本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。第1章 概述什么是OpenCVOpenCV的应用领域什么是计算机视觉OpenCV的起源下载和安装OpenCV通过SVN获取最新的OpenCV代码更多OpenCV文档OpenCV的结构和内容移植性。
如果是急于发文章,这些期刊的影响因子较低,比较好中.Pattern Recognition Letters《模式识别快报》荷兰ISSN:0167-8655，1983年创刊，全年16期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊，SCI2003年影响因子0.809，2003年EI收录290篇。Pattern Recognition《图形识别》英国ISSN:0031-3203，1969年创刊，全年12期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收录期刊，SCI2003年影响因子1.611，2003年EI收录177篇。
CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.
CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (WorldCongress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.
CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC /FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.ICPR (3): 模式识别方面最著名的会议之一, 盛会型.
Carl‘s Blog.从人工智能到统计机器学习 Posted: April 22nd, 2006, 9:02pm CST 今天一天收获颇丰，我在微软亚洲研究院访问时的老板，机器学习领域的大牛，李航研究员来工大讲学了，错过了上次与其直接交流的机会（上次他来时，我恰好去韩国开会），这次可坚决不能放过。说道AI的趋势，大概有以下几个（面向应用）：1）统计机器学习；后半部分讲的是统计机器学习，由于以前听过，这里就不详述，简单说说其中的一些闪光点吧：
计算机用语中常见英文缩写和词组。ADO ActiveX Data Object ActiveX数据对象 ALM Application Lifecycle Management 开发生命周期管理 ANSI American National Standard Institute 美国国家标准工会 AOP Aspect-Oriented Programming 面向方面的程序设计 AI Artificial Intelligence 人工智能。ADO ActiveX Data Object ActiveX数据对象。ALM Application Lifecycle Management 开发生命周期管理。
为了查找和改正现有专家系统中的错误,又有另外一些专家系统被设计出来. 从实验室到日常生活 人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了象美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要,还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮.150多所象DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公 司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.
【人工智能简史】 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，"人工智能"(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。
Image Compression 图像压缩 消除图像冗余或对图像近似的任一种过程，其目的是对图像以更紧凑的形式表示。Image registration 图像配准通过将景物中的一幅图像与相同景物的另一幅图像进行几何运算，以使其中物体对准的过程。Image restoration 图像恢复通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。Registered image 已匹准图像同一景物的两副（或以上）图像已相互调准好位置，从而使其中的物体具有相同的图像位置。
Image-processing operation 图像处理运算 将输入图像变换为输出图像的一系列步骤Image reconstruction 图像重构 从非图像形式构造或恢复图像的过程Image registration 图像匹准 通过将景物中的一图幅像与相同景物的另一幅图像进行几何运算，以使其中物体对准的过程Image restoration 图像复原 通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。
人工生命：探索新的生命形式人工生命：探索新的生命形式。人工生命的学科历史；自从1987年兰顿提出人工生命的概念以来，人工生命研究已走过了13年的历程。本次会议的论文集共收录了24篇论文，内容主要分布在：人工生命研究的理论、生命现象的仿真、细胞自动机（简称CA）、遗传算法、进化仿真等5个方面，兰顿发表了题为"人工生命"的开拓性论文，他在文中提出了人工生命的概念，并讨论了它作为一门新兴的研究领域或学科存在的意义。
人工智能实时用文字描述监控录像内容《MIT技术评论》报道，加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员开发出一种计算机视觉系统原型，能实时用文字描述监控录像的内容。朱指出，几乎所有的图像和视频搜索都是基于周围的文字描述。I2T是Image to Text（图像到文本）的缩写，它利用一系列计算机视觉算法，抽取图像或视频帧作为输入源，然后输出图像或视频所描述内容的摘要文字。
MIT人工智能实验室：如何做研究？
理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。记住比较好的论文是那些出版的或者成为技术报告的，因为这标志着该论文被认为是扩展了领域的最新知识——换句话说，他们的论文远远超出了硕士论文的水平。MIT AI实验室的论文并非全是有关人工智能的；
理解论文，就要了解论文的目的，作者所作的选择（很多都是隐含的），假设和形式化是否可行，论文指出了怎样的方向，论文所涉及领域都有哪些问题，作者的研究中持续出现的难点模式是什么，论文所表达的策略观点是什么，诸如此类。硕士论文的目的是为做博士论文练兵。记住比较好的论文是那些出版的或者成为技术报告的，因为这标志着该论文被认为是扩展了领域的最新知识——换句话说，他们的论文远远超出了硕士论文的水平。
（模式识别与智能系统）本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。模式识别和计算机视觉是该学科的一个研究特色，已取得重大研究成果的项目有动态目标识别，字符和人脸识别，机器人视觉；
