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电子设计与人工智能协会理事会量化考核评分制度

日期:2020-11-08  类别:最新范文  编辑:一流范文网  【下载本文Word版

电子设计与人工智能协会理事会量化考核评分制度 本文关键词:人工智能,理事会,量化,考核,评分

电子设计与人工智能协会理事会量化考核评分制度 本文简介:贵州师范学院电子设计与人工智能协会量化考核制度总则为了更好地推进协会建设,促进协会各项工作良性发展,打造有特色、有实力、有生命力的全国优秀社团,有效调动协会成员的工作积极性,营造能者上、庸者下的良性竞争氛围,推动协会高效运作、可持续发展,努力打造全省优秀、全国知名的大学生科技制作先进团体新局面,特制

电子设计与人工智能协会理事会量化考核评分制度 本文内容:

贵州师范学院电子设计与人工智能协会量化考核制度

总则

为了更好地推进协会建设,促进协会各项工作良性发展,打造有特色、有实力、有生命力的全国优秀社团,有效调动协会成员的工作积极性,营造能者上、庸者下的良性竞争氛围,推动协会高效运作、可持续发展,努力打造全省优秀、全国知名的大学生科技制作先进团体新局面,特制本定量化考核制度。

本制度以量化评分的形式具体考核了电子设计与人工智能协会的各项工作的完成情况,作为一项协会的基本制度和规章法则来实施。协会所有部门、各会员都必须遵循本考核制度。

本考核制度由以下几项条款组成。

职能考核条款

第1条

:未在规定期限内完成工作(一次任务),每次记-2分,一学期超过3次为完成工作(累计)由办公室考查并给予降级处理。(本条的补充为本条款第三条)

第2条

:由于降级导致的空缺岗位,其任命由办公室根据量化考核分数择优录取(优先考虑该部门),并通过部长级会议表决通过,并予以公示。

第三条:根据《电子设计与人工智能协会各部门及部门负责人职责规定》,经查实,有未未尽职责之处,直接由办公室扣除该职责对应管理人员分数,且相关直属上级未将任务传达则扣除相同分数或给与降级处理。普通会员累计3次未完成任务将直接除名。

第四条:办公室部门的考核同上,但降级与提名的处理则由会长考核提出。

第五条:在协会发展的关键问题上出现重大失误,常务指导老师具有解聘协会负责人、重新组建理事会的义务和权利。

解聘、聘任、降级、调配条款

第1条

:协会运作出现重大失误,由常务指导教师与校团委和挂靠单位协商,直接启动解聘程序。

第2条

:指导老师、各级会长及办公室根据个人近期的工作状况提出解聘、聘任、降级、调配的决定,由部长级会议举手表决通过。

第3条

:部长级会议举手表决同意票数应为70%×出勤人数,出勤人数应不少于应出勤人数的90%,否则该决议无效,不得投弃权票。

第4条

:决定必须通过例会进行通告,若在公示期间有异议,可直接提交于办公室,异议人数超过全体人员10%,则由办公室牵头举行部长级会议,重新进行表决。

量化考核修改条款

第1条

:各级会员都可对制度的修订意见或异议提交办公室,并通过部长级会议讨论后,与常务指导老师协商进行修改。

第二条:部长级会议举手表决同意票数应为70%×出勤人数,出勤人数应不少于应出勤人数的90%,否则该决议无效,不得投弃权票。

第三条:决定必须通过例会通告,若在公示期间有异议,可直接提交办公室、指导老师,异议人数超过全体人员10%,则由办公室牵头举行部长级会议,重新制定。

量化考核评分管理条款

第1条

:量化考核加分分数由各个成员于例会后直接提交办公室,每项加分须有直属会长签字证明或材料证明。

第2条

:办公室直接根据《贵州师范学院电子设计与人工智能协会量化考核制度》,于每月最后一次例会给予成员该月扣分状况通报并记录在案,若有异议,在通报后一周内,经直属会长查实后签字,并提交办公室更改。

量化考核加分条款

第1条

:一个月开会或活动全勤者加2分,一学期内总分不超过8分,主动报名参加相关科技类赛事2分(可累加);

第2条

:代表协会参与展览加10-20分,表演加20-30分(该分数属于整个代表团队,由负责人进行分配,按人数多少确定加分范围);

第二条:发现理事会成员有违反协会规章制度,并实名上报者,查经属实,每次加2分;

第三条:各个会员在和协会相关的比赛中获奖(累计加分)的:

A、国际相关比赛中获得第一、二、三名和优秀奖的分别加80、70、60、40分;

B、全国相关比赛中获得第一、二、三名和优秀奖的分别加60、50、40、20分;

C、省级相关(国家级学会)比赛中获得第一、二、三名和优秀奖的分别加50、40、30、10分;

D、校级相关比赛中获得第一、二、三名和优秀奖的分别加15、10、5、3分;

E、协会内比赛(含部门间竞赛中优胜部门单独加分)中获得第一、二、三名和优秀奖的分别加10、5、3、2分;

