1. 人脸识别java，自学人工智能可行吗？

说实话，有难度。人工智能是一个专业性极强的领域，如果想要自学人工智能的话，需要先了解人工智能是什么。市场上，关于人工智能介绍的书籍越来越多，不管是纯技术型的，就是专门教人学代码的那些，还是科普型的，比如李开复的《人工智能》，这些大家挑选起来会很麻烦。在这里，我给大家推荐一本介于两者之间的书籍——吴军博士的《智能时代》，既科普又专业，可以让你轻松入门AI世界。

另外，吴军博士的另一本书《浪潮之巅》，也推荐大家阅读。

人工智能势必会成为不可阻挡的未来，哪怕成不了该领域的专业人士，对其有所了解，也不是坏事。

2. 会不会有专为人工智能诞生的编程语言？

【会有的，面包会有，为AI而生的编程语言也会有！】人工智能是一个不断发展的领域，可以用各种编程语言编写。目前还没有一种专门为人工智能而生的编程语言，但就现状来说，人工智能的发展迅速，在硬件方面已经开发出专用的设备，相信编程语言只是时间问题而已，同时，这也将是一个必然的趋势。

Python

Python是一种广泛使用的编程语言，由于它提供了简单和无缝的结构，AI领域经常使用。

Python使得不同的AI算法能够相当容易地实现，与其他可用的编程语言相比，它提供了较短的开发时间。

通过部署Python，用户可以创建神经网络，并选择一些可用于AI开发的有用的库。其他功能包括测试算法的选项，不必实现它们。它还支持面向对象，功能和过程的编程风格。

2. Lisp

Lisp是最古老的编程语言之一，但由于其独特的特性，它仍然是人工智能开发的首选之一。这对计算机程序来说基本上是一个实用的数学符号。

开发人员倾向于在机器学习和AI项目中使用Lisp，因为它可以灵活地适应需要解决的问题。除此之外，Lisp还提供快速原型设计功能、集合类型库、符号表达式支持等。

3. Prolog

Prolog经常与Lisp一起作为用于AI开发的顶级编程语言之一。它是最古老的逻辑编程语言之一，它建立在逻辑学的理论基础之上，最初被运用于自然语言等研究领域。

现已广泛的应用在人工智能的研究中，可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。同时对一些通常的应用程序的编写也很有帮助，能够比其他的语言更快速地开发程序，其关键特征包括模式匹配，自动回溯和基于树的数据构造机制。它的编程方法更像是使用逻辑的语言来描述程序。

4. AIML

AIML（人工智能标记语言）被公认为用于在AI项目中创建自然语言软件代理的XML语言。

编程语言可以创建说自然语言的对话伙伴。例如，几个被称为“Alicebot clones”的聊天机器人就是使用该程序创建的。

AIML解释器也可以在其他编程语言中找到，例如Java，Python等等。

5. Java

Java是一种流行的编程语言，因为它提供了搜索算法，神经网络和NLP，所以它也可以被看作是AI编程的一个很好的选择。

这是一个容易理解的语言，提供图形表示、调试和可扩展性。它的可移植性使其成为各种应用程序的首选实现，基于其可获得不同的内置类型。

3. 何为人工智能机器学习和深度学习？

你好，很开心收到邀请来回答你的问题。

这一次，小KE带你了解几个火爆的“人工智能”名词儿，这样在撸串炸鸡啤酒时，可以跟小伙伴吹嘘吹嘘，提高提高自己的人格档次。“机器学习”和“深度学习”，这几个名词，经常会和人工智能一同出现在不同场合，他们都是什么意思呢?

人工智能

先来看看人工智能。在1956年达特矛斯会议上，约翰•麦卡锡提出了“人工智能”这个概念。人工智能的含义是可以执行人类智能特征任务的机器，也就是Artificial Intelligence，英文缩写为AI。

这个概念其实涵盖是比较广泛，总的来说就是使用“机器”来理解语言、识别物体与声音、学习和解决问题等内容。人工智能这个概念是大范围内的一个定义，具有概括性质的一个概念。

机器学习

机器学习是Machine Learning，英文简称 ML。

一句话就能明白什么是机器学习：机器学习是实现人工智能技术的方法。

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法理论等多门学科。

这里需要强调一下，机器学习可不是一门编程语言哦，它是专门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，让计算机重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

举一个例子看看机器学习是什么。例如这里有上百万张图片，需要分出哪些图片包含小狗、哪些图片没有小狗。如果人类通过眼睛来分，那岂不是要累惨了，可以通过机器来帮忙。机器学习就是构建出一个模型，该模型经过特殊的训练后，可以将图片标记为包含狗或不包含狗。一旦准确度达到足够高，机器就“学会”了分辨狗的样子。这个过程就是机器学习。

机器学习主要是提供一个算法、训练出一个模型，该模型实现特殊的功能。

深度学习

机器学习发展发展，就出现了很多新的方法，例如深度学习，DeepLearning，简称DL。

深度学习是机器学习的众多方法之一。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

深度学习的灵感完全来自我们人类本身，来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连互通。人工神经网络是模拟生物大脑结构的算法来训练模型的。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习的提出，为人工智能的发展带来了质的飞跃。带来了意想不到的效果。

