說明：
可能您的專業並不完全符合本試題所涉及的領域。因此，並非所有的問題都需要回答，您可以只回答你所熟悉和能夠回答的問題。答應參考任意的`資料，但請獨立完成此試題，我們更欣賞您獨立的思考和創新的精神。本試題並非我們錄用或者不錄用您的惟一依據。應聘進階研究人員者請回答這部分問題。
1．人工智能與模式識別的研究已有多年，但似乎公認的觀點認爲它仍然非常困難。試對你所熟悉的任一方向（如指紋識別、人像識別、語音識別、字元識別、自然語言理解等）的發展狀況進行描述。並設想假如你將從事該方向的研究，你打算如何着手，以建立有效的識別理論和方法；或者你認爲現在的理論和方法有何缺陷，有什麼辦法來進行改進？（500字以內即可，不要太長）
2．簡述下面任一主題的主要理論框架或主要觀點（500字以內即可，不要太長）
（1）David Marr的視覺計算理論框架
（2）格式塔（Gestalt）心理學派的主要觀點
（3）Bayes決策理論
（4）人工神經網絡中的BP網絡、自組織網絡和聯想記憶網絡的主要內容
（5）基因算法
（6）小波分析
（7）目前流行的有損靜態圖像壓縮方法
3．設想你要設計一個算法，檢測給定的圖像中是否有矩形結構。所要檢測的矩形可能有多種形態，試提出你的算法框架。要求你的算法至少能檢測出樣本中的矩形，而拒絕其他的任意非矩形結構。矩形的大小、位置和方向未知，要求你的算法能確定這些參數。
假如你認爲這個問題太難而不能解決，請說明理由。