第四条:自主制作的科技作品加分如下:

A、

成功申请国家专利的作品每件加(发明)100分,(实用新型)50分;

B、

协会内制作并调试成功的非重复作品(洞洞板或自行制作PCB底板)(分立元件个数大于等于30个或自建单片机最小系统)每件加5分,重复的作品加1分;

C、

在每月协会小制作评比中获得奖励的每件非重复作品加3分,重复的作品不加分;

注:若每件作品的制作人不只一个,按人数平均加分。

第五条:科研课题的成功申请与论文的成功撰写并发表的加分准则:

A、

申请并主持省部级以上科研项目100分,参与加20分。其余各项课题50分,参与加10分;

B、

申请并主持教育厅课题(科研项目)的加80分,参与加10分。其余各项课题40分,参与加5分;

C、

成功获得校级挑战杯项目立项的负责人加30分,参与人员20分(按人头平均)。

D、

成功申请校级大学生科研课题的负责人加30分,参与人员20分(按人头平均);

E、

在SCI或EI收录学术期刊上发表的论文,且署名为第一或第二作者(指导老师为第一作者,且指导老师为本协会指导老师,下同)的加100分;

F、

在核心期刊上发表论文,且署名为第一或第二作者的加80分;

G、

在省级期刊上发表论文,且署名为第一或第二作者加40分;

第六条:赞助按每拉到一百元加1分计算。物品折价后加分。免费租用一切物品和设备按实际租金折算后加分。若拉赞助的会员不只一个,按负责人进行分配;

第七条:参与其他部门工作并完成出色的,按照该部门特殊加分计算。

第八条:每个部门在每届理事会期间都有20分进行自由分配。

特殊部门加分办法

研发技术部

第一条:在每一次小制作评比当中获得团体奖的每个部门会员加2分;

第二条:成功举办一次校内外专家、老师的培训讲座加5分;

第三条:成功的组织一次协会内部培训加1分(按人头评分);

(以上培训均要配有书面或电子培训资料)

常务部

宣传企划部:

1、做一份协会以上活动的企划(被采用)一次加3分;

2、做一次协会以上活动的宣传(海报3分、横幅1分、微博一个月每天5条每天必须有一条原创每月加5分,贴吧+人人网+论坛图文并茂的宣传材料加2分,只有文字加1分);

资产管理中心:

1、协会级购物每次校内采购加2分(网购算校内加分),校外采购加5分(按人头平均);

2、每学期按时做一次财务汇总并公布加5分;

3、省级以上大型赛事报账按金额算1万元一分,协会、部门、个人项目报账按金额算1000元一分。科研项目及创新创业项目每个5分。

办公室:

1、

每份简报编写、配送加3分(按人头平均);

2、按时完成并经指导老师认可的社团年鉴每次加50分(按人头平均,成员加分由其协商后决定);

3、每月、学期和学年考核汇总(一学年)并按时公布一次加5分;

4、

统计出勤表每次加5分。

本制度从2013年11月6日起实行,最终解释权归理事会所有。

电子设计与人工智能协会

2013年11月6日

篇2:动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用

动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用 本文关键词:人工智能,及其应用,识别系统,原理,动物

动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用 本文简介:实验报告实验目的及要求:实验目的:1.熟悉产生式的特点,基本结构和设计思想2.掌握基于规则推理的基本过程和方法(在实验中采用正向推理过程)3.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统实验要求:1.根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。2.利用所选开发语言来建立推理过程。

动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用 本文内容:

实验报告

实验目的及要求:

实验目的:

1.熟悉产生式的特点,基本结构和设计思想

2.掌握基于规则推理的基本过程和方法(在实验中采用正向推理过程)

3.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统

实验要求:

1.

根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。

2.

利用所选开发语言来建立推理过程。(该程序能正向推理识别动物过程)

3.

利用控制台或者图形界面给出合理的交互接口,实现基本演示功能。

4.

提交实验报告和源程序,总结实验结论和经验教训。

实验原理:

1.基于规则产生式系统结构:

基于规则的产生式系统一般由规则库(知识库)、综合数据库和推理引擎(推理机)三部分组成,规则库中它的基本组成框架如下图1所示。

知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成,综合库又称为上下文,用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为,。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式,并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构,并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。

图1

规则产生式系统的基本结构

2.