希望我的回答可以帮到你，欢迎留言评论或私信交流。

4. 你都用python做什么？

在律所里分析判决书！相当有用！

上代码：

import docx, csv, docxpyimport refrom get_file_path import all_file_listwith open('process_book' + '.csv', 'a+', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([ '案号', '法院名称', '原审地' '再审申请人1', '再审申请人1住址', '再审申请人2', '再审申请人2住址', '再审申请人3', '再审申请人3住址', '再审申请人一审地位', '再审申请人二审地位', '被申请人1住址', '被申请人2住址', '被申请人3住址', '被申请人的类型，0自然人，1公司法人，2机关法人', '再审申请人是否有律师', '被申请人是否有律师', '合议庭人数', '审判长姓名', '审判员1', '审判员2' ])for read_docx in all_file_list: file = docx.Document(read_docx) print('------docx已经顺利读出文件，开始处理中------') file2 = docxpy.process(read_docx) print('------docxpy已经顺利读出文件，开始处理中------') # 案号 try: number = file.paragraphs[7].textexcept Exception as e: number = '出错' print(number) ''' 找案件地域，注意最高院的情况 ''' # 提取再审法院名称 court_name = re.findall(r'审理法院： (.*)', file2)[0] # 找不服哪级法院判决，然后丢出去 case_district = re.findall(r'(.*)不服(.*)人民法院', file2) for district in case_district: case_district = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]{3}', district[1])[0] ''' 这里开始找再审申请人的信息 ''' appellant_name_list = [] appellant_name_0 = appellant_name_1 = appellant_name_2 = appellant_name_3 = '' instance_appellant_name = re.findall(r'再审申请人（.*）：(.*)，', file2) if instance_appellant_name: for name in instance_appellant_name: origin_list = name.split('，') if '男' in origin_list: appellant_name_list.append(origin_list[0]) elif '女' in origin_list: appellant_name_list.append(origin_list[0]) else: appellant_name_list.append(origin_list[0]) for get_appellant_name in range(len(appellant_name_list)): locals()['appellant_name_' + str(get_appellant_name)] = appellant_name_list[get_appellant_name] instance_appellant_name = re.findall(r'再审申请人（.*）：(.*)。住所', file2) if len(appellant_name_0) == 0: # 稍微变态模式 for name in instance_appellant_name: appellant_name_list.append(name) for get_appellant_name in range(len(appellant_name_list)): locals()['appellant_name_' + str(get_appellant_name)] = appellant_name_list[get_appellant_name] if not appellant_name_list: # 超级变态 instance_appellant_name = re.findall(r'再审申请人（.*）：(.*)。\n', file2) for name in instance_appellant_name: appellant_name_list.append(name) for get_appellant_name in range(len(appellant_name_list)): locals()['appellant_name_' + str(get_appellant_name)] = appellant_name_list[get_appellant_name] # 判断再审申请人是否有律师： appellant_have_lawyer = 0 appellant_have_lawyer_result = re.findall(r'再审申请人（[\s\S]*委托诉讼代理人：.*', file2) for lawyer_is in appellant_have_lawyer_result: if '律师' in lawyer_is: appellant_have_lawyer = 1 else: appellant_have_lawyer = 0 # 判断被申请人是否有律师： retrial_respondent_have_lawyer = 0 retrial_respondent_lawyer_result = re.findall(r'被申请人（[\s\S]*委托诉讼代理人：.*', file2) for lawyer_is in retrial_respondent_lawyer_result: if '律师' in lawyer_is: retrial_respondent_have_lawyer = 1 else: retrial_respondent_have_lawyer = 0 # 定义空字符串用于接收循环体返回内容 # 审判长 chief_judge = '' # 审判员列表 judge_list = [] # 审判员 judge_officer_0 = judge_officer_1 = '' # 合议庭总人数 collegiate_bench_num = None # 找合议庭信息 for read_docx in file.paragraphs: ''' 这里先找合议庭成员的信息 ''' chief_judge_all = re.findall(r'审判长 (.+)', read_docx.text) for k in chief_judge_all: chief_judge = k.replace(' ', '') # 取到审判长名字 judge_officer_all = re.findall(r'审判员 (.+)', read_docx.text) for k in judge_officer_all: judge_list.append(k.replace(' ', '')) # 取到所有审判员列表 # 计算合议庭总人数 collegiate_bench_num = 1 + len(judge_list) # 为审判员动态赋值 for get_judge_officer in range(len(judge_list)): locals()['judge_officer_' + str(get_judge_officer)] = judge_list[get_judge_officer] # 再审申请人的住址 appellant_address_list = [] appellant_address_0 = appellant_address_1 = appellant_address_2 = appellant_address_3 = '' appellant_address_result = re.findall(r'再审申请人（.*）：.*住所地(.*)。', file2) # 法人住址，'住所地三字全' if appellant_address_result: for addr in appellant_address_result: appellant_address_list.append(addr.strip('：')) for detail_addr in range(len(appellant_address_list)): locals()['appellant_address_' + str(detail_addr)] = appellant_address_list[detail_addr] else: appellant_address_result = re.findall(r'再审申请人（.*）：.*住(.+)。', file2) # 自然人住址，'住'开始 for addr in appellant_address_result: appellant_address_list.append(addr.strip('：')) for detail_addr in range(len(appellant_address_list)): locals()['appellant_address_' + str(detail_addr)] = appellant_address_list[detail_addr] # 被申请人住址： respondent_address_list = [] respondent_address_0 = respondent_address_1 = respondent_address_2 = respondent_address_3 = '' respondent_address_result = re.findall(r'被申请人（.*）：.*住所地(.*)。', file2) # 法人住址，'住所地三字全' if respondent_address_result: for addr in respondent_address_result: respondent_address_list.append(addr.strip('：')) for detail_addr in range(len(respondent_address_list)): locals()['respondent_address_' + str(detail_addr)] = respondent_address_list[detail_addr] else: respondent_address_result = re.findall(r'被申请人（.*）：.*住(.*)。', file2) # 自然人住址，只有'住' for addr in respondent_address_result: respondent_address_list.append(addr.strip('：')) for detail_addr in range(len(respondent_address_list)): locals()['respondent_address_' + str(detail_addr)] = respondent_address_list[detail_addr] # 被申请人中是否有法人 respondent_is_legal_person_list = [] respondent_is_legal_person = 0 ''' 0是自然人，1是公司法人，2是机关法人 ''' respondent_is_legal_person_result = re.findall(r'被申请人（.*）：(.*)，', file2) if respondent_is_legal_person_result: for person in respondent_is_legal_person_result: respondent_is_legal_person_list.append(person) for person2 in respondent_is_legal_person_list: if '公司' in person2: respondent_is_legal_person = 1 else: respondent_is_legal_person_result = re.findall(r'被申请人（.*）：(.*)。', file2) for person in respondent_is_legal_person_result: respondent_is_legal_person_list.append(person) for person2 in respondent_is_legal_person_list: if '政府' in person2: respondent_is_legal_person = 2 # 取出再审申请人的一、二审地位 appellant_level_list = [] appellant_level_0 = appellant_level_1 = '' appellant_level_result = re.findall(r'再审申请人（(.*)）：', file2) if appellant_level_result: # appellant_level_list.append(appellant_level_result[0]) for detail in appellant_level_result[0].split('、'): appellant_level_list.append(detail) for get_detail in range(len(appellant_level_list)): locals()['appellant_level_' + str(get_detail)] = appellant_level_list[get_detail] with open('process_book' + '.csv', 'a+', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([ number, court_name, case_district, appellant_name_0, appellant_address_0, appellant_name_1, appellant_address_1, appellant_name_2, appellant_address_2, appellant_level_0, appellant_level_1, respondent_address_0, respondent_address_1, respondent_address_2, respondent_is_legal_person, appellant_have_lawyer, retrial_respondent_have_lawyer, collegiate_bench_num, chief_judge, judge_officer_0, judge_officer_1])

