一、什么叫早期预警？

亦称"早期导弹预警"。早期发现来袭的空中目标的技术。空中目标包括弹道导弹、空袭飞机和巡航导弹等。主要分两类:(1)地面远程预警雷达,如美国导弹防御系统中的P波段雷达和X波段雷达,特点是作用距离远(通常为40005000千米),目标容量大,对洲际弹道导弹能提供1525分钟预警时间;(2)天基卫星预警系统,如美国早期的导弹预警卫星、在役的"国防支援计划"卫星和正在研制的天基红外系统。后者对洲际弹道导弹能提供2030分钟预警时间。

二、建行早期预警管理原则

建行早期预警管理原则

建行早期预警管理原则是指建设银行在金融业务中应用的一套管理规则和方法，用于预防和化解潜在的风险，确保金融机构的稳健经营和风险防控能力。建行早期预警管理原则的实施有助于银行在业务运营过程中及时发现各类风险信号，采取必要的措施加以化解，保障银行的可持续发展。

建行早期预警管理原则的核心在于风险控制和防范，要求银行在开展各类金融业务时，始终保持高度警惕，审慎把控各项风险因素，避免陷入不良资产的泥淖。同时，建行早期预警管理原则还强调了信息披露和透明度，鼓励银行与监管机构和客户之间建立良好的沟通机制，及时向各方公布可能存在的风险情况，建立起风险共担的理念。

建行早期预警管理原则的重要性

建行早期预警管理原则的重要性不言而喻。随着金融市场的不断发展和金融产品的不断创新，金融风险也日益复杂和多样化。如果银行不能及时发现并有效应对这些风险，就有可能导致金融危机的爆发，对整个金融体系乃至整个经济造成重大影响。

建行早期预警管理原则的实施可以帮助银行建立起全面、系统的风险管理体系，增强对各类风险的识别和应对能力。通过建立科学的风险评估模型和监控机制，银行可以及时发现潜在风险信号，并在风险暴露之前采取有效的措施进行干预，避免损失的进一步扩大。

建行早期预警管理原则的实施方法

建行早期预警管理原则的实施方法包括但不限于以下几点：

• 建立完善的风险管理框架和制度体系，明确各级管理人员的责任和权限；
• 开展全面的风险评估和压力测试，确定关键风险指标和阈值；
• 建立健全的信息披露机制，确保信息的及时性和准确性；
• 加强内部控制和审计，防范各类风险事件的发生；
• 与监管机构和其他金融机构建立合作关系，共同应对风险挑战。

结语

建行早期预警管理原则是建设银行在金融业务中重要的管理工具，对于保障银行的健康发展和金融市场的稳定具有重要意义。建行将继续秉承早期预警管理原则，不断完善和强化风险管理体系，努力构建风险可控、运营稳健的金融机构。

三、肺结核症状及早期预警信号

肺结核有症状吗？

肺结核是一种由结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis）引起的传染病，主要影响肺部，但也可能侵袭其他部位。早期发现和治疗肺结核非常重要，因此了解肺结核的症状和早期预警信号至关重要。

早期症状

肺结核的早期症状可能与普通感冒相似，这也是为什么容易被忽视的原因。以下是一些常见的早期症状：

• 持续咳嗽：咳嗽持续两周或更长时间，尤其在早晨或晚上。
• 疲劳和体力消耗：感觉疲倦，体力下降，即使进行轻微的活动也感到吃力。
• 发热：体温升高超过37.5℃，发热可能持续数天或数周。
• 夜间盗汗：出现无法解释的盗汗，尤其在夜间。
• 食欲减退：食欲下降，导致体重减轻。
• 胸部不适：胸部疼痛、紧迫感或不适。
• 呼吸困难：呼吸变得困难，尤其是进行日常活动时。

进一步发展的症状

如果肺结核没有得到及时治疗，症状可能进一步加重，以下是一些进一步发展的症状：

• 咯血：咳嗽过程中咳出带有血的痰。
• 胸痛：胸部疼痛可能加剧，伴随咳嗽或呼吸困难。
• 淋巴结肿大：淋巴结在感染区域周围肿大。
• 体重丢失：由于食欲下降，导致体重进一步减轻。
• 面色苍白：可能出现面色苍白和虚弱。

向医生寻求帮助

如果您出现上述症状，尤其是咳嗽持续两周或更长时间，请及时向医生寻求帮助。医生会进行详细的症状询问和检查，并可能推荐进行肺结核的相关检测，如胸部X光和痰液培养。

通过早期的发现和治疗，肺结核可以有效控制和治疗。如果您或您的家人出现任何肺结核的症状，请不要忽视，及时向医生咨询。希望本文能对您了解肺结核的症状和早期预警信号有所帮助。

