人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

·理解分销渠道的概念、特点及其功能、类型； ·了解中间商的功能、类别； ·了解影响分销渠道选择的因素,合理运用分销渠道建设与管理的策略； ·掌握分销渠道策划，创新分销模式。 介绍渠道长度、渠道宽度、渠道广度的设计。通过本章的学习掌握各种渠道层次类型以及影响因素，并能结合具体产品具体企业实际情况设计可行的渠道层次和结构。 第一节 分销渠道策划概述 第一节 分销渠道的定义与特点 第二节 分销渠道建设策划 第三节 零售商 第四节 分销渠道关系及问题分析 第二节 批发商

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

第一章 软件工程基本观念 1.1 软件工程的目标与常用模型 1.2 软件开发的基本策略 1.3 一些不正确的观念 1.4 一些有争议的观念 1.5 小结 第二章 程序员与程序经理 2.1 了解程序员 2.2 了解程序经理 2.3 程序员升为经理后是否还要编程 2.4 经理与技术队伍的建设 2.5 向错误与失败学习 2.6 提高综合素责 2.7 小结 第三章 项目计划与质量管理 3.1 项目计划 3.2 零缺陷质量管理的观念 3.3 软件的质量因素 3.4 质量检查 3.5 小结 第四章 可行性分析与需求分析 4.1 可行性分析的要素 4.2 可行性分析案例——投资软件公司失败的教训 4.3 需求分析为什么困难 4.4 如何进行需求分析 4.5 小结 第五章 系统设计 5.1 体系结构设计 5.2 模块设计 5.3 数据结构与算法设计 5.4 用户界面设计 5.5 系统设计示例——支持协同工作的交互式三维图形软件开发系统 5.6 小结 第六章 C++ 面向对象程序设计 6.1 C++面向对象程序设计的重要概念 6.2 良好的编程风格 6.3 小结 第七章 测试与改错 7.1 对测试的理解 7.2 测试人员的选择 7.3 测试的主要内容与常用方法 7.4 改错 7.5 小结 第八章 维护与再生工程 8.1 软件维护的常识 8.2 维护的代价及其主要因素 8.3 再生工程 8.3.1 重构 8.4 小结

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

这些年来,教育心理学家已经研究得出了一些个性差异变量,确定了它们与学习之间的 关系。有关智力和个性的研究论文也非常多。从教学设计的角度来说,我们需要知道哪些变 量会显著影响我们所教学习者人群的成绩,因为设计者是对具有共同特征的一组学习者来设 计教学的。在这一章里,我们要学习一组研究人员已经确定会影响学习的变量。如果你能够 按照这些变量来描述你的学习者,你就能够通过修改教学策略来提高学习效果 在设计过程的这个阶段,同样重要的另外一件事,就是要分析学习发生的环境,以及学 习者运用新学技能的环境

课程与教学目标的设计与表述,是课程研制过程特别是课程规划阶段的最重要环节之 是课程与教学研究领域重点探讨和处理的范畴。课程与教学目标是教育目的的具体 化,贯穿于整个课程过程之中,对教育目的的落实、对课程内容的选择和组织结构、对课 程实施的策略和方式、对课程评价的技术和方法、对课程审美和教学艺术的发展,均会产 生重大的制约作用,甚至是决定性作用 本课的重点一方面是引导学生理解课程与教学目标的基本原理,另一方面更重要的是 要让学生理解和掌握课程与教学目标的设计与表述的基本要求和技能