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本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍,以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

通信自动化系统( c ommunication automat ion System,CAS)是智能大厦的“中枢神经”系统,满足 办公自动化、大厦内外通信的需要,提供最有效的信息 服务。 智能大厦的通信网络是以数字程控交换机为核心, 以话音信号为主,并兼有数据信号、传真、图像资料传、输的通信网络

• 流程基础 • 流程智能 • BI在流程管理中的应用

针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率

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

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时代变迁和技术发展必然引起学与教形态的变化。每一种学与教的形态都是时代的产物，蕴含着时代精神、承载着时代使命、体现着时代要求。人工智能时代，社会对人才质量、规格要求的变化以及新技术在学与教过程中的深度融入，要求学与教的形态进行变革。人工智能时代，学与教的目标应从注重知识与技能走向强调学习能力、创造能力和社会责任；学与教的内容应从标准化走向个性化；学与教的模式应从从教师为本走向以人为主、人机协同；学与教的评价应从关注整体发展走向强调个体成长；学与教的环境应从单一的物理环境走向物理环境与虚拟环境适时融合

在调研国内外众多金属矿山和收集大量相关文献的基础上, 综述了国内外金属矿山开采现状及研究进展, 聚焦深部开采主要工程技术难题, 从开采动力灾害预测防控、深井高温热害控制治理、深井提升、深井开采方法工艺变革、深部选矿新技术、智能无人采矿这六个方面, 提出了解决我国深部开采难题的战略建议, 结果表明: (1)5000m开采深度将会是我国金属矿深部开采中长期战略研究目标; (2) 无绳垂直提升技术具有提升效率高, 使用限制少的特点, 建议我国重点针对此类技术装备研发; (3)将深部矿产资源开采与深部能源开发相结合, 可以有效降低深部降温成本, 是解决深部采矿经济性的新途径; (4) 新一代采矿技术需对原有的采矿模式和开采工艺进行变革, 机械连续切割破岩技术是未来超深矿井建设的重要发展方向; (5) 充填法是保证深部开采安全最有效的方法之一，应对充填材料、充填工艺进行更深入的研究; (6) 我国尚不具备全面推广遥控智能化无人采矿的条件, 可以通过产学研联合攻关等方式逐步提高矿山生产自动化和遥控智能作业水平