感谢您阅读本文，希望能为您提供有价值的信息和帮助。

四、重型危重型早期预警指标有哪些？

1.外周血淋巴细胞进行性下降；

2.外周血炎症因子如IL-6、C-反应蛋白进行性上升；

3.乳酸进行性升高；

4.肺内病变在短期内迅速进展

五、极早期火灾预警系统的组成？

极早期的火灾预警系统通常由以下几个基本组成部分组成：

1. 火灾探测器：这是系统的核心组件，用于检测火灾的存在。在极早期，最常用的探测器是烟雾探测器，它可以检测到烟雾颗粒的存在。其他类型的火灾探测器可能包括热敏探测器（用于检测温度升高）、火焰探测器（用于检测明火）等。

2. 报警装置：一旦火灾探测器检测到火灾，它会触发报警装置，发出警报信号以引起人们的注意。常见的报警装置包括声音警报器（如喇叭或蜂鸣器）和视觉警报器（如闪光灯）。

3. 控制面板：控制面板是系统的中枢，它接收来自火灾探测器的信号，并触发相应的警报装置。控制面板通常安装在容易被人们察觉的位置，如楼梯间或入口处。

4. 电源系统：火灾预警系统需要可靠的电源供应，以确保系统的正常运行。在极早期，通常使用电池作为备用电源，以应对断电情况。

需要注意的是，这是一个极早期的简单火灾预警系统的基本组成部分。现代火灾预警系统可能会有更复杂的组件，如监控摄像头、自动报警系统、网络连接等，以提高系统的可靠性和响应性能。

六、人工智能早期发展的技术？

1950年　阿兰·图灵出版《计算机与智能》。

1956年　约翰·麦卡锡在美国达特矛斯电脑大会上“创造”“人工智能 ”一词。

1956年　美国卡内基·梅隆大学展示世界上第一个人工智能软件的工作。

1958年　约翰·麦卡锡在麻省理工学院发明Lisp语言———一种A．I．语言。

1964年　麻省理工学院的丹尼·巴洛向世人展示，电脑能掌握足够的自然语言从而解决了开发计算机代数词汇程序的难题。

1965年　约瑟夫·魏岑堡建造了ELIZA———一种互动程序，它能以英语与人就任意话题展开对话。

1969年　斯坦福大学研制出Shakey————一种集运动、理解和解决问题能力于一身的机器人。

1979年　第一台电脑控制的自动行走器“斯坦福车”诞生。

1983年　世界第一家批量生产统一规格电脑的公司“思考机器”诞生。

1985年　哈罗德·科岑编写的绘图软件Aaron在A．I．大会亮相。

90年代　A．I．技术的发展在各个领域均展示长足发展————学习、教学、案件推理、策划、自然环境认识及方位识别、翻译，乃至游戏软件等领域都瞄准了A．I．的研发。

1997年　IBM（国际商用机械公司）制造的电脑“深蓝”击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。

90年代末　以A．I．技术为基础的网络信息搜索软件已是国际互联网的基本构件。

2000年　互动机械宠物面世。麻省理工学院推出了会做数十种面部表情的机器人Kisinel。

现在 流行挡不住

商业上的成功，成为实验室研究工作的催化剂。A．I．的边界正一步步向人类智慧逼进。

全球的高科技实验室不约而同盯上了A．I．大脑，这其中响当当的名字包括卡内基·梅隆大学，IBM和日本的本田汽车公司。

在比利时，Starlab（星实验室）正开发种能取代真猫大脑工作的人工大脑。据“人工大脑网站”报道，它将拥有约7500个人工脑神经细胞。它将能自如地操控猫咪行走，玩耍毛线球。据估计它将在2002年完成。

七、人工智能早期著名实验？

1.麻省理工计算机科学和人工智能实验室

麻省理工学院(MIT)计算机科学研究始于上世纪 30 年代，人工智能研究始于 1959 年达特茅斯会议之后。2003 年，二者合并为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL），此实验室为全球最大的校园实验室。

2.1962年，麦卡锡因分时系统课题研究与主持该课题的负责人产生矛盾，而离开 MIT 来到斯坦福，在那里组建了第二个人工智能实验室——斯坦福人工智能实验室（Stanford Artificial Intelligence Laboratory，SAIL)。

3. IBM研究院

IBM 研究院是 IBM 公司的一个研究部门，共有研究人员 3500 人，专门从事基础科学研究，并探索与产品有关的技术, IBM 推出的各项创新技术和理念，几乎都离不开背后默默无闻的研究实验室。历经数十年的发展，IBM研究院在全球已经拥有十二个实验室，包括托马斯•Ｊ•沃森研究中心（Thomas J. Watson Research Center）、爱曼登研究中心（Almaden Research Center）、奥斯汀研究实验室（Austin Research Lab）等等。

