Задача I. Прочитайте текст "Лазерная лидара"



Скачать 362.13 Kb.
страница1/4
Дата04.11.2016
Размер362.13 Kb.
Просмотров359
Скачиваний0
ТипЗадача
  1   2   3   4
Задача I. Прочитайте текст "Лазерная лидара" и изучить резюме к этому тексту.

Лазерная лидар

Лазерная основе лидара (лазерных дальномеров) также доказано, что важным инструментом для океанологов. В то время как спутниковые фотографии поверхности океана обеспечить понимание в целом томография океана здоровье и гиперспектрального более глубокое, лидар способен проникать под поверхность и получить более конкретные данные, даже в темных прибрежных водах. Кроме того, лидар не ограничивается безоблачным небом или дневные часы.

"Одна из трудностей пассивных спутниковых систем является то, что есть вода-поверхность отражения, вода-колонка влияние, химический состав воды, а также влияние на дно" , сказал Чак Bostater, директор зондирования лаборатории дистанционного во Флориде Tech University (Мельбурн, Флорида). "На мелководье мы хотим знать, качество воды и дистанционно ощутить толщу воды, не имея сигнала загрязненной водной толще или на дно".

Типичная система лидара содержит лазерный передатчик, телескоп приемник, фотоприемники и спектр- решения электронику обнаружения. В прибрежных исследований лидара, 532-нм лазера обычно используется, потому что это хорошо поглощается составляющих в воде и так проникает глубже в мутной или грязной воды (от 400 до 490 нм проникает глубокий в прозрачных водах океана). Лазер передает короткий импульс света в определенном направлении. Свет взаимодействует с молекулами в воздухе, и молекулы отправить небольшую часть света обратно в телескоп, где она измеряется фотодетекторов.



Аннотация (резюме)

Лазерная лидара. "Laser Focus World", 2003, V 3, №46, p45.

Текст фокусируется на использовании лазерного основе лидара в океанографии.

Способность лидара проникнуть в поверхности океана, чтобы получить конкретные данные в мутной прибрежных водах специально упоминается.

Особое внимание уделяется в пользу лазерных лидаров более пассивных спутниковых систем в получении сигналов не загрязненных толще воды или на дно.

Типичная система лидара описывается с акцентом на том, как он работает.

Эта информация может представлять интерес для научно-исследовательских групп, занимающихся изучением мелководье.


Задача II. Читать тексты и писать резюме согласно данным одногоуниверситете..

Искусственный интеллект в Эдинбургском  Перспектива

Джим Хоу

Пересмотренный июня 2007

Искусственный интеллект (ИИ) является экспериментальной наукой, целью которой является понять природу интеллектуального мышления и действия. Эта цель является общей с рядом больше установленных таким предметам, как философия, психология и неврологии. Существенная разница в том, что ученые AI привержены численного моделирования как методологии экспликации толковании процессов, которые лежат в основе разумное поведение, которые относятся зондирование окружающей среды к действию в нем. Ранние работников в области увидел цифровой компьютер как лучший устройство доступно для поддержки многих циклов гипотез, моделирование, моделирование и тестирование участвует в исследованиях в этих толковании процессов. Они приступить к решению задачи разработки технологии программирования, который позволил бы использование цифровых компьютеров в качестве экспериментальной инструмента. За первые четыре десятилетия жизни ИИ, значительное количество времени и усилий был передан в проектировании и разработке новых языков список специального назначения программирования, инструментов и методов. В то время как подход символическое программирование доминируют в самом начале, и другие подходы, такие как не-символических нейронных сетей и генетических алгоритмов фигурируют сильно, что отражает тот факт, что вычисления является просто средством для достижения цели, экспериментальный инструмент, хотя и жизненно один.

Популярный вид интеллекта является то, что он связан с решения проблем высокого уровня, то есть людей, которые могут играть в шахматы, решать математические задачи, делают сложные финансовые решения, и так далее, которые рассматриваются в качестве умнее. То, что мы теперь знаем, что интеллект как айсберг. Небольшое количество обработки деятельности относится к решению проблем высокого уровня, то есть та часть, которая мы можем рассуждать о и самоанализом, но большая часть ее посвящена нашего взаимодействия с окружающей средой. Здесь мы имеем дело с информацией из диапазона чувств, визуальной, слуховой и тактильной и связи зондирования к действию, в том числе использования языка, в соответствующем реактивной моды, которая не является доступным для рассуждений и самоанализа. Используя термины символично и суб-символическое различать эти различные режимы обработки, в первые десятилетия нашей работы в Эдинбурге мы подписались сильно к мнению, что для достижения прогресса по пути к цели мы должны были бы понять природу обработки на обоих уровнях и отношения между ними. Например, некоторые из нашей работы сосредоточены главным образом на задачах символическом уровне, в частности, нашу работу по автоматизированной рассуждения, экспертных систем и системы планирования и составления расписаний, некоторые аспекты нашей работы по обработке естественного языка, и некоторые аспекты машинного зрения, например, распознавания объектов, в то время как другие работы рассматриваются в первую очередь с задачами на суб-символическом уровне, в том числе автоматизированной сборки объектов из частей, мобильных роботов и машинного зрения для навигации.

