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计算机Assignment代写|人工智能代写案例

人工智能是通过机器,特别是计算机系统来模拟人类的智能过程。人工智能的具体应用包括专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉。

人工智能是如何工作的?

随着围绕人工智能的炒作加速,供应商一直在争相宣传他们的产品和服务如何使用人工智能。通常,他们所说的人工智能只是人工智能的一个组成部分,如机器学习。人工智能需要一个专门的硬件和软件基础,用于编写和训练机器学习算法。没有一种编程语言是人工智能的代名词,但包括Python、R和Java在内的一些编程语言很受欢迎。

一般来说,人工智能系统的工作方式是摄取大量标记的训练数据,分析数据的相关性和模式,并利用这些模式对未来状态进行预测。通过这种方式,一个被输入文本聊天实例的聊天机器人可以学会与人进行栩栩如生的交流,或者一个图像识别工具可以通过回顾数百万个实例学会识别和描述图像中的物体。

人工智能编程的重点是三种认知技能:学习、推理和自我纠正。学习过程。人工智能编程的这一方面侧重于获取数据,并为如何将数据变成可操作的信息创建规则。这些规则被称为算法,为计算设备提供如何完成特定任务的分步指示。

推理过程:人工智能编程的这个方面侧重于选择正确的算法来达到预期的结果。

自我纠正过程:人工智能编程的这一方面旨在不断微调算法,确保它们提供尽可能准确的结果。

为什么人工智能很重要?

人工智能之所以重要,是因为它可以让企业深入了解他们的运营情况,而这可能是他们以前没有意识到的,而且在某些情况下,人工智能可以比人类更好地完成任务。特别是当涉及到重复性的、以细节为导向的任务时,如分析大量法律文件以确保相关字段被正确填写,人工智能工具往往能快速完成工作,而且错误相对较少。

这有助于推动效率的爆炸性增长,并为一些大型企业打开了全新的商业机会的大门。在当前的人工智能浪潮之前,很难想象用计算机软件来连接乘客和出租车,但今天Uber就是通过这样做成为世界上最大的公司之一。它利用复杂的机器学习算法来预测人们何时可能在某些地区需要乘车,这有助于在需要司机之前主动让他们上路。另一个例子是,谷歌通过使用机器学习来了解人们如何使用他们的服务,然后改进它们,已经成为一系列在线服务的最大参与者之一。2017年,该公司的首席执行官桑达尔-皮查伊(Sundar Pichai)宣布,谷歌将作为一家 “人工智能第一 “的公司运营。

EssayOne AI代写服务特点

1、保证100%原创

EssayOne AI代写机构选聘优质的写手老师是高质量代写服务的口碑保证。它会及时按照客户要求在指定的时间内完成高质量原创代写。EssayOne AI代写机构会选用专业的防剽窃软件(moss)进行检测并提供相关报告,对于剽窃零容忍。

2、价格合理

EssayOne AI代写机构在价格的设定上经济实惠,于学生而言,可以花较少的金钱成本获得高质量的代写。我们不敢说是市场上最低的价格,但是可以保证是性价比最高的代写机构。有些价格非常低廉的机构,可能存在诈骗行为,比如:广告中,打出非常低廉的代写价格,进行招揽客户,当客户交完定金或者付款后,将对方进行拉黑,玩消失,逾期等。我们保证,我们不会这样做,也非常排斥这种行为。同时,我们也非常有信心,我们与你不会是一次的买卖,而是长久的伙伴关系。

3、按需求代写

不同客户需求参差不齐,基础框架按照原本要求进行自身写作,EssayOne AI代写机构的专业写手依据其进行高质量代写服务。有时候,如果你的老师并没有明确提出关于作业的书写要求。但是,我们的写手有着丰富的代写经验,他将会为你提供书写建议。当然,你也可以个人的要求,个人的想法。双方进行思想的交流,这样有助于减少理解失误和产生歧义。只有在正确的路上,才会保证答案的正确性。

下面是一个用Python实现的人工智能代写案例:

This is a skeleton program for a production system that defines a Pegboard
# Problem for potential solution by a search strategy.  The program accepts 
# command-line inputs for the number of rows and columns, which define a
# rectangular area in which the problem is to be solved:
#
#    python3 pegboard_base.py BOARD_ROWS BOARD_COLS
#
#  sets the size of the grid, e.g.,  
#
#    python3 pegboard_base.py 4 4
# 
# This program contains partial definitions of State and Rule classes, which need
# to be completed.  To demonstrate that the classes work properly, the student 
# should implement a "flailing" strategy that begins with the problem in an 
# initial state and continues applying applicable moves until there are none
# remaining.  It is not necessary to try to solve the problem with an intelligent
# search strategy for this assignment.
import copy
import sys, getopt, random

#============================================================================
# get_arg() returns command line arguments.
#============================================================================
def get_arg(index, default=1):
	'''Returns the command-line argument, or the default if not provided'''
	return sys.argv[index] if len(sys.argv) > index else default


import random

#-----------------------------------------------------------------
# These provide some LISP-like functionality.
#-----------------------------------------------------------------

def first(list):
    return list[0]

def rest(list):
    return list[1:]

def member(x,L):
	return x in L

#-----------------------------------------------------------------
# Global variables, set at startup
#-----------------------------------------------------------------
	BOARD_ROWS = get_arg(1)
	BOARD_COLS = get_arg(2)


#--------------------------------------------------------------------------------
class State:


	#----------------------------------------------------------------------------
	# State: 
	#----------------------------------------------------------------------------
	# The state of the problem is a positive number whose binary representation
	# consists of a 1 for each peg.  The pegs are numbered from the right, i.e., 
	#     FEDC BA98 7654 3210
	# corresponding to the grid 
	#     F E D C 
	#     B A 9 8
	#     7 6 5 4
	#     3 2 1 0
	# for a problem with 4 rows and 4 columns, so that the number 
	#     1011 0010 1011 1111  (with decimal value 45759) 
	# represents this configuration:
	#     X . X X 
	#     . . X .
	#     X . X X
	#     X X X X 
	#----------------------------------------------------------------------------
	# uses global constants BOARD_ROWS, BOARD_COLS, GOAL_STATE
	#----------------------------------------------------------------------------

	
	def __init__(self, number):
	#-----------------------------------------------------------------
	# Creates a state with the given numeric value.
	#-----------------------------------------------------------------
	
		self.ROWS = BOARD_ROWS
		self.COLS = BOARD_COLS
		self.numeric = number
		
		
	def __str__ (self):
	#-----------------------------------------------------------------
	# returns a string containing the partially filled in grid 
	# corresponding to state.
	#-----------------------------------------------------------------

		outstr = format(self.numeric, "016b")
		
		return outstr


	def applicableRules(self):
	#-----------------------------------------------------------------
	# Find all applicable rules for a given state.
	# Note that the set of all possible rules can be determined from
	# the number of rows and columns, and this function can check the 
	# precondition for each rule with the given state.  
	#-----------------------------------------------------------------

		result = []

		for goner in range(16):
			for jumper in range(16):
				for newpos in range(16):
					tryRule = Rule([jumper,goner,newpos])
					if (tryRule.precondition(self.numeric)):
						result.append([jumper,goner,newpos])

		return result


	def goal(self):
	#-----------------------------------------------------------------
	# Returns True if state equals a given GOAL_STATE, e.g., the state 
	# with exactly 1 peg, in position 9.
	#-----------------------------------------------------------------
		return self.numeric == GOAL_STATE.numeric

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