智能物流心得体会报告物流系统分析心得体会(4篇).docx

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1、 智能物流心得体会报告物流系统分析心得体会(4篇)推举智能物流心得体会报告一 、促进教育方式的变革，培育学生的综合力量 在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者供应学习材料和建议，学生必需自己去学习学问，构建学问体系，提出自己的解决方案，从而有效培育了动手力量、学生创新思维力量。 、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育嬉戏成为当前讨论热点一个缘由。学习兴趣是学生的学习胜利重要因素。机器人教育可以通过竞赛形式，得到四周环境的认可和欣赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。 、培育学生的团队协作力量 机器人教育中大多以小组形式开头，机器人的学

2、习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包涵小组其他成员的缺点和缺乏，能够与他人进展有效沟通与沟通。在实践熬炼中提高自己的团队协作力量，其效果比一般的教育方式、方法更加有效。 、扩大学问面，转换思维方式 在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面学问，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学学问；通过完成任务和模拟工程使学生在为机器人扩大接口的过程中学习有关数字电路方面的学问；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性学问，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，规律推

3、断思维、系统思维等隐性学问 考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培育学生的综合设计力量和创新力量，本人认为机器人教学应当在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。 1、教学内容：机器人教学应留意学生学问广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩大学生的学问面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动掌握、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和把握大量学问的绝好时机。学问不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，留意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应当关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机

4、器人和自动化技术上的应用。 2、教学方法：应依据学段和学科状况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进展生活与学习中有用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进展设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气局部、传感器局部、动力局部和机械局部进展相关设计。总之，教学方法应当侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。 3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进展设计活动的环境。供应必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进展探究式学习，特殊应留意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学

5、生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的标准化，用于提高学生的综合设计力量。教学活动不仅在课堂上进展，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。 教育机器人活动受到越来越多的师生欢送，教育机器人必将为我国的素养教育做出应有的奉献，教育机器人的前途是光明的。 推举智能物流心得体会报告二 人工智能主要讨论用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能讨论与人的思维讨论亲密相关。规律学始终是人工智能讨论中的根底科学问题，它为人工智能讨论供应了根本观点与方法。 12世纪末13世纪初，西班牙罗门卢乐提出制造可解决各种问题的通用规律机。17世纪，英国培根在新工具中提出了归

6、纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式规律讨论的根底。德国弗雷格完善了命题规律，创立了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与n形式系统的不完全性定理进展了证明。在此根底上，克林对一般递归函数理论作了深入的讨论，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了抱负计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯诺依曼型体系构造，以及1946年美国的莫克利和埃克特胜利研制世界上第一台通用电子数

7、学计算机eniac做出了开拓性的奉献。 以上经典数理规律的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的规律根底。 现代规律进展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪规律讨论严峻数学化，进展出来的规律被恰当地称为“数理规律”，它增加了规律讨论的深度，使规律学的进展继古希腊规律、欧洲中世纪规律之后进入第三个顶峰期，并且对整个现代科学特殊是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了特别重要的影响。 2.1规律学的大体分类 规律学是一门讨论思维形式及思维规律的科学。从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(niz)提出数理规律以来，随着人工智能的一步步进展的需求，各种各样的规律也随之产生。规律学大体

8、上可分为经典规律、非经典规律和现代规律。经典规律与模态规律都是二值规律。多值规律，是具有多个命题真值的规律，是向模糊规律的靠近。模糊规律是处理具有模糊性命题的规律。概率规律是讨论基于规律的概率推理。 2.2泛规律的根本原理 当今人工智能深入进展遇到的一个重大难题就是专家阅历学问和常识的推理。现代规律迫切需要有一个统一牢靠的，关于不准确推理的规律学作为它们进一步讨论信息不完全状况下推理的根底理论，进而形成一种能包涵一切规律形态和推理模式的，敏捷的，开放的，自适应的规律学，这便是柔性规律学。而泛规律学就是讨论刚性规律学(也即数理规律)和柔性规律学共同规律的规律学。 泛规律是从高层讨论一切规律的一般

9、规律，建立能包涵一切规律形态和推理模式，并能依据需要自由伸缩变化的柔性规律学，刚性规律学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛规律的根本缘由，也是泛规律的最终历史使命。 规律方法是人工智能讨论中的主要形式化工具，规律学的讨论成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论根底，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。 3.1经典规律的应用 人工智能诞生后的20年间是规律推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“规律理论机”数学定理证明程序(lt)。在此根底之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(gps)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理规律只是数学化的形式规律

