;通過BBS與虛擬社區,學習者可以實現個人與群體之間的異步交流。

以上的傳統交流工具不僅能夠使得學習者之間相互交流更加便利,而且也能幫助學習者增強他們的個人表達能力、相互溝通能力以及在泛在學習環境中的交流能力。

(2) 泛在計算交流支持工具

在泛在計算技術和人工智能技術的支持下,與其它學習者的交流可以不需要接觸到計算機。泛在學習系統通過嵌入式微芯片或環繞在學習者周圍的不可見的計算機搜集到學習者的行為動作,并分析學習者的行為形式,智能推測出學習者的需求和觀點等,然后把這些信息發送給其它的學習者,為學習者了解其它學習者的需求和觀點等提供一定的參考。在泛在學習中,這種交流方式無聲無息的進行著,使得交流支持工具變得更加靈活、智能。

3 合作

只有在學習者相互充分交流的前提下,他們才能對研究課題更深入的展開合作。當前,社會交互支持模型的合作層中,支持合作學習的傳統工具有文件共享、協作文本編輯等;這些傳統支持工具大部分都是為完成團隊合作而提供的一個平面接口。學習者可以就某個問題進行觀念分享,充分發表自己的見解,展開爭論、相互補充、相互修正,不斷地引向正確的結果,還可以對某一個學習任務進行分工協作,分頭解決各自承擔的部分,最終形成優秀的集體成果。在這種傳統合作學習過程中,學習者可以從同伴那里獲得寶貴的學習心得,與其它學習者共享學習成果。

根據泛在學習環境的特點,計算機隱退到背景環境中,學習者周圍隨處可見接口,因此學習者之間的合作如同在三維空間中一樣完成。在討論研討會中,系統把每個學習者的形象(如同一個虛擬形象)發送給其它學習者;在另一個學習者的一端,學習者可以通過指出該虛擬形象顯示在哪一個位置來安排對方的“座位”。通過這種方式,討論研討會看上去好像在一個真實的會議室舉行,以此增強學習者對研討會場景、內容的真實體驗性,彌補空間隔離帶來的社會交互障礙。

三 泛在學習中社會交互場景設計

如何在泛在學習中實現社會交互,需要各種泛在計算技術的支持。智能空間(Smart Space)是交互活動產生的工作環境,它可以通過泛在計算提供的聯入Internet的靜態和動態信息環境,借助計算機多層次的信息訪問方式有效地執行任務[11]。在前文介紹的社會交互支持模型基礎上,下面運用該模型設計泛在學習中社會交互場景,同時分析該模型中各層次的使能技術。

在泛在學習環境中,所有學習者按照不同的劃分方式分為不同的小組。在這一場景設計中,我們把選擇相同課程的學習者劃分為一組。泛在學習系統運用智能空間的泛在計算技術,通過嵌入式計算機和多模態傳感器等情境感知設備感知學習者的動作、聲音、操作習慣、個人喜好等,再根據學習者的性格、愛好和歷史信息等把選擇相同課程的學習者劃分為不同的小組。在小組中他們通過相互之間的直接交流或系統提示等方式自主選擇系統提供的課題、伙伴等,以此完成社會交互模型中的動態分組環節。

在此基礎上,同一小組的學習者對所選的研究課題相互交流。交流方式多樣化,其中傳統的方式包括通過即時通信工具聊天,在互聯網上收發電子郵件,在BBS上異步討論,在虛擬社區組成主題討論區等;其次在泛在技術和人工智能技術的支持下,學習者不僅可以通過自然的方式,如語音、手寫等與計算機系統交互,而且學習者周圍的嵌入式微芯片等可以搜集、分析并發送組員的學習觀點給同組其它學習者,達到無聲無息的交互。

學習者的全部學習歷程都記錄在泛在學習系統中,通過系統分析學習者的學習進度,在小組成員相互充分交流的前提下,系統為學習者提供合作的環節。學習者分享各自的研究報告、觀點、文件等,并且學習者之間通過協作的方式為同伴修改報告、論文。學習者的這些活動都記錄在系統中,并反饋給相應報告或論文的作者,他們通過討論研討會的形式進行交互,進一步改進自己的報告或論文。在該泛在學習場景中,學習者受空間地理因素的阻礙,但他們在上述社會交互支持模型的指導下,利用聯網的計算機或嵌入式的設備以及泛在計算技術,融入到泛在學習環境中,通過自然舒適的方式與學習系統及其他學習者交流、合作學習,實現了泛在學習中學習者之間深層次的社會交互。

四 結論

文章中討論了計算機支持的泛在學習系統中社會交互的定義,社會交互支持模型的構建,為以后在泛在學習系統中構建社會交互提供了統一的模型。最后,運用所提出的社會交互支持模型設計了一個泛在學習中的社會交互場景,同時分析了該模型中各層次的使能技術,為泛在學習中社會交互的技術實現提供參考。文章中提出的社會交互支持模型的實踐運用和評估有待進一步的研究。

參考文獻

[1] Weiser M. The computer for the twenty-first century [J]. Scientific American, 1991, 265(3):94-100.