简单动物识别产生式系统结构:

知识库

ANIMAL的知识库非常小,仅仅包含16条规则(一

般说来,一个产生式系统的知识库应包含≥几百条规则);

解空间很小,仅仅包含8个解,或8个最高假设(在一个特定

的动物园里,共有虎、豹、长颈鹿、斑马、鸵鸟、企鹅和信天

翁、八哥等8种动物);

初始事实集合很小,仅仅包含21个事实,如图中的F1至F21;

数据(即事实、证据、断言),知识(即浅层知识,规则)和推

理都是精确的,即确定性的;

知识库。

综合库

实验步骤:

本识别系统需要通过正向推理,正向推理过程的具体步骤是:

(1)读入事实集到工作存储器。

(2)取出某条规则,将规则的全部前件与工作存储器中的所有事实进行比较。如果匹配成功,则所得结果显示到屏幕上,转向(3);否则,直接转向(3)。

(3)结束。

大体步骤流程图:

用户输入事实

读入事实

将事实集到事实库

Main类动物识别系统的过程实现

顺序调出规则库中的每条规则

与事实库fact的规则逐条比对

返回true

Recognition类动物识别系统的过程实现

返回false

事实库中是否包含最终的解

传递到recognition类的facts中

返回识别结果

Facts是否全部包括说明匹配规则的前件

返回true

返回false

输出识别结果

输出无法识别

完成识别过程

思考题:

考虑实际情况,系统中那些地方需要改进。比如规则数目的增多,规则之间复杂的关系等,证据知识的不确定性等,发现你的问题(至少包括两个问题),并在实验报告中写出响应的解决方法。

答:在调试的时候发现添加规则时候有一些问题,就是用户在选择条件的时候如果已经存在这个基本事实的话,则不应该再添加相同的记录。

备注知识:

1.动物识别系统包括16条规则下所示:如

r1

毛发

哺乳动物

r2

哺乳动物

r3

羽毛

r4

会飞|下蛋

r5

吃肉

食肉动物

r6

犬齿|爪|眼睛盯着前方

食肉动物

r7

哺乳动物|蹄

有蹄类动物

r8

哺乳动物|反刍

有蹄类动物

r9

哺乳动物|食肉动物|黄褐色|暗斑点

金钱豹

r10

哺乳动物|食肉动物|黄褐色|黑色条纹

r11

有蹄类动物|长脖子|长腿|暗斑点

长颈鹿

r12

有蹄类动物|黑条纹

斑马

r13

鸟|不会飞|长脖子|长腿|黑白色

鸵鸟

r14

鸟|不会飞|游泳|黑白色

企鹅

r15

鸟|善飞

信天翁

2.正向推理过程分析:

下面以一个具体的动物识别产生式系统模型来说明其原理。

初始事实集:

动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄

要求解的问题是判断满足该事实集的是何种动物?

推理过程:

1。首先从规则库取出第一条规则

r1,将r1中的前提部分与初始事实集中的事实相比较,

匹配失败;于是继续取第二条规则再试,匹配成功!将此规则的结论部分作为新事实加入到

综合数据库的初始事实集中。于是初始事实集变为:

该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、是哺乳动物。

2。接着依次取

r3、r4、r5、r6

与初始事实集匹配、均不成功,当执行到

r7

时再次获得匹配,于是事实集中以增加一条事实:

该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、是哺乳动物、是有蹄类动物。

5.

此后,当搜索到

r11

时又一次匹配成功,事实集变为:

该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、是哺乳动物、是有蹄类动物、该动

物是长颈鹿。于是得到最终结论---该动物是长颈鹿。

上述问题的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中的已知事实进行匹

配的过程,规则的每一次匹配都会使综合数据库增加新的内容,并朝着问题的解决前进了一

步。这就是一个推理过程。

1.

逆向推理过程分析:

初始事实集:

动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄

要求解的问题是判断满足该事实集的是何种动物?

推理过程:

1。我们假设这个动物是长颈鹿的话

,为了检验这个假设,根据规则r11,要求这个动物是长脖子,长腿,暗斑点且是有蹄类动物。

2。这时数据库中已经有了长脖子,长腿,暗斑点事实,为此我们还要验证“动物是有蹄类动物”,根据规则r8要求动物反刍,且是哺乳动物,而事实库中没有反刍,根据规则r7要求动物有蹄,且是哺乳动物,事实中动物有蹄。为此我们要验证动物是哺乳动物

6.

我们要验证动物是哺乳动物,根据规则r2知道,要求动物有奶,事实中动物有奶,此时

各个子目标都是已知事实,所以逆向推理成功。

上述问题的求解过程是从目标的(作为假设)状态出发,朝着出事状态前进,逆向适用规则的一种方法。

实验总结及结论:

1.对人工智能的产生式系统有了进一步的认识,特别是对正向推理和反向推理有更深的了解。

2.本次实验是我们第一次上机完成人工智能实验,充分培养了我们的独立解决问题的能力。

3.由于我们班日前没有接触过c++和java语言,所以对java的编程环境非常陌生,使实验进度一再陷入停滞状态。通过近一段时间的研习,逐步熟悉了java语言。通过这次试验,也更加熟悉了编程工具和编程语言。

5.通过一周的设计,动物识别系统基本开发完毕,由于首次设计比较生疏,加之时间较短,所以该系统还有许多不尽如人意的地方,比如没有反向推理出现一些缺陷等问题,因此有待进一步改进。

总的来说,这次实验我们收益颇多,进一步掌握了运用java语言编写人工智能系统的思路及过程,为以后我们进行软件开发奠定了基础。

6

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