4.微软研究院

微软研究院是微软在 1991 年创立硏究不同计算机科学主题与问题的分部，是目前世界顶尖的研究中心之一，吸引了计算机科学、物理学、数学等领域的众多专家和科学奖项得主，包括图灵奖得主东尼•霍尔、詹姆斯•尼古拉•格雷，菲尔兹奖得主Michael Freedman，沃尔夫奖得主Laszlo Lovasz等等。微软研究院的研究范围包括算法与理论、人机交互、硬件发展、软件发展、机器学习和人工智能等十大类别，其在班加罗尔、北京、剑桥、硅谷、雷德蒙德和旧金山均设有实验室。

5．谷歌

2014 年年初，谷歌以 4 亿美元的架构收购了英国一家人工智能公司——DeepMind。该公司由人工智能程序师兼神经科学家Demis Hassabis等人联合创立，其将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用学习算法。

6. Facebook

在人工智能领域，相比于微软和谷歌，Facebook可以说是后起之秀。起步至今，Facebook 共发展了两个正规的人工智能实验室，一个名为 FAIR（Facebook’s Artificial Intelligence Research），由著名人工智能学者、纽约大学教授 Yann LeCun 领导，主要致力于基础科学和长期项目的研究。另一个名为 AML（Applied Machine Learning），由机器学习领域专家 Joaquin Candela 领导，主要工作是找到将人工智能和机器学习领域的研究成果应用到Facebook 现有产品里的方法。

八、早期的人工智能是什么？

1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。

曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。

后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。

从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。

在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。

同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。

九、女性不孕不育问题的早期预警信号

女性生育健康的重要性

拥有健康的生育能力是每个女性的期望，然而，有些女性会面临不孕或不育的问题，这对她们来说是一个巨大的挑战和心理负担。因此，了解不孕不育的早期预警信号至关重要，可以帮助女性及早采取措施并得到必要的治疗。

早期预警信号一：月经异常

健康的月经周期通常为28天，但女性如果出现月经周期不规律、经期延长或缩短、经血量过多或过少等异常情况，可能是不孕不育的先兆。这些月经异常往往意味着存在着激素平衡失调、子宫内膜异常、卵巢功能异常等问题，需要及时就医进行检查和治疗。

早期预警信号二：排卵障碍

排卵是女性怀孕的重要环节，如果无法正常排卵，就无法受孕。女性如果出现月经周期长、无排卵或排卵不规律的情况，可能存在排卵障碍，这是不孕不育的常见原因之一。及早寻求医生的帮助，进行相关的排卵检查和治疗，可以提升怀孕的机会。

早期预警信号三：盆腔炎症

盆腔炎症是女性不孕的主要原因之一，常见症状包括腹痛、发热、白带异常等。如果女性出现盆腔炎症，应及时治疗，避免炎症对生育系统的损害。同时，积极预防性传播疾病的感染，保持盆腔的卫生健康是预防盆腔炎症的关键。

早期预警信号四：子宫畸形

子宫的形态和功能对于成功怀孕至关重要，而子宫畸形会明显影响女性的生育能力。女性如果出现月经过多、痛经、无法怀孕等问题，可能是由于子宫畸形造成的。定期进行妇科检查，及早发现和治疗子宫畸形，可以提高怀孕的机会。

早期预警信号五：卵巢问题

卵巢是女性生殖系统中最重要的器官之一，如果卵巢功能异常，就会影响女性的生育能力。女性如果出现月经不调、经期缩短、卵巢囊肿等问题，可能是卵巢问题的表现。及早检查和治疗卵巢问题，可以提高怀孕的机会。

结束语

不孕不育对于许多女性而言是一种困扰，但我们要知道，早期发现问题和及时治疗是关键。通过观察月经异常、排卵障碍、盆腔炎症、子宫畸形和卵巢问题等早期预警信号，女性可以及时寻求医生的帮助并进行相应的检查和治疗。希望通过本文的介绍，能够帮助更多女性提前了解不孕不育的早期预警信号，并为她们的生育健康带来帮助。

感谢您阅读本文，希望能为您提供有用的信息并增加对女性不孕不育问题的了解。

十、早期人工智能的三大主义？

人工智能的发展，在不同的时间阶段经历了不同的流派，并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家：

符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统，即符号操作系统，假设和有限合理性原理。

连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

会发现三者的根源依据存在着较大的差异性，也为后世的学派发展产生了较为深远的影响。

符号主义(优秀的老式人工智能)

认为人工智能源于数理逻辑，主张用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统。代表的有支持向量机(SVM)，长短期记忆(LSTM)算法。

数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。

正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法 > 专家系统 > 知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。