Большая часть накопительного ноу-хау ИИ в результате работы на символическом уровне, моделирование механизмы для выполнения сложных познавательных задач в ограниченных областях, например, диагностики неисправностей, извлекая смысл из высказываний, recognisin объекты в суматоху сцен. Но это ноу-хау было значение за ее вклад в достижение научной задачи ИИ. Это может быть упакованы и доступны для использования на рабочем месте. Это стало очевидным в конце 1970-х и привело к всплеску интереса к прикладной AI. В Великобритании термин, основанной на знаниях системы (KBS) был придуман для работы, которая интегрирована AI ноу-хау, методы и приемы с ноу-хау, методов и приемов из других дисциплин, таких как Информатика и вычислительная техника. Это привело к построению практических приложений, которые воспроизведены принятия решений на уровне экспертов или решения проблемы человека, что делает его более доступным для технического и профессионального персонала в организациях. Сегодня технология AI / KBS перекочевал в множество продуктов промышленности и торговли, в основном без ведома пользователей.



История AI в Эдинбургском

Департамент искусственного интеллекта может проследить свое происхождение к небольшой исследовательской группой, созданной в квартире на 4 надежды Парк-сквер в 1963 году Дональдом Мичи, то читатель в хирургической науки. Во время Второй мировой войны, через его членства код-нарушение группы Макса Ньюмана в Блетчли-Парк, Мичи была введена в вычислительных и пришел, чтобы верить в возможность построения машины, которые могли бы думать и учиться. В начале 1960-х годов, время, казалось, созрели встать на этом начинании. Оглядываясь назад, есть четыре различимые периоды в развитии ИИ в Эдинбург, каждая продолжительностью примерно в десять лет. Первый охватывает период с 1963 по публикации Лайтхилла Доклад исследовательского Совета по науке в l973. В течение этого периода, Искусственный интеллект был признан университете, сначала путем создания экспериментальной установки по программированию в январе 1965 с Мичи в качестве директора, а затем путем создания Департамента машинного разума и восприятия в октябре 1966 года. К тому времени Мичи убедил Ричарда Григорий и Кристофер Лонге-Хиггинс, то в Кембриджском университете и планирует создать мозга научно-исследовательский институт, объединить свои силы с ним в Эдинбурге. Основной интерес Мичи заключалась в выяснении принципов дизайна для построения интеллектуальных роботов, в то время как Григорий и Лонге-Хиггинс признал, что численное моделирование когнитивных процессов с помощью машины могли бы предложить новые теоретические информацию об их природе. Действительно, Лонге-Хиггинс назвал свою исследовательскую группу теоретической части и Грегори назвал его научно-исследовательской лаборатории Bionics. В этот период были замечательные достижения в ряде суб-областях дисциплины, в том числе разработки новых вычислительных средств и методов и их применение к проблемам таких областях, как сборочных робототехники и естественного языка. POP-2 символический язык программирования, который поддерживает много последующее исследование UK и преподавания в AI был разработан и создан Робин Popplestone и Род Burstall. Он побежал на множественным доступом интерактивной компьютерной системы, только второй в своем роде, которая откроется в Великобритании. К 1973 году исследования в области робототехники произвел робот ФРЕДДИ II, который был способен группировки объектов автоматически из кучи частей. К сожалению, с самого начала их сотрудничества эти научные достижения были омрачены серьезными интеллектуальными разногласиями о характере и цели исследований в ИИ и растущей дисгармонии между членов-учредителей Департамента. Когда Григорий ушел в отставку в 1970 году  в