[2] 李盧一,鄭燕林.泛在學習環境的概念模型[J].中國電化教育,2006,(12):9-12.

[3] 趙海蘭.支持泛在學習(u-Learning)環境的關鍵技術分析[J].中國電化教育,2007,(7):99-101.

[4] 葉海智,辛尚鴻,王富強.泛在學習環境下個性化知識感知地圖系統的構建[J].現代教育技術,2008,18(4):35-38.

[5] 陳向東,余錦鳳.網絡學習環境中交互問題的跨學科研究[J].中國電化教育,2006,(4):24-27.

[6] 孟慶軍.國外基于網絡學習的社會交互研究透視[J].外國教育研究,2007,34(10):76-80.

篇10

長期以來對企業價值評估的經典方法是折現現金流(DCF)法，但是DCF法存在很大的問題：首先，用DCF方法進行估價的前提假設是企業持續穩定經營，未來現金流可預期。該方法隱含了兩個不切實際的假設，即企業決策不能延遲而且只能選擇投資或不投資，同時項目在未來不會作任何調整。該方法忽略了許多重要的現實影響因素，因而在評價具有經營靈活性或戰略成長性的項目時，會低估項目價值，甚至導致錯誤的決策。其次，DCF法只能估算現有業務未來所產生的現金流價值，而忽略了企業潛在的投資機會可能在未來帶來的收益，也忽略了管理者通過靈活地把握各種投資機會所能給企業帶來的增值。

實物期權的概念最初是由Myers(1977)提出的，他指出一個投資方案的現金流量，來自于目前所擁有資產的使用，再加上一個對未來投資機會的選擇權。當企業面對不確定作出初始投資時，不僅給企業直接帶來現金流，而且賦予企業對有價值的“增長機會”進一步投資的權利。如等到項目有了更好的預期回報，或是不確定性降低到一定水平以后再投資，而不必在一開始就投資，這種“等待”也會增加項目的價值。實物期權理論認識到了商業行為靈活性的重要性，特別在現代商業環境下，管理者擁有更大的控制權力，企業經營前景也變得越來越不確定，因此對實物期權的研究也就變得更加重要了。

二、研究實物期權需要考慮的幾個因素

為了準確地運用實物期權理論評價投資項目，就必須實際地考慮決策過程中所遇到的各種情況，有針對性地調整期權定價公式。以下幾點是需要特別加以考慮的：

1.注意價值漏損和信息成本的影響

價值漏損出現的原因是標的資產的持有者能獲得來自標的資產所帶來的便利收益。比如股利，專利權收入，儲存成本,以及其他暗含的便利收益。在發生價值漏損的時候，實物資產的價值會相應地改變。這時需要根據標的資產的價值漏損，對實物期權定價模型做出相應的調整。通常，將價值漏損設為標的資產不變的百分比，這樣處理通常相對簡單，而且有效。期權定價基于市場的完全性與有效性，它假設市場是完全的，投資者能獲得所需的全部信息。但管理者為了獲取所需的信息，必須付出一定的成本，這需要在預期收益項中加以調整得以反映。

2.管理者的信息認知和管理控制能力

標準的“等等看看（waitandsee）”這類研究實物期權的方法，考慮了管理者的管理靈活性，但忽略了管理者的信息認知和管理控制的能力——管理者具備認知信息的能力，他們會主動去收集有關項目的信息，進行市場調研，以及做一些研發實驗等。這些行為能夠降低項目的不確定性，在進行不可逆投資之前提供許多有價值的信息。其次，公司也可以直接采取行動增加項目的價值，如做廣告以增加產品的銷量，或是改良產品的品質或增加一些產品的功能。要反映管理者這種積極的控制能力，就需要引入控制變量，在有成本的管理控制環境下，來對實物期權進行估值。

這里需要特別注意的是，期權是項目不確定性（波動率）的增函數。既然管理者的信息認知行為會降低項目的不確定性，這又可能降低項目的期權價值，為什么管理者還要這樣做呢？Martzoukos（2001）通過數值分析說明，管理者會選取適宜時機去認知信息，通過提高決策信息的質量，降低將來犯潛在錯誤的成本，以使得企業能夠做出最優決策。