5. opencv是什么？

OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它是专门为计算机视觉领域的研究和应用而设计的。它具有丰富的图像和视频处理功能，并提供了大量的算法实现，如图像处理、目标检测、物体跟踪、人脸识别等，使其成为计算机视觉领域的一个重要的工具。

OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python和Java等，并可以在多个平台上运行，如Windows、Linux和MacOS等。由于其功能丰富、易于使用和广泛的应用，OpenCV已成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。

6. 哪些学校拥有人工智能专业？

简介一点儿我所了解的东北大学的人工智能及相关，与大家分享。

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以东北大学全国顶尖级的软件、自动化控制、智能机器人、计算机的实力，东北大学的人工智能专业、智能医学工程专业等必然是全国顶尖级的实力。

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东北大学是著名的工科强校，工科实力可以进入全国前10名，全国顶级实力（曾是著名的八大工学院之一，在由“八大工学院”演变为现今的大学中，也是非常优秀的）。东北大学的工科实力，几乎不惧任何文理强于其工科的985强校的工科。东北大学不仅是著名的IT牛校、更是人工智能顶尖牛校（智能机器人等），业内口碑非常好，是东大的响亮名片 !东北大学是著名的计算机牛校，计算机实力全国顶级水平。软工从计算机中分出，本是计算机的核心，仅按学科评估算，东大计科软工双A-，计算机全国前10名，强于计科软工A、B+，A-、B+（两电一邮等），A、0，A-、0（华科、中南），以及B+、B+（东南、大连理工等等）学校。

东北大学设计制造出新中国第一台模拟计算机、第一台国产CT、第一批设立无线电专业、培养出第一批计算机本科毕业生和计算机专业博士，拥有第一个计算机软件工程国家工程研究中心。

拥有首批计算机博士点的6所高校中，除吉林大学外，清华大学、国防科技大学、哈尔滨工业大学、南京大学、东北大学均连续15年进入全国前10名榜单。

东大的计算机实力几十年来一直处于全国前10名之内，在IT行业拥有大量校友人脉，口碑非常好，名气相当大。AI时代，东北大学的专业几乎都是培养互联网+，大数据+，计算机、软件等+的复合型人才，就业有很强的竞争力（比如工商管理+大数据，互联网+金融方向，外语类+计算机经贸科技）。金融业也好、著名车企等也罢，现在都在抢IT人才、复合型人才。东北大学的计算机与各专业的交叉深度融合，难能可贵。

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人工智能时代，国家发展战略高地前沿学科、专业（当今和未来的大热门专业）：

软件工程专业，东大与北大等并列全国第一！东大的软件工程专业相当于：人工智能专业、大数据专业、云计算专业、互联网金融专业、移动互联专业等。（智能）机器人工程专业，东北大学全国第一！自动化专业（进阶人工智能的控制工程），东大并列全国第一！控制科学与工程，东大至少并列全国第一！东北大学的控制科学与工程学科，无论是控制科学与工程旗下的本硕博机器人竞赛成绩，还是自动化、控制在自己特长领域的科技成果及成果转化，都做到了中国第一，在中国绝无仅有，无与伦比，不评A+，胜过A+！东大计算机，全国前10名，全国顶级实力。东大计科软工等毕业生，通过一届届校招、学长内推，在中国硅谷后厂村、中关村、西二旗等的百度、阿里、腾讯、字节跳动、美团、滴滴、小米、快手、360、网易、新浪、京东（大兴）、华为（上地等）、旷世、商汤、IT外企（谷歌微软）等等多了去了，几乎所有的IT名企都有东大学子。

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软件，新一代信息技术的灵魂；软件，人工智能的重要体现方式之一2019年最新软件工程专业排名：东北大学与北大等并列全国第一 ！东北大学的软件工程实力很强大，本科教学非常优秀！

