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2018屆高考數(shù)學(xué)(文)集合及其運(yùn)算檢測題，為了迎接2018年高考，很多考生已經(jīng)開始進(jìn)入到了第一輪復(fù)習(xí)中，小編為大家?guī)砹思霞捌溥\(yùn)算復(fù)習(xí)題，有需要的同學(xué)就來下載吧！

集合及其運(yùn)算復(fù)習(xí)檢測題

人工智能轉(zhuǎn)型高考學(xué)霸

人工智能離“學(xué)霸”不遙遠(yuǎn)

AlphaGo與柯潔的人機(jī)大戰(zhàn)還歷歷在目，轉(zhuǎn)眼人工智能又轉(zhuǎn)型“學(xué)霸”。“高考答題機(jī)器人”其實(shí)是中國863計(jì)劃信息技術(shù)領(lǐng)域 “基于大數(shù)據(jù)的人類智能關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)”項(xiàng)目的重要研究目標(biāo)之一，早在2015年就已經(jīng)啟動(dòng)。據(jù)閱卷老師介紹，首次參加高考的機(jī)器人，選擇題全部答對(duì)，有部分題因識(shí)別問題沒有做出來，所以導(dǎo)致沒有得分。而在，全國II卷的數(shù)學(xué)考試中，高考機(jī)器人得分100分。全對(duì)的是填空題，選擇題也僅錯(cuò)一道。

“只要刷題越來越多，相信機(jī)器人高考數(shù)學(xué)得滿分并不遙遠(yuǎn)。”機(jī)器人戰(zhàn)略研究專家、上海市科學(xué)學(xué)研究所副研究員王迎春指出，擅長邏輯和計(jì)算的人工智能在此處又表現(xiàn)出了極大的潛力，面對(duì)選擇題、填空題等標(biāo)準(zhǔn)化試題時(shí)，優(yōu)勢明顯。雖然今年的考分還不是很理想，但是在短時(shí)間內(nèi)PK過高考狀元，并不是一件難事。顯然，在一些高度數(shù)據(jù)化，標(biāo)準(zhǔn)化，有明確規(guī)則的專門領(lǐng)域中，人工智能已經(jīng)表現(xiàn)出了超越人類的獨(dú)特優(yōu)勢。

高考機(jī)器人全面“補(bǔ)課”

機(jī)器人學(xué)數(shù)學(xué)，相對(duì)有優(yōu)勢。訊飛研究院院長胡國平解釋說，這是因?yàn)閿?shù)學(xué)題目的語言理解相對(duì)比較容易，是一些比較標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的描述語言或出題語言，所以機(jī)器較好理解。“聚焦在數(shù)學(xué)領(lǐng)域，人工智能最大的難點(diǎn)還是應(yīng)用題，概率題屬于其中一種，因?yàn)闀?huì)涉及到一些常識(shí)理解，這方面高考機(jī)器人也還有較大的短板。”

除了數(shù)學(xué)，近兩年來，高考機(jī)器人在各學(xué)科上都已經(jīng)取得了一系列可喜成果。根據(jù)之前的幾次內(nèi)部測試，目前機(jī)器人錯(cuò)的最多的題型還是地理和歷史學(xué)科中需要多個(gè)輪次知識(shí)推理解析的題目。在自然語言題意的理解以及知識(shí)的學(xué)習(xí)和推理中，機(jī)器人還有很多的硬骨頭要啃。

在可預(yù)見的將來，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，“高考機(jī)器人”不僅可以儲(chǔ)存知識(shí)和高考題型，還將會(huì)具有邏輯推理能力。此外通過建立模型和算法，可以讓機(jī)器在大數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和差異，讓這個(gè)模型的結(jié)果和人的表現(xiàn)很接近，甚至在最終結(jié)果上超過人的表現(xiàn)。

“高考機(jī)器人”瞄準(zhǔn)服務(wù)生活

其實(shí)，發(fā)達(dá)國家也已在“高考機(jī)器人”方面做了布局。美國華盛頓大學(xué)圖靈中心的考試機(jī)器人努力在嘗試通過美國高中生物考試。日本國立情報(bào)學(xué)研究所（NII）自2010年啟動(dòng)的“東大機(jī)器人項(xiàng)目”，其目標(biāo)是2020年考上日本第一高等學(xué)府——東京大學(xué)。2015年，Todai考試機(jī)器人在日本高考中考取511分的成績，可被80%的日本大學(xué)錄取。

其實(shí)，研發(fā)“高考機(jī)器人”的主要目標(biāo)并不是PK掉人類考生，而是為了更好地服務(wù)人類。科大訊飛輪值總裁吳曉如認(rèn)為，通過研發(fā)高考答題機(jī)器人的項(xiàng)目，聚集國內(nèi)的一些比較頂級(jí)的研究機(jī)構(gòu)和科學(xué)家，一起來攻關(guān)現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域相關(guān)的重要技術(shù)問題才是最終目標(biāo)。同時(shí)，研究中技術(shù)和算法不斷取得突破后，相關(guān)成果可以用在醫(yī)療、用在客服、用在越來越多的領(lǐng)域。

“像在客服系統(tǒng)、車載人機(jī)交互系統(tǒng)里，都需要預(yù)先對(duì)行業(yè)知識(shí)的理解，并能夠做出決策判斷、回復(fù)相關(guān)問題，這些都是人工智能的用武之地。”目前，高考機(jī)器人研發(fā)過程中的一些中間技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到相關(guān)行業(yè)內(nèi)。例如教育領(lǐng)域中作文的自動(dòng)閱卷，機(jī)器翻譯，以及口語對(duì)口語的翻譯系統(tǒng)等。