7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

百度AI的“圈地运动”

郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年前，百度开了中国AI的第一次开发者大会。 百度创始人李彦宏说，AI时代将是开发者的时代。 百度这个AI生态又呈现出何等面貌？ 这背后可能有一些时代潮向变化的影子。 地毯式“轰炸” 单从结果来看，百度真可谓发起了一场“圈地运动”。 围绕开发者，从点，到线，再到面。 至此，百度已经免费开放从感知到认知的最常用AI技术，为开发者与合作伙伴提供全栈式免费AI能力支持。 去年10月，首期百度AI加速器在AI开发者实战营首站推出，然后经过两个多月的报名及评估，从上千个项目中经过多轮资料筛选和面试沟通，最终选出优质企业正式进入首期AI加速器。 AI服务。

蜜蜂大脑运动编码启发高效AI

它们大脑的数字模型表明，这种基于运动的感知方式可通过强调效率而非庞大计算能力，彻底改变AI和机器人技术。 全文一项由某机构进行的新研究发现，蜜蜂利用飞行运动来促进对复杂视觉模式的精确学习和识别，这一发现可能标志着下一代AI开发方式的重大转变。 该模型不仅加深了我们对蜜蜂如何通过运动学习和识别复杂模式的理解，也为下一代AI铺平了道路。研究表明，未来的机器人可以通过运动来收集信息，而非依赖庞大的计算能力，从而变得更聪明、更高效。 这对生物学和AI都有重大意义。”该模型显示，随着蜜蜂大脑网络通过对各种刺激的重复暴露而逐渐适应，其神经元会变得对特定方向和运动精细调谐，从而在无需依赖关联或强化的情况下优化响应。 总之，这些发现支持了一个统一框架：感知、行动和大脑动态共同演化，以最少资源解决复杂的视觉任务——为生物学和AI提供了强有力的洞见。”

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

成功案例分享|使用AI运动识别插件+微搭，快速搭建AI美体运动小程序

用户为形体礼仪培训机构，计划开发一款AI美体运动小程序，旨在为用户提供专业的运动指导和美体建议。 考虑到开发成本、开发周期及原功能迁移的问题，用户决定基于“微搭”低代码平台进行搭建，并集成“AI运动识别小程序插件”以实现AI运动识别智能化功能。      在我方技术人员的协助下，成功将“AI运动识别小程序插件”集成至“微搭”平台的小程序中。 这款小程序不仅具备精准的运动识别能力和实时反馈功能，还提供了个性化的训练计划和改进建议，“AI运动识别插件”的精准识别能力和实时反馈功能，极大地提升了用户的运动体验和粘性，使用户能够更加科学地进行美体运动 当然，这只是“AI运动”的其中一种应用场景，还可以应用其他方面，诸如：AI健身、学生体测、云上运动会、轻量AR互动等。要实现这些应用场景，在这里，我们推荐云智「AI乐运动」体验。

【一步步开发AI运动APP】二、跨平台APP AI运动识别方案介绍

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕 AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。 APP，占领AI辅助运动市场。 这一设计不仅保证了识别的即时性，更带来了流畅无阻的用户体验，让用户享受AI运动识别的便捷。 无论您的APP用户量是多少，都能享受到稳定且经济的AI运动识别服务。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

【一步步开发AI运动APP】十四、AI运动检测中，如何拍照留存图像？

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕 AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。 根据我们之前的介绍可知，本系列使用的「AI运动识别」插件在运动识别时，完全依赖于设备端算力进行动识别推理，不会将用户图像上传至后台或第三方服务；所以运动识别后是无法再获得运动时的现场图像的，但是像体测和严肃的赛事场景可能又有留存运动现场图像进行后期审核核验的需求 一、相机提取图像相关API「AI运动识别」插件自带的相机组件，相机操控提供了将帧解析成jpeg格式图像并保存文件或Base64编码的相关API，详情如下，请可以参考插件API文档。 "#009d00" /></template><script>import {getCameraContext,createHumanDetector} from "@/uni_modules/yz-ai-sport

AI运动小程序鸿蒙平台适配指南

今天我们就结合我们一段时间以来「Ai乐运动」用户的反馈、实测验证，来聊聊AI运动小程序在鸿蒙端的适配。 一、AI运动识别插件在鸿蒙5的实测表现使用版v8.0.11微信分别在Harmony5.0.1和Harmony5.1.0的实际测试结果如下：功能 功能表现 备注 识别引擎ve1正常 但精度不佳，与MTK芯片问题一致 1.5.8，从结果看AI运动识别插件的功能在鸿蒙5的表现不存在兼容性问题，可以正常使用。 二、AI运动小程序在鸿蒙5的兼容性问题使用微信版本v8.0.11分别在Harmony5.0.1用Harmony5.1.0测试兼容问题主要表现在小程序的Camera组件，问题为Camera的非原生事件，即 AI运动小程序在纯血鸿蒙下的适配就为您介绍到这，若有其它的适配场景我们继续为您分享，欢迎关注...

亨利·基辛格：AI启蒙运动该何去何从

启蒙运动试图把传统的真理交给解放的、善于分析的理性人。而互联网则是通过不断积累和被操控数据来传播知识，人类的认知失去了个性。 ? 我们使用数据，却变成了数据的奴隶。 是否所有AI都是这样一根筋的处理方式？ 其他的AI项目的贡献方式是帮助人们解决实际问题。除了那些解决实际需求的问题（比如外面气温是多少？），AI是否能研究自然本质和探索生命意义以及引发更深入的问题？ 我们是否应该通过限制AI自主学习来保护我们个人隐私？如果是的话，我们应该怎么做？ 如果AI的学习速度成指数型递增，那我们一定希望加快这种井喷式的学习速度，那么AI犯错的概率也会比人类高。 纵观人类历史，文明缔造了解释周围世界的方法，比如中世纪向我们解释了宗教，启蒙运动向我们揭示了自然科学奥秘，20世纪给我们带来了意识形态。 ? 启蒙运动开始于对新技术的哲学探索，但我们正在朝着相反的方向前进。 人工智能的发展潜移默化地指引了我们思考的方向。

【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？

引言 受小程序camera组件预览和抽帧图像不一致的特性影响，一直未全功能支持全屏模式，详见本系列文件第四节小程序如何抽帧；随着插件在云上赛事、健身锻炼、AI体测、AR互动场景的深入应用，各开发者迫切的希望能在全屏模式下应用 3.2、人体检测范围变化若您在运动时进行了人体远、近站位预检，那相应的range坐标也需进行偏移。 好了，全屏适配问题就为您介绍到这里，未尽问题可以联系我们进行咨询，插件将致力为您提供全面的AI运动识别解决方案，助力您快速落地AI运动、AI体育、AI健身、AI体测、AR互动等运动应用。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

【一步步开发AI运动APP】十一、同时检测识别多人运动，分别进行运动计时计数

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕 AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。 一、应用场景在赛事活动多人PK对战、学生体测教学、运动角设备等开发应用场景中，经常存在需要同时检测多人运动需求；此需求在AI小程序时受限于小程序的运行环境，一直无法实现。 二、方案实现根据下面的AI运动分析的流程图所示，要实现同时多人运动分析能力，须先实现多人的人体姿态检测，再将检出的多人人体结果，分别推送到不同的运动分析器实例，即可实现多人运动检测分析。 ，便可以创建多个运动分析器实例来，来分别对每个人的姿态进行分析检测，实现计时计数了，代码如下：import {createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";