爱领域关键技术是什么

A. 语义检索与知识检索的区别，基于领域本体的知识检索关键技术是什么

都是检索，但语义检索更智能，能够根据所检词自动扩展查询，效果更接近检索者本意。
基于领域知识本体的检索关键是1建立领域知识本体2将本体与知识关联3优化检索界面，使之检索知识本体。
最难的建立本体。

B. 人工智能的核心技术是什么

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。

C. 举例说明什么是技术基础、技术细节、技术环节和技术关键

技术细节是细抠每一个微小的动作，比如说如何低下重心，如何举球过肩，如何发力。环节是把一项技术拆分成几个部分，是做细节分析的基础。

技术环节是第一个分拆的动作要达到的目的，细节就是要怎么去做。投篮的环节：降低重心、举球过肩、腿部发力、出手、随球动作。

技术关键则有很多，每一个环节都有关键。如果说环节是每个细分的动作本身；细节是把每个环节再细分；那么关键就是最重要的那一个细节。

技术基础就是最重要的那个环节。 当然宏观考虑时，你把篮球当成一项技术，那么各个环节就是运球、投篮、篮板、抢断、封盖、传球，此时的基础就不好说了，每一项都是基础，关键则是投篮。别忘了，篮球的目的是得分比对手更多的分。

D. 物联网的关键技术有哪些，这些技术的主要思想，主要特点及应用

最初在1999年提出：即通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。

中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告，对物联网做了如下定义：通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

在物联网应用中有三项关键技术
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

用途范围
物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
国际电信联盟于2005年的报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。物联网在物流领域内的应用则比如：一家物流公司应用了物联网系统的货车，当装载超重时，汽车会自动告诉你超载了，并且超载多少，但空间还有剩余，告诉你轻重货怎样搭配；当搬运人员卸货时，一只货物包装可能会大叫“你扔疼我了”，或者说“亲爱的，请你不要太野蛮，可以吗？”；当司机在和别人扯闲话，货车会装作老板的声音怒吼“笨蛋，该发车了！”
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。

E. 大数据学习的关键技术是什么

1、机器学习：

机器学习是大数据处理承上启下的要害技能，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据发掘和计算学习。中心方针是经过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评价等一系列算法完成让计算机拥有对数据进行自动分类和猜测的功用。 大数据处理要智能化，机器学习是中心的中心。

2、数据发掘：

数据发掘中心技能来自于机器学习领域，数据发掘的提法比机器学习要早，应用规模要广，数据发掘和机器学习是大数据剖析的中心技能，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的要害。

3、人工智能：

AI的终极方针是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的作业，能够处理种种复杂的问题。

人工智能与机器学习的联系，两者的适当一部分技能、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和棋牌走步等领域取得了巨大的成功，但深度学习在现阶段还不能完成类脑计算，最多达到仿生层面，情感，回忆，认知，经验等人类独有能力机器在短期难以达到。

4、其它大数据处理根底技能：

大数据根底技能包括计算机科学相关如编程、机器学习的理论根底、商业剖析与理解、数据管理等。这些理论与技能是为大数据的根底管理、机器学习和应用决议计划等多个方面服务的。

关于大数据学习的关键技术是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

F. 幼儿园五大领域关键经验

幼儿园五大领域关键经验

幼儿园五大领域关键经验，促进幼儿教师了解幼儿的各项发展水平，开展更适宜幼儿各项技能发展水平的教育活动具有重要的影响作用，也是幼师需要掌握的，以下幼儿园五大领域关键经验

幼儿园五大领域关键经验1

幼儿园的教育内容是全面的、启蒙性的，可以相对划分为健康、语言、社会、科学、艺术等五个领域，各领域的内容相互渗透，从不同的角度促进儿童情感、态度、能力、知识、技能等方面的发展

概念解析

幼儿园的教育内容是全面的、启蒙性的，可以相对划分为健康、语言、社会、科学、艺术等五个领域，各领域的内容相互渗透，从不同的角度促进儿童情感、态度、能力、知识、技能等方面的发展