东北大学软件学院的软件工程专业，普通班专业课均采用世界计算机顶尖名校卡耐基梅隆的原版教材，软工同学大一大二时能参加竞赛的都参加（比如ACM、数学建模，蓝桥杯等），有的同学还进了研究生导师的项目组，和研究生一起做项目；技术不行的有心人，看别人玩命学又拿奖就往你身边靠，不会就跟你学、追着问你，最后慢慢的水平都跟上来了。软件工程专业牛人不少，一个班中GPA拿到3.8、9的不少，4以上的也有几个，这为他们外推保研或考取国外名校研究生打下了很好的基础。东大学习氛围真的很好啊，上课前排的座位老早就被占满了，自习室就不用说了。师资力量雄厚，同学互帮互学，有问题可得到解答。英语（日语）国际班，专业课几乎都是外教（纯英语日语）授课，课上课下用英语交流；外教多为原世界名企有丰富实践经验的技术大牛，有的外教拥有哈佛博士学位，如IBM前技术高管，CS学院原院长，Java Coding Guidelines一书的作者Fred Long曾任教，等。此外东北大学软件学院还有很多助力软工等专业的学生成才的措施。软件工程专业本科毕业生，除保研国内顶尖名校院所（比如清北、中科院软件所、上交浙大等）、本校，考取国外计算机顶尖名校【比如软英首届34名毕业生中，除保研北大计算机等国内名校、去名企之外，有17名考取国外名校研究生，其中4人卡耐基梅隆大学（卡耐基梅隆大学是一所享誉世界的私立顶级研究型大学，她的计算机专业是举世公认的一流专业，列全美榜首。CMU也是世界顶级机器人名校），1人英国帝国理工学院（帝国理工学院，在国际学术界有着顶级声望，在各类权威榜单中排名稳居世界前十）等。软工也有。前年软工有个本科生还直接拿到了美国硅谷公司的工作签证】、考取国内名校的之外，多数大三结束前后就通过校招签约进入了谷歌微软BAT等国内外知名互联网企业、银行软件开发中心等就职。

2016年中国大学本科专业排行榜，东北大学软件学院的：

软件工程专业并列全国第2名，信息安全专业并列全国第4名，数字媒体技术专业并列全国第3名。东大的软件工程专业有：软件工程普通班，软件工程英语国际班，软件工程日语国际班，大数据实验班，软件工程+（人工智能、汽车软件工程、互联网金融、软件服务与云计算、移动互联）方向供高年级学生选择。

举个例子，东大软件工程大数据实验班，课程涵盖大数据体系中绝大部分核心技术，包括数据科学导论、Hadoop大数据平台、分布式文件系统HDFS、大数据仓库Hive、分布式数据库HBase、Storm实时流式计算、Spark内存计算、机器学习等，并进行大数据项目实战演练。

同样的软工专业本科毕业生，东大的可以胜任人工智能、大数据等岗位的工作，全国高校软工本科毕业生有几所的能做到呢？很多东大的软工本科生在和其他名校的研究生并肩工作哟。

2017～2018年软件工程专业大学排名

1 北京大学 2 东北大学 2 清华大学

东北大学拥有：软件架构国家重点实验室、国家级教学团队、国家级人才培养模式创新实验区、计算机软件工程国家工程研究中心。当然，东大的软件工程专业是国家级特色专业。

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东北大学再现学霸班级，近四成同学获国外一流大学offer，本科就业年薪最高达到了45万

东北大学软件学院软件工程专业2015级英语国际班的59名学生四六级通过率百分百，托福考试最高110多分，有22名同学获得美国哥伦比亚大学等国外一流大学名校offer，16名同学将步入清华大学、北京大学等国内一流大学深造 ， 其余同学将进入知名企业花旗金融、中航飞机、瓜子二手车直卖网、浪潮集团、深信服等开启职业生涯，他们中年薪最高的达到了45万。

在男生“学神”寝室二舍A219，李昂被卡内基梅隆大学计算机学院软件工程专业录取，赵林风进入美国东北大学人工智能方向读博，王文意进入美国西北大学计算机专业学习，于笑晨进入加州大学尔湾分校。

女生“学神”寝室二舍A549毫不示弱，周欣昊同学进入卡内基梅隆大学深造，郭清妍同学进入布朗大学数据科学专业深造，麻菁同学保研到浙江大学学习，周洁同学即将去中航飞机工作。

软件工程英语国际班95%以上专业必修课程是从国外知名大学聘请教师，采用原版教材进行全英文授课。

考入东大全国顶尖大热门专业的：

本科就业薪资不比高分学的其它学校不冷不热、冷门弱势专业的强？一个顶几个吧！谁浪费了分数？ 这和东大所在城市、地域、综合排名、录取分数线等等有关系吗？升学世界名校、国内顶尖名校的，前途无量，比国内绝大部分学校强多了吧！高考考的好不如报的好！考上东大全国顶尖的大热门专业，绝对没浪费分数，绝对物超所值！东北大学的985名牌，无论是就业还是升学都是绿色通道、畅通无阻的通行证。985就业、升学与学校所处地域无关，北上广深等您想去哪儿就去哪儿 ! 只要您学得好，本科毕业您既可去全国各地名企等就职，更可去清北等国内顶尖名校、国外顶尖名校读研。

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控制科学与工程，东大一直比肩清华。2019年最新自动化专业排名：东北大学与清华并列全国第一 !机器人竞赛成绩，东北大学全国第一！AI时代，东北大学拥有全国最顶尖水平的新工科：（智能）机器人工程专业 !