3.引入“順序期權”

在大多數場合，各種實物期權存在一定的相關性，這種相關性不僅表現在多個投資項目之間的相互關聯，而且同一項目內部各子項目之間也前后相關。通常，投資者進行投資時，不是一次性的完全投資，而是分階段、有順序地投資。當管理者獲得與投資項目相關的信息時，就會重新評價投資項目的價值，并據此決定繼續追加投資或撤回投資。其次，后續投資通常與前期所實施的管理控制相關，只有進行了前期投資，才有后續投資的機會。通過前期所收集的相關信息，可以為后續投資提供決策參考。再次，管理者可以通過比較不同投資路徑下的投資項目的價值，以選擇最優的實施路徑。這種階段性投資的相關性，通過引入路徑依賴的思想，可以較好地擬合實際情況。

4.考慮隨機事件對項目價值的影響

在標準的實物期權文獻中，都假設資產的價值變化遵循幾何布朗運動。但是當一些重大信息出現時（政治、疾病問題等），標的資產的價格會發生不連續地變動，即跳躍。默頓指出，標的股票的收益是由“標準幾何布朗運動”引起的連續變動和"泊松過程”引起的跳躍共同作用的結果。基于這種考慮，默頓(1976)建立了跳一擴散模型，并給出了在這種模型下歐式看漲期權的定價公式。這時，就需要引入非連續的隨機變量，比如泊松過程，來擬合項目價值的實際變化過程。

5.注意期權執行價格的動態變化

通常，我們假定在執行期權時都具有一個確定的執行價格。在市場環境相對穩定時，投資額變化不大，假定一個不變的執行價格具有可行性。但是，對某些投資額起伏很大的投資項目，就需要實事求是地分析投資額變化的特性（變化的期權執行價格），這樣才能更準確地評價項目的價值。

6.利用博弈論的方法分析實物期權

實物期權的持有者在行權時，可能并不擁有購買標的資產的獨占權利，競爭者可能會提前執行期權。因此，在公司的投資決策過程中，同樣也不能忽略競爭對手的存在，需要通過競爭對手所傳遞出的信息，做出相應的決策。對于這些不確定的問題，需要引入博弈論來分析實物期權。JunichiImai（2004）利用博弈論分析了管理靈活性和競爭相互作用情形下的兩階段實物期權估值問題。Novy（2004）研究了公司在競爭和不確定環境下的最優投資決策問題。他們的研究成果表明，通過引入博弈論能很好地擬合競爭者之間的動態博弈行為，以此更加準確地擬合實際決策過程。

7.人工智能與期權定價相結合

在解決實物期權的定價問題時，只有極少數的模型存在分析解，多數時候只能依靠模擬仿真得到近似的數值解。這些模擬方法的計算需要耗用大量的時間，對于某些實時決策，這些方法就不能很好地滿足要求。對于實物期權這類不確定的非線性預測問題，人工智能方法具有較大的優越性。Lajbcygier（1999）研究了利用人工神經網絡方法，來對金融衍生產品進行定價。Msrtzoukos（2001）研究了具有隱含合同性質的客戶化期權的定價問題。他的研究結果表明，這一方法能很好地滿足銀行等金融機構的實時決策需求，在計算結果的準確性方面，也能達到令人滿意的地步。

三、實物期權在實際運用中需要注意的幾個問題

當實物期權越來越多地被用于分析實物投資時，在以下幾個方面應加以注意：

1.關注實物期權分析的邏輯和目的

實物期權分析的根本邏輯是金融期權定價技術在新領域的“轉換”而不是“外延”，避免在尚未仔細分析實物投資特性的前提下，直接將金融期權定價公式用于實物投資分析。

2.關注實物期權分析與組織管理之間的結合

投資者運用實物期權思想可能會接受短期看似非盈利的項目，如何在組織制度上防范道德風險、保證企業對風險的控制也是一個需要注意的問題。

3.模型的復雜性與實用性相結合

具體的實物期權估價問題，往往涉及復雜的分析過程。對于太復雜的模型，通常不能被管理者所接受，而且在模型的實現上也會帶來極大困難。而實物期權分析的目的只是指引決策者選擇最優策略，關注基于實物期權的整體決策制定過程，而不像金融期權需要“精確”的價格。為此，管理者就需要在模型的復雜性與實用性之間進行權衡。