10、，只能满意人工智能的局部需要。 3.2非经典规律的应用 (1)不确定性的推理讨论 人工智能进展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比拟具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等阅历性模型。 归纳规律是关于或然性推理的规律。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相像性，从相应的学问库中调用有关学问来处理新问题。 (2)不完全信息的推理讨论 常

11、识推理是一种非单调规律，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以转变甚至收回原来的结论。非单调规律可处理信息不充分状况下的推理。20世纪80年月，赖特的缺省规律、麦卡锡的限定规律、麦克德莫特和多伊尔建立的nml非单调规律推理系统、摩尔的自认知规律都是具有开创性的非单调规律系统。常识推理也是一种可能出错的不准确的推理，即容错推理。 此外，多值规律和模糊规律也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值规律的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值规律系统。模糊规律的讨论始于20世纪20年月卢卡西维兹的讨论。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则

12、，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规章的变形或扩大。 现代规律创始于19世纪末叶和20世纪早期，其进展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪规律进展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期规律学进展的主要动力源泉，并将由此打算21世纪规律学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进展的各种必定性推理，而是最能表达人的智能特征的能动性、制造性思维，这种思维活动中包括学习、选择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的阅历证据，在不充分信息的根底上做出尝试性的推断或选择，不断依据环境反应调整、修正自己的行为，由此到达实践的胜利。

13、于是，规律学将不得不比拟全面地讨论人的思维活动，并着重讨论人的思维中最能表达其能动性特征的各种不确定性推理，由此进展出的规律理论也将具有更强的可应用性。 人工智能的产生与进展和规律学的进展密不行分。 一方面我们试图找到一个包涵一切规律的泛规律，使得形成一个完善统一的规律根底;另一方面，我们还要不断地争辩、更新、补充新的规律。假如二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率规律大都是基于二值规律的，目前很多专家和学者又在基于其他规律的根底上讨论概率推理，使得规律学尽可能满意人工智能进展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛规律理论的进展和完善需要一个比拟长的时期，那何不将“百花齐放”

14、与“一统天下”并行进展，各自发挥其优点，为人工智能的进展做出奉献。目前，很多制约人工智能进展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于规律学讨论上的突破。在对人工智能的讨论中，我们只有重视规律学，努力学习与运用并不断深入挖掘其根本内容，拓宽其讨论领域，才能更好地促进人工智能学科的进展。 推举智能物流心得体会报告三 在大多数数学科中存在着几个不同的讨论领域，每个领域都有着特有的感兴趣的讨论课题、讨论技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能掌握、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求

15、解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及掌握掌握太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求讨论它的人懂得人工智能的学问，而且要求有比拟扎实的数学根底，哲学和生物学根底，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。由于人工智能的讨论领域非常宽阔，它总的来说是面对应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，由于人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维

16、。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进展的智力活动，哪个领域就是人工智能讨论的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮忙人类进展智力活动。人工智能讨论的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 近年来，人工智能的讨论和应用消失了很多新的领域，它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪开头的时候，这些新讨论已引起人们的更亲密关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与学问发觉，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计

17、算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为掌握系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的力量。 分布式人工智能的讨论目标是要创立一种能够描述自然系统和社会系统的准确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要讨论问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则讨论各艾真体间智能行为的协调，包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个讨论领域都要讨论学问、资

18、源和掌握的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。 mas更能表达人类的社会智能，具有更大的敏捷性和适应性，更适合开放和动 态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和掌握科学与工程的讨论热点。当前，艾真体和mas的讨论包括理论、体系构造、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场治理、电力治理和信息检索等方面获得应用。 2、计算智能与进化计算 计算智能（computing intelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等讨论领域。其中，神经

19、计算和模糊计算已有较长的讨论历史，而进化计算则是较新的讨论领域。在此仅对进化计算加以说明。 进化计算（evolutionary computation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、掌握和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（genetical gorithms）、进化策略（evolutionary strategies）和进化规划（evolutionary programming）。它们遵循一样的指导思想，但彼此存在肯定差异。同时，进化计算的讨论关注学科的穿插和广泛的应用背景，因而引入了很多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于很

20、多简单系统的自适应掌握和简单优化问题等讨论领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。 达尔文进化论是一种鲁棒的搜寻和优化机制，对计算机科学，特殊是对人工智能的进展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进展进化。自然选择打算了群体中哪些个体能够生存和生殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。 直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的讨论才开头沟通，并发觉它们的共同理论根底是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。 3、数据挖掘与学问发觉 学问猎取是学问

