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专业前沿与人工智能论文2000字数是多少

发布时间:2024-05-19 03:39:56

专业前沿与人工智能论文2000字数是多少

学生学习心得体会——在快乐中学习,同学们,你们想学有所成,就从自我开始,从快乐中开始,我就是这样去学习的我学得快乐`学得主动,那才是真正的乐在其中。 各位尊敬的老师,亲爱的同学,我是四(4)班蔡怀敏。今天我在这里谈谈我学习的心得体会,这也是我从一年级到四年级学习的点点滴滴,这里凝聚了老师们对我的辛勤培养,同学们对我的关爱帮助,才让我不断的茁壮成长,在这里我愿意和大家分享我的快乐学习之路。 小学生学习心得体会——在快乐中学习,同学们,你们想学有所成,就从自我开始,从快乐中开始,我就是这样去学习的我学得快乐`学得主动,那才是真正的乐在其中。各位尊敬的老师,亲爱的同学,我是四(4)班蔡怀敏。今天我在这里谈谈我学习的心得体会,这也是我从一年级到四年级学习的点点滴滴,这里凝聚了老师们对我的辛勤培养,同学们对我的关爱帮助,才让我不断的茁壮成长,在这里我愿意和大家分享我的快乐学习之路。子曰:“温故而知新”,意思就是说温习学过的知识,才能得到新的体会与理解而我的学习也就是从这样快乐中开始的我觉得作为一个学生,首先要尊敬我们的师长,这就是所谓的“养父母之身,养父母之心。”尊师也是一种建立在孝亲的基础上,一个孝养父母的人,他不会尊师吗?所谓的尊师就是依教奉行所以孝亲尊师是做人的基础。孝养父母,尊敬师长的人一定有远大的志向。比如说近代的周恩来总理,也是为中国之崛起而立志。我们应该向他们一样,从小立下远大的志向。这样才能学有所成。其次是上课要认真听讲,要多复习学过的知识坚持做到多做练习题,多背单词,多看课外书以及参加一些有意义的课外活动每天放学回到家,我首先就是主动完成作业写作业的时候不能让父母催促着写,不懂的问题自己去思考,然后再去查资料,最后才去请教父母或老师写完作业后的时间也不能浪费,自己读一些有意义的书,来充实自己的课余生活,增加自己的见闻。我努力的做着,坚持的做着,如今获得的是老师的认可,同学的信任在我心中,基础就像盖楼一样,无论你的房子有多么的漂亮,多么的金碧辉煌,地基打不好,楼照样会倒塌这条象征了成功的彩虹,为我架起了桥梁,引导我去追寻成功,追寻梦想,老师说过在世界上有一种人最可怜,因为他没有理想。没有奋斗的目标,“不是我想读书,是父母硬要我来读书的。”没有理想的人就如无源之水,无本之木,她的生命之泉将提前枯竭,留在世上的只是一堆行尸走肉罢了做一天和尚撞一天钟,得过且过,你们想,这样的人会有怎样的出息,在青少年时代就没有人生理想,这是最可怕的我们要坚信:明天的失败都是由于今天不努力老师还说过二十一世纪的文盲不是没有读过书的人,而是读错书,不会学习的人学习,不仅是在课堂上学习,而应是在一切时,一切处,待人处世,接物中学习更多课堂上无法学到的知识同学们,你们想学有所成,就从自我开始,从快乐中开始,我就是这样去学习的我学得快乐`学得主动,那才是真正的乐在其中。以上就是我的一点学习的体会,希望能和大家共勉。谢谢!

这东西还得靠你自己阿,兄弟!

