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《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Asymmetric Deep Supervised Hashing
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《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Deep Cross-Modal Hashing
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2 . 1 概述 2 . 2 一阶谓词逻辑表示方法 2 . 3 单元表示方法 2 . 4 知识表示的小结
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机器学习:动态小生境人工鱼群算法的图像分割编辑部
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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
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6.1 机器学习的定义、研究意义与发展历史 6.2 机器学习的主要策略与基本结构 6.3 –6.7 几种常用的学习方法 6.8 知识发现
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一. 人工智能、专家系统、机器学习 1. 人工智能 分四个阶段:第一阶段:智力难题的求解(修道士过河) 第二阶段:自然语言理解,景物分析等 第三阶段:专家系统(推理) 人工智能走向实用
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1. 机器人的发展 2. 人工智能概要 3. 脑科学初探 4. 脑与机器人 5. 智能机器人的开发ABC 6. 习题
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【人工智能】面向机器学习的分布式并行计算关键技术及应用
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【人工智能】仿生机器人运动步态控制:强化学习方法综述
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