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  • 在做完这项目之后,我一直想好好总结一下所学到的关于卷积神经网络的知识。现在趁着有点空闲,随手记录一点以前学过的,或者正在学习的知识点,相当于一备忘录。 ** 2.卷积神经网络模型概览 ** 从一开始的LeNet...

    1.前言

    我的毕设做的是基于opencv和卷积神经网络的人脸识别项目。在做完这个项目之后,我一直想好好总结一下所学到的关于卷积神经网络的知识。现在趁着有点空闲,随手记录一点以前学过的,或者正在学习的知识点,相当于一个备忘录。

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    2.卷积神经网络模型概览

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    常见的卷积神经网络结构
    从一开始的LeNet到后来的VGGNet,再到google的Inception系列,再到ResNet系列,每一种神经网络模型都有其创新的点,下面我们就来按照历史脉络好好讲解一下各种模型的特点。(里面涉及到的各种卷积神经网络的基础知识要点可以参见我的另一篇基础博客)

    2.1LeNet模型结构

    LeNet网络结构是再1998年由lecun提出的。它被创造出来的目的是解决手写数字识别的问题。即它是一个10分类任务的解决办法。下图是它的一个基本的网络结构。
    LeNet网络结构
    网络结构图中显示的很清楚。它包括了两个卷积层,两个下采样层,两个全连接层和一个激活层,最后有一个sotfmax分类层。可以说,LeNet麻雀虽小,五脏俱全。包括了基本的卷积神经网络的所有单元。

    2.2 AlexNet

    话不多说,我们直接上来看AlexNet的网络结构:
    在这里插入图片描述
    我们可以看到,它的网络结构被分成了两支,这是因为当时的GPU计算能力不够,显存容量不够大。为了完成模型的训练,作者使用了两块显卡来进行分布式的训练。我们现在想要训练这样一个模型,只需要实现其中一条就好了。
    emmmm我其实个人是想知道怎么进行分布式训练的,但是我没有两块显卡(贫穷限制了我的发展) 找不到相关技术资料,这里就不赘述了。
    对比刚刚的LeNet,我们可以发现从结构上来看,它并没有很大的改变。我们看它的网络结构:输入层是224* 224的数据,然后进行了多轮卷积(提取特征),其中包括11* 11的卷积核,5* 5的卷积核,3* 3的卷积核。虽然在图片上我们只画了卷积层,但我们应该知道,每一个卷积层之后都会跟上一个激活层(用来增加模型的非线性表达能力),一个降采样pooling层(减小数据量,提取主要特征),以及一个局部归一化处理(对数据进行一定的约束,使我们的数据约束在一定的范围内,使网络更好的收敛)。经过多个卷积层之后,就会有三个fc层(全连接层)。同样的,在每一个fc层之后,也会有有一个relu激活层,以及一个dropout层(减小参数量,防止过拟合,增加i网络结构变化)。最后呢,通过一个fc层+softmax层来将我们的数据映射到一个一千维的向量上去(因为实现的是一千种物品的分类网络),这个向量就是我们输入的图像在这一千个类别上的概率分布。其中概率值最高的那个类别就是网络判断出来图像所属的类别。相较与LeNet网络,它的网络深度更深,并且成功运用了gpu进行运算,为后面的人们打开了新世界大门。整个网络的参数量在60兆以上,最中训练出来的模型文件在200兆以上。它最大的意义在于,通过这次实验,证明了更深层次的卷积神经网络,可以提取出更加鲁棒的特征信息,并且这些特征信息能更好的区分物品类别。

    我个人的意见是,这个更深层网络提取更高维度的特征,它是这么个意思:前面的卷积层提取一些浅层的特征,比如纹理,形状(我们输入的是颜色特征),然后中间的卷积层呢,提取的是一些更复杂的特征,这些特征难以描述,就类似于我们中国说看山不是山,看水不是水的境界,只可意会,不可言传。而最后的分类信息,就是最后的看山还是山,看水还是水的境界。

    在AlexNet网络中,有以下特点:

    • 增加了relu非线性激活函数,增强了模型的非线性表达能力。成为以后卷积层的标配。
    • dropout层防止过拟合。成为以后fc层的标配。
    • 通过数据增强,来减少过拟合。
    • 引入标准化层(Local Response Normalization):通过放大那些对分类贡献较大的神经元,抑制那些对分类贡献较小的神经元,通过局部归一的手段,来达到作用。

    当然后来人们通过研究发现,这个LRN层并没有啥太好的作用,所以在后来的网络结构中,它被BN层(批归一化层)取代了。

    2.3 ZFNet

    在这里插入图片描述
    ZFNet在AlexNet的基础上做了小小的改进:

    • 调整第一层卷积核大小为7*7
    • 设置卷积参数stride=2

    通过更小的卷积核和更小的步长,来提取更多的信息,确保网络提取出来的信息更加有效。其次,它增加了卷积核数量,导致网络更加庞大。
    最重要的是:它从可视化的角度出发,解释了CNN有非常好的性能的原因。
    在这里插入图片描述

    如图所示,右半边是我们一个正常的神经网络的数据流向:对于一副输入图像,我们通过pooling层来进行下采样,再通过卷积层进行特征提取,通过relu层来提升非线性表达能力。对于最后的输出结果,我们怎么把它还原成原始的图片呢?
    实际上,如果我们想进行100%的还原是不可能的,因为每一次的pooling层都会丢失一些信息。因此我们在可视化的时候,更主要的是对它的特征的语义进行更高层次的分析。通过对输出层进行上采样,可以得到与我们原始图像大小一致的特征图。通过观察这些特征图,作者得出了这样的一些结论:

    • 特征分层次体系结构(就是我前面说的三层)
    • 深层特征更鲁棒(区分度高,不受图片微小的影响)
    • 深层特征收敛更慢

    2.4 VGGNet

    它由牛津大学计算机视觉组和Google Deepmind共同设计。主要是为了研究网络深度对模型准确度的影响,并采用小卷积堆叠的方式,来搭建整个网络。它的参数量达到了138M,整个模型的大小>500M.网络结构如下:
    在这里插入图片描述
    从上面的结构中我们可以看到,VGGNet的网络结构被分为11,13,16,19层。每层都包含了不同数量的卷积层(需要注意的是,每层卷积层之后都有激活层和池化层,只是由于长度限制没有在表中列出来),最后通过三个fc层来将我们的特征进行最后的向量化,最终得到一个1000维的向量,这个向量经过softmax之后,就会得到最终我们类别上的概率分布。而概率值最高的那个,就是我们所要分类的那个类别。
    VGGNet的特点:

    • 网络深,卷积层多。结构哦更加规整,简单。
    • 卷积核都是3* 3的或者1* 1的,且同一层中channel的数量都是相同的。最大池化层全是2*
      2。
    • 每经过一个pooling层后,channel的数量会乘上2.
      也就是说,每次池化之后,Feature Map宽高降低一半,通道数量增加一倍。VGGNet网络层数更多,结构更深,模型参数量更大。

    VGGNet的意义:

    • 证明了更深的网络,能更好的提取特征。
    • 成为了后续很多网络的backbone。

    2.5 GoogleNet/Inception v1

    在设计网络结构时,不仅仅考虑网络的深度,也会考虑网络的宽度,并将这种结构定义为Inception结构(一种网中网(Network in Network)的结构,即原来的节点也是一个网络)。
    值得一提的是,GoogleNet网络的参数量只有6.9兆,模型大小大约50M.
    为什么GoogleNet网络的参数这么少呢?我们先来看一下它的基本单元的结构:
    在这里插入图片描述
    主要原因就是它有效的利用了1* 1 的卷积核。不同于VGGNet从上到下的类似于一个串的结构,Inception的结构表现为一个网中网的结构。也就是说,对于我们中间的一个隐藏层层,它的每个节点也都是一个卷积网络。对于前一层传入进来的特征图,这层的每一个节点对它进行了1* 1 ,3* 3,5* 5的卷积和3* 3的pooling操作。其中值得一提的是,在3* 3和5* 5 的卷积操作之前,该网络用1* 1 的卷积核降低了输入层的channel的数量。例如:我们的输入是一个56* 56 * 128维的这么一个特征(这时候128就是我们channel的数量)。我们通过一个1* 1 的卷积核,可以将通道数降为32,然后我们将它再输入到3* 3的卷积核中。大大减少了计算量。最后,我们将所有的Feature Map进行连接,最后得到这个层的输出。
    在ZFNet的学习中我们知道,更深层的网络收敛的速度就越慢。在GoogleNet中,为了保证网络更深之后,能够哦收敛的比较好,它采用了两个loss来对网络参数进行调节,进而确保在网络变深之后,依然能够达到一个比较好的收敛效果。
    这里需要解释一下什么叫网络宽度:网络深度指的是当前的这个网络一共有多少层,宽度则是说在同一层上channel的数量。
    在这里插入图片描述
    这里我们举了一个例子,来说明如何通过1* 1 的卷积核来进行计算量的一个节省,以及参数规模的一个降低。大家自行体会。

    2.6 Inception v2/v3

    在提出了Inception v1之后,google又提出了Inception v2/v3/v4.在前面介绍视觉感受野的时候,我们曾经说过,一个大的卷积核可以由多个小的卷积核来替代。在v2/v3中,他们有效的利用了这个知识。在Inceptiion v2中,伟大的作者们通过两层3* 3的卷积核代替掉了5* 5的卷积核。而在Inception v3中,更是桑心病狂 别出心裁的用n* 1 + 1* n的卷积核代替了n* n的卷积核。
    在这里插入图片描述
    通过这样的操作,我们能够实现什么样的效果呢?

    • 参数量降低,计算量减少。
    • 网络变深,网络非线性表达能力更强(因为在每一个卷积层后面都可以增加一个激活层)

    要注意的是,在实验中伟大的先行者们发现,并不是拆分都能达到很好的效果。卷积的拆分最好是用在中间的部分,不要在图像的开始就进行这样的拆分。

    2.7 ResNet

    它是在2015年,有何凯明团队提出,引入了跳连的结构来防止梯度消失的问题,进而可以进一步加大网络深度。它的结构如下所示:
    在这里插入图片描述
    跳连的结构如下所示:
    在这里插入图片描述
    可以发现,其他的网络中,都是从上到下的串联的结构 ,而resnet网络则是跳连结构,它的意思是将输入特征直接传输到输出层,和经过卷积之后的特征相加,共同组成输出层的一部分。
    那么,为什么通过跳连结构就可以加深网络的深度呢?在VGG网络中,我们知道当网络深度达到一定界限的时候,在训练中就较难收敛。较难收敛的原因就是随着网络深度的加深,产生了梯度消失的问题。什么是梯度消失呢?有基础的人应该知道,卷积神经网络在进行BP时,都是通过梯度来计算权重修改量的。而梯度的计算遵循的是链式法则,即一个参数的梯度是多个梯度相乘之后的结果。假如每个梯度都小于1的话,那么,x1 * x2* x3* x4…,当n趋于无穷的时候,limxn=0,即梯度消失。假如每个梯度都大于1的话,那么,x1 * x2 x3 * x4…,当n趋于无穷的时候,limxn=正无穷,即梯度爆炸。(这里的n其实就是卷积的层数)所以理论上来说,伴随着网络的加深,我们可以提取到更好的特征,但是网络的参数是非常难以调节的,因为这时候我们求解出来的梯度是没办法来调节参数的。而resnet通过跳连的结构,就可以缓解这个问题。
    我们可以很清楚的从跳连结构示意图中看到,加入了跳连结构之后,并没有增加模型的参数量,尽管它改变了网络结构。
    从ResNet的网络结构中我们可以发现,它在一开始时设置卷积核大小为7
    7,这是因为一开始的时候我们的输入图像的channel只有3,与7* 7的卷积核进行计算的话并不会增加多少计算量。而在ResNet网络的最后,伟大的作者们又一次别出心裁,用average pool层代替了全连接层。这一手操作也是大大的降低了参数量和计算量。因为我们知道,全连接层的参数多,且计算最为复杂,在VGG中,全连接层的参数量占到了总参数量的80%。而pooling层并没有参数。
    接下来我们来讨论一下,为什么ResNet网络可以缓解梯度消失的问题呢? 跳连结构实际上也被称为恒等映射:H(x)=F(x)+x。当F(x)=0时,H(x)=x,这就是所谓的恒等映射。这个跳连的这根线,可以实现差分放大的效果,将梯度放大,来缓解梯度的消失(具体的我也不太明白,等以后有时间再更一篇专门写的吧)。举个例子,假设F(x)=2x,当x从5变化成为5.1时,F(x)从10变为10.2.如果这时候求F(x)的导数的话,公式为(10.2-10)/(5.1-5)=2.而如果变成H(x)的话,导数为(10.2+5.1-(10.0+5))/(5.1-5)=3.这样就放大了导数,即梯度。
    在ResNet中有两种跳连结构:
    在这里插入图片描述
    左边的是当层数较小时,不用1* 1的卷积核来降低参数量和计算量,后面的是在50,101,152层的网络中,用1* 1 的卷积核来降低参数量和计算量。
    在ResNet中,除了跳连结构之外,它还采用了BatchNormalization批归一化来对数据scale和分布进行约束,同时BN层也可以进行简单的正则化,提高网络抗过拟合能力(每个卷积之后配合一个BN层)。
    ResNet的设计特点:

    • 核心单元简单堆叠。
    • 跳连结构解决网络梯度消失问题。
    • Average Pooling层代替fc层。
    • BN层加快网络训练速度和收敛时的稳定性。
    • 加大网络深度,提高模型的特征抽取能力。

    **

    3.卷积神经网络结构对比

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    在这里插入图片描述

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  • 大数据技术之Flink理论到项目

    万次阅读 多人点赞 2018-07-12 14:06:53
    Flink运行架构(一)运行时的组件和基本原理.mp4 │ │ 012__Flink理论_Flink运行架构(二)Slot和并行度.mp4 │ │ 013__Flink理论_Flink运行架构()数据流和执行图.mp4 │ │ 014__Flink理论_Flink运行...

    转载自:https://www.javaxxz.com/thread-397416-1-1.html

    一、Flink简介
    如今的大数据技术应用场景,对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架,由于非常好的实时性,Flink独树一帜,在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟,同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性,还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持,另外还可以进行状态管理,并提供了CEP(复杂事件处理)的支持。Flink在实时分析领域的优势,使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移,其社区也在快速发展壮大。
    目前,Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众大厂,都在全力投入,不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。
    尚硅谷精心打造出了Flink理论及项目实战课程,将Flink理论与电商数据分析项目实战并重,对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述,并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供最好的学习平台。

    二、内容和目标
    本课程主要分为两部分,Flink理论基础,与基于Flink的电商用户行为分析项目实战。
    第一部分,主要是Flink基础理论的讲解,涉及到各种重要概念、原理和API的用法,并且会有大量的示例代码实现;  
    第二部分,以电商作为业务应用场景,以Flink作为分析框架,介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。

    通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对Flink有充分的认识和理解,在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。
    三、谁适合学
    1.  有一定的 java、Scala 基础,希望了解新的大数据方向的编程人员
    2.  有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员
    3.  有较好的大数据基础,希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员

    文件目录:├─1.视频
    │  │ Flink课程简介及视频目录.docx
    │  │
    │  ├─I_理论_Flink基础
    │  │      001_Flink课程简介.mp4
    │  │      002__Flink理论_Flink简介(一).mp4
    │  │      003__Flink理论_Flink简介(二)应用场景.mp4
    │  │      004__Flink理论_Flink简介(三)流处理的演变.mp4
    │  │      005__Flink理论_Flink简介(四)Flink的特点.mp4
    │  │      006__Flink理论_Flink快速上手(上)批处理wordcount.mp4
    │  │      007__Flink理论_Flink快速上手(下)流处理wordcount.mp4
    │  │      008__Flink理论_Flink部署(上)基本配置和启动集群.mp4
    │  │      009__Flink理论_Flink部署(中)提交任务和测试.mp4
    │  │      010__Flink理论_Flink部署(下)命令行操作及其它部署方式.mp4
    │  │      011__Flink理论_Flink运行架构(一)运行时的组件和基本原理.mp4
    │  │      012__Flink理论_Flink运行架构(二)Slot和并行度.mp4
    │  │      013__Flink理论_Flink运行架构(三)数据流和执行图.mp4
    │  │      014__Flink理论_Flink运行架构(四)任务调度控制.mp4
    │  │      015__Flink理论_Flink DataStream API(一)环境和简单source.mp4
    │  │      016__Flink理论_Flink DataStream API(二)Kafka Source.mp4
    │  │      017__Flink理论_Flink DataStream API(三)自定义Source.mp4
    │  │      018__Flink理论_Flink DataStream API(四)基本转换算子.mp4
    │  │      019__Flink理论_Flink DataStream API(五)聚合算子.mp4
    │  │      020__Flink理论_Flink DataStream API(六)多流转换算子.mp4
    │  │      021__Flink理论_Flink DataStream API(七)UDF函数.mp4
    │  │      022__Flink理论_Flink DataStream API(八)Kafka Sink.mp4
    │  │      023__Flink理论_Flink DataStream API(九)Redis Sink.mp4
    │  │      024__Flink理论_Flink DataStream API(十)ES Sink.mp4
    │  │      025__Flink理论_Flink DataStream API(十一)JDBC Sink.mp4
    │  │      026__Flink理论_Flink Window API(上)概念和类型.mp4
    │  │      027__Flink理论_Flink Window API(下)API详解.mp4
    │  │      028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
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    │  │      031__Flink理论_Flink窗口操作(中)事件时间测试.mp4
    │  │      032__Flink理论_Flink窗口操作(下)Window起始点.mp4
    │  │      033__Flink理论_Flink底层API(上)Process Function.mp4
    │  │      034__Flink理论_Flink底层API(中)Process Function编程示例.mp4
    │  │      035__Flink理论_Flink底层API(下)侧输出流.mp4
    │  │      036__Flink理论_Flink状态管理(上)算子状态和键控状态.mp4
    │  │      037__Flink理论_Flink状态管理(下)状态后端.mp4
    │  │      038__Flink理论_Flink状态编程(上).mp4
    │  │      039__Flink理论_Flink状态编程(下).mp4
    │  │      040__Flink理论_Flink容错机制(上)检查点.mp4
    │  │      041__Flink理论_Flink容错机制(中)检查点算法.mp4
    │  │      042__Flink理论_Flink容错机制(下)检查点配置.mp4
    │  │      043__Flink理论_Flink状态一致性(上).mp4
    │  │      044__Flink理论_Flink状态一致性(中)端到端状态一致性.mp4
    │  │      045__Flink理论_Flink状态一致性(下)Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4
    │  │      046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4
    │  │     
    │  └─2  II_项目_电商用户行为分析
    │          047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
    │          048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4
    │          049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4
    │          050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4
    │          051_电商用户行为分析_实时热门商品统计(一).mp4
    │          052_电商用户行为分析_实时热门商品统计(二).mp4
    │          053_电商用户行为分析_实时热门商品统计(三).mp4
    │          054_电商用户行为分析_实时热门商品统计(四)Kafka测试.mp4
    │          055_电商用户行为分析_热门页面统计(上).mp4
    │          056_电商用户行为分析_热门页面统计(下).mp4
    │          057_电商用户行为分析_PV统计.mp4
    │          058_电商用户行为分析_UV统计.mp4
    │          059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(上).mp4
    │          060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(中).mp4
    │          061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(下).mp4
    │          062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(上).mp4
    │          063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(下).mp4
    │          064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(上).mp4
    │          065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(下).mp4
    │          066_电商用户行为分析_登录失败检测(上).mp4
    │          067_电商用户行为分析_登录失败检测(下).mp4
    │          068_电商用户行为分析_CEP简介(上).mp4
    │          069_电商用户行为分析_CEP简介(下).mp4
    │          070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp4
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    │          073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(上).mp4
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    │          078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp4
    │         
    ├─2.笔记
    │  ├─1 I_理论_Flink基础
    │  │      1_Flink简介.pptx
    │  │      2_Flink运行架构.pptx
    │  │      3_Flink window API .pptx
    │  │      4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
    │  │      5_Flink的状态管理.pptx
    │  │      6_Flink的容错机制.pptx
    │  │      7_Flink的状态一致性.pptx
    │  │      8_Flink CEP简介.pptx
    │  │      尚硅谷大数据之flink教程.doc
    │  │
    │  └─2 II_项目_电商用户行为分析
    │          尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc
    │          电商用户行为数据分析.pptx

    ├─3.资料
    │  ├─I_工具
    │  │      flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz
    │  │      kafka_2.11-2.1.0.tgz
    │  │      scala-2.11.8.zip
    │  │
    │  └─II_扩展学习资料
    │          Stream Processing with Apache Flink.pdf
    │         
    └─4.代码
    │  FlinkTutorial.rar
    │  UserBehaviorAnalysis.rar

    └─Data1
    AdClickLog.csv`
    apache.log
    LoginLog.csv
    OrderLog.csv
    ReceiptLog.csv
    UserBehavior.csv

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  • 人工智能时代,所需要了解人工智能的基本常识

    万次阅读 多人点赞 2018-12-10 22:49:44
    国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将...

      国内对于人工智能的讨论大多是不成体系的碎片式,很难从中深入了解人工智能的发展脉络和技术体系,也很难有实际借鉴意义。人工智能的历史、核心技术和应用情况进行了详细说明,尤其是其中重要的认知技术。这份报告将有助于我们对人工智能和认知技术进行深入了解,也有助于各行业的公司考量人工智能应用的实际价值。

      一、概述

      近几年各界对人工智能的兴趣激增,自2011年以来,开发与人工智能相关的产品和技术并使之商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资,而科技巨头更是投资数十亿美元收购那些人工智能初创公司。相关报道铺天盖地,而巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现,计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断更是被媒体四处引用并引发广泛关注。

      IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。

      谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域,比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。

      Facebook聘用了人工智能学界泰斗YannLeCun来创建自己的人工智能实验室,期望在该领域获得重大突破。

      牛津大学的研究人员发表了一篇报告表明,美国大约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。

      纽约时报畅销书《TheSecondMachineAge》论断,数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来,但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。

      硅谷创业家ElonMusk则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。

      著名理论物理学家StephenHawking认为,如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结,“除非我们知道如何规避风险。”

      即便有如此多炒作,但人工智能领域却也不乏显著的商业行为,这些活动已经或者即将对各个行业和组织产生影响。商业领袖需要透彻理解人工智能的含义以及发展趋势。

      二、人工智能与认知科技

      揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语,勾勒历史,同时描述基础性的核心技术。

      1、人工智能的定义

      人工智能领域苦于存在多种概念和定义,有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的NilsNilsson先生写到:“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义,但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。对于我们来说,一种实用的定义即为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。比起研究人类如何进行思维活动,从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义,而非人类如何思考,在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。值得一提的是,随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之,人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以,人工智能的定义随着时间而演变,这一现象称之为“人工智能效应”,概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”

      2、人工智能的历史

      人工智能并不是一个新名词。实际上,这个领域在20世纪50年代就已经开始启动,这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。

      20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标,从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目,这些项目表明,计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。

      但是,过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境(这种情形在生活中无处不在)的理论,以及计算能力的限制严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望,人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。

      20世纪80年代早期,日本发起了一个项目,旨在开发一种在人工智能领域处于领先的计算机结构。西方开始担心会在这个领域输给日本,这种焦虑促使他们决定重新开始对人工智能的投资。20世纪80年代已经出现了人工智能技术产品的商业供应商,其中一些已经上市,例如Intellicorp、Symbolics、和Teknowledge。

      20世纪80年代末,几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”,这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模,来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。

      对于专家系统潜力的过高希望彻底掩盖了它本身的局限性,包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本,当这一点被越来越多的人所认识到时,人工智能研究再一次脱离轨道。

      20世纪90年代在人工智能领域的技术成果始终处于低潮,成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注,这一方面是因为这些技术避免了专家系统的若干限制,另一方面是因为新算法让它们运行起来更加高效。

      神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是,首先迭代生成备选解决方案,然后剔除最差方案,最后通过引入随机变量来产生新的解决方案,从而“进化”出解决问题的最佳方案。

      3、人工智能进步的催化剂

      截止到21世纪前10年的后期,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。

      1)摩尔定律

      在价格、体积不变的条件下,计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律,它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利,包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前,先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。

      2)大数据

      得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

      3)互联网和云计算

      和大数据现象紧密相关,互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第一,它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它可以促进人工智能的发展。第二,它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如,有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

      4)新算法

      算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年,新算法的发展极大提高了机器学习的能力,这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如计算机视觉(这项科技将会在后文描述)。机器学习算法目前被开源使用,这种情形将促成更大进步,因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。

      4、认知技术

      我们将区分人工智能领域和由此延伸的各项技术。大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术(下图),认知技术是人工智能领域的产物,它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术,它们正被广泛采纳并进展迅速,也获得大量投资。

      一文了解人工智能的基本常识

      1)计算机视觉

      是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

      计算机视觉有着广泛应用。其中包括,医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗;人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物;在安防及监控领域被用来指认嫌疑人;在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。

      机器视觉作为一个相关学科,泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里,计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体,因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究,而机器视觉则是“已经解决的问题”,是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大,计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。

      2)机器学习

      指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于做预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

      机器学习的应用范围非常广泛,针对那些产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外,这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色,比如计算机视觉,它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今,机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一,在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。

      3)自然语言处理

      是指计算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式,但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本,例如自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;或者在一堆仅人类可读的合同中,将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成,后者仅能针对简单的文本匹配与模式进行操作。请思考一个老生常谈的例子,它可以体现自然语言处理面临的一个挑战。在句子“光阴似箭(Timeflieslikeanarrow)”中每一个单词的意义看起来都很清晰,直到系统遇到这样的句子“果蝇喜欢香蕉(Fruitflieslikeabanana)”,用“水果(fruit)”替代了“时间(time)”,并用“香蕉(banana)”替代“箭(arrow)”,就改变了“飞逝/飞着的(like)”与“像/喜欢(like)”这两个单词的意思。

      自然语言处理,像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

      因为语境对于理解“timeflies(时光飞逝)”和“fruitflies(果蝇)”的区别是如此重要,所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄,这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈、自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义、以及自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文等。

