AI系列人工智能调节器说明书(V7.0)

使用说明书

（V7.0）

1 概叙

1.1 主要特点

●输入采用数字校正系统，内置常用热电偶和热电阻非线性校正表格，测量精度高达0.2级。

●采用先进的AI 人工智能调节算法，无超调，具备自整定（AT ）功能。

●采用先进的模块化结构，提供丰富的输出规格，能广泛满足各种应用场合的需要，交货迅速且维护方便。●人性化设计的操作方法，易学易用。

●全球通用的100~240VAC输入范围开关电源或24VDC 电源供电，并具备多种外型尺寸供客户选择。

●通过新的2000版ISO9001质量认证，品质可靠。

●产品经第三方权威机构检测获得CE 认证标志，抗干扰性能符合在严酷工业条件下电磁兼容（EMC ）的要求。注意事项

●本说明书介绍的是V7.0的AI-708/708P/808/808P型人工智能温度控制器，本说明书介绍的功能有部分可能不适合其他版本仪表。仪表的型号及软件版本号在仪

表上电时会在显示器上显示出来，用户使用时应注意不同型号和版本仪表之间的区别。务请用户仔细阅读本说明书，以正确使用及充分发挥本仪表的功能。

●AI 仪表在使用前应对其输入、输出规格及功能要求来正确设置参数，只有配置好参数的仪表才能投入使用。●与上一版本（V6.5）相比，重要改动包括：采用新的接线端子排布方式；全新设计的具备10个LED 指示灯的显示面板；增加了加热/冷却双输出功能，第二输出可自由定义为电流或时间比例输出规格；报警采用单边回差；支持多达4路报警及事件输出操作；采样速度提升1倍，能实现更快速的阀门控制。

1.2 型号定义

AI 系列仪表硬件采用了先进的模块化设计，具备5个功能模块插座：辅助输入、主输出、报警、辅助输出及通讯。模块可以与仪表一起购买也可以分别购买，自由组合。仪表的输入方式可自由设置为常用各种热电偶、热电阻和线性电压（电流）。AI 系列人工智能调节仪表共由8部分组成，例如：

－—①②③④⑤⑥⑦⑧

这表示一台仪表：①基本功能为AI-808型；②面板尺寸为A 型

（96×96mm ）；③辅助输入（MIO ）没有安装模块；④主输出（OUTP ）安装X3线性电流输出模块；⑤报警（ALM ）安装L5双路继电器触点输出模块；⑥辅助输出（AUX ）没有安装模块；⑦通讯（COMM ）装有自带隔离电源的光电隔离型RS485通讯接口S4；⑧仪表供电电源为24VDC 电源。仪表型号中8个部分的含义如下：

①表示仪表基本功能

AI-708基本型0.2级精度的AI 人工智能工业调节器，多种报警模式及变送、通讯等功能

AI-708P 程序型仪表，在AI-708基础上增加30+20段时间程序控制功能

AI-808功能增强型AI 人工智能工业调节器，在AI-708基础上增加手动/自动无扰动切换，阀门电机控制等功能

AI-808P 型仪表，在AI-808基础上增加30+20段时间程序控制功能

②表示仪表面板尺寸规格

A （A2带25段4级亮度光柱）面板96×96mm ，开口92×92mm ，插入深度为100mm

B 面板160×80mm （宽×高），横式，开口152×76mm ，插入深度为100mm

C （C3带50段2级亮度光柱）面板80×160mm （宽×高），竖式，开口

76×152mm ，插入深度为100mm

D 面板72×72mm ，开口68×68mm ，插入深度为95mm

E 面板48×96mm （宽×高），开口45×92mm ，插入深度为100mm

E5 无显示面板，采用DIN 导轨安装方式，48×96×110mm （宽×高×深）

F 面板96×48mm （宽×高），开口92×45mm ，插入深度为100mm

③表示仪表辅助输入（ＭＩＯ）安装的模块，Ｎ表示没有安装，下同

I4 可扩充0~20mA或4~20mA电流信号输入，并且内置24VDC 电源输出，可直接连接二线制变送器

I5 开关量输入模块，可在外部连接一开关，开关断开时给定值SV=SP1，开关闭合时SV=SP2

V24／12／V10／U5 分别为24V 、12V 、10V 及5VDC 电源输出模块，最大电流50mA ，可供外部传感器等使用④表示仪表主输出（ＯＵＴＰ）安装的模块，用于仪表调节输出或ＳＶ／ＰＶ的变送输出

L1 单路继电器输出模块，250VAC/2A，采用优质国产继电器

L2 小体积单路继电器输出模块，250VAC/1A，采用进口品牌继电器

L4 单路继电器输出模块，250VAC/2A，采用进口品牌继电器

L5 双路进口品牌继电器常开触点输出模块，OP1及OP2分别控制阀门电机的正/反转。

K1 “烧不坏”单路可控硅过零触发输出模块，可触发5~500A双向或二个反并联的单向可控硅

K3 “烧不坏”三路可控硅过零触发输出模块，每路可触发5~500A双向或二个反并联的单向可控硅

K5 “烧不坏”单路可控硅移相触发输出模块，适合200~240VAC电网

K6 “烧不坏”单相可控硅移相触发输出模块，适合340~415VAC电网范围使用

X3 光电隔离型线性电流输出模块，支持0~20mA及4~20mA输出，占用仪表内部12VDC 电源

X5 自带隔离电源的光电隔离型线性电流输出模块，支持0~20mA及4~20mA 输出，不占用仪表内部12VDC 电源 W1 可控硅无触点常开式开关输出模块，容量为100~240VAC/0.2A，具备“烧不坏”特点

W2 可控硅无触点常闭式开关输出模块，容量为100~240VAC/0.2A，具备“烧不坏”特点

G 固态继电器（SSR ）电压输出模块，规格为12VDC/30mA

⑤表示仪表报警（ＡＬＭ）安装的模块（用于仪表ＡＬ１及ＡＬ２报警输出）

L1／L2／L4 单路继电器输出模块，可支持AL1一路报警

L5 双路继电器常开触点输出模块，支持AL1及AL2二路报警

⑥表示仪表辅助输出（ＡＵＸ）安装的模块（用于仪表ＡＵ１、ＡＵ２报警或调节辅助输出）

L1／L2／L4 单路继电器输出模块，可支持AU1一路报警或作为加热/冷却输出的辅助输出

L5 双路继电器常开触点输出模块，支持AU1及AU2二路报警

G 固态继电器（SSR ）电压输出模块，规格为12VDC/30mA

W1 可控硅无触点常开式开关输出模块，容量为100~240VAC/0.2A，具备“烧不坏”特点

K1 “烧不坏”单路可控硅过零触发输出模块，可触发5~500A双向或二个反并联的单向可控硅

X3 光电隔离型线性电流输出模块，支持0~20mA及4~20mA输出，占用仪表内部12VDC 电源

X5 自带隔离电源的光电隔离型线性电流输出模块，支持0~20mA及4~20mA 输出，不占用仪表内部12VDC 电源 R 光电隔离的RS232C 通讯接口，使用仪表内部12VDC 电源

