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材料1
人的大腦由大量的神經元通過突觸連接在一起，構成了極其復雜的運算網絡。目前，通過模擬人腦神經元信息處理機制的深度神經網絡技術已經成為智能時代最為重要的建模方法。盡管已有的機器人經常被稱為“智能機器人”，然而這些“智能機器人”能夠實現的動作及行為能力基本是通過預定義的規(guī)則實現的，而人類進行動作、行為的學習主要是通過模仿及與環(huán)境的交互實現的，此外，“智能機器人”目前還不具有類腦的多模態(tài)感知及基于感知信息的類腦自主決策能力。在運動機制方面，它們也不具備類人的外周神經系統(tǒng)，其靈活性和自適應性與人類運動系統(tǒng)還具有較大差距。
隨著人工智能、機器人和傳感器技術的不斷發(fā)展，機器人已經由傳統(tǒng)在線示教工作模式向智能工作模式方向發(fā)展，結合腦科學研究成果，機器人理論和應用研究有望迎來新的突破，甚至可成功制造出類腦智能機器人。類腦智能機器人系統(tǒng)是融合了視覺、聽覺、思考和執(zhí)行等能力的綜合智能系統(tǒng)，它能夠以類似于人腦的工作方式運行。同時，類腦智能機器人力圖將人的內部機理融入機器人系統(tǒng)，從而提高機器人的認知、學習和動作控制能力，通過融入對人的機理的探索，類腦智能機器人有望實現與人“共情”，從而產生更深度的交互與合作。
類腦智能機器人首先涉及的是機器人的仿生結構和感知控制，而仿肌肉驅動器是其中的重要部分。這些仿肌肉驅動器可以省卻齒輪，軸承，避免復雜的結構，同時減輕重量，具有更好的應用效果。如Shahinpoor等人用4片重0.1g的人工肌肉材料IPMC作手指組成的機械手，在5V的電壓下提起了10.3g的石子，所需功率為25mW。如用傳統(tǒng)機械裝置實現這個動作，其機構將非常復雜。
20世紀60年代以來，日本以及美國DRAPA等機構不斷進行仿肌肉驅動器的研究，但最近10年材料和新型傳動系統(tǒng)的發(fā)展才真正實現一系列的突破。目前制作的仿肌肉驅動器可以分為材料類、機械類和生物類。材料的仿肌肉驅動器主要代表有形狀記憶合金、電致收縮聚合物、壓電陶瓷、磁致收縮聚合物、功能凝膠、液晶收縮聚合物等。此類仿肌肉驅動器的共同特點是模擬動物肌肉收縮產生力這一工作特性，利用材料在不同的外部控制下，如電壓、電流、PH值等，材料內部的成分發(fā)生物理變化，產生形變和力。機械類的仿肌肉驅動器，主要代表有氣動人工肌肉、液壓人工肌肉、電致收縮器、磁致收縮器等，其中由波士頓動力研制的Atlas類人機器人就采用了液壓人工肌肉。不同于材料類仿肌肉驅動器，機械類仿肌肉驅動器都是結構發(fā)生變化，產生收縮和力。生物類的仿肌肉驅動器目前尚處于實驗研制階段，主要是利用動物活體細胞來充當驅動器，美國DRAPA資助麻省理工學院研制的魚形仿生機器人，由活體肌肉驅動，最大速度45mm/s，而在類人機器人上尚未進行類似的研究。在這些研究的基礎上，瑞士蘇黎世大學搭建了擁有“肌腱”和“骨頭”的機器人平臺ECCERobot，相關研究成果被美國Popular Mechanics報道，并入選當年十大創(chuàng)新概念之首。此外，波士頓動力還試圖研制一款更新型放生肢體，采用3D打印的方式，將所有的液壓元件直接打印到其機器人肢體的“骨頭”結構中，使之更具有仿生元素，比如“類動脈式的液壓管道布局”、看上去很像骨頭的支架等。
除了具有仿生結構和仿生運動能力，類腦智能機器人還以腦科學和神經科學的研究為基礎，使機器人以類腦的方式實現對外界的感知和自身的控制。人的運動系統(tǒng)由骨骼、關節(jié)和肌肉組成，相關的肌肉收縮或舒張由中樞神經系統(tǒng)與外周神經系統(tǒng)協同控制。以類腦的方式實現感知與控制的一體化，這將使得機器人能夠模仿外周神經系統(tǒng)感知、中樞神經系統(tǒng)的輸出與多層級反饋回路，從而提高機器人從感知外界信息到自身運動的快速性和準確性。
