提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识.该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像.重点探讨了如何利用专家的经验知识和通过样本训练得到启发评价函数,并推出了启发评价函数存在的条件

运用智能管理，库存论和决策分析等基本思想，提出一种面向管理决策者的设备备件管理智能决策支持系统的设计方法，初步确定出其实现步骤和模型系统

背景介绍 智能机器人技术 人－机器人交互 决策、规划 感知、行为预测、世界模型 地图、定位、SLAM 运动规划、控制 仿真器 机器人安全模型

1、智能终端硬件 2、手机操作系统 3、操作系统对比 4、WebOS与Android

智能气候预测的理念与案例 基于机器学习方法的中国降水预测 基于中尺度气象同化预报和深度学习的风速预报 光伏电站太阳辐射超短期预报 基于深度学习的北极地区格点化地表气温重建 气象人工智能未来发展思考

一 智能优化概述 二 遗传算法 三 宽基指数择时因子的挖掘

介绍了采用微型机实现带积分型的智能随动系统的原理和方法并给出了程序框图.实时控制结果表明:该智能随动系统的速度跟随误差远小于数字PI、PID和无波纹最小拍随动系动,明显地提高了系统的快速性

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

2.1 人工智能的起源与发展 2.2 机器学习方法简介 2.3 机器学习方法初级应用介绍 2.3 人工智能的环境岩土工程应用案例 2.4 基于高斯过程的污染土场地勘察 2.5 小节与思考

一、课程内容及讲授特点 二、思考：机器人上抗疫前线 三、机器人发展历史 四、机器人研究现状 五、控制理论与人工智能技术对机器人发展的影响 六、重要研究问题与展望 七、参考书籍