目标要求

健康目标

1、身体健康，在集体生活中情绪安定、愉快；

2、生活卫生习惯良好，有基本的生活自理能力；

3、知道必要的安全保健常识，学习保护自己；

4、喜欢参加体育活动，动作协调、灵活；

内容要求

1、建立良好的师生同伴关系，让幼儿在集体生活中感到温暖，心情愉快，形成安全感、信赖感。

2、与家长配合，根据幼儿的需要建立科学的生活常规。培养幼儿良好的饮食、睡眠、盥洗、排泄等生活习惯和生活自理能力。

3、教育幼儿爱清洁、讲卫生、注意保持个人和生活场所的整洁和卫生；

4、密切教会幼儿的生活进行安全、营养和保健教育，提高幼儿自我保护意识和能力。

5、开展丰富多彩的户外游戏和体育活动，培养幼儿参加体育活动的兴趣和习惯，增强体质，提高对环境的适应能力。

6、用幼儿感兴趣的方式发展基本动作，提高动作的协调性、灵活性。

7、在体育活动中心，培养幼儿坚强、勇敢、不怕困难的意志品质和主观、乐观、合作的态度。

指导要点

1、幼儿园必须把保护幼儿的生命和促进幼儿的健康放在工作首位。树立正确的健康观念，在重视幼儿身体健康的同时，要高度重视幼儿的心理健康。

2、既要高度重视和满足幼儿受保护、受照顾的需要，又要尊重和满足他们不断增长的独立要求，避免过度保护和包办替代，鼓励并指导幼儿自理、自立的尝试。

3、健康领域的活动要充分尊重幼儿生长发育的规律，严禁以任何名义进行有损幼儿健康的比赛、表演或训练等。

4、培养幼儿对体育活动的兴趣是幼儿园体育的重要目标，要根据幼儿的特点组织生动有趣、形式多样的体育活动，吸引幼儿主动参与。

语言目标

1、乐意与人交谈，讲话礼貌；

2、注意倾听对方讲话，能理解日常用语；

3、能清楚地说出自己想说的事；

4、喜欢听故事、看图书；

5、能听懂和会说普通话。

内容要求

1、创造一个自由、宽松的语言交往环境，支持、鼓励、吸引幼儿与教师、同伴或与其他人交谈，体验语言交流的乐趣，学习使用适当的、礼貌的语言交往。

2、养成幼儿注意倾听的习惯，发展语言理解能力。

3、鼓励幼儿大胆、清楚地表达自己的想法和感受，尝试说明、描述简单的事物或过程，发展语言表达能力和思维能力。

4、引导幼儿接触优秀的儿童文学作品，使之感受语言的丰富和优美，并通过多种活动帮助幼儿加深对作品的体验和理解。

5、培养幼儿对生活中常见的

幼儿园五大领域关键经验2

幼儿园教育的五大领域有哪五个

一、健康

增强幼儿体质，培养健康生活的态度和行为习惯

1、适应幼儿园的生活，情绪稳定；

2、生活、卫生习惯良好，有基本的生活自理能力；

3、有初步的安全和健康知识，知道关心和保护自己；

4、喜欢参加体育活动。

二、科学

激发幼儿的好奇心和探究欲望，发展认识能力

1、有好奇心，能发现周围环境中有趣的事情；

2、喜欢观察，乐于动手动脑、发现和解决问题；

3、理解生活中的简单数学关系，能用简单的分类、比较、推理等探索事物；

4、愿意与同伴共同探究，能用适应的方式表达各自的发现，并相互交流；

5、喜爱动植物，亲近大自然，关心周围的生活环境。

三、社会

增强幼儿的自尊、自信，培养幼儿关心、友好的态度和行为，促进幼儿个性健康发展

1、喜欢参加游戏和各种有益的活动，活动中快乐，自信。

2、乐意与人交往，礼貌、大方，对人友好；