пойтиБристольском университете, реакция университета был превратить отдел в школе искусственного интеллекта, который должен был быть запущен в Руководящим комитетом. Его три исследовательские группы (Джим Хоу взял на себя ответственность за руководство группой Грегори, когда он ушел) дали ведомственную статус; Название научно-исследовательской лаборатории в бионики был сохранен, в то время как экспериментальная установка по программированию стал Департамент машинного разума, и (к большому неудовольствию некоторых местных психологов) теоретической части была переименована в теоретической психологии установку! В то время, Метаматематика Единица факультета, которая была создана Бернардом Мельцера для проведения исследований в автоматизированной рассуждений, присоединился к школе, как Департамент по вычислительной логики. К сожалению, высокий уровень раздора между старшими членами школы стало известно его главных спонсоров, Научно-исследовательского Совета по науке. Его реакция была пригласить сэра Джеймса Лайтхилл пересмотреть поле. Его доклад был опубликован в начале 1973 года. Несмотря на то, что поддерживает исследования AI, связанных с автоматизацией и компьютерного моделирования нейрофизиологических и психологических процессов, это было весьма критически фундаментальных исследований в фундаментальных областях, таких как робототехника и обработки языка. Отчет Лайтхилла спровоцировал массовую гибель уверенности в AI Ученым учреждения в Великобритании (и в меньшей степени в США). Он продержался в течение десяти лет -. Так называемый "AI Зима"

Поскольку новая структура школа не смогла снизить напряженность в отношениях между старшими сотрудниками, второй период десять год начался с внутреннего обзора AI с помощью комиссии, назначенной университета суда. Под председательством профессора Нормана перо, он провел широкие консультации, как внутри, так и за ее пределами университета. Отчетность в 1974 году, он рекомендовал удерживание исследовательской деятельности в АЙ, но предложил значительные организационные изменения. Структура Школа была пересмотрена в пользу одного отдела, в настоящее время под названием Департамент искусственного интеллекта; отдельный блок, исследовательское подразделение машина разведки, был создан для размещения работу Мичи, и Лонге-Хиггинс решили оставить Эдинбург для Университета Сассекса. Первым заведующим нового отдела было Мельцер, который вышел в отставку в 1977 году и был заменен Хоу, который не привел его до 1996 года. В течение следующего десятилетия, исследования Департамента не доминировали работы по автоматизированной рассуждения, когнитивного моделирования, обучения детей и в теории вычислений (до 1979 года, когда Род Берсталл и Гордон Плоткин уехал, чтобы присоединиться теории групп в области компьютерных наук). Некоторые выдающиеся достижения включали проектирование и разработку языка программирования Эдинбург Пролог Дэвида Уоррена, который оказал сильное влияние пятого поколения Computing Project правительства Японии в 1980-х, демонстрации Алана Банди в полезности мета-уровня рассуждений контролировать поиск решений математике проблемы, и успешное развитие Хоу компьютерных основе учебной среды для ряда первичных и вторичных школьных предметов, работающих как с нормальной и детей-инвалидов.

В отличие от своих предшественников, которые только предпринял преподавать в Мастерс и доктор философии уровни, новый Департамент взял на себя обязательство становится все более тесно интегрирована с другими департаментами на факультете, внося вклад в бакалавриату преподавания, а также. Его первый курс, АВХ2, численное моделирование, конечно, был запущен в 1974/75. За этим последовало вводный курс, AI1, в 1978/79. К 1982 году он был в состоянии запустить свой ​​первый совместный степень, лингвистика с искусственного интеллекта. Там не было никаких чертежей для этих курсов: в каждом случае учебные планы должны были быть вырезаны из тела исследований. Именно в этот период, что Департамент также договорились объединить усилия со Школой Epistemics, режиссер Барри Ричардса, чтобы помочь ему ввести степень доктора философии Программа в когнитивной науке. Департамент оказывал финансовую поддержку в виде неполной прикомандированных преподавателей и студенчества финансирования; он также обеспечивает доступ к его интерактивными вычислительных средств. С этого скромного начала возникла Центр по когнитивной науке, которое было дано ведомственные статус университета в 1985 году.

