人工智能在生活中應(yīng)用的論文 人工智能及其應(yīng)用論文(四篇)

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2023年人工智能在生活中應(yīng)用的論文一

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計算智能與進化計算

計算智能（computing intelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算（evolutionary computation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（genetical gorithms）、進化策略（evolutionary strategies）和進化規(guī)劃（evolutionary programming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。

人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。

對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努.里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。

當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。

（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。

（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。

2023年人工智能在生活中應(yīng)用的論文二

今天上午線上參加了萊西市信息技術(shù)學(xué)科人工智能與編程教學(xué)研討會，觀摩了張老師《變量》一堂課，本課張老師精湛的業(yè)務(wù)知識和巧妙的駕馭課堂的能力讓我受益匪淺。下面我從幾個方面來談一下感受：

學(xué)生們都對刮獎非常感興趣，通過刮獎環(huán)節(jié)的設(shè)計，學(xué)生很快的融入課堂環(huán)境中，學(xué)生們積極參入，踴躍發(fā)言，學(xué)習(xí)興趣盎然，在寓教于樂額學(xué)習(xí)氛圍中學(xué)習(xí)新知識，掌握新技能。

學(xué)生們利用之前所學(xué)程序可以計算出簡單的價格，但是當(dāng)問題逐漸增多，利用之前的方法就非常麻煩了，這時候引導(dǎo)學(xué)生提出問題，教給學(xué)生新的知識點-變量。

本節(jié)課學(xué)生參入度高，動手實踐能力強，設(shè)計的問題層層遞進，環(huán)環(huán)相扣，過渡環(huán)節(jié)都處理的非常到位，更多的是讓學(xué)生自己去探索，把課堂交給學(xué)生，不斷創(chuàng)新，發(fā)揮了學(xué)生的主體學(xué)習(xí)地位，讓其自主探索，合作學(xué)習(xí)，做到真正的掌握一門技能。這也是培養(yǎng)學(xué)生不斷創(chuàng)新的手段之一。

希望以后能有更多這樣的學(xué)習(xí)機會，以便于在信息技術(shù)的教學(xué)上有更大的進步和提高。

2023年人工智能在生活中應(yīng)用的論文三

后金的第二位大汗皇太極正在被一個問題所困擾。有一個100人的小部落被明軍所包圍，是就還是不救？思考良久，他做出了決定：4萬騎兵主力冒險進攻吸引明軍注意力，把那個部落帶回來，他成功了。這一幕的效果在歷史上可比《拯救大兵瑞恩》更加轟動且得人心。

這是一個屬于理智和情感的抉擇，人工智能是永遠無法在測算出此舉的巨大風(fēng)險之后，下執(zhí)行命令的。因而人工智能也同樣不會理解此舉在爭奪天下中取得的重大作用，而我所恐懼的是，有一天我們?nèi)祟愐矔袢斯ぶ悄芤粯幼龀鲆粯拥倪x擇，這代表著我們的社會開始向機械，冷漠和畸形發(fā)展。沒有了責(zé)任，榮耀諸如此類的感性因素，這個社會也就即將走向陌路。

越來越多影視作品中塑造出出這樣的精英形象——面若冰霜，不近人情，站在利益最大化角度上思考問題。而我們往往送這樣的精英一個稱呼“機器人”。如果僅在工作上如此，那倒還有救。問題是。問題是這些人會將如此姿態(tài)不自覺的延續(xù)到自己的生活中去。忙于工作，疏于交流。年復(fù)一年，日復(fù)一日，他們真的成為了機器人。而如果我們的社會充斥著這樣的怪物，那多讓人膽寒！

人類，應(yīng)當(dāng)是一只腳在天堂，一只腳在地獄；一半邪惡，一半善良；一半理智，一半感性。理性的思維和科學(xué)建立了輝煌的現(xiàn)代化建設(shè)，但情感才是那顆丟失的眼睛，點上它才變得鮮活。我們來到世間走一遭，是為了見一見大千世界的生機與活力。否則生我何歡，死我何苦？

似乎伴隨著時代的前進發(fā)展，理性的思考素養(yǎng)是必不可少的。高素質(zhì)人才的誕生和培養(yǎng)無法缺失理性思維。我們無法改變時代大勢，就像我們無法將時間回溯到鼎盛周禮，赳赳漢唐，宋時仁義，明時肅瑾，回溯到皇太極的那個抉擇。理智是一種必然的選擇，但生而為人，你養(yǎng)成的價值觀和同情心，不應(yīng)該嫌棄他們太重而中途丟棄。因為走著走著，這些包袱就會化作夜空中的星辰，點亮你前進的道路。

壯志凌云，慨然赴死，這向來是千古不衰的英雄悲歌。退守復(fù)仇，從長計議，這亦是自古以來為人贊譽的理智抉擇。青史記敘過太多的故事，只要內(nèi)心一點情感尚存，前路就不會迷茫。

計算機學(xué)不來如人類思考，整個世界由零，一組成的它們怎會理解人類的感情？對人來說，最可悲的是因為生活，將價值觀，同情心和愛一點點拋棄。那么你和嬰兒什么都不懂，又有什么區(qū)別？莫非是你懂得像機器人那樣判斷？把握好理智與情感的天平，不忘初心，方得始終，好好做個人。