3、知道对错，能按基本的社会行为规则行动；

4、乐于接受任务，努力做好力所能及的事；

5、爱父母、爱老师、爱同伴、爱家乡、爱祖国。

四、语言

提高幼儿语言交往的积极性、发展语言能力

1、喜欢与人谈话、交流；

2、注意倾听并能理解对方的话；

3、能清楚地说出自己想说的事；

4、喜欢听故事、看图书。

五、艺术

丰富幼儿的情感，培养初步的感受美、表现美的情趣和能力

1、能初步感受环境、生活和艺术中的美；

2、喜欢艺术活动，能用自己喜欢的方式大胆地表现自己的感受与体验；

3、乐于与同伴一起娱乐、表演、创作。

拓展资料：

幼儿园特性

一、基础性、启蒙性

从教育体质的角度看，幼儿园教育是学制的最初环节，是整个学制的基础。幼儿园课程作为学前教育的载体，直接影响幼儿现时的发展，为幼儿今后甚至一生的发展奠定基础。

从人的发展角度看，幼儿正处于人生发展的起始阶段，是从懵懂迈开脚步走向社会的开始，因此幼儿课程不寻求传授知识的高深、系统，只需让幼儿体验关于自然，社会与人类的最浅显的知识和观念，帮助幼儿认识她们周围的世界，开启幼儿的智慧与心灵，萌发他们优良个性和品质。

二、全面性、生活性

幼儿园课程是实现幼儿教育目标的手段，是实现幼儿全面发展的中介，因此，幼儿园课程应以实现幼儿在身体、认知、情感、社会性等方面的和谐发展为目标，要具有全面性。

幼儿在现实生活中，通过与大量的人、事物相互作用，从而获得知识、习得态度；体验情感，形成个性。因此，幼儿园课程必然带有浓厚的生活特性。课程内容要来自于幼儿生活，课程实施要贯穿于幼儿生活。

三、活动性与直接经验性

幼儿身心发展的特点决定了幼儿主要是通过感官来认识世界。在丰富的感性经验的基础上，幼儿才理解事物，对世界形成相对抽象的认识。幼儿的这种行动性和形象性的认知特点，使得幼儿园课程必须以幼儿主动参与的教育性活动为其基本的构成成分。在活动中幼儿获得的直接经验是幼儿发展的根本是幼儿理解世界的基础。

四、潜在性

与中小学课程相比，幼儿园课程的一个突出特点就是课程的潜在性和隐蔽性的特征。当然，中小学课程也存在隐性课程，但毕竟显性课程的力量要强大的多。

幼儿园五大领域关键经验3

幼儿园五大领域的课程内容包含哪些方面

幼儿园课程可以相对划分为健康、语言、社会、科学、艺术等五个领域。

一、健康领域目标

身体健康，在集体生活中情绪安定、愉快；生活卫生习惯良好，有基本的生活自理能力；知道必要的安全保证常识，学习保护自己；喜欢参加体育活动，动作协调、灵活。

二、语言领域目标

乐意与人交谈，讲话礼貌；注意倾听对方讲话，能理解日常用语；能清楚地说出自己想说的'事；喜欢听故事、看图书；能听懂和会说普通话。

三、社会领域目标

能主动的参与各项活动，有自信心；乐意与人交往，学习互助、合作和分享，有同情心；理解并遵守日常生活中基本的社会行为规则；能努力做好力所能及的事，不怕困难，有初步的责任感;爱父母长辈、老师和同伴，爱集体、爱家乡、爱祖国。

四、科学领域目标

对周围的事物、现象感兴趣，有好奇心和求知欲；能运用各种感官，动手动脑，研究问题;能用适当的方式表达、交流探索的过程和结果；能从生活和游戏中感受事物的数量关系并体验到数学的重要和有趣；爱护动植物，关心周围环境，亲近大自然，珍惜自然资源，有初步的环保意识。