⑦表示仪表通讯（ＣＯＭＭ）安装的模块

X3 光电隔离型线性电流输出模块，支持变送输出，占用仪表内部12VDC 电源

X5 自带隔离电源的光电隔离型线性电流输出模块，支持变送输出，不占用仪表内部12VDC 电源

S 光电隔离的RS485通讯模块，使用仪表内部12VDC 电源

S4 光电隔离的RS485通讯接口，自带隔离DC/DC电源转换器，不占用仪表内部电源

⑧表示仪表供电电源：不写表示使用100~240VAC电源，24VDC 表示使用

20-32VDC 或AC 电源。

注1：K3模块需要占用OUTP 及MIO 供2个模块插座位置，OUTP 选择安装K3后，MIO 位置不能再安装模块。此时若需要给定值切换功能，可将I5模块安装在COMM 位置并设置bAud 参数为1，可替换MIO 实现该功能。

注2：V24、V10、V12及U5等电源输出类模块通常为外部的传感器、变送器反馈电阻提供电源，除D2尺寸仪表无法安装这种模块外，这种模块可安装在任何模块插座上，但为使接线规范，建议依据模块位置是否空闲依序安装在MIO 、AUX 和COMM 的位置上。

模块更换：模块通常根据用户订货时的要求在仪表交货前就安装好，并正确设置了相应的参数。如模块损坏或需要变更功能时，用户也可自行更换模块。更换模块时可将仪表机芯抽出，小心拆下原有模块，再按标示装上新的模块。如果模块种类改变，常常还需要改变对应参数的设置。

配置多个模块时信号之间电气相互隔离：仪表内部具有1组24VDC 和1组

12VDC 与主线路相互隔离的电源供模块使用，24V 电源通常供电压输出类模块使用，如V24/V12/V10（24V/12V/10V电压输出）、I5（开关量输入模块）或I4等模块，12V 电源则供输出和通讯模块使用。由于继电器、可控硅触发输出模块通常自身具备隔离或无需使用隔离电源，而SSR 电压输出模块（G 模块）一般无需再加额外的隔离，因为通常的SSR 本身都具有隔离功能，因此主要考虑通讯接口和电流输出之间的隔离。S （RS485通讯接口）、R （RS232通讯接口）及X3（线性电流输出）等模块均采用光电隔离技术使其与仪表输入线路相互隔离，但这些模块都需要使用仪表内部提供的12V 隔离电源，如果同时安装了上述2个具隔离功能的模块，则这2个模块相互之间不能实现电气隔离，因为它们共用了隔离电源。

为此设计了S4（RS485通讯接口）和X5（线性电流输出）等自带高效率DC/DC 电源隔离转换器的模块，不占用仪表内部隔离电

源。例如：在仪表主输出（OUTP ）位置安装了X3模块，在通讯接口（COMM ）上如果安装S 或X3模块，则X3与S 或X3两模块之间不能隔离，应改安装S4或X5模块。

可控硅无触点开关模块：W1/W2无触点开关模块可替代以往常用的继电器触点开关输出来控制交流接触器，可大大降低设备的干扰火花等优点，大幅度提高系统的可靠性。无触点开关的驱动元件是可控硅，所以它只适合控制100-240VAC 规格的交流电源，而不能用于控制直流电源。由于输出端串联了保护器件，其最大持续控制电流为0.2A ，瞬间电流则允许2A ，可直接驱动220AC ，80A 以下的交流接触器，但对于更大的负载则需要加中间继电器。

继电器模块：是各种模块中唯一有使用寿命和高度限制的模块，共有L1、

L2、L4、L5共4种模块可供选择。一般调节输出建议采用L1、L4等电流容量较大的大体积模块，其中L4采用进口继电器，体积小容量大但价格高。L2模块为小体积模块，没有体积限制问题，且具备常开+常闭触点而且均有压敏电阻火花吸收功能，但触点容量小，适合用于报警输出。L1、L5为大体积、大容量的继电器模块，这种模块在48mm 宽度（包括D2、E 、F 等尺寸）仪表中不能同时在主板即侧板安装，否则会碰到一起，所以其中一面安装L1或L5时，另一面要装输出模块则不能再安装L1或L5模块。L5为双路继电器模块，可用于2路报警输出，如AL1+AL2等，若不喜欢机械触点或受高度限制无法安装，可改选G5（两路SSR 电压输出模块）外接固态继电器（SSR ）来驱动负载。

关于校准维护：本仪表是采用自动调零及数字校准技术的免维护型仪表，无需校准维护。计量检定时若超差，通常对仪表内部进行清洁及干燥即可解决问题，万一干燥和清洁无法恢复精度，应将此仪表视同故障仪表送回厂方检修。

关于仪表的维修：仪表可提供自产品出厂日起3年的免费维修，凡需要返修的仪表，务必请写明故障现象及原因，以保证能获得正确而全面的修复。

1.3 DIN导轨安装型仪表

若选用DIN 导轨安装方式的E5面板，仪表无数字显示，通过仪表内部拨码开关来设置波特率和地址两个参数。仪表通常需要安装一个RS485通讯接口，利用与上位计算机或触摸屏连接来完成其功能及操作。

导轨安装仪表用拨码开关来进行波特率和地址两项参数设置。拆开仪表，面板背面的拨码开关共10位。其中1~7位定义仪表通讯地址，二进制算法，当地址超过100，仪表默认其为100。第8位定义通讯波特率BAUD ，当其设置为“0”时通讯波特率为9600；当其设置为“1”时通讯波特率为19200。剩余两位保留备用。修改地址或波特率后，仪表需重新上电，新参数才生效。

仪表的LED 指示灯在仪表与上位机通信时通常产生亮/灭时间不相等的闪动，每闪灭一次表示与上位机通讯一次，此时可通过上位机查看仪表状态。若仪表6秒内没有收到上位机信号，则其会产生亮 / 灭时间相等的闪动，其含义如下：

当指示灯以1.6秒周期缓慢闪烁时，表示虽无通讯但仪表工作无报警（可视为正常）。

当指示灯以0.6秒周期较快闪烁时，表示仪表没有通讯，而且有报警等一般错误产生。

当指示灯以0.3秒周期快速闪烁时，表示无通讯且存在输入超量程（如热电偶、热电阻开路）等严重错误。指示灯常灭表示仪表没电或损坏。

指示灯常亮（超过8秒以上）表示仪表有上电但表已损坏。

1.4 技术规格

●输入规格（一台仪表即可兼容）：

热电偶：K 、S 、R 、T 、E 、J 、B 、N 、WRe3-WRe25、WRe5-WRe26

热电阻：Cu50、Pt100

线性电压：0~5V、1~5V、0~1V、0~100mV、0~60mV、0~20mV等；0~10V （需在MIO 位置安装I31模块）线性电流（需外接精密电阻分流或在MIO 位置安装I4模块）：0~20mA、4~20mA等

线性电阻：0~80欧、0~400欧（可用于测量远传电阻压力表）

●测量范围：

K(-100~+1300℃、S(0~1700℃、R （0~1700℃）、T （-200~+390℃）、

E(0~1000℃、J(0~1200℃ B （600~1800℃）、N(0~1300℃、WRe3-WRe25

（0~2300℃）、WRe5-WRe26（0~2300℃） Cu50(-50~+150℃、Pt100(-

200~+800℃

线性输入：-9990~+30000由用户定义

●测量精度：0.2级（0.2%FS±0.1℃）

●分辨率：0.1℃（当测量温度大于999.9℃时自动转换为按1℃显示），可选择按1℃显示

●温度漂移：≤0.01%FS/℃（典型值约50ppm/℃）

●响应时间：≤0.3秒（设置数字滤波参数dL=0时）

●调节方式：

位式调节方式（回差可调）

AI人工智能调节，包含模糊逻辑PID 调节及参数自整定功能的先进控制算法

●输出规格（模块化）：

继电器触点开关输出（常开+常闭）：250VAC/1A 或30VDC/1A

可控硅无触点开关输出（常开或常闭）：100~240VAC/0.2A（持续），2A （20mS 瞬时，重复周期大于5S ） SSR电压输出：12VDC/30mA (用于驱动SSR 固态继电器

