自動導向車
工業機器人
服務機器人
特種機器人
自動化系統
零部件縱觀人工智能發展史，不得不提著名的圖靈測試，也就是對機器是否表現出與人類相當或無法區分的智能行為的測試，當然除此以外，還有許多其他能力可以被描述為人工智能，為了更好地了解人工智能在不同領域的應用，機器學習和人工神經網絡應運而生，機器學習是計算機科學領域和人工智能領域的一門技術，其使計算機系統能夠利用數據進行“學習”（即逐步提高特定任務的性能），而無需進行明確的編程，人工神經網絡（ANN）類似于動物大腦的生物神經網絡，是受其啟發而衍生出的計算系統。這些系統通過考慮各個數據或案例來進行”
學習”任務，人類無需對其行為進行事前的編程。人工神經網鉻能夠在沒有任何先驗知識的情況下學習新功能，并能從其處理的學習材料中發展出自己的一套相關特征和方法。
在本項目中，學生將使用人工神經網絡技術和算法，利用歐洲大型強子對撞機探測器上的粒子，以及與其子探測留相關的軌跡信息，對粒子類型進行分類和預測。強子對撞機共產生六類粒子：電子，μ子，k05，質子，π介子和鬼影（通過跟蹤算法識別為軌道的噪聲）
。學生應通過組合來自不同子探測器的信息來建立最終的粒子識別系統。本項目所使用的編程語曹主要是Pytho和Matlab，學生無需有任何編程經驗，但需有學習編程的熱情。
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