五、艺术领域目标

能初步感受并喜爱环境、生活和艺术中的美；喜欢参加艺术活动，并能大胆地表现自己的情感和体验；能用自己喜欢的方式进行艺术表现活动。

这五大领域是有相互的交融点的，应该有机的结合起来看，而不是单独的分开成个体来考虑。他们相互影响，从而促进孩子情感、态度、能力、知识、技能等方面的发展。

扩展材料

一、课程要求

1、幼儿园必须把保护幼儿的生命和促进幼儿的健康放在工作首位。树立正确的健康观念，在重视幼儿身体健康的同时，要高度重视幼儿的心理健康。

2、语言能力是在运用的过程中发展起来的，发展幼儿语言的关键是创设一个能使他们想说、敢说、喜欢说、有机会说并能得到积极应答的环境。

3、社会领域的教育具有潜移默化的特点。幼儿社会态度和社会情感的培养尤应渗透在多种活动和一日生活的各个环节之中，要创设一个能使幼儿感受到的接纳、关爱和支持的良好环境，避免单一呆板的言语说教。

4、幼儿的科学教育是科学启蒙教育，重在激发幼儿的认识兴趣和探究欲望。

二、幼儿园，原称勘儿园，是几百年前从普鲁士引进的体制。

旧称蒙养园、幼稚园，为一种学前教育机构，用于对幼儿集中进行保育和教育，通常接纳三至六周岁的幼儿。幼儿园教育作为整个教育体系基础的基础，是对儿童进行预备教育（性格完整健康、行为习惯良好、初步的自然与社会常识）。

G. 什么是核心技术 什么是关键技术

.技术核心是在基础理论基础上在确定技术路线情况下支撑产品实现的技术选择中的关键部分,完成这条思路的技术和工艺就是核心技术。 核心技术是那些可以打开多种不同类型产品潜在市场大门的技术,毕竟企业最终交付给客户的是...
2.关键技术是指在一个系统或者一个环节或一项技术领域中起到重要作用且不可或缺的环节或技术,可以是技术点,也可以是对某个领域起到至关重要作用的知识。 (7)爱领域关键技术是什么扩展阅读: 核心技术是企业的其它具体产品的技术平台,是公司产品...

H. AI自动批阅系统的关键技术是什么优势有哪些

国内对于很多的作业和考试的批阅依然是人工批阅，但是批阅结果受主观因素的影响，比如卷面整洁程度、批阅教师的情绪和环境等等影响，从而降低了批阅的公平、公正性，尤其是作业批阅的重复性劳动量较大，占用了老师大量的时间。如今计算机和互联网技术以及大数据AI的迅猛发展，导致了传统教育行业和教学模式的变化。对于题目的自动批阅已经日趋成熟。AI自动批阅系统的原理是什么?AI自动批阅系统的优势有哪些?

一、AI自动批阅系统的关键技术是什么?

AI自动批阅系统主要是利用人工智能+大数据技术实现试卷的自动批阅，但是大部分人只是知道人工智能和大数据这两个词，其实在实现AI自动批阅的过程中有几项关键的技术支持才能完成自动批阅的过程，分别是大数据技术、图像识别技术、手写体识别技术、深度学习技术等这几项技术。

二、AI自动批阅系统的优势有哪些?

1、效率

AI自动批阅卷系统相比人工批阅速度更快，这是毋庸置疑的，老师不可能一次记住所有的多项选择题答案，需要不断检查标准答案，这是很费时的，自动批阅系统帮助学校和老师大大提高了效率、减少了教学成本。

2、公平

自动批阅系统更加理性，不受情感信息的影响，不受外界条件的干扰，不受疲劳等原因的误判。即使在复杂的干扰环境中，仍然可以得到正确的结果。

3、留痕批阅

目前像翌学这样的自动批阅系统已经可以完成自动批阅后留痕打印出试卷的功能，可以保留批阅痕迹，让学生清晰地了解自己的不足。

4、学情分析

人工智能自动阅卷系统可以在评分后直接做好学情分析，统计出考试数据、错题数据等教学材料，帮助老师减负、增效，帮助学生提高学习效率。

三、AI自动批阅系统发展中有哪些难题?