針對這項技術，瑞士洛桑理工學院于2015年開發(fā)了一個神經系統(tǒng)仿真工具。在該仿真工具中。研究人員建立了一個數字化的老鼠大腦計算模型和虛擬老鼠身體模型。通過把這兩個模型結合起來，來模擬大腦和身體的相互作用的神經機制，這為類腦機器人的神經系統(tǒng)模擬提供了基礎。目前，他們已在模型中模擬出一只小白鼠完整大腦中約2100萬個神經元中的3.1萬個。雖然，將神經系統(tǒng)和仿生機器人相結合進行研究尚處于初步階段，但已經建立的腦網類型，以及運動神經和各種運動控制上的一系列研究成果，已為類腦智能機人的感知與控制回路的進一步研究奠定了很好的基礎。
與類腦智能機器人密切相關的技術，如腦機接口，神經假體等，近幾年取得了積極的進展。腦機接口可以使計算機從大腦神經活動獲知人的行為意向，其關鍵在于神經解碼，將大腦的神經信號轉化為對外部設備的控制信號，其又分為侵入式腦機接口和非侵入式腦機接口，其中侵入式腦機接口能在癱瘓病人的大腦運動區(qū)植入電極陣列，提取人的運動意向從而控制機械手臂的動作，非侵入式腦機接口是用緊貼頭皮的多個電極采集大腦腦電圖信號從而控制機械臂或飛行器。而在腦神經假體方面，美國DARPA正投資研發(fā)一種芯片，通過植入該芯片可以幫助腦部受傷的人恢復記憶，并干擾甚至消除一些不愉快的記憶（如戰(zhàn)爭記憶），此技術已在老鼠身上取得了不錯的效果。此外，科研人員在視覺神經假體、運動神經假體方面也均取得了很好的進展，并已成功應用，以幫助人們恢復部分視覺功能或部分替代四肢功能。雖然腦機接口和神經假體等方面的研究還有很大的提升空間，但已有的研究成果為類腦智能機器人的研究提供了很多的借鑒。
在類腦智能機器人研究中，如何從根本上提升機器人的智能，是機器人研究領域的一個重要問題。經歷了長期的發(fā)展過程，人們普遍認為機器通常在動力、速度、精巧性方面具有一定的優(yōu)勢，而人類具有智能、感知、情感等機器部分具有或者不具有的能力和特點，人們自然希望可以將二者各自的優(yōu)點融合在一起，實現“人機協作”。早在20世紀50年代，已有研究人員開展了相關的工作、從具體任務出發(fā)（如工業(yè)制造），研究離線狀態(tài)下的人機交互，讓機器人在人的指引下完成任務學習。20世紀90年代，人們開始研究實時交互問題，將服務機器人與人結合在一起，然而這種協作主要從功能角度使人和機器人共享智能，并不算真正意義上的融合，在這一過程中，人做一部分工作，機器人做一部分工作，二者分工完成同一任務。近年來，人們更加關注“認知——合作”，機器人作為人的“同事”，和人在一起工作，智能人機協同需要計算機在陌生的環(huán)境通過對周圍環(huán)境的觀察以及周圍環(huán)境的反饋刺激、自主整合新舊知識、并進行綜合智能決策，即要求計算機具有類腦的交互學習機制。隨著人工智能技術和新材料技術的興起，智能機器人行業(yè)將是未來“腦科學研究”和“腦認知與類腦計算”研究成果的重要產出方向，在實際的應用場合，新一代的機器人或者新型人工智能必須要具有通過交互從外界獲得知識，并通過智能增長的方式進一步了解外部世界的能力，建立基于交互的從零學習及智能生長認知模型，能讓計算機像嬰兒一樣，在與人的交互過程中進行錯誤糾正與知識積累，實現模仿人類認識外部世界的智能增長。
在未來，人們希望可以將人的智能更深程度地引入機器人系統(tǒng)，從機理上對人進行模仿，使機器人能夠像人一樣思考，從而“配合”人的工作，共同完成任務。由于類腦智能機器人的研究既涉及到腦科學和神經科學的最新研究成果，又和機器人仿生結構與控制等內容密切相關，未來的研究迫切需要更多地借鑒類腦計算模型和仿人運動神經機理，從而構建新的機器人感知、交互和動作計算模型，從根本上提高機器人的智能性，形成具有動態(tài)立體視覺感知、快速自感知、多模態(tài)信息融合、運動自學習能力、協調人機協作、快速反應和高精度操作的類腦智能機器人。其中，尤其需要解決3個問題：一是類人運動執(zhí)行機構帶來的類腦運動神經控制；二是人機融合環(huán)境帶來的機器人多模態(tài)信息融合、交互式學習控制；三是雙目可動攝像頭帶來的攝像頭高速在線校準。