四、結束語

實物期權理論是基于金融期權而發展起來的評價方法，國內學者對實物期權理論的研究還不太深入，而將實物期權理論與復雜的決策過程相結合的定量研究文章更是少見。實物期權也不存在固定的分析框架，對于不同的項目，會涉及許多不同的需要考慮的決策因素，這就需要根據每一個具體的投資項目，調整實物期權的定價公式，以求計算出更準確的項目價值。

參考文獻：

[1]楊春鵬:實物期權及其運用[F].上海:復旦大學出版社，2003

篇11

林舉：我的研究方向是計算機輔助發音教學，對計算機知識的要求高，還需要了解留學生的發音特點。

劉春花：我的方向叫計算機應用科學，更偏技術層面。

《大學生》：考北語的研究生難嗎？那么多學校，為什么就選了北語？

高山：當然有難度。北語的留學生博士入學要求很嚴格，更不要說拿獎學金了。

盧涌：本科畢業時，我想去南開大學學語言學，但是本科導師跟我說，北語是專業性的語言學校，所以我就過來了。當時北語的語言學方向有十幾個，我又不想學純語言類的，導師就建議了計算語言學。

林舉：文科生考北語的研究生相對比較難，理工科的容易些，畢竟想考北語研究生的理工科學生并不多，但其實來之后感覺都挺好的。

劉春花：我本科就是北語的，放棄了保研，準備考外校的研究生，但考分不理想，就調劑回來了。

為了解計算語言學專業學習的情況，記者采訪了幾位研究生。

高山

博二

埃及人

本科在開羅就讀

林舉

研三準備去新加坡國立大學讀博

《大學生》：文科背景和理科背景讀這個專業的區別在哪？

高山：計算語言學重點在于語言學、數學和計算機知識，如果做技術，對計算機功底的要求比較高，而要做語言資源的話，語言文學功底應該更強。

盧涌：這個專業對計算機知識有一定的要求，我所在的實驗室側重點是編程。文科轉理科，難度還是很大的，要花很多的時間。與我一同進實驗室的一位中文系男生，花了很多功夫學編程，他的畢業論文也基本上跟語言資源無關，做的是算法或計算。不論文理生，每個人在這兒讀研都得補課，文科生補計算機，理科生補語言學。不過這也是優勢啊，都成了復合型人才。每位導師手下都有文科生和理科生。

《大學生》：在北語讀研的優勢有哪些？

高山：計算語言學是文理交叉學科，北語的語言學研究在國內數一數二，有很多語言學界鼎鼎大名甚至鼻祖級的專家教授。另外，北語的學術氛圍十分自由、融洽，導師都十分重視我們的學術研究，每周至少開一次組會，導師跟同學一起討論研究的進展。

盧涌：每個老師都有自己的團隊，每個團隊有自己的組會，每周開一次，一個月有一次大的匯報。我們經常去北大等高校開合作組會，老師還會邀請國外老師過來。信科的基礎設施、硬件設備非常好，每人都會配工位和計算機。

林舉：從我的研究方向計算機輔助發音教學來看，第一個優勢是北語的漢語國際教學處于國內頂尖水平。第二，北語有很多留學生，做計算機輔助翻譯教學需要很多二語資源，非常需要留學生，而在北語

我們比較有信心，也很看好這種語義分析的方法，相關研究正在進行中。

非常容易找。我們前段時間錄了300多個留學生的語調庫，學生都是在北語找的。第三，將來我打算出國深造，北語留學生多，英語氛圍好，很容易找到語伴。

《大學生》：可否介紹一下你們的項目？

高山：我們的團隊會關注國內外的流行語，比如特朗普為什么有人不叫他特朗普，卻叫川普？我們還統計了中華傳統文化里的成語和小句，如在《論語》或《道德經》等典籍中，哪些成語用的頻率多，這反映了什么樣的思維方式等。我們還會在報紙里找成語的分布或者使用頻率。此外我個人還在做漢語和阿拉伯語的計算機翻譯。

盧涌：我現在在做一種語義分析方法。當前自然語言處理的語義分析方法主要有兩種，一種是淺層語義分析方法，以語義角色標注為代表；一種是深層語義分析方法，比如語義依存分析。我現在做的深層語義表示（ Deep Semantic Representation，簡稱 DMR），也屬于深層語義分析方法，這是我們正在和魯東大學的老師合作的項目。現在我們標注了 800多句，也正在制定標注規范，主要的難點在于對名詞結構的表示上。它接近學術前沿，國內剛剛起步，比較有發展前景，也是老師們很重視的問題。我們比較有信心，也很看好這種語義分析的方法，相關研究正在進行中。

林舉：我做過一個留學生聲調評估的項目，是導師張勁松教授幫助留學生學漢語的 APP的一部分。剛開始我做的是對單個字聲調的判斷，導師覺得做單個字太簡單，便讓我在連續語流中研究聲調，比如“今天你吃飯了嗎？”導師的博士論文剛好是聲調識別，看完老師的論文，又調研一些文獻后，我發現在連續語段中，第一聲不一定是平的，它受上下文的影響

化。之前的傳統做法，是用基頻曲線判斷聲調的對錯，通過調研，我發現音段（即聲韻母）對基頻曲線是有影響的。后來我把這個項目寫成論文，在語音頂級會議 interspeech上發表了，還申請了一項發明專利。

劉春花：我的導師荀恩東最近在做句法語義分析器，我承擔了其中一個小任務，是漢語功能詞的還原，讓整個句子的句法結構更加清晰。漢語功能詞是指像“了”“著”“或”這樣經常用在動詞后面的虛詞。具體做的時候，我會先對一句沒有功能詞的句子――比如“他的老師給他提出很多建議”，判斷“提出”后加“了”“著”“過”哪一個功能詞合適，且哪一個功能詞出現的可能性最大。這個判斷是由我的計算機通過深度學習的模型得到的。

《大學生》：你們對自己就業有什么計劃？

高山：同學們一般是考公務員，另外進百度、搜狗等互聯網企業比較多。我現在還沒有具體的計劃，但就業前景還是很明朗的， IT公司急需我們專業的人才。

篇12

引言

從1998年～2008年規模以上工業企業平均增長率達到11%，工業總產值增長率高達23%，工業園區的出現，加快了地區工業化進程，起到了工業發展平臺、項目落地載體和民營經濟孵化器的作用。從1979年設立蛇口工業園區算起，中國工業園區建設已經走過30多年歷程了，數字化是工業園區發展的必經之路，特別是近幾年，隨著物聯網、云計算的興起，為工業園區數字化鋪平了道路，本研究旨在探討數字工業園區信息系統應用的現狀，通過分析研究，探索數字工業園區的建設。

1研究方法與技術路線

本研究主要采用文獻法、調查法等方法，注重理論研究與個案試驗相結合。以江西的工業園區作為研究的主要對象，同時對工業園區信息化程度較高的地區，如北京、江蘇、浙江等地進行研究。

研究的技術路線上，首先查閱相關文獻資料，對數字工業園區的概念和涵蓋范圍進行界定。其次，問卷調查與實地調研相結合，對關注度比較高的問題設計成調查問卷，由各企業、園區管理人員等填寫，達到足夠的樣本數最后，對文獻分析研究，結合樣本與調研結果分析，為數字工業園區信息系統建設提出建議。

2文獻綜述

數字工業園區是建立在工業園區信息化的基礎上，是實施信息化的重要組成部分，為了盡可能全面地搜索到相關文獻，我們論文及其時上共檢索到300多篇相關文獻，并做相應的篩選，確定其對本研究的的價值，采用Excel記錄統計和分析數據。

從文獻檢索總體情況來看，以工業園區信息庫分析、管理信息系統研究、地理信息平臺的應用較多。數字化城市建設導則數字工業園實施細則中從“數字地球”、“數字城市”的概念出發，剖析數字工業園區[1]；蘇州工業園數字化地形圖的測制，從控制測量、地形測量、數字化測繪等方面介紹了所采取的作業方法、技術措施及達到的精度指標[2]；工業展覽中的數字化和信息化，在產品設計、模具設計、產品加工、模具加工、逆向工程、藝術設計與浮雕加工、質量檢測和協同合作管理等應用領域[3]，對數字企業具有一定的參考價值；臨港工業園建設用地控制測量及數字化地形測量技術研究，闡述了工業園建設用地進行控制測量和數字化地形測繪中的實踐為研究背景，分析了任務的內容及工程環境，進而探討了平面與高程控制測量的思路方法，在此基礎上給出了數字化地形測量的實施步驟；信息化與工業化融合的理論及實踐探索，以蘇州工業園區為案例，探討了當前蘇州工業園區信息化與工業化融合的發展現狀和存在的突出問題，并提出相應的發展對策及措施。

在對文獻的分析中可以看出，對數字工業園區的概念目前尚未有一個較為全面而清淅的定義，這對工業園區數字化范圍的管理尤為重要，而范圍邊界又是需求分析的前提，對數字化對象和對象之間的關系研究方面也存在著一些問題。下面就從文獻入手，闡述這兩個問題。

（1）數字工業園區的概念。從“數字地球”、“數字城市”來看“數字工業園區”。 1998年美國首次提出了“數字地球”（或“數字化地球”）的概念，當我們把“數字地球”看作是一個“綜合信息系統”的話，那么“數字城市”就是該綜合信息系統中的一個“信息節點”，因此，“數字地球”可以說是建立在“數字城市”基礎之上的，通常可以把“數字城市”定義為：利用計算機信息網絡（Internet），將城市中的各種信息收集、整理、歸納、處理、分析和優化，進而對城市的資源、環境、人文和社會等諸多方面進行數字化開發與應用，服務于城市建設與發展[1]。由上述可見，數字工業園區可以定義為利用計算機、通信、網絡、人工智能等技術，將園區各種信息進行數字化，實現資源共享與信息智能。

（2）數字化對象。工業園區以企業為主導，圍繞服務與管理，將園區的企業、產品、服務、建筑、設備、文化等數字化，并建立起某種關聯，經過對江西工業園區調研，從園區的事權及物權配置角度來看，數字化對象主要有企業、設備、知識產權、產品、服務、人事、文化教育、環境評測、服務與管理機構、公共產品、公共服務、中介機構、第三方機構、建筑或配套設施、園區文化

3實證研究

3.1分析方法

主要從企業及園區信息化水平兩個方面調研，通過深入工業園區、企業走訪，通過電話、郵件、現場填寫調查問卷等方式，共收回有效問卷150份，建立了三個樣本庫，綜合起來看，工業園區的類型不同和性質不同，其信息化程度有所差異，但對整個研究影響不大，可以忽略不計。

3.2實證分析

調研中關注度較高的問題是“在生產過程方面，貴單位希望通過信息化達到的目的”、“制約本單位信息化發展的主要因素”，“目前企業信息化技術的應用已覆蓋的領域”，“園區已有或計劃研發的管理信息系統”。

（1）從企業信息化的目的來看，排在前三位的是提高產品或服務質量、控制生產成本和提高個性生產能力，不管園區數字化水平如何，其目的是提高產品或服務質量，從而達到提升企業整體水平，這也符合以信息化帶動工業化的發展思路。

（2）制約本單位信息化發展的主要因素中，對信息化預期效果持懷疑態度的較多，其次是對人才、資金和管理方面的制約明顯，這就要求工業園區數字化講求實用性，同時需要培養相關人才，從資金與管理方面也要給予扶持。

（3）對企業目前應用軟件覆蓋的領域來看，財務軟件基本上都具有，占比例最高，其次是采購管理和庫存管理方面，這與工業園區多為制造業的特點相關，在采購和庫存方面的管理系統需求較為普遍，物流管理與客戶管理方面建設力度較弱，數字工業園區可以將具有共性的軟件產品作為公共產品，提供給企業使用，提高園區管理水平的同時也降低了企業研發成本。

（4）對50個樣本園區服務與管理相關的信息系統調研中，網站建設、服務平臺建設、及項目管理是園區比較關注的，在辦公自動化及虛擬社區（文化建設）方面比較欠缺，。從總體上看，園區信息化應用軟件建設水平較低，均值為19.29（總值50），占39%；從區域來看，東部工業園區信息化建設和應用水平高于中部和西部地區，東部工業園區建設時間較長，經濟實力及應用水平均較高。

4結論與建議

通過對文獻資料及問卷調查、實地調研的分析，數字化工業園區的建設需要明確三個關鍵點，即數字化對象、數字化企業、數字化服務與管理。

（1）數字工業園區建設是一項長期而復雜的系統工程，對現狀分析研究是避免重復建設和低標準建設，從數據分析來看，工業園區的信息化應用程度普遍較低，企業信息化應用水平略高于工業園區的服務與管理。

（2）提升園區服務與管理水平，促進產業升級轉型，數字工業園區的發展之路仍很漫長。一方面是以企業數字化為主導，建立數據庫，實現資源共享，達到信息智能。另一方面是以工業園區服務與管理數字化為主導，注重園區發展規劃，對工業園區地域分布和產業鏈的形成具有重要意義。

（3）資源共享與信息智能是數字工業園區的核心功能之一，因此系統的標準化、開放性、實用性、先進性、安全性是其要遵守的基本原則，建立中長期發展規劃，循序漸進，逐步實現工業園區數字化。