Третий период А.И. деятельности в Эдинбурге начинается с запуском программы Alvey в передовых информационных технологий в 1983 году Благодаря растущим числом. из успешных применений технологии AI до практических задач, в частности экспертных систем, негативное влияние на Лайтхилла отчете рассеял. Теперь, А.И. рассматривается как ключевой информационных технологий необходимо развивать в рамках совместных проектов между британскими компаниями и университетами Великобритании. Влияние на Департамент были значительными. По полной мере воспользоваться различными инициативами в области финансирования, спровоцированных программы Alvey, его преподавательский состав дополнением быстро увеличилось с 4 до 15. Сопровождающих рост научно-исследовательской деятельности было сосредоточено в четырех областях, интеллектуальных робототехники, основанной на знаниях систем, математические рассуждения и обработки естественного языка . В период, Интеллектуальная робототехника группа провела совместные проекты в автоматизированной сборки, беспилотные аппараты и машинного зрения. Она предложила новый гибридный архитектуру для иерархического контроля реактивных робототехнических устройств, и применил ее успешно промышленных монтажных задач с помощью низкой стоимости манипулятор. В видении, работа была сосредоточена на 3-D геометрического представления объекта, в том числе методов извлечения такой информации из данных дальности. Достижения включены датчик Рабочий диапазон и ассортиментной сегментации данных пакета. Исследования в системах на основе знаний включены системы поддержки проектирования, интеллектуальных передние концы и учебной среды. Конструктор Система Эдинбург, дизайн поддержка среда для инженеров-механиков началась при финансировании Alvey, успешно обобщается на малой молекулы лекарственных препаратов. Математические рассуждения Группа преследованию свои исследования в дизайн мощных методов вывода, в частности при разработке планов доказательства для описания и руководства индуктивные доказательства, с приложениями к задачам верификации программ, синтеза и трансформации, а также в районах за пределами математики, таких как конфигурации компьютера и играть в бридж. Исследования в обработке естественного языка натянутое проекты в подзонах интерпретации естественного языка и поколения. Совместные проекты включали внедрение английского языка переднего конца к интеллектуальной системы планирования, исследованию использования методов поколения язык в гипертекстовых систем на основе документации для производства продукции с учетом навыков и знаний пользователей и рабочей контексте, и разведки полуавтоматическое Редакция помощь, например, втирание текст в стиле дома.

В 1984 году Департамент объединенные силы с Департаментом Lingistics и Центром по когнитивной науке, чтобы запустить центр по речевых технологий исследований, под руководством директора Джона Laver. Основное финансирование в течение пяти лет была предоставлена ​​в рамках Программы Alvey поддержать проект, демонстрирующий в реальном времени признание непрерывной речи.

К 1989 году репутация университета по научной передового опыта в области расчета естественного языка и познания позволили ему установить на сотрудничество с рядом других университетов один из основных научно-исследовательских центров, которые стали доступны в то время, а именно научный центр человеческого общения, который был организован ESRC.

За это третье десятилетие, UGC / UFC начал процесс оценки качества научных исследований. В 1989 году и снова в 1992 году, Департамент разделили "5" рейтинг с других ведомств, входящих в состав университета компьютерных наук единицу оценки.

Аспирант учение Департамента также быстро расширяется. Степень магистра в области знаний разрядных систем, который предложил специалист темы в основах А.И., экспертные системы, интеллектуальных робототехники и обработки естественного языка, была создана в 1983 году, и на протяжении многих лет был самым крупным из преподаваемых курсов для аспирантов факультета с 40-50 выпускников в год. Многие из дополнения Департамента около 60 кандидат студенты были взяты из своих рядов. В университетском уровне, наиболее значительным событием стал запуск в 1987/88, от совместной степени в области искусственного интеллекта и компьютерных наук при поддержке техники и технологии инициативе UFC в. Впоследствии, модульная структура материала курса включен введение совместных степеней в AI и математики и искусственного интеллекта и психологии. В то время, Департамент также поделился "Отлично" рейтинг награжден качества оценки упражнения в SHEFC для его преподавания положения в области компьютерных исследований.

Начало четвертого десятилетия А.И. деятельности совпало с публикацией в 1993 году "Понимая, наш Потенциал ", новая стратегия правительства по обуздывать сильные стороны науки и техники в процессе создания материальных благ. Для многих отделов по всей Великобритании, передача технологии из академических кругов на промышленность и торговлю было неизведанная территория. Тем не менее, от относительно ранней стадии в развитии ИИ в Эдинбурге, был сильный интерес к сдачи технологию AI работать вне лаборатории. При финансовой банковской из ICFC, в 1969 Мичи и Хоу создал небольшую компанию под названием Разговорный Software Ltd (СУП), по разработке и маркетингу в POP-2 символический язык программирования. Вероятно, первым А.И. дочерняя компания в мире, POP-2 системы CSL поддержали работу в Великобритании промышленности и научных кругов в течение десяти лет или более, после того, она перестала торговли. Как это часто бывает с небольшими компаниями, затраты на разработку опередил рыночный спрос. Следующее упражнение в передаче технологии был более скромным делом, и был обеспокоен вещание некоторых вычислительных инструментов, разработанных для работы Департамента со школьниками. В 1981 году небольшая фирма, Джессоп Микроэлектроника, получила лицензию на производство и продажу Эдинбургский Черепаха, небольшой моторизованный тележку, которая может быть перемещены под управлением программы оставляя следов своего пути. Отличный инструмент для введения программирование, пространственные и математические понятия для детей младшего возраста, более 1000 были проданы школ Великобритании (в том числе 100, подаваемой в специальных школах под DTI инициативе). В то же время, при поддержке научно-исследовательского машин, Peter Ross и Кен Джонсон вновь применила детский язык программирования, логотип, на исследования Машины микрокомпьютеров. Вызывается RM Логотип, в течение десяти лет или более это было поставлено учебных заведений по всей Великобритании на исследовательских машин.