      4)机器人技术

      将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中,这就催生了新一代的机器人,它有能力与人类一起工作,能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机,还有可以在车间为人类分担工作的“cobots”,还包括那些从玩具到家务助手的消费类产品。

      5)语音识别技术

      主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino’sPizza最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。

      上面提到的认知技术进步飞快并吸引了大量投资,其他相对成熟的认知技术仍然是企业软件系统的重要组成部分。这些日渐成熟的认知技术包括决策最优化——自动完成对复杂决策或者在资源有限的前提下做出最佳权衡;规划和调度——使设计一系列行动流程来满足目标和观察约束;规则导向系统——为专家系统提供基础的技术,使用知识和规则的数据库来自动完成从信息中进行推论的处理过程。

      三、认知技术的广泛使用

      各种经济部门已经把认知技术运用到了多种商业职能中。

      1)银行业

      自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式;借助语音识别技术能够自动完成电话客服;声音识别可以核实来电者的身份

      2)医疗健康领域

      美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录,而且使用率还在迅速增长;机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析;IBM的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献,通过假设自动生成来完成自动诊断,借助机器学习可以提高准确率。

      3)生命科学领域

      机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系,从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

      4)媒体与娱乐行业

      许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术,自动起草基于数据的的公文材料,比如公司营收状况、体育赛事综述等。

      5)石油与天然气

      厂商将机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设备故障诊断等众多方面。

      6)公共部门

      出于监控、合规和欺诈检测等特定目的,公共部门也已经开始使用认知技术。比如,乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化,在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

      7)零售商

      零售商利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。

      8)科技公司

      它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品,比如Roomba机器人吸尘器,Nest智能恒温器。

      上述例子表明,认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约,这主要体现在:

      更快的行动与决策(比如,自动欺诈检测,计划和调度)

      更好的结果(比如,医学诊断、石油探测、需求预测)

      更高的效率(亦即,更好的利用高技能人才和昂贵设备)

      更低的成本(比如,自动电话客服减少了劳动成本)

      更大的规模(亦即,开展人力无法执行的大规模任务)

      产品与服务创新(从增加新功能到创造新产品)

      四、认知技术影响力与日俱增的原因

      在未来五年,认知技术在商业领域的影响力将显著增长。原因有二,首先,近些年来,技术性能有了实质进步,并处于持续研发状态。其次,数亿美元已经投入到技术商业化中,许多公司正致力于为各商业部门的广泛需求提供定制化开发和打包方案,以使这些技术更易购买和配置。虽然并非所有的技术提供商都能幸存,但他们的努力将共同推动市场前进。技术性能的改善和商业化正在共同扩大着认知技术的应用范围,这种情况在未来几年都将持续下去。

      1、技术提升扩展了应用范围

      认知技术大踏步前进的例子非常多。比如Google的语音识别系统,一份报告显示,Google用了不到两年时间就将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%。计算机视觉技术也取得了突飞猛进的发展。如果以计算机视觉技术研究者设置的技术标准来看,自2010年到2014年,图像分类识别的精准度提高了4倍。Facebook的DeepFace技术在同行评审报告(译者注:同行评审,是一种学术成果审查程序,即一位作者的学术著作或计划被同一领域的其他专家学者评审。)被高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%。2011年,IBM为了让Watson在智力节目《危险边缘》中获胜,曾对Watson进行优化,提升两倍的答案精确度。现在,IBM又宣称如今的Watson比当时“智能”了2400%。

      随着技术的改进和提高,技术应用的范围也在不断扩大。比如,在语音识别方面,机器曾经需要大量训练才能在有限词库里勉强识别出来,由语音识别技术延伸出的医疗应用程序也很难得到真正普及。而现在,每个月互联网上都会有数以百万次的语音搜索。另外,计算机视觉技术过去被狭隘的理解为部署在工业自动化方面,但现在,我们早已看到这一技术被广泛运用到监控、安全以及各种各样的消费应用里。IBM如今正拓展Watson在竞赛游戏之外的应用,从医疗诊断到医学研究再到财务建议以及自动化的呼叫中心。

      并不是所有的认知技术都有如此令人瞩目的发展。机器翻译有了一定发展,但幅度很小。一份调查发现,从2009年到2012年,将阿拉伯语翻译到英语的精确度仅仅提升了13%。尽管这些技术还不完美,但他们已经可以影响到专业机构的工作方式。很多专业翻译人员依靠机器翻译提升翻译精准度,并把一些常规翻译交给机器,自己专注在更具挑战性的任务上。

      很多公司正努力将认知技术做进一步研发,并逐步将其融入到更多产品尤其是企业级产品里,以方便企业用户购买和部署。

      2、对商业化进行的大规模投资

      从2011年到2014年5月,超过20亿美元的风险投资流入到基于认知技术研究的产品和服务里。与此同时,超过100家的相关公司被兼并或收购,其中一些被互联网巨头如亚马逊、苹果、Google、IBM或Facebook收购。所有这些投资都在培育一个多样化的公司图谱,这些公司正在加速认知技术的商业化进程。

      在这里,我们并不会提供关于某公司在认知技术商业化方面的细节,我们希望说明,认知技术产品拥有丰富的多样性。下面就是致力于认知技术商业化的公司名单,这个名单既不是完整无缺也非固定不变,而是一个动态的,用于推动和培育市场的指标。

      数据管理和分析工具主要使用自然语言处理、机器学习等认知技术。这些工具利用自然语言处理来从非结构化的文本中提取出意思,或者借助机器学习帮助分析人员从大规模数据集中发现深层含义。这个领域的公司包括ContextRelevant(译者注:美国的一家大数据挖掘和分析公司)、PalantirTechnologies(译者注:这家公司称要将数据、技术、人类和环境连接起来)、以及Skytree(译者注:一家借助机器学习进行市场分析并提供决策依据的大数据公司)。

      认知技术的各个部分可以被整合到各种应用和商业决策中,分别起到增加功能和提高效率的作用。例如,Wise.io公司提供一套模块来促进商业决策,比如客户支持、营销和销售,这里面会用到机器学习模型来预测哪些客户比较容易流失,以及哪些潜在客户更加容易转化。Nuance公司通过提供一种语音识别技术来帮助开发者进行需要语音控制的移动APP的开发。

      单点解决方案。众多认知技术成熟的标志是它们正在被不断的嵌入到特定商业问题的解决方案中。这些解决方案的设计初衷是要比公司原有的解决方案更加有效,并且几乎不需要认知技术方面的专业人员。普及度比较高的应用领域包括广告、营销和销售自动化、预测以及规划。

      技术平台。平台的目的是为建立高度定制化的商业解决方案提供基础。它们会提供一系列功能,包括数据管理、机器学习工具、自然语言处理、知识表示和推理、以及将这些定制化软件整合在一起的统一框架。

      3、新兴应用

      如果这些技术的表现和商业化趋势继续发展,我们就能够大胆预测认知技术的应用将更加广泛,被接受程度也会大大增加。数亿美金的投资涌入这些基于机器学习、自然语言处理、机器视觉或者机器人技术的公司,这预示着许多新应用即将投入市场。在商业机构依托认知技术构建自动化业务流程、增强产品和服务方面,我们也看到了巨大空间。

      五、认知技术在企业的应用路径

      认知技术将在接下来几年里变得流行。在未来2-5年,技术层面的进步和商业化将扩大认知技术对企业的影响。越来越多的企业会找到一些创新性应用来显著改善他们自身的表现或者创造新功能,以增强他们的竞争地位。企业的IT部门现在可以行动起来,增加对这些技术的了解,评估出适用这些技术的机会,将这些技术可能带来的价值向领导进行汇报。高级商务和公共部门的领导应该思考认知技术将对他们的部门以及整个公司产生何种影响,这些技术将如何激发创新并提升经营表现。


    1.人工智能大发展时代,如何利用大数据改变现有商业模式?

    http://www.duozhishidai.com/article-17554-1.html

    2.人工智能来势凶猛,人工智能最热门的技术趋势是什么

    http://www.duozhishidai.com/article-923-1.html

    3.今年人工智能领域,十项中外人工智能领域富有突破性的技术

    http://www.duozhishidai.com/article-17560-1.html

     

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  • 2019工程伦理慕课答案(2019秋)习题及期末答案

    万次阅读 多人点赞 2019-11-08 18:19:53
    从处理工程与人、社会和自然的关系的三个层面看,处理工程中伦理问题要坚持以下三个基本原则:人道主义———处理工程与人关系的基本原则;社会公正———处理工程与社会关系的基本原则;人与自然和谐发展———处理...