机器人科学，就是人工智能。

东北大学早在2015年9月，就在985中率先成立了首个机器人科学与工程学院。

学院现有“机器人科学与工程”、“模式识别与智能系统”两个二级学科，均设有博士、硕士学位授权点，均隶属于“控制科学与工程”一级学科国家重点学科。

学院主要研究方向有：人工智能、智能机器人、模式识别、图像处理、人机交互技术、媒体传感网络、云机器人系统等。

针对本科生教学，学院已规划出移动机器人实验室、工业机器人实验室、飞行机器人实验室、机器视觉实验室。

学院毕业生可在机器人、人工智能、电子技术、自动化及计算机等行业领域就业，如微软、百度、阿里、腾讯、华为、中兴、大疆、航天科工、沈阳新松等，也可在众多新兴的人工智能、智能系统高技术企业发展，或到国内外高等院校和科研院所深造。

东北大学机器人工程专业毕业生就业领域：

人工智能（视觉认知、人机交互）、智能汽车（无人驾驶、辅助驾驶）、智慧医疗（医疗机器人、智能医疗设备）、智能制造（智能工厂、工业机器人、工业自动化）、智慧物流（快递无人机/机器人、仓储物流机器人）、养老助残（智能辅具、陪护机器人）、智慧家庭（家用机器人、清洁机器人）等。

收入方面：结合目前东北大学以及机器人学院对以往毕业生的摸底情况，可以看出从事机器人相关领域工程技术人员平均收入一般要远高于同期毕业的其他专业学生，如果是从事人工智能相关领域的工作，收入更高。

机器人就业岗位也被列为未来十大高薪岗位。

东北大学机器人工程专业以智能机器人为主体展开教学。学生不但掌握机器人基本知识，同时掌握人工智能技术。这种掌握算法、软件和硬件的高端复合型人才，目前在国内外都非常亟需，具备很强的竞争力。

东北大学机器人战队，代表国家参赛，曾于20年前的1999年荣获在巴西举办的第四届机器人足球世界杯赛冠军，实现金牌0的突破，为国争了光。

东北大学于2016、2017、2018年连续三届荣获全国大学生机器人比赛冠军 ！

东北大学机器人创新团队在新加坡ICRA2017 RM机器人挑战赛上，先后战胜德国科布伦茨兰道大学、香港中文大学、西安交通大学等团队，荣获冠军。

东北大学机器人战队于2018年，在全球有300多支队参赛的京东X机器人挑战赛的决赛上（决赛中的各队队员几乎都是硕博生），战胜控制科学与工程顶尖名校清华大学、上海交大、哈工大、香港中文大学队以及中科院、西安交大、新加坡南洋理工大学、来自美国硅谷创业团队等，勇夺冠军！

东北大学等队提供了系统的可运行的机器人工作平台和机器人设计方案，既满足物品自动识别、跟踪、抓取、拣选等基础要求，也涵盖视觉传感、人脸识别、仓内自动驾驶等人工智能技术，在运动控制、避障机制、导航技术、视觉识别、机械结构、使用算法等六大方面实力强劲。东北大学从众多顶尖名校中脱颖而出，足以证明东北大学在智能机器人方面实力非常强大领先，处于全国最顶尖水平 ！

东北大学的自动化、机器人工程、软件、计算机应用、人工智能等实力很强大。东大早在2015年就开设了（智能）机器人工程专业，论机器人工程专业课程设置的成熟度、适应就业市场的需求、在就业市场的名气，论机器人工程专业教师的教学经验，论机器人本科竞赛成绩，当属全国第一，更是今年新开设机器人工程专业学校无法比拟的。

2018-2019年自动化专业排名

1 清华大学 5★+ ；2 东北大学 5★+

能考上东大的控制工程，是全国无数顶尖优秀学子的梦想。据说今年东大控制工程考研复试线已经过了400+了，招生人数少，竞争极其激烈，毕竟是人工智能啊，毕业薪资高大上哟，起薪40万～50万+不新鲜。

本科自动化、机器人工程等专业，保本校外校研究生很有优势。

东大控制科学与工程整体教学实力的超级强大，才会源源不断的从不如一些地域好的211的“末流质量”生源中涌现出全国顶尖选手、取得全国顶尖成绩！

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东大荣获第11届国际小型无人飞行器竞赛室外组冠军，这也是IMAV举办11年来首次有中国队伍夺取该项冠军。

近日，第11届国际小型无人飞行器竞赛（IMAV）在西班牙马德里举办。东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室的NEU-MACL团队首次参赛，就成为唯一全自主实现所有任务的队伍并且用时最少，一举夺取室外组冠军。

国际小型无人飞行器竞赛（IMAV）从2009年开始举办，考验参赛者决策与控制、机器视觉、机械设计乃至系统集成的综合能力。历届冠军不是国际知名工科院校就是无人机领域顶级团队。

冠军！冠军！

‌6月2日，东北大学荣获全国大学生机器人大赛总决赛冠军！并获最佳技术奖，将代表中国出征国际机器人赛事。

‌6月3日，机甲大师赛，东北大学以3:1战胜哈尔滨工业大学，夺得RM2019北部赛区冠军。

‌王者荣耀——全国大学生机器人大赛三连冠的东北大学再续辉煌：四连冠！ 东北大学的自动化、机器人教学实力，全国第一 !8月11日，大一统，东北大学一路过关斩将，所向披靡，以全胜战绩荣获2019年全球大学生机甲大师赛RoboMaster总决赛冠军！至此，东大荣登2019年全国大学生机器人大赛总决赛、全球大学生机甲大师赛RoboMaster总决赛双冠王宝座。

‌RoboMaster 2019共有全球10余个国家及地区的174支战队参赛。地面机器人搏杀，空中机器人绞杀，陆空一体作战，精彩纷呈，异常激烈。东大空中机器人的稳定性、工业设计水平、瞄准和弹道控制能力令全场惊叹。美国知名的科技媒体《The Verge》评价RoboMaster为“全球最先进的机器人赛事”。

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国家顶级团队赛事，都是各校最顶尖师资学生的较量。

连续四届全国大学生机器人竞赛总决赛冠军的东北大学，代表了中国大学本科（智能）机器人工程专业、自动化专业教学的最高水平。

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东北大学机器人科学与工程学院是由东北大学、中国科学院沈阳自动化研究所和沈阳新松机器人自动化股份有限公司，于2015年合作组建的国内985高校首个机器人科学与工程学院。

机器人将是改变未来世界的人和智能机器之间的中间体，是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。未来的机器人将不仅仅限于工业机器人，也不仅仅是机械产品的代表，将与云计算、新一代人工智能、大数据、新材料等紧密结合，实现多领域化和智能化。

