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

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

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

• 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

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

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

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基于模糊推理的智能控制 （1）模糊集合与模糊推理 （2）模糊推理系统 （3）模糊建模与辨识 （4）模糊控制系统 （5）模糊控制系统的稳定性