2023年人工智能在生活中應(yīng)用的論文四

甲方：

乙方：

根據(jù)工程需要，甲方將 的人工挖孔樁項目承包給乙方施工，依照《中華人民共和國合同法》遵循平等、自愿、公平和誠實信用的原則，結(jié)合現(xiàn)場實際，經(jīng)雙方共同協(xié)商，明確責(zé)、權(quán)、利的關(guān)系，特制定以下條款，雙方共同遵守執(zhí)行。

一、工程名稱：

二、工程地點：

三、承包內(nèi)容：本工程項目的所有人工挖孔樁項目含：①孔樁土方開挖、石方爆破、孔樁擴頭、裝土石碴入筐、提拉或絞盤、將土石碴倒于離井口1m以外。②孔樁護壁模板制作、安裝、拆除(模板及支架由乙方自備)。③孔樁護壁鋼筋籠制作、綁扎、安裝。④孔樁護壁混凝土現(xiàn)場人工自拌、運輸、澆搗、養(yǎng)護。⑤孔樁內(nèi)抽水、降水、排水。⑥孔樁驗收及填芯前抽水、清底。

四、承包方式：包工不包料。包工具、用具、包除塔吊外的所有施工所需的機械設(shè)備、水泵、照明燈具、電纜等，包質(zhì)量、包安全、包工期、包驗收通過。

五、承包價格：按承包內(nèi)容范圍內(nèi)全部完成，綜合單價按258元每立方米計算。

六、工期要求：按照施工圖紙工程量(無論孔樁直徑大小、穿流砂層多厚、地下水多少、樁內(nèi)是土方還是石方、不可預(yù)見的氣候影響、孔下和場地操作難度多大)每個孔樁每天必須保證完成1米。

七、質(zhì)量要求：按照施工圖紙、施工規(guī)范、操作規(guī)程、質(zhì)量驗評標準組織施工，人工挖孔樁成孔質(zhì)量保證百分百合格。

八、結(jié)算依據(jù)：樁徑及護壁平均厚度按設(shè)計圖紙所示尺寸，樁長以現(xiàn)場收方實際長度計算。

九、付款方式：所有孔樁全部完成，辦理完結(jié)算后，在20xx年春節(jié)前一次性支付工程款。

十、甲方責(zé)任：

1、提供建筑施工圖紙及相關(guān)的設(shè)計變更一份。

2、按照施工進度計劃進行分段安全技術(shù)交底。

3、提供二級電源開關(guān)箱至操作現(xiàn)場距離不大于50米。

十一、乙方責(zé)任：

1、組織制定安全生產(chǎn)規(guī)章制度和操作規(guī)程，保證安全生產(chǎn)投入的有效實施，督促跟班檢察安全生產(chǎn)工作。

2、必須對本隊伍施工人員負安全生產(chǎn)中的經(jīng)濟、法律一切責(zé)任，對施工人員進行安全生產(chǎn)書面產(chǎn)，嚴格履行班前、班中、班后檢查、監(jiān)督、制止違章、杜絕事故的發(fā)生。

3、嚴格按照施工圖紙、施工規(guī)范、安全技術(shù)操作規(guī)程組織施工，確保工程質(zhì)量為百分百合格。

4、孔樁施工期間必須定專人負責(zé)下班前(或暫停操作)孔口蓋板、護欄遮蓋防護安全工作。

5、負責(zé)孔樁內(nèi)的照明設(shè)施(安全電壓36v內(nèi))，孔內(nèi)抽水、檢測有害氣體、送風(fēng)。

6、乙方必須保證一個孔樁最少兩人施工操作，如孔樁停滯時間過長造成護壁垮塌等所造成的返工費用由乙方承擔(dān)。

十二、安全生產(chǎn)管理

1、乙方進入施工現(xiàn)場要嚴格遵守安全文明施工的一切規(guī)定，認真落實各項安全措施，單次工傷費用在2萬元(含2萬元)內(nèi)由乙方自行負責(zé)，超過2萬元的，超出部份甲方承擔(dān)80%，乙方承擔(dān)20%。

2、甲乙雙方應(yīng)保持工作上的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)質(zhì)量、安全事故隱患要及時通知對方，積極采取措施，迅速清除隱患后才能繼續(xù)施工，確保工期、質(zhì)量、安全文明施工，做到工完料盡場地清。

十三、違約

1、乙方如在施工中質(zhì)量不能滿足國家施工規(guī)范、質(zhì)量標準、安全生產(chǎn)、甲方進度要求，甲方有權(quán)限定3天整改，超過時間甲方有權(quán)終止合同，一切經(jīng)濟損失和賠償責(zé)任由乙方承擔(dān)。

2、乙方若中途停工退場，所有施工產(chǎn)品經(jīng)項目部驗收合格后按完成的工程量70%進行結(jié)算，余30%作為甲方另請班組造成的延誤工期和臨時請工加價等其它損失。

十四、本合同一式二份，甲乙雙方各執(zhí)一份，由雙方簽字之日生效，辦理結(jié)算和清算完尾款后失效。

甲方：

乙方：