    第一章~第十章习题(上)及期末考试答案

    下面是第一章~第十章习题答案(下)

    第一章习题(下)

    单选题 (1/1 point)

    下列哪一项不是工程与技术的区别

    • 内容和性质
    • 目的
    • 活动主体
    • 任务、对象和思维方式

    单选题 (1/1 point)

    下列哪一项不是工程活动的特征

    • 自主性
    • 创造性
    • 社会性
    • 确定性

    多选题 (1points)

    下列哪项是工程的完整生命周期中的环节

    • 计划
    • 设计
    • 评估
    • 完成

    判断题 (1/1 point)

    计划、设计、建造、使用和结束构成了工程完整的生命周期

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)

    工程包括哲学、技术、经济、管理、社会、生态、伦理这7个维度。

    • 正确
    • 错误

    You have used 1 of 1 submissions
    单选题 (1points)

    以下哪项不是规范伦理学的立场

    • 功利论 功利论
    • 义务论
    • 契约论
    • 存在论

    单选题 (1points)

    下列哪项不是罗斯为直觉主义义务论提出的道德原则

    • 忠诚
    • 公平
    • 感恩
    • 不行恶

    单选题 (1/1 point)

    下列职业社团名称缩写错误的是

    • 美国土木工程师协会(ASCE)
    • 电子和电子工程师协会(IEEE)
    • 美国机械工程师学会(ABET)
    • 美国化学工程师学会(AIChE)

    判断题 (1/1 point)

    根据伦理规范得到社会认可和被制度化的程度,我们可以把伦理规范分为制度性的伦理规范和描述性的伦理规范两种情况。

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)

    伦理是个体性、主观性的,侧重个体的意识、行为与准则、法则的关系;道德则是社会性和客观性的,侧重社会“共体”。

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)

    当工程实践出现“超越于道德的”的情形时,我们可以通过道德慎思为自己的伦理行为划分优先顺序,审慎地思考和处理存在的几对重要的伦理关系。这几对重要的伦理关系指的是

    • 自主与责任
    • 效率与公正
    • 个人与集体
    • 环境与社会

    单选题 (1/1 point)

    下列哪项不是工程伦理问题的特点

    • 历史性
    • 社会性
    • 复杂性
    • 简明性

    单选题 (1/1 point)

    下列哪项不是处理工程伦理问题的基本原则

    • 人道主义
    • 功利主义
    • 社会公正
    • 人与自然和谐发展

    判断题 (1/1 point)

    工程活动是一种集成多种自然与社会资源,协调多种利益诉求和冲突的社会活动,是一种极其复杂的社会实践,需要众多的行动者参与。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)

    下列哪项不是依据工程伦理问题的对象来划分伦理问题的?

    • 因伦理意识缺失或者对行为后果估计不足导致的问题
    • 因工程相关的各方利益冲突所造成的伦理困境
    • 工程共同体内部意见不合,或者工程共同体的伦理准则与规范等与其他伦理原则之间不一致导致的问题
    • 因工程伦理章程缺乏或者不足而导致的问题

    多选题 (1/1 point)

    “博帕尔MIC毒气泄漏事件”主要涉及哪几方面的问题

    • 企业和政府在维护公共安全和环境安全方面所肩负的责任和各自扮演的角色问题
    • 跨国工程活动中发达国家向发展中国家的环境成本转移问题
    • 跨国公司的双重技术标准问题
    • 如何通过相关法规和制度来保障工程活动中的弱势群体权益的问题

    判断题 (1/1 point)

    从处理工程与人、社会和自然的关系的三个层面看,处理工程中伦理问题要坚持以下三个基本原则:人道主义———处理工程与人关系的基本原则;社会公正———处理工程与社会关系的基本原则;人与自然和谐发展———处理工程与自然关系的基本原则。

    • 正确
    • 错误

    第二章习题(下)

    判断题 (1/1 分数)
    从普利高津耗散结构理论的视角来看,工程必然会伴随风险的发生

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 分数)
    在讨论工程设计理念时,只需要工程师代表参与决策

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 分数)
    意外风险的应对通常采取的措施包括风险回避、风险转移等,其中风险转移的目的是?

    • 降低风险发生的概率
    • 降低不利后果的大小
    • 在风险发生时将损失分散
    • 保护工人的安全

    单选题 (1/1 分数)
    在制定事故应急预案时,不恰当的做法是?()

    • 预防为主,防治结合
    • 保留现场,等待救援
    • 以人为本,生命第一
    • 统一指挥,协同联动

    单选题 (1/1 分数)
    下列哪项属于工程风险中的技术因素?()

    • 自然灾害
    • 工程设计理念的缺陷
    • 施工质量缺陷
    • 控制系统失灵

    多选题 (1/1 分数)
    工程风险的来源有哪些?()

    • 技术因素的不确定性
    • 环境因素的不确定性
    • 文化因素的不确定性
    • 人为因素的不确定性

    多选题 (1/1 分数)
    对于不能及时进行处理的工程质量缺陷,应填写质量缺陷备案表,表中应包括哪些信息?()

    • 缺陷产生的部位和原因
    • 对工程安全性的分析
    • 使用功能和运用影响分析
    • 处理方案和不处理原因分析

    文字填空题 (1/1 分数)
    操作人员是预防工程风险的核心环节,也是防止工程风险发生的最后一道屏障,必须要加强对操作人员安全意识的教育,时时刻刻以“ ”为行动准则。(四个字)

    答案:安全第一

    判断题 (1/1 分数)
    在制度层面,目前公众参与工程主要以网络投票为参与途径。

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 分数)
    公众参与工程风险伦理评估的前提是信息的公开。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 分数)
    下列工程风险的伦理评估原则中哪项属于预防为主的原则?

    • 尊重当事人的“知情同意”权
    • 要加强安全知识教育,提升人们的安全意识
    • 考虑对社会环境和生态环境造成的影响
    • 建立并落实安全生产问责机制

    单选题 (1/1 分数)
    下列属于工程风险的外部评估主体的是()?

    • 工程师
    • 社会公众
    • 工人
    • 管理者

    单选题 (1/1 分数)
    对于可接受风险,以下哪种视角是专家视角()?

    • 可接受的风险是这样风险,在可以选择的情况下,伤害的风险至少相等于产生收益的可能性
    • 可接受的风险指的是这样风险,它是通过行使自由和知情同意权而自愿认可的,或者它是得到适当赔偿的,并且它是公正地分配的
    • 可接受的风险是这样风险,其保护公众免遭伤害的重要性远远超过了使公众获利的重要性
    • 采取任何手段,只要让公众自愿接收的风险

    判断题 (1/1 分数)
    当工程风险发生时,往往不能把全部责任归结于某一个人,而需要工程共同体共同承担

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 分数)
    伦理责任就是法律责任

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 分数)
    下列不属于“职业”的特征是?()

    • 理智性
    • 长期性
    • 自主性
    • 非垄断性

    单选题 (1满分)
    下列哪项不属于工程伦理责任类型?()

    • 职业伦理责任
    • 社会伦理责任
    • 环境伦理责任
    • 家庭伦理责任

    单选题 (1/1 分数)
    下列哪项超出了工程伦理责任类型?()

    • 过失-责任
    • 赔偿-责任
    • 角色-责任
    • 义务-责任

    第三章习题(下)

    判断题 (1/1 point)
    由工程的目标价值导向性引出一个重要的伦理问题,这就是工程为什么人服务,为什么目的服务?()

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    下列哪一项体现了工程的文化价值?()

    • 标志性工程是所属民族的精神纽带
    • 工程的“普遍接入”和“普遍服务”
    • 工程制造的科学仪器
    • 环境保护和生态修复工程

    判断题 (1/1 point)
    工程社会价值的一个极端表现是其军事价值。()

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    工程的()价值具有非道德性质,这决定了工程的最终价值取决于工程应用于什么目的,即工程的实际价值取决于社会的要求和社会环境。

    • 工具价值
    • 内在价值
    • 伦理价值
    • 社会价值

    多选题 (1/1 point)
    工程具有多元的价值,主要包括()

    • 科学价值
    • 政治价值
    • 社会价值
    • 文化价值

    单选题 (1/1 point)
    如何确定什么人可以首先享受到工程成果,或者如何确定人们享受的顺序,这属于工程的()问题。

    • 管理问题
    • 技术问题
    • 资源分配问题
    • 制度问题

    判断题 (1/1 point)
    讨论工程的利益分配可以从宏观和微观两个层面来进行,宏观层面是指企业内部工程项目的活动情况。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    产品价格过高,会使得普通大众难以分享工程的好处,妨碍了实现工程成果为更多人()。

    • 所及和普惠
    • 接受
    • 认可
    • 理解

    判断题 (1/1 point)
    工程受益人群的确定由市场来调控,我们把不能获得工程产品和服务的现象,称作“排除”。()

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    下列哪些因素会影响工程产品和服务的可及性和普惠性?()

    • 用户的经济状况
    • 用户的知识水平
    • 用户的技术水平
    • 用户的能力问题

    判断题 (1满分)
    “邻避”行为突出反映了工程项目建设的利益—损失分配不公正的问题。()

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    “邻避”事件发生的原因很复杂,不一定是现实的危害,而是()。