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。详见

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一般的本科毕业论文是8000字有的学校要求2万字有的2万字,不过最一般的是1万字左右就ok了。(我们这里都是发的纸让写的,写满即可)

目前,军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义,有的广义一些,有的狭义一些,但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上,具有部分人脑(特定)功能,不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进,就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标,有的还具有辨别自然语言的能力,是一种“会思考”的武器系统。例如,智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的,它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理,根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击,消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击,可在目标区上空持续战斗60分钟。又如,广域智能引信地雷带有多功能传感器,可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时,即由微机控制发射智能子弹药,先以35°仰角将子弹药射出,尔后子弹药在空中主动寻找目标,攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战,则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为,智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计,装有智能系统的制导武器,在战场条件不变的情况下,弹药的命中精度将提高3倍;智能化的辅助指挥系统,由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征,因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此,许多国家在建设21世纪军队的计划中,都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种,并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是,一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况,另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战,因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合,其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”,从而从根本上掌握战略主动权,既可以争取“不战”而屈人之兵,又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统,还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远,完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟,并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟,既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署,也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟,智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了,完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴,它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况,历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例,现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比,仍是很有限、零散、或然的,原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如,只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力,才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情,而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如,由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达,才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述,大国和大军事集团之间的博弈,总体战的特征尤为突出;现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别,也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此,军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统,而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域,在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方,但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时,并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上,现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变,出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征,而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在,对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制,已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用,显然也是不现实的,相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”,同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用,它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征,就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候,它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度,但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程,并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现,因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的,而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远,所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”,帮助实现很大的战略企图。因此,这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响,这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起,值得思考。又如,“星球大战”计划和外层空间军事化的开启,实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为,它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身,并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容,这是不争的事实。但也应看到,无论是在战略的层面还是在战术的层面,它们仍然只是一种手段,并不能代替作战意志、作战经验等等,也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间,可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷(以一颗子弹垂直固定在硬物上,下边用一枚铁钉做撞针,人踩上去就被击穿脚掌)等作战手段和作战样式,因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

据学术堂了解,每个学校对于毕业论文的字数要求是不一样的,本科毕业论文最起码要几千字,有些高校要求字数需达到一万字以上,不同的学校标准都是不一样的。

这个学校都是有规定的,这个的是要看你发的是什么期刊,每个学校都是不一样的

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你好!毕业论文就是临近毕业时针对一个课题所写的论文,用于专业老师评定打分,从而获得毕业资格。一般要求写5000-10000字,需要电脑搜集资料以及排版打印等。

学校又要求规定的啊 看各个学校的

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搜集相关资料,尽可能的丰富你的观点,一般文科类的毕业本科论文在1W字左右    ,理科的少一些。1 题目  题目应简短、明确、有概括性,并能恰当、准确的反映本论文的研究内容。题目不超过25个字,除非确有必要,一般不设副标题。2摘要与关键词 1 摘要摘要是论文内容的简要陈述,是一篇具有独立性和完整性的短文。摘要应包括论文的创新见解、主要论点及理论与实际意义。摘要中不宜使用公式、图表、不标注引用文献编号。避免将摘要写成目录式的内容介绍。2 关键词关键词是供检索用的主题词条,应采用能覆盖论文主要内容的通用词条。关键词一般列3—5个,按词条的外延层次排列(外延大的排在前面)。 3 正文正文包括绪论、正文主体与结论等部分。

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人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。详见