材料2
材料3
水質自動監(jiān)測是由傳感器技術、自動測量技術、自動控制技術，計算機X用技術及配套專用分析軟件，通訊網絡所組成的一門綜合性技術，監(jiān)測指標能夠反映水體的水質狀況，在一定范圍內有各自相對穩(wěn)定的規(guī)律。當自動監(jiān)測數據異常波動時，通常會有兩種情況：
一是多個監(jiān)測項目同一時段同步走高或走低，這種情況多為水體水質異常造成，但還需從各監(jiān)測項目間的關聯性、時間序的變化規(guī)律等方面進一步分析判斷數據異常的原因。
二是只有一個監(jiān)測項目發(fā)生變化，其他項目沒有同步變化。這種情況應對出現異常的儀器進行校準，校準后自動監(jiān)測數據恢復正常，可判斷是儀表故障；校準后依舊異常，應于河道采水系統(tǒng)斷面直接采集水樣進行手工監(jiān)測比對確認。手工監(jiān)測與自動監(jiān)測數據相對偏差大于20％，可判定為儀表故障；相對偏差小于20％，可判定為污染事故。
2019年8月1日至31日，A省M地區(qū)水質自動監(jiān)測站曾出現過的部分指標數據變化情況如圖所示（圖中橫坐標為日期；縱坐標為濃度，單位mg／L）：
材料4
2016年，美國科學家宣布首次探測到了由兩顆恒星級黑洞13億年前合并產生的引力波，引力波的發(fā)現為我們打開了研究宇宙的全新窗口，就好比人類以前以為自己只有一雙能夠看見外界的眼睛（電磁波探測），現在發(fā)現自己還有一雙能夠聽見外界的耳朵（引力波探測），這是科學史上又一次具有劃時代意義的探測。
100年前，愛因斯坦提出了引力波的概念，因其難以被探測到而遭到當時很多物理學家的質疑，就連愛因斯坦也說：“這些數值是如此微小，它們不會對任何東西產生顯著的作用，沒人能夠去測量它們。”然而，科學家們在幾十年里經歷多次挫折，不斷調整方案，改進儀器，最終探測到了引力波。
每一個重大科學發(fā)現，都來自科學家對“真理”的大膽懷疑和不懈追求，都經歷了從懷疑、被懷疑再到發(fā)現的漫長而艱苦的過程。物理學家愛德溫·哈勃曾在加州理工學院的畢業(yè)典禮上說過，一個科學家要擁有“健康的懷疑、遲緩的判斷以及規(guī)范的想象”?？茖W家們要接受：沒有什么是絕對定論的，所有的知識都只是目前我們能得到的最合理的解釋，與之矛盾的證據隨時可能出現，哈勃說：“科學家是用不斷迭代，漸次逼近真理的方式解釋世界的?！?
下列有關類腦智能機器人的說法中，錯誤的是：
下列有關仿肌肉驅動器的說法中，正確的是：
下列類腦智能機器人中，運用了仿肌肉驅動器技術的有：
根據文章內容，下列說法正確的有：
請為本文寫一篇內容摘要。
要求：全面、準確，條理清楚，不超過250字。
【試題七】根據材料2，溶解氧，高錳酸指數、氨氮、總磷4個基本項目中哪一個項目從Ⅰ類到Ⅴ類的標準限值變化幅度最大？該項目在水體質量提升的過程中，其標準限值的要求有何變化趨勢？（不超過25字）
【試題八】分析材料3中A省M地區(qū)水質自動檢測站公布的溶解氧、高錳酸鹽指數、氨氮、總磷4個項目的數據，概括說明這4個項目之間變動的同步性規(guī)律。（不超過50個字）
【試題九】2019年8月9日和8月25日，A省M地區(qū)地表水是否符合Ⅱ類的質量標準？為什么？（不超過25字）10分
【試題十】2019年8月，A省M地區(qū)地表水符合Ⅱ類質量標準的共有多少天？概括說明當月該地區(qū)地表水質量的總體變化情況。（不超過50字）
【試題十一】請根據給定材料，以“懷疑與堅持——從引力波的發(fā)現談起”為題，寫一篇議論文。
要求:觀點明確，論證充分，邏輯嚴謹，語言流暢，字數800~1000字。
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趙老師