一、图林与人工智能。模式识别是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。人类相互之间交流思想，除"读写"之外的重要途径是"听说"，电脑语音识别理所当然被列为与图象识别同等重要的人工智能技术。达特莫斯会议以来数十年间，除了在问题求解（包括机器博弈、定理证明等）、专家系统、模式识别等领域外，人工智能在自然语言理解、自动程序设计、机器人学、知识库的智能检索等各种不同的领域，都开拓出极其广阔的应用前景。
换言之，人工智能是电脑科学的一个重要分支，它的近期目标是让电脑更聪明、更有用，它的远期目标是使电脑变成"像人一样具有智能的机器"。费根鲍姆是人工智能领域的后来者，他以"知识工程"的创新思想，最终跻身于人工智能一代宗师的行列。"诺依曼机"曾在电脑的发展历程中作出了不可磨灭的贡献，几乎"统治"着所有的电脑"领地"，但是，面对人工智能研究，它已经变成限制电脑进一步发展的障碍，成为制约电脑高速处理知识信息的"瓶颈"。
MIT校园鸟瞰。这里有许多课题组，例如计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)、计算机图形学组、计算结构组、计算机体系结构组、信息与决策系统实验室(LIDS)、计算理论组、编程方法学组、编程系统研究组、多范围计算项目、网络与移动系统组、NuMesh组、Alewife项目、人工肌肤项目、Leg实验室、 Kirsch会堂、iCampus、移动机器人组、虚拟连线项目、并行与分布式操作系统组、哲学系、语言学系、语音系统组、写作与沟通中心等。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮 由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。
走近人工智能。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。---- 问: 您在人工智能领域研究了几十年，参与了许多国家重点研究课题，非常清楚国内外目前人工智能领域的研究情况。---- 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
学习科学涉及认知科学、教育心理学、计算机科学、人类学、社会学、信息科学、神经科学、教育、设计研究、教学设计等等领域与学科。AI主要研究基于人工智能技术设计导师系统或其他教育软件；2002年，学习科学国际协会（ISLS）建立， 举办ICSL 和CSCL国际会议，《学习科学杂志》(Journal of learning science)和《计算机支持的协作学习杂志》(the international journal os computer supported collaborative learning)。
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
Minsky和McCarthy的MIT研究组等，这一时期人工智能的研究工作主要在下述几个方面。美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者也都相继加入这一行列，英国在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在爱丁堡大学还成立了"人工智能"系。近年来，人工智能在很多方面取得了新的进展，尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的广泛的舞台。
据介绍，倒立摆仿真或实物控制实验是控制领域中用来检验某种控制理论或方法的典型方案。目前，实现三级倒立摆控制的实物系统仍然是世界公认的难题，而要实现四级倒立摆控制实物系统，在世界范围内更是一项空白。北师大模糊系统与模糊信息研究中心暨复杂系统智能控制实验室采用李洪兴教授提出的“变论域自适应模糊控制”理论，先后成功地实现了四级倒立摆控制仿真实验、三级倒立摆实物系统控制，并于今年8月11日实现了全球首例四级倒立摆实物系统控制。而由此项理论产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人技术、导弹拦截控制系统、航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。
浅议人工智能技术在教育中应用浅议摘要: 人工智能（AI）以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。一、 教学设计自动化技术"教学设计自动化"（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。(2)提供教学设计专家系统。
由此我们知道，那些由人类预先设定好程序控制的机器，例如机床、数控设备等，它们不能称为人工智能系统，真正的人工智能系统自身拥有智慧，并没有预先设定好的特定行为模式或程序，也就是我们所说的它们"自己会做事"。与此相反，强人工智能论的支持者相信机器也可以认知大脑层面，他们认为研究出具有真实情感和知觉的有自我意识的机器是有可能的，人类完全可以超越上帝之手，创造出伟大的"智能新人类"。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。
他说，要么让计算机模拟人的智力，要么让计算机不断学习，逐渐接近人的智力，除此之外，人工智能(AI)没有第三条路走。程序是让计算机执行算法的工具。计算机的意识。实验的要旨是这样的：一个用中文讲的笑话，中国人听了会哈哈大笑，如果用一台可以执行复杂算法的计算机根据这个笑话的词句进行一系列运算，得出的结果很正确，也是"哈哈大笑"，于是计算机用它自己的方式笑了几声，我们是否可以认为这台计算机"理解"了这个笑话呢？
(5)图像重建由图像的多个一维投影重建该图像,可看成是特殊的图像复原技术。3．适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。
数字图像处理介绍数字图像处理介绍。3．适用面宽 图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、 射线图像、超声波图像或红外图像等）。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。
人工情感的发展历程与最终归宿。总之，"统一价值论"与"数理情感学"，从深层次上解决了情感与智能的理论问题，真正揭开了情感神秘的面纱，真正了解了情感的内部逻辑关系，使变幻莫测的"情感计算"立即转化为切实可行的"价值计算"，使计算机不仅能够准确地识别他人的情感，而且能够从其内部逻辑关系上理解他人的情感，并准确地向他人表达自己的真实情感，从而为实现真正意义上的人工情感奠定了坚实的理论基础，铺平了前进的道路。
赵勇. SVM改进算法的研究现状与趋势. 人工智能研讨论坛, SVM版. 由于SVM有着良好的统计学习理论基础，优良的泛化能力，在模式识别（人脸识别、文本识别、手写体识别等）、函数拟合、建模和控制领域得到了应用，取得了 良好的评价。4. 对SVM样本孤立点和噪点处理的改进：改进对训练样本中噪点的处理提高其泛化能力，因为SVM在构造最优分类面时所有的样本具有相同的作用,因此,存在对 噪声或野值敏感的问题。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。编辑本段理论分析方法 研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。
