1)引言 2)人工智能的定义及发展 3)人工智能的学派 4)人工智能的研究和应用领域 5)人工智能对未来的影响

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果

⚫内容：推理形式和推理演算是数理逻辑研究的基本内容。 ⚫推理演算要用正确的推理：推理形式由前提和结论经蕴涵词联接而成。我们关注正确的推理形式 。正确的推理形式可由逻辑关系符表达。 ⚫非形式描述：本章对命题等值和推理演算进行的讨论，是以语义的观点进行的非形式的描述

量表的概念(Scales)： 总加量表：李克特量表（Likert scale) 累积量表：格特曼量表（含鲍格达斯社会距离量表） 语义差异量表(semantic differential scales)

01.移动学习概述 04.移动学习研究中需要关注的问题 02.新技术下的移动学习 05.移动学习的挑战与反思 03.移动学习研究相关主题

人类语言的一个普遍现象是,定语从句标记( relative clause marker)大都是 由指代词演化而来的。根据我们的研究(李讷、石毓智1997:石毓智、李讷 1998),汉语史上先后出现的两个主要结构助词“之”和“底”原来都用作指代 词。结构助词的主要功能之一就是作定语从句标记。我们还从历史动因和语义功能 等角度论证了,指代词和结构助词之间的可能发展关系

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