21、信息处理的关键问题之一。20世纪80年月人们在学问发觉方面取得了肯定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进展学问猎取已有一些试验系统。数据挖掘和学问发觉是90年月初期新崛起的一个活泼的讨论领域。在数据库根底上实现的学问发觉系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的学问，从而提醒出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现学问的自动猎取。这是一个富有挑战性、并具有宽阔应用前景的讨论课题。 从数据库猎取学问，即从数据中挖掘并发觉学问，首先要解决被发觉学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言，由于它是人

22、类的思维和沟通语言。学问表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。 机器学问发觉始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的学问猎取讨论有关。到20世纪80年月末，数据挖掘取得突破。越来越多的讨论者参加到学问发觉和数据挖掘的讨论行列。现在，学问发觉和数据挖掘已成为人工智能讨论的又一热点。 比拟胜利的学问发觉系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的 coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库学问发觉系统kdd等。 4、

23、人工生命 人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲讨论所非线性讨论组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和周密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。 人工生命所讨论的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的宽阔范围内深入讨论“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形

24、式化根底有关。生物学从问题的顶层开头，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探究生命的神秘和机理。人工生命则从问题的底层开头，把器官作为简洁机构的宏观群体来考察，自底向上进展综合，把简洁的由规章支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中讨论非线性系统的类似生命的全局动力学特性。 人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所表达的自适应机理通过计算机进展仿真，对相关非线性对象进展更真实的动态描述和动态特征讨论。 人工生命学科的讨论内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比拟典型的人工

25、生命讨论有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。 （1）了解人工智能的概念和人工智能的进展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能讨论的根本状况，熟识人工智能的讨论领域。 （2）较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点把握了状态空间法、问题归约法和谓词规律法，熟识语义网络法，了解学问表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）把握了盲目搜寻和启发式搜寻的根本原理和算法，特殊是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价搜寻、启发式搜寻、有序搜寻、a*算法等。了解博弈树搜寻、遗传算法和模拟退火算法的根本方法。 （4）把握了消解原理、规章演绎系

26、统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。 （5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能掌握等。 （6）根本了解人工智能程序设计的语言和工具。 对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已胜利地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统帮助其分析，推断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的便利，它还转变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来

27、越人性化。 人工智能还影响了你们的文化和消遣生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思索，从施瓦辛格主演的终结者系列，到基努.里维斯主演的黑客帝国系列以及斯皮尔伯格导演的人工智能，都有意无意的提出了同样的问题：我们应当如何对待人工智能？如何对待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案或许千差万别，我个人认为上述担忧不太可能成为现实，由于我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类效劳。 当前人工智能技术进展快速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊-神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agen

28、t概念为根底的分布式人工智能正在异军突起，特殊是对于软件的开发，“面对agent技术”将是继“面对对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的讨论正在如火如荼的开展。 （1）能够结合现在最新讨论成果着重讲解重点学问，以及叙述在一些讨论成果中人工智能那些学问被应用。 （2）多推举一些过于人工智能方面的电影，如：终结者系列、黑客帝国系列、人工智能等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。 （3）条件允许的话，可以安排一些试验课程，让同学们自己制作一些简洁的作品，增加同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。 （4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在讨论的人工智能方

29、法与技术，让同学们可以了解近期进展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进展讲解，更助于同学们对人工智能的理解。 推举智能物流心得体会报告四 甲方：_信息效劳有限公司 乙方：_ 甲乙双方在公平自愿的根底上，经友好协商，就甲方为乙方供应_人工智能过滤优化效劳事宜，现达成如下协议： 一、效劳范围及工程内容 _人工智能优化效劳技术是甲方依据乙方供应的大复式投注单，利用独特的数理统计和先进的数据分析相结合在应用最新数字科学原理，将乙方昂贵的大复式投注方案变成有实际可行性的小规模单注投注方案，在保证同样中奖几率的同时，大大节约了乙方的投注资金，胜利率95%以上。假如甲方供应的优化效劳结果没有到

30、达双方商定的效果，甲方将根据本合同有关规定(详见附件：收费标准及赔偿标准)，对乙方进展赔偿。 1._中7保7效劳(含平均与不平均安排每位所选号码的个数)：是指乙方供应的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且挨次全都)，甲方优化过滤后的单式投注有一注中7个号码(并且挨次全都)。乙方的投注资金将节约85%以上(详见附件：收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中6个和以下的状况。 2._中7保6效劳(含平均与不平均安排每位所选号码的个数)：是指乙方供应的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且挨次全都)，甲方优化过滤后的单式投注有一注中6个号码(并且中得二等奖)。乙方的投注资金将节约90%以上(详见附件：收费