东北大学自动化、控制、机械、冶金、材料、软件工程、计算机应用等优势学科将支撑东北大学机器人学科的发展，同时机器人学科的发展必将促进优势学科的进一步增强。

沈阳新松机器人自动化股份有限公司隶属中国科学院，是一家以机器人独有技术为核心,致力于数字化智能高端装备制造的高科技上市企业。作为国内机器人领域最具实力的龙头企业，代表了我国机器人研发和生产的最高水平。

中国科学院沈阳自动化研究所是“机器人技术国家工程研究中心”、“机器人学国家重点实验室”等9个国家及省部级重点实验室和工程中心的依托单位，作为中国机器人事业的摇篮，在中国机器人事业发展历史上创造了二十多个第一，引领中国机器人技术的研究发展。

此次合作，将是三方的强强联合，建立产、学、研结合的合作办学模式，将机器人科学与工程学院办成一个综合化、国际化、专业化的学院。

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智能医学工程专业

智能医学工程是一门将人工智能、大数据处理与分析技术和互联网技术等高端技术应用于医疗和健康等领域的新兴交叉学科。本专业通过向学生传授计算机科学与技术、数据处理和分析、大数据应用、人工智能理论与技术等方面的知识，使学生具备医疗大数据建模与分析、医学信息获取与处理、医疗信息系统、医学应用软件、健康物联网等相关系统设计、开发与应用等各方面能力。培养具有优秀且全面的智能医疗健康数据管理、智能影像诊断、智能病理分型和医疗机器人等科学素养并具备开展较高层次科学探索和技术创新能力的高端专业人才。

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人工智能专业

该专业于2019年首次招生，是国内第一批设立的人工智能专业。人工智能专业以综合素质培养、创新思维训练、专业知识传授、工程能力提升为主要任务，突出人工智能专业的“引领性、前沿性、交叉性、系统性和实用性”特征，充分发挥东北大学学术影响力与平台优势，构建和实践覆盖“感知-认知-决策-执行”全流程人工智能理论、方法与技术体系的人才培养方案。人工智能专业将重点培养学生获取数学、人工智能、计算机、数据科学、智能制造等多维度基础理论知识；同时围绕智慧医疗、工业智能、大数据分析、自然语言处理等人工智能典型应用场景，强化产学研用的特色，培养学生的学习能力、实践能力和创新能力；培养学生成为能够综合运用人工智能理论与方法，在人工智能及其应用的相关领域从事人工智能领域的基础研究、应用研究、关键技术研发、技术管理等方面的高素质、创新型、复合型高级人才。

▼培养模式

该专业以东北大学计算机科学与工程学院为主体，与信息科学与工程学院联合建设，充分发挥两个学科的学科优势，围绕智慧医疗、工业智能、大数据分析、自然语言处理等典型领域加强校企联合培养，强化产学研用相结合。前两年在计算机科学与工程学院完成本专业的数学与自然科学、学科基础类以及专业基础类课程的学习，在第三学年根据班级建制、学生个人兴趣及志愿选择专业方向。其中，工业智能方向将到信息科学与工程学院学习。

▼师资力量

人工智能专业师资力量雄厚

计算机科学与工程学院人工智能系有专任教师26人，其中教授8人、副教授12人，博士生导师9人。教师中有欧洲科学院院士1人，“长江学者奖励计划”特聘教授1人，教育部新世纪优秀人才1人，65%的教师具有海外学习和研究经历，同时60%以上教师拥有企业实践经历，职称结构、学缘结构合理。同时本专业的计算机类课程可以共享计算机专业的优质教师资源。另外，本专业还聘请了10余名来自于知名人工智能公司的行业和领域专家作为兼职教师，参与本专业理论教学、实践指导等工作。

信息科学与工程学院人工智能系有专职教师28人，兼职教师30余人。近年来本专业教师先后承担国家重点研发计划、863计划、国家自然科学基金重点、省部级重点攻关等一批在国内具有广泛影响的科技项目。在自然语言处理和机器翻译研究领域荣获国内自然语言处理领域最高科学技术奖——“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖；在智慧医疗研究领域的研究成果获得辽宁省科技进步一等奖、教育部科技进步二等奖。

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十分之二，2018年两位东大人当选中国人工智能学会会士。2017年10月，中国人工智能学会公布了首批会士名单，东北大学国际知名控制科学与工程专家柴天佑院士入选。东大的软件、计算机应用、控制等实力是全国顶尖（级）的。东大的人工智能专业，可以说是东大举计算机科学与工程学院、信息科学与工程学院等全校最强相关资源之力，全力建设的专业 !人工智能的应用，必须依靠强大的软件、自动化控制、计算机等实力的支撑。东北大学在本科阶段的人工智能教学方面有着丰富的成功教学经验，有着顶尖的教学实力。比如顶尖的软件工程专业的人工智能、云计算方向，软件工程大数据实验班，顶尖的机器人工程专业的人工智能教学等等。

本科人工智能专业各校今年刚开设，软件、自动化控制、智能机器人工程专业、计算机等实力不如东北大学的，人工智能专业不如东北大学。

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在2014～2018年教育部全国本科学科竞赛评估中，学生人数相对较少、“末流质量”生源的东大，在国内大学的各种竞赛中获奖次数达412次，获奖数量位居全国大学的第2名，总评分全国第九名。2018年全国普通高校竞赛排行结果（本科），东北大学以119个奖项，奖项总数排名并列全国第一，评分94.49分，总评分名列全国第七。

