1-1 模糊逻辑的发展 1-2 模糊逻辑与计算机 1-3 模糊逻辑与人工智能 1-4 模糊逻辑技术中的几个问题 2-1 模糊逻辑及其表述 2-2 二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑 2-3 模糊逻辑推理方法 2-4 解模糊判决方法

本文就医疗活动中较为成功的AI研究,即AI与病理诊断、眼部疾病、皮肤疾病、医学影像、中医药、心电监测、手术机器人、肿瘤治疗、医学科学研究作一系统性的评述,阐述医疗领域AI应用存在的问题与展望

02-01-05一级考试选择题(F) 1、财务软件属于计算机在()中的应用。 A)计算机辅助设计 B)工程计算 C)人工智能 D)数据处理 2、格式化后的软盘中,零磁道是() )最内磁道 B)中间磁道 C)最外磁道 D)不存在的 3、CPU的字长由()的位数决定。 A)数据总线B)地址总线C)控制总线D)通讯总线

02-01-05一级考试选择题(J) 1、智能机器人不属于计算机在()方面的应用。 A)科学计算 B)计算机辅助制造 C)过程控制 D)人工智能 2、软盘上所存放的数据,在下列()情况下数据可能丢失。 A)通过海关的X射线监视仪 B)放在盒内一年没有使用 C)置于强磁场附近 D)放于气温在-10℃的屋内 3、CPU执行人所指定的最小任务为() A)程序B)指令C)语句D)地址

02-01-05一级考试选择题(M) 1、在计算机上播放VCD采用的是() A)人工智能B)网络技术C)多媒体技术D)数据库技术 2、下列访问速度最快的是() A)硬盘B)光驱C)内存D)寄存器 3、下面叙述中,()是错误的。 A)光标是显示屏上指示位置的标志 B)总线是计算机各部件之间传输信息的公共通道 C)磁盘驱动器磁头既能从磁盘读取数据,也能将数据写入磁盘 D)不存在非冯·诺依曼体系结构的计算机 4、字母字符在计算机中的大小比较一般是根据()

深度学习作为机器学习领域的新兴技术给人工智能及相关领域带来了生机与活力

本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路

1.(补充习题)判断以下公式对是否可合一若可合一,则求出最一般的合一 (3)P(f(x),y),P(y,f(b)) 解:令O=,S={p(f(x),y),P(y,f(b))} ①差异集为{f(x),y},做替换{f(x)/y},则 1=0of(x)y}={f(x)/y} S1 =S, ={P((x), f (x), P( f(x),(b)); ②差异集为{x,b},做替换{b/x},则

1.已知前提:(1)如果x与y是同班同学,则x的老师也是y的老师;(2)小李和小 张是同班同学;(3)王先生是小李的老师,运用自然演绎推理证明:王先生也是小张 的老师 证明:首先定义谓词: Teacher(x, y) x是y的老师 Classmates(x, y) x和y是同班同学 则已知的前提可以符号化为 (1)VxVyV=Teacher(x, y)A Classmates (, =)>Teacher(x, =))

7.1 不确定性及其类型 7.2 不确定性知识的表示 7.3 不确定性推理的一般模式 7.4 确定性理论（可信度方法） 7.5 证据理论、7.6 模糊理论