1、技术瓶颈

然而，对于汉语来说，实现自然语言处理技术是非常困难的。到目前为止，我国还没有一个实用的、真正实现的主观智能评分系统。由于汉语的复杂性，考生有很大的余地来充分利用语言。如果算法没有包含相关的关键语义，则会导致阅卷时的错误判断。

更不幸的是，由于研究方法和问题解决视角的不同，智能阅卷主观题往往只能用于主体的浅信息结构和语义结构，主观题智能阅卷处理简述题，名词解释还可以，但针对相对复杂的主观题，如小作文、大作文等，只能鞭长莫及。

2、社会障碍

即使在主观智能评卷系统成熟之后，强大的社会壁垒也是促进主观智能评卷的主要因素。没有家长或学生会把自己的命运交给一组不成熟的机器。对人工智能的不信任将成为主观智能评分的最大问题。

由于技术还不够成熟，这一天还很遥远。利用人工智能和大数据分析技术促进自然语言处理技术的发展，进一步完善主观智能评分系统，将是未来教育领域的一个非常重要的课题。

AI自动批阅系统在客观题批阅上已经有相当成熟的技术，在主观题批阅上还有待完善，以后的AI自动批阅系统肯定能克服这些难题，实现教育的教学相长。

I. 什么是人工智能和VR/AR关键技术

第一，搞清人类的思维方式。张亚勤承认“人类可能永远都不会知道大脑详细的构成和工作原理，也无法完全模仿大脑的运算，”但是他认为“由于海量数据、大量计算，以及结合合理的算法所达到的结果甚至是可能超越人脑的。”
张亚勤的观点很有代表性，弊病是目标不明、路径不清。
目标不明，试图超越自己不能理解的东西，难免会出现颜回遇到的情况“仰之弥高，钻之弥坚，瞻之在前，忽焉在后。”
路径不清，沿二进制逻辑运算之路难以超越人类智慧。现有人工智能大厦是建立在二进制逻辑运算之上的。计算机归根结底只能认别0和1，就象小朋友，把电影里的角色分为“好人”和“坏人”。假如某星球的“世界杯”，每场比赛有三支球队同时上场，那里的生物一定比地球人更智慧。人类的思维是生化反应，不会象电脑一样只有“高电位”和“低电位”两种状态。生物芯片取代半导体硅片的生物计算机和量子计算或许能够超过人类，但希望不一定属于是微软、谷歌这些今日的巨头。
第二，决定赋予还是预先阻止机器获得“求生本能”。所谓求生本能就是对自己生命的爱，从这种爱可以衍生出贪婪、恐惧等情感。从小小孩童的好奇心到太空探索，根本的驱动力就是人类的求生本能。
没有求生本能，机器无法超越人类，有了求生本能，懂得爱自己的“生命”，人类对它们有何价值？机器需要人类为它做饭、打扫房间吗？试图关掉电源，终结机器“生命”的人会不会被能够“察言观色”的机器先发制人地终结？
如果象某些专家想象的那样，机器复杂到一定程度就会自动产生求生本能，人类应当讨论的就不是“机器何时超过我们”而是“如何防止机器超过我们”。

J. 什么是农业关键核心技术

“农业关键核心技术”指农业领域的不可复制、开发成本高的关键技术。

核心技术又可分为技术核心和设计核心。技术核心是在基础理论基础上在确定技术路线情况下支撑产品实现的技术选择中的关键部分，完成这条思路的技术和工艺就是核心技术。

核心技术的特点：

1、核心技术优势具有不可复制性，是企业基于对产业、市场和用户的深刻洞察，以及环境长期孕育形成的，有独特的市场价值，能够解决重大的市场问题。

2、核心技术开发投入大、周期长、代价高。

3、核心技术开发和形成需要一个稳定的队伍、一种激励机制、一种超前的理念和一个科学的流程。它是一个科研体系一个技术体系，包括工艺、设备、配件、原材料、实验室技术、基础理论、中试、工艺样机生产等一系列评审、市场调研等等的整个一个体系。

4、核心技术具有隐性特征。

以上内容参考：网络-核心技术