參考文獻：

篇13

0 引言

電網的安全運行是保證穩定、可靠的電力供應的基礎。電網瓦解和大面積停電事故，不僅會造成巨大的經濟損失，影響人民正常生活，還會危及公共安全，甚至造成嚴重的社會影響。而電力設備大多故障一般不會在瞬間發生，而是在功能逐步劣化到潛在故障點以后才發展成能夠檢測到的故障，之后將會加速劣化的進程，直到達到功能故障點而發生事故。這種從潛在故障發展到功能故障之間的時間間隔，稱為P-F時間間隔。因此，為了避免電力變壓器故障的發生，真實地把握變壓器運行狀態，必須在P-F之間的時間間隔內進行有效的狀態評估。而對于已經發生的故障，我們則通過故障診斷的方法進行有效診斷，找出故障發生原因并進行故障分析，避免變壓器的進一步損壞。以上兩個方面既相互獨立又相互輔助。

1 電力變壓器狀態評估的研究現狀

目前，國內外有關電力變壓器狀態評估方面的研究已經取得了一定的成果，但也存在一定的不足。H.T.Yan以模糊學習矢量量化網絡作為變壓器狀態評估的決策支持系統，用一個模糊分類器將DGA數據劃分為不同的子類，對每個類分別用一個模糊學習矢量量化網絡進行訓練，以提高評估的正確率，其效果優于以前的模糊診斷和 BP 神經網絡法，但文中僅僅依靠DGA數據降低了狀態評估結果的可靠和有效性。W.H.Tang指出變壓器狀態評估是一個多屬性決策問題，應用證據理論對變壓器診斷數據進行信息融合，來評估變壓器各子系統狀態等級，但是卻沒有選擇合理的狀態評估指標。V.Sokolov從工程實踐的角度進行變壓器絕緣狀態的評估，所提出的評估指標包括：油中水分含量、油中固體含量、油的老化程度、局部放電量、機械強度和絕緣表面污穢程度等，并總結了常見的變壓器功能失效模型，但未給出狀態指標的量化和綜合評估方法。ABB公司通過對電力設備狀態進行量化評價，為設備的管理決策提供依據，這種方法現已用于部分電網中運行變壓器的狀態評估：該評估方法從可能危及變壓器運行的一些重要的方面出發，評估變壓器各方面特性，其評估的輸入數據來自設計、運行環境和設備征兆等幾方面；但其著重強調短路強度和負載能力這兩方面內容，忽略了一些其他重要指標項目[1]。吳立增用灰色理論預測變壓器未來狀態[2]，利用貝葉斯網絡綜合歷史、當前和預測狀態來確定變壓器的綜合狀態情況，在提高了評估準確性的同時也導致評估結果依賴于變壓器未來狀態的預測精度。袁志堅，孫才新等提出了采用灰色聚類決策方法對變壓器健康狀態進行評估[3]，給出了反映變壓器健康狀態的灰色分類，建立了灰類的白化權函數，分析了評估變壓器健康狀態所涉及的狀態信息，給出了變壓器健康狀態評估的灰色聚類決策步驟，但其狀態信息的量化和白化權函數的確定均依賴于專家經驗的確定。郭創新等綜合采用層次分析、模糊層次分析方法進行了各層、各隸屬級指標的靜態權重及靜態相對權重確定[4]，根據各指標劣化程度提出了指標的關注度及相對關注度，并與靜態相對權重結合提出劣化變權方法，在此基礎上采用改進證據理論方法實現對電力變壓器的融合評估。謝紅玲, 律方成等針對變壓器狀態評估的“是非制”不利于變壓器狀態維修的實施，提出了五級變壓器狀態的評估方法[5]。根據當前普遍施行的預防性試驗數據，對變壓器的狀態信息進行了系統地分析，提出了基于信息融合的方法對變壓器狀態進行評估，并以變壓器的主絕緣狀態評估為例進行說明。程,王宇等在變壓器狀態參量分析的基礎上，著重研究了變壓器評估指標權重的確定方法；通過對大量樣本數據的分析及對已有成果的總結，運用熵值客觀賦權法與改進層次分析主觀賦權法相結合的方式得到評估指標的權重值[6]。廖瑞金以220kV等級油浸式電力變壓器為例，在實際調研的基礎上研究了變壓器運行狀態與評估指標數值之間的隸屬關系和指標初始值差異對評估結論的影響，應用未確知數學理論對專家的評估指標權重量化結果進行處理，建立了基于半柯西分布函數的絕緣油試驗評估指標狀態函數和考慮指標初始值差異的電氣試驗評估指標狀態函數，形成多信息量融合的電力變壓器狀態評估模型[7]。

2 電力變壓器故障診斷研究現狀

近年來，隨著在線監測技術、計算機技術和人工智能技術的發展，利用油中溶解氣體分析技術與模糊邏輯、專家系統和人工神經網絡等技術融合的診斷方法有效地實現了對電力變壓器內絕緣潛伏性故障的診斷，大大提高了故障診斷的準確性、可靠性和診斷效率，為變壓器故障診斷技術的發展開拓了新的途徑。歸納起來，大致可以分為以下幾個方面：