东北大学2018年计算机相关部分竞赛成绩：

2018年（第11届）中国大学生计算机设计大赛，东北大学斩获23项大奖，其中包括一等奖8项，二等奖9项，三等奖6项。

全国大学生机器人竞赛（ROBOCON)获得国际级一等奖1项（全球总亚军）、国家级特等奖1项（全国冠军）。

国际大学生数学建模竞赛中，东北大学获得国际一等奖12项，国际二等奖62项。

全国大学生机器人竞赛（ROBOMASTERS)获得国家级特等奖1项（全国冠军）。

2018年6月在全国大学生机器人大赛（Robocon)，东北大学ACTION代表队喜摘桂冠，并代表中国出征2018年8月在越南举办的亚洲广播联合会(ABU)“亚太地区大学生机器人大赛”。

2018年“英特尔杯”全国大学生电子设计竞赛嵌入式系统专题邀请赛，我校2项作品入围总决赛，并分别荣获全国一等奖和全国二等奖。

2018年7月全国大学生机器人竞赛RoboMaster 2018机甲大师赛总决赛中，我校T-DT团队在总决赛中冲出小组赛，获得亚军，这是我校2015年参加此竞赛以来的最佳成绩。

2018年8月，第十七届亚太大学生机器人大赛中，东北大学ACTION团队代表中国出征，ACTION团队“金戈铁马”机器人夺得第十七届亚太大学生机器人大赛亚军。

2018年10月

在由美国麻省理工学院发起的第十五届国际遗传工程机器设计竞赛（简称iGEM)中，东北大学NEU-CHINA-A团队和NEU-CHINA-B团队分别斩获大赛金奖和银奖。

2018年10月-12月

在第43届ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛中，东北大学代表队共摘30项大奖，其中包括6项金奖，10项银奖和14项铜奖。

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人工智能，翻译神器。2018年东大小牛翻译团队在国内外机器翻译评测中连获佳绩

东北大学计算机科学与工程学院小牛翻译团队在WMT的汉英评测中人工评价排名第一，汉英、英汉自动评价排名第二；在CWMT的汉英、英汉自动评价中分别取得第一和第二的好成绩。

小牛翻译团队依托东北大学自然语言处理实验室，研发了基于Transformer的最新神经机器翻译系统，并融合集成学习、重排序、多样性模型生成等技术，受到了同行的广泛关注。

WMT是全球范围内最权威的机器翻译国际评测比赛之一，2018年，国内外知名机构均参与了其中，包括剑桥大学、约翰霍普金斯大学、爱丁堡大学、马里兰大学等知名学府，微软、NICT、阿里巴巴、腾讯、云知声等企业及研究机构。CWMT是由中国中文信息学会主办的国内自然语言处理领域颇具影响的学术活动，国内知名高校及科研机构参与了此次评测。

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2018年东大学子研发出国内首款移动端交互式虚拟展览馆

东北大学软件学院教授带领着5名本科生，研发出国内首款集多人在线、虚拟漫游、手势交互于一体的移动端交互式虚拟展览馆系统。可互动、可在线下载场景、可手势识别……一系列用户友好型特质，打破了国内移动端虚拟现实应用皆为单机模式、开发成本过高的局面，不仅可以提高用户体验，而且适合大面积推广。该项目已获得我国计算机软件著作权。

该项目采用了目前最先进的PBR场景建模方法。PBR是一种方法论和算法都基于精确计算公式的着色和渲染技术，可以更完美地描述光如何与物体表面互动；PBR场景建模是业内先进的模型制作技术，由于使用了统一的着色方案，使得线上展览馆表现在不同渲染器下的效果基本一致。该项目应用PBR场景建模方式后，在任何光照环境下都能表现出正确的结果，从而为不同的展馆提供统一的工作流程。

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2019年3月31日—4月5日，第43届国际大学生程序设计竞赛世界总决赛（ICPC World Final 2019），本届国际大学生程序设计竞赛吸引了近5万名来自全球六大洲的110个国家和地区、共计3233所高校的选手报名参赛。经过前期全球各大洲区域赛的选拔，最终来自全球47个国家和地区的135支团队脱颖而出晋级世界总决赛，其中复旦大学、南京大学、清华大学、北京大学、浙江大学、东北大学等17所中国高校参加总决赛。东北大学计算机科学与工程学院参赛队取得了世界排名第64位的优异成绩。

清北、浙大复旦等收录了绝大多数IOI、NOI金银牌计算机大神大牛级别的高考生，NOIP一等奖及以上的高手也被计算机牛校瓜分殆尽，国外顶尖名校更是高手如云，以985中较低分进入东北大学的学生，能在全球计算机强校参与的计算机世界大赛上取得如此优异成绩殊为不易 !

此次世界计算机竞赛成绩，生源质量不如一些地域好的211的东大，位列东北地区大学的第一名。

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竞赛成绩可是实打实的硬实力。全国顶级奖项，都是进阶国内外顶尖名校研究生、名企高薪的重要敲门砖。这些竞赛获奖的同学出路一定会很好，也一定会对周围同学的学习起到促进推动激励作用。东北大学的学风非常好，本科教学非常优秀，计算机等实力非常强大，各种竞赛成绩非常优秀！如果您身边刻苦学习的同学多、优秀的同学多，您就不敢不努力、不敢不优秀哟。

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东北大学开启人工智能模式东北大学工业人工智能研究院成立，这是东北大学一流大学建设的又一里程碑。

东北大学工业人工智能研究院以未来新一代工业自动化、智能化为研究对象，潜心工业人工智能基础理论和基本方法源头创新，力争率先建成世界一流的工业人工智能学科知识创新高地；致力于工业人工智能关键核心技术突破和颠覆性创新，不断提升服务国家重大战略和区域发展振兴的能力和水平；积极推进工业人工智能技术工程化和产业化，强化校校、校所、校企及校地多极融合，加速成果转移转化；统筹推进相关领域科教融合，培养一批工业人工智能学科一流人才；协调推进多元开放合作，打造成为具有全球影响力的工业人工智能学术交流与国际合作平台。