可控硅触发输出：可触发5~500A的双向可控硅、2个单向可控硅反并联连接或可控硅功率模块

线性电流输出：0~10mA或4~20mA 可定义 (安装X 模块时输出电压≥10.5V ；X4模块输出电压≥7V ●电磁兼容：IEC61000-4-4（电快速瞬变脉冲群），

±4KV/5KHz； IEC61000-4-5（浪涌），4KV ●隔离耐压：电源端、继电器触点及信号端相互之间≥2300VDC ；相互隔离的弱电信号端之间≥600VDC ●电源：

100~240VAC，-15%，+10% / 50~60Hz；或24VDC/AC，-15%，+10%

●电源消耗：≤5W

●使用环境：温度-10 ~ +60℃；湿度≤90%RH

●面板尺寸：96×96mm 、160×80mm 、80×160mm 、48×96mm 、96×48mm 、72×72mm ●开口尺寸：92×92mm 、152×76mm 、76×152mm 、45×92mm 、

92×45mm 、68×68mm ●插入深度：≤100mm

1.5 仪表接线

注：本图为A 、C 、E 等竖式面板的式仪表接线图。

本图顺时针旋转90度后为B 、F 型横式面板仪表的接线图，端子编号不变。

（K1/K3）K3）（K3）

仪表后盖端子排布如图：

注：①线性电压量程在1V 以下的由19、18端输入，0~5V及1~5V的信号由17、18端输入；② 4~20mA线性电流输入可用250欧电阻变为1~5V电压信号，然后从17、18端输入；也可在MIO 位置安装I4模块后，从14+、15-端输入或直接从16+、14-接二线制变送器；③不同分度号的热电偶采用的热电偶补偿导线不同，采用内部自动补偿模式时，补偿导线应直接接到仪表后盖的接线端子上，中间不能转成普通导线，否则会产生测量误差。

D 型面板仪表（72mmX72mm ）接线图如下：

K1）

注1：线性电压量程在1V 以下的由13、12端输入，0~5V及1~5V的信号由11、12端输入。注2：4~20mA线性电流输入可用250欧电阻变为1~5V电压信号，然后从11、12端输入。

注3：COMM 位置安装S 或S4通讯接口模块时用于通讯；安装继电器/无触点开关/SSR电压输出模块时用于AL1报警输出；安装I5模块并将bAud 参数设置为1，则可虚拟MIO 模块开关量输入功能，在3、4端外接的开关实现SV1/SV2切换。

可控硅触发输出接线图（适合K1、K3、K5、K6模块）

可控硅触发输出

可控硅触发输出

BX

压敏电阻

注1：根据负载的电压及电流大小选择压敏电阻以保护可控硅，负载为感性或采用移相触发时必须加阻容吸收。注2：推荐使用可控硅功率模块，一个功率模块内部包含2个单向可控硅，如图中虚线部分。

注3：采用K5型移相触发输出模块时，交流电源范围缩小为200~240VAC，采用K6型移相触发输出模块时，交流电源范围为340~415VAC。

利用接线方式选择热电偶冷端自动补偿模式：采用热电偶作为输入信号时，根据热电偶测温原理，需要对热电偶冷端进行温度补偿，AI 仪表可测量仪表后部接线端附近温度对热电偶冷端进行自动补偿，但由于测量元件的误差、仪表本身发热及仪表附近其它热源等原因，常导致自动补偿方式偏差较大，最坏时可能达

2~4℃。故对测量温度精度要求较高时，可外置一只接线盒，将Cu50铜电阻（需另行购买）及热电偶冷端都放在一起并远离各种发热物体，这样由补偿造成的测量不一致性可小于0.5℃。由于Cu50铜电阻本身误差原因可能造成室温有少许误差，可用Sc 参数加以修正。将外接的铜电阻改为精密固定电阻，还可实现恒温槽补偿功能。例如外接60欧固定电阻，查Cu50分度表可得补偿温度为46.6℃，此时将热偶冷端放置在控制温度为46.6℃的恒温槽中也可获得精确补偿，其补偿精度优于铜电阻。如果将外接的电阻改为短路线，可实现冰点补偿，此时要求将热电偶冷端（热电偶或补偿导线与普通导线连接处）放置在冰水混合物（0℃）内，其补偿精度可高可达0.1℃以上。2种补偿模式接线图如下：

仪表对应接线图

＋

－

（1）内部自动补偿模式

（补偿导线应直接接到接线端子上）

补偿导线

热电偶

（2）外接铜电阻自动补偿模式

（热电偶冷端接线盒最好远离发热物体）热电偶

2 显示及操作

2.1 面板说明

①上显示窗②下显示窗③设置键

④数据移位（兼手动/自动切换）⑤数据减少键⑥数据增加键

⑦10个LED 指示灯，其中MAN 灯灭表示

自动控制状态，亮表示手动输出状态；PRG 表示仪表处于程序控制状态；

M2、OP1、OP2、AL1、AL2、AU1、AU2等等分别对应模块输入输出动作；COM 灯亮表示正与上位机进行通讯。

⑤

2.2 显示状态

仪表上电

注意：不是所有型号仪表都有以上图形描述的显示状态，依据功能不同，AI-708只有①、⑤两种状态，AI-808有①、②、⑤三种显示状态，AI-708P 有①、③、④、⑤、⑥五种状态，而AI-808P 则具备以上所有显示状态。

仪表上电后，将进入显示状态①，此时仪表上显示窗口显示测量值（PV ），下显示窗口显示给定值（SV ）。对于AI-808/808P型仪表，按键可切换到显示状态②，此时下显示窗显示输出值。状态①、②同为仪表的基本状态，在基本状态下，SV 窗口能用交替显示的字符来表示系统某些状态，如下：

闪动显示“orAL ”：表示输入的测量信号超出量程（因传感器规格设置错误、输入断线或短路均可能引起）。此时仪表将自动停止控制，并将输出设置为0。

闪动显示“HIAL ”、“LoAL ”、“dHAL ”或“dLAL ”：分别表示发生了上限报警、下限报警、正偏差报警和负偏差报警。报警闪动的功能是可以关闭的（参看cF 参数的设置），将报警作为控制时，可关闭报警字符闪动功能以避免过多的闪动。

闪动显示“StoP ”，“HoLd ”和“rdy ”：分别表示程序处于停止状态、暂停状态和准备状态，该显示仅适用于AI-708P/808P程序型仪表，当程序正常运行时（run 状态），无闪动字符。

仪表面板上还有10个LED 指示灯，其含义分别如下：PRG 灯，对于AI-

708P/808P此灯亮表示程序运行（run ），闪动表示程序处于暂停（Hold ）或准备（rdy ）状态，灭表示处于停止状态。MAN 灯，手动调节指示等，当AI-808/808P 处于手动状态下时该灯亮；COM ，当仪表与上位机通讯时，此灯闪动；MIO 、OP1、OP2、AL1、AL2、AU1、AU2分别表示对应的MIO 、OUTP 、ALM 及AUX 等模快动作与否的指示。

当OUTP 安装X 或X4线性电流输出模块时，OP1/OP2在线性电流输出时通过亮／暗变化反映输出电流的大小。当OUTP 安装K5单相移相可控硅触发模块时，OP2亮表示外部电源接通，OP1通过亮/暗变化反映移相触发输出大小。