31、标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中5个和以下的状况。 3._中6保6效劳(含平均与不平均安排每位所选号码的个数)：是指乙方供应的大复式单猜中当期6个中奖号码(并且中得二等奖)，甲方优化过滤后的单式投注有一注中6个号码(并且中得二等奖)。乙方的投注资金将节约80%以上(详见附件：收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中5个和以下的状况。 4._中7保7极限缩水效劳：是指乙方供应的大复式单猜中当期全部中奖号码(并且挨次全都)，甲方优化过滤后的单式投注有一注中7个号码(并且挨次全都)。乙方的投注资金将节约95%以上(详见附件：收费标准及赔偿标准)。本类型不承诺保其中6个和以下的状况。 二、甲方的权

32、利和义务 1.甲方依据乙方供应的_复式投注号码和选定的效劳类型，利用彩票人工智能优化技术，进展优化效劳。 2.甲方收到乙方的相应效劳费用后，将作好的优化数据结果在双方商定的时间内，通过双方商定的方式，如传真、电子邮件或人工快递等交给乙方。 3.甲方只对自己供应的当期_优化结果负责，乙方不得以中奖奖金为由以及与本合同无关的内容向甲方提出任何要求。 4.双方全部优化处理数据结果均以甲方效劳器所存储的备份为准。由于乙方缘由，如投注打印错误等造成的投注不胜利，由乙方自行负责，一切后果与甲方无关。 5.双方协议生效后，如甲方未造成乙方投资损失(税后累计中奖金额大于效劳费加购置彩票的费用)则不理赔任何费用

33、。 6.假如乙方的原大复式最高中奖状况低于其所要求供应效劳类型根本中奖水平，则甲方不承诺保其任何赔偿。 三、乙方的权利和义务 1.乙方有权自由选择甲方供应的任意一种或几种规定的效劳类型，但协议一经签署假如中途提出更改，甲方有权拒绝退还效劳费用，后果乙方自行负责。 2.假如甲方供应的优化效劳结果没有到达双方商定的效果，乙方同意按本协议相关商定的理赔标准进展索赔。 3.在本协议商定的效劳中，乙方自愿担当所供应的复式投注没有猜中商定的中奖号码数量，而导致甲方优化结果未有奖项的风险。 4.乙方自愿担当投注金额过大，当期奖金过低的风险。 5.乙方应通过双方商定的形式准时缴纳应交效劳费用及双方洽商同意的有

34、关增补费用，如异地缴纳应准时供应相关缴费凭证的传真件至甲方，如由于上述及其它缘由而导致的应交费用或手续没有准时完成以至于甲方延迟供应效劳而造成的损失和后果，乙方自行负责。 四、关于理赔事宜 1.有效劳类型理赔标准及金额，请详见本协议附件之规定。 2.当期_开奖结果公布后，甲方工作人员将对乙方的原大复式进展具体核对，如因甲方的缘由而未到达双方商定的效果，甲方工作人员会主动与乙方取得联系退赔事宜，乙方需供应相应缴费或汇款凭证及与甲方效劳结果一样的彩票，甲方将在五个工作日内退赔相关款项。 五、违约责任及其它条款 1.假如乙方累计奖金收入高于总投入(购置彩票款+效劳费)，甲方供应的优化结果未到达商定效

35、果，甲方不做其它赔偿。本协议规定最高赔付金额为10000元。 2.由于甲方的责任未将优化结果准时发给乙方，甲方将在五个工作日内将效劳费退给乙方或乙方自愿要求转到下期为乙方效劳。 3.本合同生效后，双方都应本着诚恳、信用的原则，仔细履行各自义务，任何一方都不得向对方提出与本协议商定范围以外的任何要求。 4.本合同一式二份(传真有效)，甲乙双方各持一份，自双方签字之日起生效，有效期十日，如有未进事宜甲乙双方另行协商解决。 5.本合同执行过程中，全部附件及补充合同经甲乙双方签字后即成为本合同有效组成部发，与本合同具同等效力。 六、有效期 1.协议应遵循国家彩票治理中心所公布的有关规定。本协议自签订之日起生效，有效期至2022年12月30日，如有变动另行通知。 2.本协议一经签订长期有效，客户每期只需填写当期托付单，当期托付单是本协议有效的组成局部。 如因市场需要而转变协议，甲方有义务在乙方签署当期托付单前告知乙方，乙方应按新协议为准。 七、银行汇出效劳费用(收费标准详见附件) 户名：_ 建行：_ 工行：_ 中行：_ 农行：_ 交行：_ 甲方：_信息效劳有限公司乙方： 授权代表：授权代表： 联系人：联系人： 联系电话：联系电话： 传真：传真： e-mail：e-mail： 日期：日期：