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科技创新论文和智能计算论文 :计算智能原理对创新模式的探索 摘要:科技创新能力培养是本科生培养的一个重要方面,在国家大力提倡科技创新的背景下,加强大学生科技创新具有重要的意义。培养有创新能力的人才是高等学校建设的中心。本文基于计算智能原理与方法,结合指导的国家大学生创新项目的实践,就建设高效的创新团队的方法进行了初 探。 关键词:计算智能;科研训练;创新团队 0引言 目前,我们要提高自主创新能力,建设创新型国家。高等教育担负着培养创新型人才的重要责任。学生科技活动对于提高学生科技创新能力,培养拔尖创新型人才具有重要意义。而构建了一批锐意进取、大胆创新的大学生创新团队,对提高学生的创新能力和团队协作能力就显得特别的重要。目前就团队理论的研究还有待与深入,用计算智能的基本理论原理与方法来指导建设大学生创新项目团队,是一种跨学科研 究的新尝试。 1计算智能的基本理论与方法简介 计算智能由美国学者James CBezedek1992年首次给出其定义,广义的讲就是借鉴仿生学思想,基于生物体系的生物进化、细胞免疫、神经细胞网络等某些机制,用数学语言抽象描述的计算方法。是基于数值计算和结构演化的智能,是智能理论发展的高级阶段。计算智能的主要方法有:人工神经 网络、模糊系统、进化计算等。 1模糊计算 模糊系统以模糊集合理论、模糊逻辑推理为基础,它试图从一个较高的层次模拟人脑表示和求解不精确知识的能力。在模糊系统中,知识是以规则的形式存储的,它采用一组模糊IF—THEN规则来描述对象的特性,并通过模糊逻辑推理来完成对不确定性问题的求解。模糊系统善于描述利用学科领 域的知识,具有较强的推理能力。 2人工神经网络 人工神经网络系统是由大量简单的处理单元,即神经元广泛地连接而形成的复杂网络系统。在人工神经网络中,计算是通过数据在网络中的流动来完成的。在数据的流动过程中,每个神经元从与其连接的神经元处接收输入数据流,对其进行处理以后,再将结果以输出数据流的形式传送到与其连接的其它神经元中去。网络的拓扑结构和各神经元之间的连接权值(Wi)是由相应的学习算法来确定的。算法不断地调整网络的结构和神经元之间的连接权值,一直到神经网络产生所需要的输出为止。通过这个学习过程,人工神经网络可以不断地从环境中自动地获取知识,并将这些知识以网络结构和连接权值的形式存储于网络之中。人工神经网络具有良好的自学习、自适应和自组织能力,以及人规模并行、分布式信息存储和处理等特点,这使得它非常适合于处理那些需要同时考虑多个因素的、不完整的、不准确的信息处理问题。 3进化计算 自然界在几十亿年的进化过程中,生物体己经形成了一种优化自身结构的内在机制,它们能够不断地从环境中学习,以适应不断变化的环境。对于大多数生物体,这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体能够存活并繁殖:有性生殖保证了后代基因的混合与重组。进化计算受这种自然界进化过程的启发,它从模拟自然界的生物进化过程入手,从基因的层次探寻人类某些智能行为发展和进化的规律,以解决智能系统如何从环境中进行学 习的问题。 2计算智能原理在创新团队实践中的启发 从系统论的视角看,创新团队的建设问题是一个复杂系统的优化和控制问题。复杂系统具有:1)自适应性/自组织性(self-adaptive/self-organization)。2)不确定性(uncertainty)。3)涌现性(emergence)。4)预决性(Finality)。5)演化(Evolution)。6)开放性(opening)。而计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的特征,创新团队的建设是具 有一定的研究价值的。 1在专家指导下的自学习、自组织、自适应计算 智能特点提到,模糊系统善于描述和利用经验知识;神经网络善于直接从数据中进行学习,把人工神经网络与专家系统结合起来,建立一个混合的系统,要比各自单一地工作更为有利。创新团队在相关专家的指导下,突出学生自由组建、自主管理、自我服务的特色。在明确团队任务的前提下对团队人数、组成人员条件及内部控制制度做些原则性的规定,赋予团队负责人充分的权力如决定团队成员构成、支配内部经费、对团队成员进行分工和考核等,保证其对团队工作直接 有效的管理。 2合作与竞争意识 计算智能特点提到,进化计算善于求解复杂的全局最优问题,具有极强的稳健性和整体优化性。种群的进化过程就是优胜劣汰的自然选择过程。团队建设的基石是合作与竞争理论。Deutsch早就指出,如果人们处于散乱的、互不相干的独立竞争关系,认为双方目标之间没有关系,那么,在资源有限的情况下,人们会表现得更为自私,彼此之间的利益存在冲突,这种关系会引起组织内耗和人际关系紧张,最终导致低生产率和低创造率。Dcutsch认为,应该使人们在组织中具有共同目标,在共同目标下合作共事。具有合作关系的人们会相互尊重、共享信息和资源,他们会将他人的进步看成对自己的促进,并交流意见和取长补短,现代科学的进步表明,今天每一项科技成果的取得,差不多都是多学科协同作战的结果。大学科研团队的建设就是要很好地贯彻这种理 念,在适度的竞争与合作之间构建这种理念。 3融入计算智能思想的协同学习 团队人们在研究人类智能行为中发现,大部分人类活动都涉及多个人构成的社会团体,大型复杂问题的求解需要多人或组织协作完成,师生之间的关系也更强调合作和共同发展。随着计算机网络、计算机通信和并发程序设计的发展,分布式人工智能逐渐成为人工智能领域的一个新的研究热点,它是以智能Agent概念为研究核心。虽然每个智能Agent都是主动地、自治地工作,多个智能Agent在同一环境中协同工作,协同的手段是相互通信。