2.3 基本使用操作

显示切换：按键可以切换不同的显示状态。AI-808可在①、②两种状态下切换，AI-708P 可在①、③、④等三种状态下切换，AI-808P 可在①、②、③、④等四种状态下切换，AI-708只有显示状态①，无需切换。

修改数据：如果参数锁没有锁上，仪表下显示窗显示的数值除AI-808/808P的自动输出值及AI-708P/808P的已运行时间和给定值不可直接修改外，其余数据均可通过按、或键来修改下显示窗口显示的数值。例如：需

要设置给定值时（AI-708/808型），可将仪表切换到显示状态①，即可通过按、或键来修改给定值。AI 仪表同时具备数据快速增减法和小数点移位法。按键减小数据，按键增加数据，可修改数值位的小数点同时闪动（如同光标）。按键并保持不放，可以快速地增加/减少数值，并且速度会随小数点会右移自动加快（3级速度）。而按键则可直接移动修改数据的位置（光标），操作快捷。

设置参数：在基本状态（显示状态①或②）下按键并保持约2秒钟，即进入参数设置状态（显示状态⑤）。在参数设置状态下按键，仪表将依次显示各参数，例如上限报警值HIAL 、参数锁Loc 等等，对于配置好并锁上参数锁的仪表，只出现操作工需要用到的参数（现场参数）。用、、等键可修改参数值。按键并保持不放，可返回显示上一参数。先按键不放接着再按键可退出设置参数状态。如果没有按键操作，约30秒钟后会自动退出设置参数状态。如果参数被锁上（后文介绍），则只能显示被EP 参数定义的现场参数（可由用户定义的，工作现场经常需要使用的参数及程序），而无法看到其它的参数。不过，至少能看到Loc 参数显示出来。

2.4 AI人工智能调节及自整定(AT操作

AI 人工智能调节算法是采用模糊规则进行PID 调节的一种新型算法，在误差大时，运用模糊算法进行调节，以消除PID 饱和积分现象，当误差趋小时，采用改进后的PID 算法进行调节，并能在调节中自动学习和记忆被控对象的部分特征以使效果最优化。具有无超调、高精度、参数确定简单、对复杂对象也能获得较好的控制效果等特点。

AI 系列调节仪表还具备参数自整定功能，AI 人工智能调节方式初次使用时，可启动自整定功能来协助确定M 5、

P 、t 等控制参数。初次启动自整定时，可将仪表切换到显示状态①下，按键并保持约2秒钟，此时仪表下显示器将闪动显示“At ”字样，表明仪表已进入自整定状态。自整定时，仪表执行位式调节，经2~3次振荡后，仪表内部微处理器根据位式控制产生的振荡，分析其周期、幅度及波型来自动计算出M 5、P 、t 等控制参数。如果在自整定过程中要提前放弃自整定，可再按键并保持约2秒钟，使仪表下显示器停止闪动“At ”字样即可。视不同系统，自整定需要的时间可从数秒至数小时不等。仪表在自整定成功结束后，会将参数CtrL 设置为3（出厂时为1）或4，这样今后无法从面板再按键启动自整定，可以避免人为的误操作再次启动自整

定。已启动过一次自整定功能的仪表如果今后还要启动自整定时，可以用将参数CtrL 设置为2的方法进行启动（参见后文“参数功能”说明）。

系统在不同给定值下整定得出的参数值不完全相同，执行自整定功能前，应先将给定值设置在最常用值或是中间值上（对于AI-708P/808P程序型仪表，可通过修改当前程序段值来改变给定值以满足要求），如果系统是保温性能好的电炉，给定值应设置在系统使用的最大值上，再执行启动自整定的操作功能。参数CtI （控制周期）及d F （回差）的设置，对自整定过程也有影响，一般来说，这2个参数的设定值越小，理论上自整定参数准确度越高。但d F 值如果过小，则仪表可能因输入波动而在给定值附近引起位式调节的误动作，这样反而可能整定出彻底错误的参数。推荐CtI=0-2，dF=2.0。此外，基于需要学习的原因，自整定结束后初次使用，控制效果可能不是最佳，需要使用一段时间（一般与自整定需要的时间相同）后方可获得最佳效果。

AI 仪表的自整定功能具备较高的准确度，可满足超过90%用户的使用要求，但由于自动控制对象的复杂性，对于一些特殊应用场合，自整定出的参数可能并不是最佳值，所以也可能需要人工调整MPT 参数。在以下场合自整定结果可能无法满意：（1）一个电炉分多段控制加热，但各段之间相互影响，整定的M 5参数常常偏大；（2）滞后时间很长的系统；（3）使用行程时间长的阀门来控制响应快速的物理量（例如流量、某些压力等），自整定的P 、t 值常常偏大。用手动自整定则可获得较准确的结果；（4）采用接触器或电磁阀等一类机械开关进行控制而且CtI 参数设置过大；（5）对于致冷系统及压力、流量等非温度类系统，M 5准确性较低，可根据其定义（即M 5等于手动输出值改变5%时测量值对应发生的变化）来确定M 5；（6）其他特殊的系统，如非线性或时变型系统。如果正确地操作自整定而无法获得满意的控制，可人为修改M 5、P 、t 参数。人工调整时，注意观察系统响应曲线，如果是短周期振荡（与自整定或位式调节时振荡周期相当或略长），可减小P （优先），加大M 5及t ；如果是长周期振荡（数倍于位式调节时振荡周期），可加大M 5（优先），加大P ，t ；如果无振荡而是静差太大，可减小M 5（优先），加大P ；如果最后能稳定控制但时间太长，可减小t （优先），

加大P ，减小M 5。调试时还可用逐试法，即将MPT 参数之一增加或减少

30~50%，如果控制效果变好，则继续增加或减少该参数，否则往反方向调整，直到效果满足要求。一般可先修改M 5，如果无法满足要求再依次修改P 、t 和ctI 参数，直到满足要求为止。此外也可拨打厂方提供的技术支持免费电话。

手动自整定（仅适用AI －808/808P）：由于自整定执行时采用位式调节，其输出将定位在由参数oPL 及oPH 定义的位置。在一些输出不允许大幅度变化的场合，如某些执行器采用调节阀的场合，常规的自整定并不适宜。对此AI －808型仪表具有手动自整定模式。方法是用先用手动方式进行调节，等手动调节基本稳定后，再在手动状态下启动自整定，这样仪表的输出值将限制在当前手动值+10%及-10%的范围而不是oPL 及oPH 定义的范围，从而避免了生产现场不允许的阀门大幅度变化现象。此外，当被控物理量响应快速时，手动自整定方式能获得更准确的自整定结果。注意：手动自整定启动前，手动输出值应在10%~90%范围内，且测量值与给定值已应基本一致且较稳定，否则将无法整定出正确的参数。

2.5 程序操作（仅适用AI-708P/808P型）

设置程序：在显示状态①下按键一下即放开，仪表就进入设置程序状态。仪表首先显示的是当前运行段起始给定值，可按、和键修改数据。按键则显示下一个要设置的程序值来，每段程序按“时间-给定值-时间-给定值”的顺序依次排列。按并保持不放2秒以上，返回设置上一数据，先按

设置程序状态。在程序运行时也可以修改程序。在运行中，在恒温段如果改变给定值，则要同时修改当前段给定值及下一段给定值，如果要增加或缩短保温时间，则可增加或减少当前段的段时间。在升、降温段如果要改变升、降温斜率，可根据需要改变段时间，当前段给定温度及下一段的给定温度。

