搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

概述 基于Web的虚拟仪器 嵌入式Internet的网络化智能传感器 IEEE1451网络化智能传感器标准

第一节 智能仪器的设计原则及研制 第二节 固体密度测试仪的研制 第三节 基于DSP处理器的地下管道漏水检测仪设计

第一节 智能仪器的设计原则及研制 第二节 固体密度测试仪的研制 第三节 基于DSP处理器的地下管道漏水检测仪设计

第一节 可靠性概述 第二节 可靠性设计 第三节 智能仪器干扰源分析 第四节 抑制电磁干扰的主要技术及应用

4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法

按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。 2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法

1.1 AI的定义及其研究目标 AI的定义 AI的研究目标 1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究的不同学派 1.5 AI的主要研究和应用领域 1.6 AI近期发展分析 1.7 我国智能科学技术教育体系

• 流程基础 • 流程智能 • BI在流程管理中的应用

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