计算智能与分布式人工智能结合则是研究在逻辑上或物理上分散的智能动作如何协调它们的知识、技能和规划,求解单目标或多目标问题,因此这也为设计和建立大型复杂的智能系统或计算机支持的协同学习 工作提供了有效途径。 4选好综合能力强的团队带头人 计算智能特点提到,对复杂系统的控制,要用处理各种不确定的智能方法,这就要求团队带头人有处理复杂问题的综合能力。科技创新团队应是由不同类型的人为实现特定的目标组成的群体。激励和聚合大家的力量,负责内部的计划、组织、指挥、协调和控制等方面组织工作,必须要有一位核心人物,即学术带头人。优秀的学术带头人是高校科技创新团队必备的要素。团队的带头人处于沟通、协调团队内外的中心位置,是团队其他成员获得工作方向、具体任务、工作目标等信息的主要来源,是团队维持士气、活力、凝聚力的中心环节和纽带,在很大程度上决定了整个团队的学术水平、科研风格和文化氛围。同时对团队整体加强协调与组织,提 高团队的内部凝聚力。 5加强交流,资源公享计算 智能特点提到自适应,进化机制,是建立在信息传输基础上的。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作,使团队成员不再是一个独立的个体,而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中,团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此,在科研团队的建设中,良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作,使组织中的每个成员都为组织的发展倾尽所有。团队成员之间进而形成了彼此间紧密合作、资源共享的伙伴关系。通过彼此间的紧密合作,使团队成员不再是一个独立的个体,而是共同承担责任、积极面对挑战的一个集体。在这个集体中,团队成员的合力要远远大于每个成员能力简单相加的总和。因此,在科研团队的建设中,良好的沟通渠道能促进成员之间的团结合作,使组织中 的每个成员都为组织的发展倾尽所有。 6配备优势互补的成员 在计算智能机制的调控,非线性复杂系统有涌现性特征。所谓涌现性,就是肩负不同角色的组件间通过多种交互模式、按局部或全局的行为规则进行交互,组件类型与状态、组件之间的交互以及系统行为随时间不断改变,系统中子系统或基本单元之间的局部交互,经过一定的时间之后在整体上演化出一些独特的、新的性质,形成某些模式,这便体现为涌现性。子系统之间的相互作用,可导致产生与单个子系统行为显著不同的宏观整体性质。涌现性也体现为一种质变,主体之间的相互作用开始后,系统能自组织、自协调、自加强, 并随之扩大,发展,最后发生质变,即发生了涌现。 3结束语 计算智能理论对处理复杂系统的优化和控制问题是有效,计算智能原理在创新团队实践中的启发是多方面的。目前就团队理论的研究还有待与深入,利用计算智能原理与方法来指 导建设大学生创新项目团队,是一种新的思路。 参考文献: [1]王海鹰基于多智能体协同进化机制的学术团队建设中国 校外教育2010, [2]Wang HCooperative agent-based evolutionary mechanism of the management team of Enterprise innovation[C2010 IEEE International Conference on AdvanceManagement Science(IEEE ICAMS 2010)2010- [3]李慧波团队精神新华出版社

机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签:杂谈 我们研究的是人工智能,和机器人有密切关系,但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西,机器人有很多种:工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作,提高效率,减少失误;军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击,它需要具有简单的图像识别能力;无人飞机也是一种机器人,需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人,但它们显然没有人的智力,只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术,也就是说我们研究的主题是高级智能的本质,而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面:一、识别过程,外界输入的信息向概念逻辑信息转译,将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化(大脑中的信息存储形式)的概念逻辑信息。二、智能运算过程,输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策,并产生相应反应。三、控制过程,将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多,而识别和智能运算是很弱的,尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果,这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用。

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