    • 利益分配不公平
    • 居民对危害的心理担忧和风险感知
    • 利益补偿不合理
    • 公众参与不充分

    判断题 (1/1 point)
    传统的工程观主要考虑企业本身的收益和付出,很少考虑用户为工程付出的代价。()

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    一些工程建设引起的大规模的拆迁移民,可能增加社会秩序的不安定因素,这属于工程对()的影响。

    • 环境
    • 经济
    • 社会
    • 资源

    多选题 (1/1 point)
    米切尔认为,利益相关者必须具备以下哪些条件。()

    • 创造力
    • 影响力
    • 合法性
    • 紧迫性

    文字填空题 (1/1 point)
    公正是指,每个人都应获得其应得的权益,对平等的事物平等对待,不平等的事物()对待。(两个字)
    答案:区别

    单选题 (1满分)
    分配公正的基本实现途径是在不同利益与价值追求的个人与团体间的对话的基础上,达成有普遍约束力的()原则。

    • 社会公正
    • 利益协调
    • 分配与补偿
    • 道德伦理

    判断题 (1/1 point)
    吸收利益攸关方参加工程的决策、建设、运营是为了保证补偿公正。()

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    美国伦理学家理查德·T.德·乔治将公正分为以下哪些类型?()

    • 补偿公正
    • 惩罚公正
    • 分配公正
    • 程序公正

    多选题 (1/1 point)
    下列哪些属于工程项目社会评价的社会公平指标?()

    • 基尼系数
    • 恩格尔系数
    • 就业率
    • 公众参与度

    第四章习题(下)

    单选题
    提出保护资源的目的是为了自然本身的利益,而不是人类的利用,这是()主义的主张。

    • 社会保护主义
    • 环境保护主义
    • 资源保护主义
    • 自然保护主义

    单选题
    ()主张把道德关怀的范围从人类扩展到非人类的生命或自然存在物上。

    • 人类中心主义者
    • 非人类中心主义者
    • 价值主观论者
    • 价值客观论者

    判断题
    “大地伦理”的提出者利奥波德认为:一件事情当有助于保护自然的和谐、稳定和美丽时,它就是正确的,反之,就是错误的。()

    • 正确
    • 错误

    文字填空题
    如果我们承认了自然事物拥有内在价值,我们就认可了自然事物的(),我们就与道德义务维护自然事物。(四个字)
    答案:道德权利

    判断题
    认为自然界的价值不依人的存在或人的评价而存在,只要对地球生态系统的完善和健康有益的事物就有价值,是价值客观论者的主要观点。()

    • 正确
    • 错误

    多选题
    "尊重自然"的伦理体系包括以下哪几部分?()

    • 尊重自然的态度
    • 深层生态学
    • 生物中心主义
    • 人类中心主义

    多选题
    下列哪些选项属于非人类中心主义思想?()

    • 动物解放论
    • 动物权利论
    • 生物中心主义
    • 生态中心主义

    文字填空题
    对工程活动进行分析、预测和评估,提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施,这是对工程进行()评价。(四个字)
    答案: 环境影响

    判断题
    工程理念是工程活动的出发点和归宿,是工程活动的灵魂。()

    • 正确
    • 错误

    单选题
    好的工程会把()和合人的目的性有机结合起来。

    • 合工程的目的性
    • 合自然的规律性
    • 合社会的进步性
    • 合技术的发展性

    单选题
    在权衡人与自然利益的优先秩序上应遵循()高于基本需要、基本需要高于非基本需要。

    • 社会需要
    • 伦理需要
    • 生存需要
    • 发展需要

    单选题
    ()原则是我们对自然环境的首要态度,也是我们行动的首要原则。

    • 公平性原则
    • 整体性原则
    • 尊重原则
    • 平等性原则

    多选题
    工程建设对环境产生的影响主要包括()。

    • 消耗能源和资源
    • 造成的固废污染和水污染
    • 噪声和振动影响
    • 排出的有害气体威胁人们的健康

    单选题
    工程共同体的环境伦理主要指,工程过程应切实考虑()及社会的承受性。

    • 政府
    • 自然生态
    • 雇主
    • 公众

    文字填空题
    随着工程对自然的干预和破坏能力越来越巨大、后果越来越危险,工程师需要发展一种新的责任意识,即()(六个字)
    答案:环境伦理责任

    单选题
    工程师的环境伦理责任不只是赋予工程师责任和义务,同时也赋予他相应的(),使得他在必要时及时中止他的责任和义务。

    • 资源
    • 利益
    • 自由
    • 权利

    判断题
    对工程师的评价标准不是工程师是否把工作做好了,而是是否做了一项好到工作,既促进了经济发展,又避免了环境遭到破坏。()

    • 正确
    • 错误

    判断题
    工程共同体通常由项目投资人、设计者、工程师、工人构成。()

    • 正确
    • 错误

    多选题
    下列选项哪些属于工程师的环境伦理责任?()

    • 维护人类健康
    • 维护自然生态环境
    • 忠诚于雇主
    • 维护公司的利益

    第五章习题(下)

    判断题
    职业的行为规范强调的是“自我机制”,技术规范强调“社会机制”

    • 正确
    • 错误

    文字填空题
    工程领域中的“职业”是指“那些涉及高深的专业知识、()和对公共善协调服务的工作方式”。(四个字)
    自我管理

    单选题
    以下哪项是对职业共同体中工程师负责任的职业行为的错误理解?()

    • 工程师的责任就是他或她在工程生活中必须履行的角色责任
    • 工程师可以对履行特定义务作出回应
    • 工程师接受自己的工作职责和社会责任,并自觉地为实现这些义务努力
    • 工程师须对行为的危害承担责任,不能为自己行为的功绩要求荣誉

    判断题
    工程社团是工程职业的生活形态。

    • 正确
    • 错误

    单选题
    工程职业制度不包括()

    • 职业准入制度
    • 职业资格制度
    • 执业资格制度
    • 职业准出制度

    单选题
    以下哪项是注册工程师执业资格制度的首要环节?()

    • 职业实践
    • 资格考试
    • 高校工程专业教育
    • 注册执业管理

    多选题
    有关职业伦理章程的正确描述是()

    • 职业伦理章程一般采用规范和准则的形式
    • 职业伦理章程为职业行为提供一种普遍的和协商一致的标准
    • 职业伦理章程的主要关注点是促进负责任的职业行为
    • 职业伦理章程表达了对职业共同体内从业者的职业行为的期待

    判断题
    作为职业伦理的工程伦理是一种预防性、规范性的实践伦理

    • 正确
    • 错误

    单选题
    以下哪项是工程师的首要责任?()

    • 公众的安全、健康及福祉
    • 雇主的利益
    • 客户的利益
    • 可持续发展

    单选题
    以下哪项是工程师最新的职业责任观?()

    • 雇主的命令
    • 工程师的反叛
    • 承担社会责任
    • 对自然和生态负责

    多选题
    以下哪项是对工程师自律的正确理解?()

    • 工程师的自律是对职业责任的主动担当
    • 自律是工程师对工程-人-自然-社会整体必然存在的一种道德自觉
    • 自律使工程师从朦胧未显的工程伦理意识走向明确自主的对责任的担当
    • 工程师的自律表现为一种从向善到行善的自觉、自愿与自然的职业精神

    判断题
    举报是举报者一种最明智之举

    • 正确
    • 错误

    单选题
    作为职业人员,工程师不能享有以下哪项权利:()

    • 在规定范围内从事执业活动
    • 对他人执业活动进行解释和辩护
    • 接受继续教育
    • 在本人执业活动中形成的文件上签字并加盖执业印章

    单选题
    “工程师遵守甚至超越职业标准的积极责任”属于工程师的哪一种责任?()

    • 义务-责任
    • 过失-责任
    • 角色-责任
    • 岗位-责任

    单选题
    从职业伦理的角度看,工程师的()美德体现了工程伦理的核心

    • 诚实可靠
    • 忠实服务
    • 尽职尽责
    • 善良

    文字填空题
    工程师最综合的美德是()的职业精神。(三个字)
    答案:负责任
    判断题
    服务是工程师开展职业活动的一项基本内容和基本方式。

    • 正确
    • 错误

    单选题
    以下哪项不属于工程师的角色冲突?

    • 工程师与企业雇员
    • 工程师与管理者
    • 工程师与社会公众
    • 工程师与同事

    单选题
    工程中利益冲突的种类不包括()

    • 个体利益之间的冲突
    • 个体利益与群体利益之间的冲突
    • 个体利益与整体利益之间的冲突
    • 群体利益与整体利益之间的冲突

    第六章习题(下)

    多选题 (1/1 point)
    水利工程的影响深远体现在()

    • 水利工程对于促进国民经济和社会发展具有全方位的深远影响。
    • 水利工程会引起空间大范围的连锁反应。
    • 水利工程的影响常常跨越数十年甚至上百年。
    • 水利工程对人文和生态环境均产生深远影响。

    文字填空题 (1/1 point)
    水利工程就是对自然界中的水资源进行有效控制、按需调配、持续利用及()的工程。(四个字)
    答案: 全面保护
    判断题 (1/1 point)
    我国水资源丰富,人均水资源占有量为世界平均水平的四分之一。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是新时期水利工程的崭新内容?

