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根据问题的实际情况不断寻找可利用的 知识,从而构造一条代价较少的推理路 线,使问题得到圆满解决的过程称为搜 索。搜索实用于:结构不良问题,无成 熟算法;或有算法,但问题复杂,如 博弈
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虚拟现实(Virtual Reality,VR)是3D视频或虚拟世界,遮蔽了现实世界,增强现实(Augmented Reality,AR)则是将电子信息叠加于现实世界中,例如:军方的模拟飞行训练是VR、飞行员头盔上的信息提示是AR。 VR技术难点 其它连PC式头显 插手机式头盔 应用举例 AR Coming Magic Leap
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3.2 归结演绎推理 3.3 应用归结原理求取问题答案 3.4 归结策略 3.6 Horn子句归结与逻辑程序 3.7 非归结演绎推理
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7.1 不确定性及其类型 7.2 不确定性知识的表示 7.3 不确定性推理的一般模式 7.4 确定性理论(可信度方法) 7.5 证据理论、7.6 模糊理论
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1.(补充习题)判断以下公式对是否可合一若可合一,则求出最一般的合一 (3)P(f(x),y),P(y,f(b)) 解:令O=,S={p(f(x),y),P(y,f(b))} ①差异集为{f(x),y},做替换{f(x)/y},则 1=0of(x)y}={f(x)/y} S1 =S, ={P((x), f (x), P( f(x),(b)); ②差异集为{x,b},做替换{b/x},则
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背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测(Monte Carlo Prediction) 蒙特卡洛控制(Monte Carlo Control) 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测(TD Prediction) 时序差分控制(TD Control) Sarsa:on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning
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EDA(Electronics Design Automation)即电子 设计自动化技术,是一种以计算机为基本工 作平台,利用计算机图形学、拓扑逻辑学、 计算数学以及人工智能学等多种计算机应用 学科的最新成果而开发出来的一整套软件工 具,是一种帮助电子设计工程师从事电子元 件产品和系统设计的综合技术
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自动规划概述 经典规划 (Classical Planning) 规划问题 状态空间规划 (State-Space Planning) 规划空间规划 (Plan-Space Planning) 新经典规划 (Neoclassical Planning) 规划图技术 (Planning-Graph Techniques) Planning as {SAT, CSP, ILP, …} 经典规划的扩展 分层任务网规划 不确定规划 非确定规划 概率规划
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深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) Keras CNN in Keras RNN in Keras
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First-Order Logic Why FOL? Syntax and semantics of FOL Using FOL Knowledge engineering in FOL Inference in FOL Reducing first-order inference to propositional inference Unification (合一) Generalized Modus Ponens(一般化分离规则) Forward and backward chaining Resolution
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