运行／暂停(run/HoLd程序：在显示状态①下，如果程序处于停止状态（下显示器交替显示“StoP ”），按键并保持约2秒钟，仪表下显示器将显示“run ”的符

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

炒股软件排行榜讲课教案

华尔通星级：五星 1、实时热点资讯 2、人工智能选股系统 3、股票基础知识学习视频教程（初、中、高） 4、支持线上开户，多数券商合作登录。 5、有比较多的技术指标。 6、支持模拟炒股功能 优势： 1、华尔智能选股 华尔智能选股是华尔通推出的根据对个股的量化计算、智能算法以及数据分析智能为用户选出相对优势股。分六个方面选择，包括趋势、突破、尾盘、十字星、黄金位、红三兵六种技术形态，全方位满足用户选股习惯。除此以外，华尔还能帮用户分析个股未来走势。 2、牛人圈子 华尔通设有专门的牛人圈子，资深高手汇聚，牛人会定时直播、分享经典战法、精研技术指标，更有牛人私人笔记，主要记录牛人精华内容，解读上市公司公告、季报、年报，提供最具参考的价值观点。 同花顺星级：五星 同花顺起步早，是国内第一批的企业，总体来说，优势还是有的。 优势： 1、资料齐备，你想看的信息基本上都有；

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智能温控仪AI-808系统简易操作说明

智能温控仪AI-808系统简易操作说明 ①、面板说明及操作说明； ②、操作说明 1、要改变温度设定值，请点击一下键，这时SV 窗小数点闪烁，按 键或 键 增加或减少数据。 2、按键可移动修改数据的位置，按 、 键可增加或减少数据值，设定完成后 6秒自动复位。 3、报警温度值的设定，按动 键3秒以上，这时PV 屏显示HIAL （上限报警），SV 屏最后 一位小数点开始闪动。调整步骤按第2条完毕，6秒后自动复位。LOAL （下限报警）设定只要再点击一下，操作同上。 4、启动自调整，按键并保持3秒钟，等仪表的SV 窗显示AT 再放开，自整定开始，如果提前终止自整定，再按 键并保持到SV 窗AT 字样不显示，再放开，自整定终止。通常自整定只需 操作一次即可。 5、LOC 为数据锁功能，当LOC=0时允许设置现场数据，当LOC=2时不允许改变已设数据值。LOC=808开锁功能。 6、例如要设置成一台K 型，输出0~10mA ，上限报警1000℃、下限报警200℃的仪表，厂方设置现场参数：Sn 为0、Ctr1为1、HIAL 为1000、LOAL 为200 、OPI 为1、OPH 为100。仪表显示现场参数：HIAL （上限报警）、LOAL （下限报警）、Ctr1(自整定设置)、OPH （功率调整）、LOC （数据自锁）。 7、该仪表智能化程序较高，有些功能没有使用，请勿随意调节仪表参数，以免仪表不能正常工作。 ① OUT 调节输出指示灯 ② AUX 辅助接口工作指示灯 ③ 显示转换键（兼参数设置进入） ④ 数据移位键（兼手动/自动切换及程序设置进入） ⑤ 数据减少键（兼程序运行/暂停操作） ⑥ 数据增加键（兼程序停止操作） ⑦ AL1 报警指示灯1（上限） ⑧ AL2 报警指示灯2（下限） ⑨ PV 测量值显示窗 ⑩ SV 给定值显示窗 ① ② ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ③ ④ ⑤ ⑥ ① ⑦ ⑧ ② ③ ④⑤⑥ ⑨ ⑩ ⑨ ⑩ ③ ④⑤⑥ ① ⑦ ② ⑧ 图1：AI-808B 系列 图2：AI-808A 系列 图3：AI-808E 系列

人工智能选股之stacking集成学习

人工智能选股之stacking集成学习

本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)

图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)

温控器设置及操作说明-民熔

温控器设置及操作-民熔 一。下限偏差报警设置：按set键选择并显示“SLP”，绿色显示该参数的值，选择shift、ENGASE、DERANCE键设置或修改该参数。此参数表示报警点低于主控设定值的差值。 2。上限偏差报警设置：按set键选择“SHP”，绿色显示显示该参数值。选择shift、increase 和reduce键来设置或修改此参数。此参数表示报警点和主控制设定点之间的差异。 三。标度范围设置：按set键选择显示“P”，绿色显示该参数的值，选择shift、GANCE、DENCE键设置或修改该参数。“P”值越高，恒温控器主控制继电器输出的灵敏度越低。“P”值越低，恒温器主控制继电器输出的灵敏度越高。 四。积分时间设置：按set键选择显示“I”，绿色显示该参数的值，选择shift、INCEASE、decrease键设置或修改该参数。集成时间越短，集成效果越强。 5。差分时间设置：按set键选择显示“d”，绿色显示该参数的值，选择shift、INCRASE、decrease键设置或修改该参数。微分时间越长，校正越强。 6。比例循环设置：按set键选择显示“t”，绿色显示该参数的值，选择shift、GANSE、DENCE 键设置或修改该参数。 7号。自整定：按set键选择并显示“aτ”，绿色显示屏显示该参数的值，选择shift、GANCE、decrease键设置或修改该参数；设置为“00”表示自整定关闭，设置为“01”表示自整定开

8。锁定参数设置：按set键选择并显示“Lok”，绿色显示锁定状态，选择shift、INCEASE、decrease键设置或修改参数；设置为“00”表示不锁定，设置为“01”表示只锁定主控以外的参数，并设置为“02”表示所有参数都已锁定。参数锁定后，其他人不能修改。如果需要修改，则应解锁，即设置为“00”。 9。主控温度上限设定：按set键选择并显示“SOH”，绿色显示该参数值，选择shift、ADVANCE、DEVANCE键设置或修改该参数，该参数表示主控继电器的工作温度不能高于该值，否则主控设置的温度无效 10。温度校正设置：按set键选择并显示“SC”，绿色显示该参数的值，选择shift、GANSE、decrease键设置或修改该参数；当温度控制器长时间运行后出现测量偏差时，此函数可用于更正错误。如果测量值小于2℃，则该参数可设置为02。如果测量值大于2℃，则参数可设为-2。 在第二设置区，按下set键5秒以上，系统保存设置参数，退出设置状态，返回正常状态。设置好设置状态后，如果没有按照正确的操作退出设置状态，30秒后，系统将自动退出设置状态，您之前设置的参数将被声明为无效。 1. 手动 / 自动无扰动切换 按 A/M 键， MAN 指示灯亮， 进入手动状态。 当前 SV 显示器数值即为输出百分比， PV 显示器为测量值。用“向左” 、 “向上” 和“向下”键可手动修改输出百分比。再按

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(四)

眉山市公需科目培训：2019人工智能与健康试题及答案（四） 一、单选题 1.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（ 2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：B√答对 2.对于神经退行性疾病，（）将成为主要的检测手段。（2.0分） A.X光 B.计算机断层扫描 C.核磁共振成像 D.内窥镜 我的答案：C√答对 3.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（2.0分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案：C√答对 4.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度

我的答案：A√答对 6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。（2.0分） A.预测 B.统计 C.分析 D.回顾 我的答案：A√答对 7.“计算机器能够思维”的观点是由（）提出来的。（2.0分） A.冯·诺依曼 B.图灵 C.诸葛亮 D.公输班 我的答案：B√答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（2.0分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案：A√答对 9.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（2.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 10.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么!