    • 港口与航道工程
    • 水力发电工程
    • 河湖环境生态工程
    • 水土保持工程

    判断题 (1/1 point)
    中国水利工程建设经历了工程水利、资源水利和生态水利三个阶段的演变

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    政府的行政意愿对水利工程建设的影响巨大。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    水权的核心是哪项权利?()

    • 所有权
    • 配置权
    • 经营权
    • 使用权

    多选题 (1/1 point)
    水资源公正配置的原则包括()

    • 邻近优先
    • 尊重历史
    • 利益补偿
    • 重视生态

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是对跨地区调水的错误理解?()

    • 实施跨地区调水时,水源地的用水需求应该优先得到满足
    • 跨地区调水时要统筹兼顾调出和调入流域的用水需要
    • 水资源配置向水资源调出区倾斜时很有可能会成为利益驱动下的默认选择
    • 在具体工作中,并非总能优先考虑水源地的用水需求和实际利益

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项说法是正确的?

    • 涉及水资源分配的国际水法条款与国际水条约非常多
    • 存在普适的水资源分配法则
    • 现有国际水法过多地强调上游国家对水资源地利用
    • 通过协商来解决水资源的分配与利用问题常常是唯一可行的途径

    判断题 (1/1 point)
    在我国,工业用水一直占水资源总量的最大比重。

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    对水利工程风险进行完全的定量评价是现实的。

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    我国已建成的水利工程在数量和规模上均居世界第二。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项不是从人类生存和发展的维度看河流的价值?()

    • 政治
    • 生态
    • 审美
    • 文化

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项不是从河流的外在价值观察到的河流生命的特征?()

    • 周期性
    • 柔性
    • 独特性
    • 庄严性

    判断题 (1/1 point)
    水利工程对河流健康生命没有正面的促进作用。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是对水利工程对河流健康生命造成巨大冲击的错误表述?()

    • 水利工程导致诸多天然美景的消失
    • 水利工程破化了河流生态系统的空间连续性
    • 水利工程减弱甚至切断了物质和能量沿水流的传递
    • 水利工程对河流生态系统的扰动是不可恢复的。

    文字填空题 (1满分)
    在实践中,通过法律、技术和()手段,努力维护河流健康生命。(两个字)
    答案: 管理

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项原则是移民工作成败的核心?()

    • 顾全大局
    • 公平公正
    • 因地制宜
    • 可持续发展

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是对核定补偿标准的错误描述?()

    • 无形的损失难以估量
    • 要避免同一工程的不同区域、不同群体补偿方面存在不公平的现象
    • 要避免不同时间段(主要指可比的相邻时段内)移民补偿存在不公平的现象。
    • 与其他行业相比,水利工程补偿标准偏高。

    判断题 (1/1 point)
    通过努力,水利工程师在职业生涯中可以充分掌握全部的知识。

    • 正确
    • 错误

    第七章习题(下)

    多选题 (1满分)
    生物医药工程伦理问题包括()

    • 不可接受的“风险-受益”比
    • 环境污染问题
    • 学术不端问题
    • 公平可及性问题

    多选题 (1/1 point)
    生物医药工程中造成不可接受的“风险-受益”比的原因包括:()

    • 科研人员伦理意识淡薄
    • 伦理审查不规范
    • 没有把受试者安全放在首位
    • 忽视受试者的权益

    判断题 (1/1 point)
    现有的多数药品是针对成人进行的临床试验,增加了患儿的用药风险

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    多数制药企业喜欢投资孤儿药品。

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1满分)
    生物医药研发和应用领域的知情同意问题十分突出,表现在()

    • 有些生物医药工程技术研发人员有意抹杀了“治疗”与“研究”的区别
    • 淡化了临床研究的潜在疗效
    • 夸大了可能的风险
    • 误导受试者

    文字填空题 (1/1 point)
    公正原则包括:程序公正、回报公正和()(四个字)
    答案:分配公正

    多选题 (1/1 point)
    生物医药研发和应用应尽量减少的风险包括()

    • 对受试人群的身心伤害
    • 给受试人群带来的经济负担
    • 造成的公共卫生风险
    • 造成的生态环境风险

    文字填空题 (1/1 point)
    自主性是指有行为能力的人在不受干扰的状态下,自愿选择行动方案的意识和()。(两个字)
    答案: 能力

    单选题 (1满分)
    以下哪项可以从"受益最大化原则"从推导出来?()

    • 生物医药研发和应用应将预防作为主要目标
    • 将工程的社会经济效益放在首位
    • 当经济回报、优先权、奖励等与受试者利益冲突时,把受试者的权益放在首位。
    • 国家利益始终大于患者健康需要的满足。

    单选题 (1满分)
    生物医药工程的伦理问题的主要来源不包括()

    • 因经济利益冲突而提出的“应该”问题
    • 因政治利益冲突而提出的“应该”问题
    • 因道德义务冲突而引起的伦理难题
    • 因宗教文化冲突而产生的伦理“应该”问题。

    单选题 (1/1 point)
    伦理审查委员会的基本职能不包括()

    • 改变研究方案
    • 监督
    • 咨询
    • 指导

    单选题 (1满分)
    动物研究的伦理要求实行3R原则不包括()

    • 考虑能够不使用动物
    • 减少动物使用量及使用中减少动物的痛苦
    • 权衡对动物的可能伤害及人类的受益以及动物伦理审查委员会的独立审查。
    • 考虑能否循环使用动物

    单选题 (1/1 point)
    医疗器械临床试验伦理审查要点不包括()

    • 试验的科学设计
    • 试验的风险和受益
    • 平等对待受试者
    • 知情同意

    判断题 (1/1 point)
    基因是有“好”或“坏”、“优”或“劣”之分的。

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    获知遗传基因信息不一定有利于个人对自己的生活作出理性的安排

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    基因信息泄露会引发哪些问题:()

    • 泄露家族成员的遗传倾向。
    • 可能在就学、就业、婚姻等方面受到歧视
    • 如果有基因缺陷,有些保险公司可能会拒绝为他们在医疗
    • 引发个人的不安和焦虑

    单选题 (1/1 point)

    • 以下哪项是对基因治疗临床试验的伦理审查的错误表述?()
    • 慎重选择受试者,确立准入和排除的严格标准。
    • 筛选程序要公平,并接受审查和监督。
    • 要预先进行方案的风险-受益分析
    • 有其他替代的有效常规疗法时,也可以使用基因治疗临床方案。

    单选题 (1满分)
    以下哪项不属于不征求提供者再次同意的条件:()

    • 样本是匿名的,不与其他可识别信息相联系
    • 样本提供者有机会自由撤回样本
    • 不征求再次同意对提供者更有利
    • 满足上述条件,就可以不接受伦理审查委员会的审查和批准。

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是对“治疗”和“研究”的错误理解?()

    • 治疗是将已被证明有效的方法用于病人
    • 病人从治疗中受益,病人应该付费。
    • 研究者无需给予受试者补偿
    • 研究如果对受试者造成损害,研究者应予以赔偿。

    文字填空题 (1满分)
    捐赠器官问题有两种同意方式:自愿捐献和()(四个字)
    答案:推定同意

    判断题 (1/1 point)
    活体器官移植是解决器官供应的根本途径。

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    以下哪项是对制药工程的正确表述?()

    • 制药工程以提升广大患者的健康需求为导向
    • 制药工程涉及众多利益主体,各方的角色分工和利益诉求不同,需要协同互助,信守承诺。
    • 制药工程受到市场需求、国家政策、研发资金等诸多因素的综合影响。
    • 制药企业是制药工程创新的主体,制药工程人员要有企业家精神。

    单选题 (1/1 point)
    以下哪项是对中国制药企业的社会责任的正确表述?()

    • 社会责任履行情况整体较好。
    • 新药研发水平相对滞后,资金投入不足,创新能力较低。
    • 制药企业或药物研发机构一般会主动公开负面报道。
    • 药品质量事故较少。

    第八章习题(下)

    判断题 (1/1 point)
    中国是仅次于美国的第二大二氧化碳排放国

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    煤电比核电更清洁

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    我国第一颗原子弹爆炸成功是在哪一年()

    • 1950
    • 1964
    • 1967
    • 1971

    单选题 (1满分)
    核工程应遵循的伦理原则包括

    • 以人为本原则
    • 可持续发展原则
    • 生态原则
    • 公正原则

    多选题 (1/1 point)
    核工程应该遵循的伦理原则主要有()
    以人为本原则, 可持续发展原则, 生态原则, 公正原则, - 正确

    • 以人为本原则
    • 可持续发展原则
    • 生态原则
    • 公正原则

    单选题 (1/1 point)
    对伦理规范的审查应该在项目建设的什么时期()