东北大学工业人工智能研究院积极实施多学院多学科国际化大跨度交叉融合，全力推进人工智能与工业自动化深度融合发展，提升学校在工业人工智能领域科学研究原始创新能力、高层次人才培养能力、重大科技成果产出能力和国际学术影响力，为我国工业人工智能领域的战略发展贡献东大智慧和力量。

当前，世界主要发达国家将面向工业领域的人工智能研发作为人工智能研究主要方向之一，随着数据积聚、高效算法、计算能力、网络设施等不断演进和高速革新，人工智能正加快与经济社会各领域渗透发展，人工智能与工业自动化的深度融合必将助力工业人工智能新领域的蓬勃发展，成为下一代智能制造新技术的基础，成为新一轮工业革命和产业变革的核心驱动力。

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东北大学再添2个教育部重点实验室

经教育部批准，东北大学智能工业数据解析与优化教育部重点实验室和医学影像智能计算教育部重点实验室获批立项建设，截至目前，东大教育部重点实验室已达7个，科技创新体系建设取得重要进展。

智能工业数据解析与优化教育部重点实验室立足工业应用实际，面向国家重大需求，瞄准国际学科前沿，联合美国、加拿大、英国、德国、法国、意大利、西班牙、澳大利亚、新加坡等12个国家和地区的世界著名大学的一流学者（包括美国工程院院士4名，加拿大院士3名），以人工智能、信息、计算机和自动化技术为工具，按照系统建模、数据解析、工程优化、精准控制的研究逻辑，从资源、能源、设备、环境等生态视角，对复杂制造与物流系统进行数据解析，并在此基础上实现生产与物流过程的计划、调度、操作的系统优化，从而达到制造与物流系统的最大效率和效益。

主要研究方向为人工智能和机器学习、工业大数据解析、运筹学和数学最优化、智能工厂全流程生产与物流计划、生产与物流批调度、智能工厂的过程优化和最优控制及在制造、能源、资源工业及物流系统中的应用。

医学影像智能计算教育部重点实验室依托我校计算机科学与技术、生物医学工程和生物学等优势学科，面向高端设备和精准医疗等国家重大战略需求，联合东软医疗、中科院沈阳计算技术研究所、中国医科大学、宣武医院等多家上下游单位，开展高端医学影像设备智能成像理论与方法探索，实现多模医学影像智能处理和多源医学数据智能分析关键技术突破，集成高复用医学信息计算支撑与服务平台，推动科技成果转化与应用。实验室力争建成国内领先、国际知名的医学信息计算创新基地，为我国高端影像设备和精准医学达到国际先进水平、振兴东北老工业基地提供科技和人才支撑。

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强调一下：

一. 东大寒假放的较早且时间长。沈阳最冷时只比北京低10°左右，此时往往已放寒假，外地学生多回家过团圆年了（一年中在沈阳待的冷日子并不多）。

二. 在全球气候日益变暖的今天，与南方夏季高温潮湿闷热桑拿天难熬、冬季室内冰冷相比，沈阳夏季相对较舒适，冬季室外北国风光、室内温暖如春（暖气给的足），实属宝地。

二. 沈阳距北京不远，高铁很便捷，北京各大高校校园招聘、北京名企招聘，东大的去的多了，当天打来回很方便。

应聘找工作，北京的地域优势近似东大的地域优势。

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东大不仅选修课很多，文体活动也很丰富多彩。体育类不仅有网球、游泳等选修课，还有冰雪项目，什么滑雪、滑冰啦之类的，玩起来可嗨了，仿佛回到了美好的童年时代 ! 南方同学玩得更是不亦乐乎，幸福快乐难以言表 ! 软工学生也可选修钢琴课，助力他们今天在优雅舒适的环境中敲着代码，弹奏着高大上的美妙乐章。

欢迎高分考生报考全国工科前10名、计算机前10名、IT牛校、人工智能顶尖牛校（智能机器人等）、热门强专业很多、学风校风非常好、辽宁省第一的东北大学。

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2019年世界大学收入中国大学排行榜，规模较小的东北大学位列中国大学的第5名、中国大陆大学中的第4名、东北地区大学的第1名。2019年世界大学商管专业排行出炉，东北大学获中国雇主声誉理工类第3名。

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谢谢大家

7. 智能机和普通机子有什么区别？

智能手机（Smartphone）是一种集成了各种高科技功能的移动通信设备。与普通手机相比，智能手机具有更强大的处理能力、更先进的操作系统和应用生态系统、以及更丰富的多媒体功能。以下是智能手机和普通手机的一些主要区别：

1. 操作系统：智能手机通常搭载操作系统，如Android、iOS或其他基于Linux的操作系统，而普通手机则通常使用简单的嵌入式操作系统。智能手机操作系统提供了更高级的功能和扩展性，使用户能够安装和使用各种应用程序。

2. 处理能力：智能手机通常具有更强大的处理器和更大的内存，以应对各种任务和应用程序。相比之下，普通手机的处理能力和内存可能较低，难以满足复杂任务的需求。

3. 多媒体功能：智能手机通常支持更高质量的音频和视频播放，可以拍摄和编辑高分辨率的照片和视频。此外，智能手机还可以连接各种外设（如蓝牙耳机、键盘等），增强用户体验。

4. 应用生态系统：智能手机拥有庞大的应用生态系统，用户可以在应用商店（如Google Play商店或App Store）中找到各种应用程序，涵盖通讯、社交、娱乐、购物、导航等各种功能。而普通手机的应用生态系统相对较小，功能较为单一。

5. 扩展性和兼容性：智能手机具有更高的扩展性和兼容性，允许用户安装第三方应用程序、自定义主题和字体等。相比之下，普通手机的扩展性和兼容性较差。

智能手机的出现改变了人们的日常生活，使我们能够随时随地访问互联网、处理电子邮件和文件、观看视频和音频、拍照和编辑照片等。随着技术的不断发展，智能手机在功能和性能方面还将继续改进。