一、人工智能阅卷是什么
1、人工智能阅卷系统是以教师为核心，利用AI技术及大数据分析实现作业、试卷等自动化批阅、数据分析的综合应用性系统，为教师因材施教提供数据支撑，从而实现为教育工作者减负增效的目的。
2、它是以“人工智能+大数据”技术实现“自动批阅”“精准施教”为主要功能出发点的阅卷系统。
二、北航2023年人工智能考研大纲
1、842人工智能基础综合试题含信号与系统、算法设计与分析和机器学习三门课程的内容。所有课程均不指定参考书。
2、试题总分为150分，每门课试题满分50分，三门课程的试题均计入考试成绩。
《信号与系统》考试大纲（50分）
(2)信号的描述、分类及常用信号；
（三）连续周期信号的傅里叶级数
(1)连续周期信号在三角函数集上展开；
(3)有限项傅里叶级数与均方误差。
(1)非周期连续信号的傅里叶变换；
(2)由系统函数零、极点分布分析时域特性；
(1)离散时间信号（序列）及其表示；
(4)离散时间系统的基本概念描述与分类；
(1)离散周期信号的傅里叶级数DFS；
(2)序列的傅里叶变换离散时间傅里叶变换DTFT；
（十一）傅里叶变换及其图像处理应用
(2)二维离散傅里叶变换2DDFT及其性质；
《算法设计与分析》考试大纲（50分）
(一)掌握算法的定义、性质和表示方法，并能够使用伪代码对算法进行描述；
(二)能够熟练采用渐近上界、渐近下界与渐近紧确界分析算法的运行时间；
(三)掌握算法设计的常用方法，包括分而治之、动态规划、贪心、近似算法；掌握图的基本概念和重要的基础图算法；
(四)掌握计算复杂性的基本概念和证明P类、NP类问题的方法；
(五)具有对简单计算问题的建模、分析、算法设计、算法优化和编程求解能力。
（2）分析给定算法的渐近复杂性；
（3）比较具有不同渐近上界的算法的效率；
（二）常用算法设计方法的基本思想和特点，以及针对具体问题设计相应的算法并分析其效率
（4）最小生成树和最短路径等图具体问题算法。
（1）计算复杂性的基本概念，如判定问题、优化问题等；
（2）P类和NP类问题的定义和证明。
（一）机器学习基础算法：（1）Bayesian学习以及相关算法；（2）Q学习基本概念；（3）归纳学习-决策树构建算法。
掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术，掌握Q学习的基本方法；掌握VC维的定义，以及统计学习理论的基本结论，深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系；理解Bayesian的基本原理，贝叶斯学习、朴素贝叶斯算法在相关实际问题中应用；掌握HMM算法的基本原理；掌握信息熵概念的内涵、ID3算法构建过程、根据具体的实例，构建决策树。掌握信息增益的概念，以及在构建决策树时的物理含义。
（二）神经网络与深度学习：（1）线性分类器-感知机等；（2）传统神经网络-BP算法等；（3）深度学习-卷积神经网络等。
掌握线性分类器的构建方法，包括线性分类器的基本形式、构建方法；掌握感知机的构建方法、Fisher准则、最小均方误差准则。掌握机器学习里优化概念如何应用于线性分类器的设计。理解神经网络的反传算法基本原理、能够根据具体简单的网络实例写出反传公式的基本形式。了解经典深度神经网络模型、以及前沿技术，主要掌握卷积神经网络；理解卷积神经网络的构建过程、包括卷积操作的定义、Pooling操作的定义等。
（三）统计学习分类器：（1）支持向量机；（2）Adaboost算法；（3）子空间学习与稀疏表示。
理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理，弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表示的基本概念与思想，掌握主成分分析方法的具体过程、优化目标以及应用。基本了解Fisher判别分析、核判别分析等等；了解稀疏表示方法与子空间学习的联系与区别。
三、小艺可以找试卷答案吗
1、使用人工智能工具（如小艺）查找试卷答案是不被允许的。这种行为不仅违反了学术诚信原则，还可能涉及作弊和欺诈等行为。
2、我建议您遵守学术诚信原则，通过自己的努力和能力来完成试卷。如果您需要帮助，可以向老师或同学寻求支持。
四、人工智能的算法和应用都归于哪个领域
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域，研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力，其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
五、软件工程和人工智能考研是全国统考吗
是的。软件工程是全国统一试卷，软考是由人力资源和社会保障部（原人事部）、工业和信息化部（原信息产业部）领导的国家级考试，是全国统一考试。人工智能专业初试的两门公共课思想政治理论及英语是全国统考。
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