四句话就让你彻底明白人工智能都是什么! 第一句：AI顾名思义就是英文单词Artificial intelligenc，即人工智能。 其实人工智能并不是什么触不可及的东西，包括苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理和智能聊天类应用以及美图秀秀的自动美化功能，都属于人工智能。甚至一些简单的，套路固定的资讯类新闻，也是由人工智能来完成的。 当然，现在的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试，利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务。至于以实物存在的人工智能，当属现在物流仓库的小黄机器人了。他们正代替人类完成繁重的商品摆放、整理，快速出库、入库等操作。 第二句：现在人工智能并没有发展到像电影中的机器人一样，那么高智能化的程度，今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样，以人形外貌出现在主人面前。现在的人工智能分三个级别：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1、弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。毫无疑问，今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能。Alpha Go 其实也是一个弱人工智能。 2、强人工智能 强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一个可以称得上强人工智能的程序，大概需要具备以下几方面的能力：存在不确定因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力；知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力；规划能力；学习能力；使用自然语言进行交流沟通的能力；将上述能力整合起来实现既定目标的能力。 3、超人工智能 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么由此

温控器RH400参数说明书

R KC温控器RH400FK02-M*AN/N参数数值及操作原理 1、RH400参数 2、产品特点和应用 日本RKC理化公司主要生产模块型控制器，数字多点控制器，数字显示控制器，程序控制器，各种传感器，指示器等，公司通过了国际质量认证体系「ISO9001」的认证，主打产品安全标准遵守美国最新安全标准UL、加拿大安全标准CSA、欧洲安全标准EMC指令及低压指令标准符（CE认定合格品）。 RH系列数字显示控制器采用维护性能好的插入式构造；同时，产品纵深与原始型号（ CD 系列）相比缩短了 40% 。是最新型标准温度控制器。 纵深 60mm （ RD100:63mm ）的纤薄外形 11 段 LCD ，大屏清晰可视性好。 具有较高目标值应答性的PID 常数演算 取样周期0.5 秒 可变更响应快慢、POST 微调功能 可缩短AT 执行时间的启动演算功能 此款新型温控器的优势: 1.搭载了清晰明了的大型11段显示的LCD显示器,更能轻易识别以往难以分辩的文字 2.增加了操作键锁定显示,操作键锁定的功能,可以一目了然地显示现在的锁定状态 3.算出的PID数据更具有优越的目标值响应性,与以往的AT运算得出的PID数据相比,此款温控器更能快速自动地算出PID数值,在灵敏响应性的基础上,还具有优越的抗外部干扰的响应性. 4.可消减AT实行时间 5.可以扩展实行AT后的控制特性(POST演算).

3、控制方法 RKC系列智能数字温度控制器，采用最新的平面操作和微机智能控制技术。本着简单易用，稳定可靠的原则，该系列表具有极大的市场适应性，产品按国家标准制造并有多种安装尺寸。 工业区用到温控器一般采用热电偶传感器来测量温度值，热电偶有J,K,R,S等分度号，每种分度号热电偶在不同温度范围内有它独特的温度精度，常用的K分度号热电偶精度范围在0-400°C，是常见的温度传感器。另外一种温度传感器是热电阻，常见的是PT100，也叫铂金电阻，精度比较高，一般为-199-649°C这个范围内使用，价格稍微比热电偶贵些。 独特之处编辑RKC温控器出场时候为单回路调节器，即只有加热功能，称之为基本表，一般发到代理商处，由代理商扩展多路调节和报警输出控制功能，俗称改表，这样保证了很少硬件成本即可实现多功能扩展，这是其他温控器没有的功能，另外RKC温控器的输入范围和报警范围都是可以通过软件和参数来设置的，比较方便，过流保护功能可以通过外加电流互感器来实现，带485通讯口，可以跟上位机通讯。 莞联硕机电代理日本理化RKC温控器，,温度调节器，温度控制器，CH402温控器，CD901温控器库存现货。特价供应，备客户急用之所需。本公司可供全国客户之所需，在阿里巴巴、淘宝供应，快递送货上门， 1..热电偶：K、J、R、S、B、E、N、T、W5RE/W6RE、PL‖、U、L 2.测温热电阻输入：PT100、JPT100 3.支流电压：DC0——DC5V，DC1——DC5V 取样周期：0.5s 测量精度：热电偶：±（显示值的0.3%+1digit）或±2度测温电阻：±（显示值的0.3+1digit） （DC0/12V）允许负载电阻600欧以上可以加热冷却双输出控制（输出1：加热侧；输出2：冷却侧） 供选加热器断线警报和控制环断线警报。

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。

通用人工智能与机器的意识问题

通用人工智能与机器的意 识问题 南开大学黄彧

?意识是什么——意识的哲学思考？?Conscious AGI Agent是否可能？ ?Conscious AGI Agent如何构建自己的身体？?Conscious AGI Agent是怎样与环境互动的？ ?如何理解AGI Agent中的时间问题？?Conscious AGI Agent实现自由意志的途径是什么？?AGI Agent如何具有主观经验？ ?AGI Agent中意识和创造力有何种联系？

?Antonio Chella University of Palermo 研究领域：Artificial Intelligence; Oncology; Machine Learning & Pattern Recognition; Cardiology; Multimedia antonio.chella@unipa.it ?Riccardo Manzotti Iulm University of Milan 研究领域：Artificial Intelligence; Computer Vision; Human-Computer InteractionNetworks & Communications; Neuroscience riccardo.manzotti@iulm.it One's conscious experience of an object is identical with the object one experiences

对在设计有意识的智能体时面临的主要问题，进行回顾。

2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数

2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数

正文目录 本文研究导读 (4) 机器学习中的随机数 (5) 从计算机中的随机数生成谈起 (5) 数据集的随机划分 (5) 优化算法中的随机数 (6) 赋予参数随机初始值 (6) 随机梯度下降 (6) 集成学习中的随机数 (8) 神经网络中的随机数 (9) Python环境下如何设置随机数种子 (10) 机器学习选股模型随机性的来源 (11) 方法 (12) 人工智能选股模型测试流程 (12) 全连接神经网络模型参数设定 (14) 单因子测试 (14) 回归法和IC值分析法 (14) 分层回测法 (15) 结果 (16) 模型性能 (16) 回归法和IC值分析法 (17) 分层测试法 (18) 不同随机性来源的横向比较 (20) 总结 (22) 风险提示 (23) 图表目录 图表1：机器学习中随机数所涉及的环节、作用和代表模型 (5) 图表2：二元损失函数示意图 (7) 图表3：损失函数为凸函数（左）和非凸函数（右） (7) 图表4：梯度下降法（左）和随机梯度下降法（右） (7) 图表5：Bootstrap重采样示意图 (8) 图表6：Bagging并行集成方法示意图 (9) 图表7：Dropout方法示意图 (10) 图表8：Python常用机器学习包中随机数种子参数设置方法 (11) 图表9：keras包（tensorflow作为后端）设置随机数种子代码实例 (11) 图表10：机器学习选股模型随机性的可能来源和对应的考察方式 (11)