①基于油中溶解氣體組分的比值診斷方法

運行中的油浸式電力變壓器因為承受熱和電場的作用，將產生某些可燃性的特征氣體并大部分溶解于絕緣油中，這些特征氣體的組分含量及比值從某種程度上反映了故障點引起變壓器油紙絕緣系統的熱分解本質。Dornenburg首先利用這些特征氣體的比值進行充油電力變壓器的故障診斷，引起了廣泛的關注。此后，Barraclough等人明確提出利用CH4/H2、C2H6/CH4、C2H4/C2H6和C2H2/C2H4這四種比值的方法進行變壓器故障診斷。由于比值C2H6/CH4只能反映油紙分解的極有限的溫度范圍，所以在后來的IEC標準中將此比值刪去，修改后的三比值法被普遍認為是最為簡明有效的解釋。Rogers進一步對IEEE和IEC的氣體組分比值編碼及使用方法作了詳細的解析和說明。但在長期的實踐中發現IEC599所提供的編碼是不完全的，在實際應用中有相當一部分DGA結果落在所給出的編碼值之外，以至于對某些情況無法進行診斷。基于此，日本電氣協同研究會提出的電協研法和我國湖北電力試驗研究所提出的改良電協研法都對IEC編碼作了進一步的補充。其他一些利用DGA氣體組分分析（如 Duval三角法）及其改進的比值診斷方法也在現場得到了廣泛的應用。

②基于模糊邏輯的診斷方法

自從美國控制論學家L.A.Zadeh教授提出模糊集合理論以來，模糊邏輯的研究得到了越來越多的關注。基于模糊邏輯的方法善于表達界限不清晰的定性知識與經驗，它借助于隸屬度函數概念，區分模糊集合，處理模糊關系，模擬人腦實施規則型推理，解決實際中產生的種種不確定問題。由于實際運行的電力變壓器發生故障的原因及故障機理之間存在著大量不確定性和模糊關系，用傳統的數學方法很難解析和描述。而模糊邏輯的概念正好有效地解決了不確定性和模糊關系，為電力變壓器的故障診斷技術提供了一種行之有效的思路。

③基于專家系統的診斷方法

專家系統是人工智能的一個重要分支。它是一種能夠在一定程度上模擬人類專家經驗及推理過程的計算機程序系統；能根據用戶提供的數據信息，運用系統中存貯的專家經驗或知識進行推理判斷，最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。電力變壓器故障診斷是個相當復雜的問題，涉及到多方面的因素，根據各種參數作出正確判斷必須要有堅實的理論基礎和豐富的運行維護經驗；另外，由于變壓器的容量、電壓等級和運行環境各異，同一種故障在不同變壓器中的表現也有一定的差異。而專家系統具有較強的容錯能力和自適應性，而且可根據診斷中所獲得的知識對自身的知識庫進行修正以保證知識的完備性，因此能夠對不同類型的電力變壓器均可有效診斷。

④基于人工神經網絡的診斷方法

人工神經網絡以數學模型模擬神經元活動，是基于模仿大腦神經網絡結構和功能而建立的一種信息處理系統。人工神經網絡具有自組織、自適應、自學習、容錯性以及很強的非線性逼近能力，它可以實現預測、模擬仿真和模糊控制等功能，是處理非線性系統的有力工具。根據電力變壓器故障時油中溶解氣體的成分及其含量，利用人工神經網絡高度的非線性映射及自組織、自學習能力進行變壓器故障診斷一直是近年來的研究熱點。

3 結論

隨著近年來計算機、傳感器以及智能信息處理技術的發展，電力變壓器的狀態檢測、故障分析和預測得到了迅速發展。這些有效的變壓器在線監測技術的出現，為實現以故障診斷為基礎的狀態檢修提供了技術支持。目前，盡管已有大量的現代診斷技術應用于電力變壓器故障診斷中，但進一步的理論研究和應用結果表明，上述方法仍存在許多不足之處有待進一步研究和改進。

參考文獻

[1]黃華,傅晨釗.大型電力變壓器狀態分析綜述[J].華東電力,2004,32(3):24-26.

[2]吳立增.變壓器狀態評估方法的研究[D].華北電力大學博士學位論文,2005.

[3]袁志堅,孫才新,等.變壓器健康狀態評估的灰色聚類決策方法[J].重慶大學學報,2005,28(3):22-25.

[4]郭創新,高振興,張健,等.油浸式電力變壓器狀態評估模型及方法[J].控制工程,2011,18(6):881-885.