    • 初期
    • 中期
    • 运行期
    • 后期

    判断题 (1/1 point)
    “零风险”是可以实现的

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    风险主要包括哪些要素()

    • 事件诱因
    • 事件概率
    • 事件后果
    • 事件过程

    判断题 (1满分)
    系统的正反馈效应能够维持系统平衡与稳定

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 point)
    公众在核工程中的权利有()

    • 知情权
    • 决策权
    • 参与权
    • 讨论权

    多选题 (1/1 point)
    影响核事故信息公开的主要因素有()

    • 政治因素
    • 经济因素
    • 社会因素
    • 个人因素

    多选题 (1满分)
    核安全基本原则主要有()

    • 管理责任
    • 纵深防御
    • 技术防御
    • 公民参与

    单选题 (1/1 point)
    核安全文化的主导和核心是()

    • 系统
    • 设备
    • 环境

    多选题 (1满分)
    放射性废物主要造成的危害有()

    • 职业照射
    • 公众照射
    • 持续急性照射
    • 隐性照射

    多选题 (1满分)
    核电站的环境影响主要包括()

    • 放射性污染
    • 热污染
    • 内陆核电站的影响
    • 硫化物污染

    判断题 (1/1 point)
    工程师可以代替民众进行工程决策

    • 正确
    • 错误

    第九章习题(下)

    多选题 (1/1 分数)
    下列哪几项属于信息技术的特点

    • 连接能力
    • 交互能力
    • 渗透特性
    • 融合能力

    判断题 (1/1 分数)
    “互联网+”指以互联网为主的一整套信息技术在经济、社会生活各部门的扩散和应用过程,其本质是传统产业和生产过程的在线化、数据化。

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 分数)
    下列哪几项属于大数据的特点

    • 数量大
    • 类别多
    • 增长速度快
    • 真实可信

    多选题 (1/1 分数)
    大数据时代背景下,我们将面临哪些新的、更为集中的伦理挑战

    • 身份困境
    • 隐私边界
    • 数据权利
    • 数据治理

    判断题 (1/1 分数)
    大数据与以往数据应用不同之处表现在三方面:可以获得全体数据而非采样数据;允许获取的数据呈现混乱、复杂状态而不再强求干净、精确,即大方向的正确比微观精准更重要;聚焦发现和分析事物的相关性而非因果性。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 分数)
    下列哪项不是“数字身份”的特点

    • 多样性
    • 可变性
    • 允许匿名和假名
    • 唯一性

    多选题 (1/1 分数)
    在计算机和网络应用中,常见的用户身份管理技术有

    • 用户名+密码+校验码
    • 第三方认证,如 U 盾
    • 预存的个性化问题
    • 生物特征

    判断题 (1/1 分数)
    人的身份(identity),用来界定一个人是谁或是什么,具有可识别性、独特性、唯一性。

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 分数)
    由于网络和信息技术的特点,保护数据隐私面临一系列技术和非技术的挑战,下列哪项属于所面临的挑战?

    • 可信性与可靠性
    • 快速扩散性与放大器效应
    • 挖掘技术与关联发现
    • 身份盗窃与冒用

    多选题 (1/1 分数)
    大数据时代,收集个人数据包括哪些手段?

    • 开放API
    • Web应用
    • 黑客攻击
    • 交易(公开或秘密)

    判断题 (1/1 分数)
    隐私权指自然人享有的私人生活安宁与私人信息依法受保护,不被非法侵扰、知悉、搜集、利用和公开的一种人格权.

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 分数)
    要为大数据创新应用提供高质量的数据基础,必须坚持尊重、公平交易、诚信这三个价值判断原则,谨慎对待各方数据权利

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 分数)
    个人信息是指与特定个人相关联的、反映个体特征的具有可识别性的符号系统,包括个人身份、工作、家庭、财产、健康等各方面的信息

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1/1 分数)
    脱胎于“家国天下”传统社会伦理的中华价值观,表现出了哪些特色

    • 责任先于自由
    • 义务先于权利
    • 群体高于个人
    • 和谐高于冲突

    单选题 (1/1 分数)
    数据伦理责任是具有普遍意义的伦理责任在大数据时代的具体化,那么,下列哪项不属于大数据伦理责任的特点?

    • 自律性
    • 强制性
    • 广泛性
    • 实践性

    判断题 (1/1 分数)
    大数据创新科技人员的伦理责任主要表现在尊重个人自由、 强化技术保护、严格操作规程、加强行业自律、承担社会责任这五个方面

    • 正确
    • 错误

    多选题 (1满分)

    • 人际关系虚拟化
    • 正当的网络行为
    • 平等与公正、知识产权争议
    • 全球化信息交互与治理困境

    第十章习题(下)

    下一个
    单选题 (1/1 point)
    环境工程是人类为减少工业化生产过程和人类生活过程对环境的影响进行()的工程手段。

    • 政策治理
    • 经济治理
    • 社会治理
    • 污染治理

    单选题 (1/1 point)
    环境问题主要是指由于人类经济和社会活动引起的环境破坏,实质是经济发展与环境保护的冲突,是()关系的失调。

    • 经济与社会
    • 自然与社会
    • 人与自然
    • 人与社会

    判断题 (1/1 point)
    任何物质的创造都会使用资源、消耗资源,在消耗资源的过程中必然会有废弃物的排放。()

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    由于环境工程师的工作直接涉及环境保护,相对其他工程师及非环境工作者来说,环境工程师应该负有更加特殊和更加重要的环境伦理责任。

    • 正确
    • 错误

    文字填空题 (1/1 point)
    环境正义的实现应该以()为本位,所有公民(不包括后代人和自然体)对大自然都负有环境保护的责任和义务。(四个字)
    答案:环境义务

    单选题 (1/1 point)
    现代工业生产活动是人、机器与环境共同存在、相互影响的系统,()保证了系统的可靠。

    • 制度管理
    • 安全生产
    • 科学技术
    • 应急防范

    单选题 (1/1 point)
    公共安全问题主要发生在公共工程运营中,是由于其()给非工程直接利益相关的社会公众带来的安全问题。

    • 社会性
    • 特殊性
    • 风险性
    • 公共性

    多选题 (1满分)
    工程师作为工程设计的主要承担者和执行者,下列哪些工程阶段会面临遵守职业规范和服从雇主命令之间的冲突。

    • 工程设计阶段
    • 工程保养阶段
    • 工程建造和生产阶段
    • 工程维护阶段

    判断题 (1满分)
    在企业发生的工伤事故中,70%左右的事故在不同程度上与人的失误有关,而出现这些问题的最根本的原因是环境保护意识薄弱。()

    • 正确
    • 错误

    PS: 实在不懂工伤事故的根本原因为什么是环境保护意识薄弱,找不到逻辑在哪?要么就是答案错了……

    判断题 (1/1 point)
    所有对社会有价值的存在形式都应得到尊重和保护,每个个体都会对环境产生影响并应承担相应的责任。

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    企业应保持寻求自身发展与社会经济可持续发展目标的一致性,把()纳入生产成本中。

    • 工程代价
    • 经济代价
    • 社会代价
    • 环境代价

    单选题 (1/1 point)
    环境工程的社会责任是在()的同时,不阻碍或促进经济的健康发展,以及保护其他社会利益。

    • 企业管理
    • 保护环境
    • 工程建设
    • 社会生产

    多选题 (1/1 point)
    环境问题涉及哪些利益相互协调的问题?()

    • 社会公共利益
    • 政治利益
    • 生态利益
    • 经济利益

    判断题 (1/1 point)
    环境工程师可以通过环保工程改善环境,也可能因为采用的技术或实施过程的不合理而破坏环境。()

    • 正确
    • 错误

    单选题 (1/1 point)
    现代工程需要广阔的基础知识,因此要求环境工程师必须具备自然科学知识、社会科学知识等基础知识和较高的()。

    • 环保意识
    • 职业精神
    • 专业知识
    • 科学态度

    单选题 (1/1 point)
    环境工程作为调节人与人、人与社会之间关于()利益关系的工程,其基本原则就是生态整体利益和长远利益高于一切。

    • 社会发展
    • 生态环境
    • 经济增长
    • 工程管理

    多选题 (1/1 point)
    下列哪些行为属于不诚实的表现形式?()

    • 篡改数据
    • 伪造数据
    • 修饰拼凑
    • 抄袭剽窃

    判断题 (1满分)
    作为环境保护技术的主体,尽管环境工程师可以通过各种环保工程建设来影响人类社会,但宣传环保知识不属于环境工程师应该承担的责任。()

    • 正确
    • 错误

    判断题 (1/1 point)
    有意不传达听众所合理期望的不被省略的信息,是工程师的不诚实行为。()

    • 正确
    • 错误

    最后恭喜大家完成工程伦理慕课的学习!!!

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空空如也

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