图表11：人工智能选股模型测试流程示意图 (12) 图表12：年度滚动训练示意图 (12) 图表13：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (13) 图表14：模型历年滚动训练最优超参数 (14) 图表15：2011~2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表16：2011~2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表17：2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表18：2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表19：2011~2018年四种模型平均t 值分布 (17) 图表20：2011~2018年四种模型平均|t|值分布 (17) 图表21：2011~2018年四种模型平均因子收益率分布 (17) 图表22：2011~2018年四种模型平均Rank IC分布 (17) 图表23：2011~2018年逻辑回归模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表24：2011~2018年XGBoost模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表25：2011~2018年随机森林模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表26：2011~2018年全连接神经网络模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表27：2011~2018年四种模型多空组合年化收益率分布 (18) 图表28：2011~2018年四种模型多空组合夏普比率分布 (18) 图表29：2011~2018年四种模型Top组合年化收益率分布 (19) 图表30：2011~2018年四种模型Top组合夏普比率分布 (19) 图表31：2011~2018年逻辑回归模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表32：2011~2018年XGBoost模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表33：2011~2018年随机森林模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表34：2011~2018年全连接神经网络模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表35：2011~2018年逻辑回归模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表36：2011~2018年XGBoost模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表37：2011~2018年随机森林模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表38：2011~2018年全连接神经网络多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表39：XGBoost模型四种随机性来源比较 (21)

人工智能伦理学慕课题库

人工智能伦理学慕课题库 1.1人工智能的历史 1. [多选题] 对人工智能常见的误解有哪些?( ) A.人工智能就是机器学习 B.机器学习只是人工智能中的一个方向 C.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D.人工智能就是深度学习 我的答案：AD 2. [判断题] 哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 我的答案：对 3. [判断题] 深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 我的答案：错 1.2符号人工智能 1. [单选题] 人工智能作为一门学科的建立时间是( )。 A.1956年 B.1930年 C.1960年 D.1952年 我的答案：A 2. [单选题] 人工智能与计算机学科的关系是( )。 A.计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B.计算机是人工智能研究的一个领域 C.人工智能是计算机学科的一个分支 D.人工智能与计算机学科没有联系 我的答案：C 3. [单选题] 计算机之父是( )。 A.约翰·麦卡锡 B.艾伦·图灵 C.赫尔伯·西蒙 D.马文·明斯基 我的答案：B 4. [判断题] 符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。( ) 我的答案：对 5. [判断题] 通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 我的答案：错 1.3人工神经网络

1. [单选题] ( )是现在新出现的人工智能的研究方向。 A.深度学习 B.人工神经元网络 C.贝叶斯网络 D.类脑人工智能 我的答案：D 2. [单选题] 深度学习中的“深度”是指( )。 A.计算机理解的深度 B.中间神经元网络的层次很多 C.计算机的求解更加精准 D.计算机对问题的处理更加灵活 我的答案：B 3. [多选题] 人工神经元网络与深度学习的关系是( )。 A.人工神经元网络是深度学习的前身 B.深度学习是人工神经元网络的一个分支 C.深度学习是人工神经元网络的一个发展 D.深度学习与人工神经元网络无关 我的答案：AC 4. [判断题] 符号AI不是人工智能的正统。( ) 我的答案：错 5. [判断题] 相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。( ) 我的答案：对 1.4框架问题 1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制 我的答案：B 2. [判断题] 计算机具有触类旁通的能力,可以根据具体语境对事件进行分类。( ) 我的答案：错 3. [判断题] 人工神经元网络会遭遇“框架问题”。( ) 我的答案：错 4. [判断题] 推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱 的结论。( ) 我的答案：对1. [单选题] 深度学习的实质是( )。 A.推理机制 B.映射机制 C.识别机制 D.模拟机制 我的答案：B

量化系统公开课

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散户不追高，韭菜变镰刀炒股大智慧，格局赚大钱 一学就会、成就高手、人工智能选股、不是纸上谈兵、而是有效大数据分析 量化系统：专抄机构底、让交易变的简单、让小白成为高手！一直被模仿一、短线做法如何提高成功率高？ 怎样明确定义看长做短？ 二、晚上8点30分时间形态学技术与方法三、勾选上课通知我，我上课时会通知大家 拜师嘉年华，拜师有优惠 促销活动，最大力度，到12月份截止，月徒送多1个月，如果学员达到5位，多送2个月共3个月，欢迎咨询 ！加 量化老师粉丝QQ 群 514483762 领学员课件试听 我们在低位低估的时候买入未来上涨的概率会更大，盈利赚到的钱也会越多，相反我们在高位高估的时候投资，未来下跌的概率会更大，赚到的钱也会大大减少，甚至亏损。实际投资过程中，很多人无法 理解这一点。我们要尽量做胜率高、赔率低，对我们有利的决策，也就是低位低估的时候投资。 关注量化太极院、低吸富三代、追高悔一生、佛渡有缘人、简单通透、易学易懂，真实有效、稳定套利、太极阴阳理论 量化教学 明确直观易学易懂 注重实战眼见为实 重执行守纪律 智能选股仓位管理

CH402型温度控制器使用说明书

附： CH402型温度控制器使用说明书 一简介： 该温度控制器利用精密的铂电阻来传递温度信号，采用先进的部控制模块，优化了各个控制参数之间的关系，并进一步加强了自适应功能在各种条件的适应调节的功能，使之在温度控制方面表现得更为突出。 CH402的电源输入可选用工频交流电220V，直流24V；输入可以是电阻信号，也可以使用热电偶；继电器输出为24V直流电；另外CH402还具有报警输出端。 二 CH402的面板 1——PV 实际温度显示（绿色显示）。 2——SV 设定温度显示（桔红显示）。 3——AT 自调节功能显示（绿灯）。 OUT1 输出控制显示（绿灯）。 ALM1 报警输出显示（红灯）。 OUT1 ALM1 未扩展。 4——SET 用来选择设定各个参数的键。 5——R/S 用来改变数据位（参数设定时）， 控制温控器的开关。 6——用于数字的减少（参数设定时）。 7——用于数字的增加（参数设定时）。

三：CH402显示信息说明 在刚接通电源的时候，CH402会显示： 然后显示： 随后即为正常工作显示，在设定参数时，PV会显示各种功能的代表符号，特列举在下： 各符号功能列表

附：表一 四：参数设定说明： 1、在使用SET键功能时：按一下，即SV温度可设，R/S为选择所要改动的数据位；按定SET键超过2秒钟，既出现表中所列的功能选项，再按SET键，可选择需要设定的参数项，R/S为选择所要改动的数据位。各位数字的调节则由另外两键来调节。 2、在使用R/S的开关功能时，也需要按住R/S超过1秒后。 3、使用自动调节的功能时，外界环境与正常实验时相同，温度的变化必须是一个完整连续的过程，这样才能获得一系列比较满意的自

2019年人工智能技术分析报告

2019年人工智能技术分析报告

正文目录 本文研究导读 (4) 时序交叉验证的改进 (5) K 折和时序交叉验证 (5) 改进思路1——更合理的基线模型 (6) 改进思路2——更精细的切分方法 (7) 方法 (8) 人工智能选股模型测试流程 (8) 单因子测试 (10) 回归法和IC 值分析法 (10) 分层回测法 (10) 结果 (11) 最优超参数 (11) 模型性能 (12) 单因子测试 (13) 构建策略组合及回测分析 (15) 总结和讨论 (18) 附录：分组时序交叉验证的代码实现 (19) 修改model_selection 包的_split.py (19) 修改model_selection 包的__init__.py (20) 主函数中调用GroupTimeSeriesSplit 类 (21) 图表目录 图表1：K 折交叉验证示意图（K=5） (5) 图表2：时序交叉验证示意图（折数=5） (5) 图表3：新基线模型1：训练集折半的K 折交叉验证示意图（K=5） (6) 图表4：新基线模型2：乱序递进式交叉验证示意图（折数=5） (6) 图表5：分组时序交叉验证示意图（折数=5） (7) 图表6：新基线模型3：乱序分组递进式交叉验证示意图（折数=5） (7) 图表7：本文测试的六种交叉验证方法汇总 (7) 图表8：人工智能选股模型测试流程示意图 (8) 图表9：年度滚动训练示意图 (8) 图表10：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (9) 图表11：选股模型超参数和调参范围 (10) 图表12：模型历年滚动训练最优超参数 (11) 图表13：六种交叉验证方法模型性能对比（回测期20110131~20190131） (12)

从专用人工智能迈向通用人工智能

论坛Forum 本次大会主题是“智联世界，无限可能”，我们感觉到AI领域热度不减，突破连连。腾讯建立的四大AI 实验室涵盖了从全面的基础研究到多种应用开发，涵盖机器人、量子计算、边缘计算、IoT物联网等等，打造面向未来的科技引擎。 第一，通用人工智能发展趋势越来越清晰。AI向人类社会继续靠近，从专才向通才发展，实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越发展，这也是下一阶段的重要趋势。其中重要的一步就是“人工+智能”向自主智能转化，以AlphaGo的后续版本AlphaZero为代表，人的干预减少，机器自我学习能力大大增强。从2016年起，腾讯的AI Lab连续多年打造世界冠军围棋AI，随后和王者荣耀合作开发了AI绝悟，绝悟不依赖人 类的经验，它从零到一自学成才， 目前绝悟已经达到了职业水平，这 是从专用人工智能迈向通用人工智 能的重要一步。 虚拟世界作为真实世界的模拟 和仿真，一直是检验和提升AI能 力的试金石，而复杂的虚拟环境被 业界认为是攻克AI的难题，也就 是关键一步。如果我们在模拟真实 世界的虚拟游戏中，AI学会跟人 一样进行快速分析决策和行动，那 么AI就能够执行更加困难和更加 复杂的任务。举一个例子，大家知 道可观测宇宙原子的数量是10的 80次方，到了王者荣耀，决策的复 杂度可以高达10的2万次方，在如此 复杂的虚拟环境，如果AI都能表现 得类似或者超越人类，在真实世界里 要实现通用就非常值得期待了。这个 得益于我们游戏的物理引擎具有强大 的仿真能力，让AI有了逼真的训练 效果。目前，我们在人工智能研究的 人工模拟方面表现也是全球比较领先 的。我们从绝艺到绝悟，不断累积强 大的算法，让AI有了超强大脑。 第二，在AI应用方面，AI与各 行各业日益融合，人工智能发展将会 给我们带以“AI+”为标志的普惠型 智能社会。人工智能产业未来十年在 我国将进入高速发展期，目前AI和 各个行业结合之后形成的智慧制造、 智慧安防、智慧零售、智慧医疗、智 慧交通等方面全方位的行业解决方案 正在全国落地生根。 智慧医疗是我们 最关注的重点，我们建设了医疗营销 人工智能平台，辅助医生诊断多种癌 症和疾病，可以对700多种疾病进行 识别和预测，目前已经成为了国家级 的标杆项目。我们还通过互联网医院、 电子健康卡等专业医学科普项目构成 了医疗领域AI应用的小生态。 第三，AI治理方面，以科技向 善引领全方位治理，确保AI可知、 可用、可控、可靠，这是我在去年大 会当中提出来的。过去一年我们看到 AI治理的紧迫性越来越高，我们也 在思考。我们今年提出了科技向善， 作为腾讯的新的使命，探索AI与人 的探索之道。 今年6月，国家提出“发展负责 任的人工智能”，这是我国首次发布 发展人工智能治理的原则。智能科技 要维护伦理道德底线，实现行业和企 业的伦理自律准则。政府、企业、社 会在AI治理大原则上有高度共识。 另外，我还想强调加强全球治理 和合作是AI发展当中必不可少的一 环，今天没有哪一个国家拥有全部的 资源、技术和能力。产业割裂、技术 脱钩会损害人类的长期利益，面对种 种矛盾，我们应该拿出智慧和胸怀， 努力跨越这些壁垒。 最后，感谢大会组织方以卓越 的远见和热情，把政府、科技、人 文、教育、企业、投资等各个方面的 力量凝聚在一起探讨AI的发展前景。 （本文系作者在2019世界人工 智能大会上的演讲） 从专用人工智能迈向通用人工智能 ◎ 腾讯董事会主席兼首席执行官 马化腾 9 2019.09

2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上的比较分析

2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上 的比较分析

目录索引 一、问题背景 (5) 二、机器学习模型介绍 (5) 2.1机器学习因子选股框架 (5) 2.2多类别逻辑回归 (7) 2.3支持向量机 (8) 2.4随机森林 (10) 2.5极限梯度提升树 (12) 2.6深层神经网络 (13) 2.7不同机器学习模型的特点分析 (14) 三、选股策略描述 (15) 3.1模型训练方法 (15) 3.2机器学习训练平台和模型超参数 (16) 3.3策略回测设置 (17) 四、实证分析 (18) 4.1机器学习模型预测性能比较 (18) 4.2机器学习模型打分相关性分析 (20) 4.3机器学习模型选股表现 (23) 4.4机器学习模型的风格分析 (28) 五、总结与展望 (30)

图表索引 图 1：机器学习选股框架 (6) 图 2：MLR示意图 (7) 图 3：SVM二分类示意图 (8) 图 4：软间隔SVM二分类示意图 (9) 图 5：SVM用于多分类问题示意图 (10) 图 6：集成学习示意图 (11) 图 7：Bagging和Boosting模型训练示意图 (11) 图 8：RF示意图 (12) 图 9：XGBoost模型求解示意图 (13) 图 10：DNN示意图 (14) 图 11：日频样本和半月频样本采样示意图 (15) 图 12：模型滚动更新示意图 (16) 图 13：时间分组交叉验证示意图 (17) 图 14：日频样本模型与半月频样本模型测试集准确率对比 (19) 图 15：日频样本模型与半月频样本模型训练时间对比 (20) 图 16：日频样本模型IC序列 (21) 图 17：日频机器学习模型选股表现（等权） (24) 图 18：日频样本机器学习模型选股对冲收益（等权） (25) 图 19：日频机器学习模型选股表现（行业中性） (26) 图 20：日频样本机器学习模型选股对冲收益（行业中性） (27) 图 21：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（日频样本） (29) 图 22：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（半月频样本） (30) 表 1：日频样本模型测试集预测准确率 (18) 表 2：半月频样本模型测试集预测准确率 (19) 表 3：机器学习模型IC (20) 表 4：日频样本机器学习模型打分相关性 (21) 表 5：半月频样本机器学习模型打分相关性 (22) 表 6：日频样本机器学习模型IC相关性 (22) 表 7：半月频样本机器学习模型IC相关性 (22) 表 8：不同机器学习模型等权选股策略对冲表现（日频样本） (23) 表 9：不同机器学习模型等权选股策略分年度对冲收益（日频样本） (25) 表 10：不同机器学习模型行业中性选股策略对冲表现（日频样本） (25) 表 11：不同机器学习模型行业中性选股策略分年度对冲收益（日频样本） (27) 表 12：机器学习模型选股性能比较（等权组合） (28) 表 13：机器学习模型选股性能比较（行业中性组合） (28) 表 14：风格因子列表 (28) 表 15：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（日频样本） (29)