Как коммерческий интерес к ИТ в начале 1980-х взорвалась в жизни, Департамент был засыпан запросами от британских компаний для различных видов технической помощи .

По целому ряду причин, не в последнюю очередь скромные размеры Департамента в то время, наиболее эффективным способом обеспечения это было создать отдельную организацию некоммерческая для поддержки приложений, ориентированных R & D. В июле 1983 года с согласия университета суда, Хоу начал институт Приложения искусственного интеллекта. В конце первого года своей деятельности, Остин Тейт удалось Хоу в качестве директора. Его миссия состояла в том, чтобы помочь своим клиентам приобрести ноу-хау и навыки в строительстве и применения знаний на основе технологии систем, что позволяет им поддерживать свой ​​собственный продукт или разработки услуг и так получить конкурентное преимущество. На практике институт был эксперимент передача технологий: не было никакой план, не модель, чтобы указать, как передача технологии AI может быть наилучшим образом достигнуто. Так, много времени и усилий был передан в зачатием, разработки и тестирования различных механизмов, посредством которых знания и навыки могут быть приданы клиентов. Десятилетний снимок своей деятельности показал, что в нем было занято около двадцати технического персонала; он имел годовой оборот только за исключением 1 млн фунтов, и это сломал даже финансово с самого начала. За рубежом, это были главные клиенты в Японии и США. Его работа была сосредоточена на трех подзонах систем, основанных на знаниях, систем планирования и планирования, систем поддержки принятия решений и информационных систем.

Формально, Департамент искусственного интеллекта исчез в 1998 году, когда университет объединены три отделения, искусственный интеллект, когнитивной науки и Информатика, чтобы сформировать новую школу информатики.


Text 2

дар языков

Трой Дрейер

PC Magazine июля 2006 года.

  1. Анекдоты про бесполезности машинного перевода предостаточно. Центральное разведывательное управление, как говорили, потратил миллионы, пытаясь программировать компьютеры перевести с русского на английский. Лучший это удалось сделать, так что рассказ идет, в том, чтобы превратить Famous-русский поговорку "Дух бодр, но плоть слаба" в "Водка хорошая, но мясо гнило». К сожалению, эта история является мифом. Но машинного перевода, безусловно, произвел свою долю Howlers. С первых дней своего, предметом пострадал от преувеличенных претензий и невозможных ожиданий.

  2. Hype все еще ​​существует. Но японские исследователи, возможно, подстрекаемый языковой барьер, который часто кажется, чтобы отделить ученых своей страны и техников из тех, в остальной части мира, добились больших успехов в достижении цели надежной машины перевод, а теперь их усилия подражают в Запад.

  3. До недавнего времени основными коммерческими пользователями программ перевода не было

крупные японские производители. Они полагаются на машинный перевод для получения первоначальные проекты их английских пособий и материалов по продажам. (Это может помочь объяснить недоумение многие западные потребители чувствуют, как они полистать инструкции по их видеомагнитофоны.) Самая популярная программа для этого является е банк, который был разработан Нобуаки Kamejima, затворником мастера программного обеспечения на Ай Laboratories в

Токио. Теперь, однако, больший рынок манит. Взрыв иностранных языков (особенно японских и немецких) в Интернете превращается машинного перевода в основного бизнеса. Доля веб-сайтов, размещенных на английском языке упала с 98% до 82% в течение последних трех лет, и эта тенденция по-прежнему вниз. Потребительские программного обеспечения, некоторые из них написаны не-японцев программных домов, в настоящее время становится доступен интерпретировать эту электронную Бабеля к тем, кто не может читать его.




Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4


База данных защищена авторским правом ©nethash.ru 2017
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал