人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

机器感知与模式识别：一种机器人未知环境下动态目标跟踪交互多模滤波算法

• 指令系统：机器指令的集合 – “程序控制” • 程序=顺序执行的指令流 – 机器语言，汇编语言（Assemble Language） – Instruction Set Architecture（ISA） • 分类：CISC、RISC、VLIW • 影响：处理器、C编译器、OS。。。 • 本章的内容 – RV指令系统 • 操作数：寄存器，存储器（大小尾端，对齐），常数/立即数； • 指令功能，指令格式与编码，寻址方式（操作数，下一条指令） • 分支指令，大立即数处理 • 过程调用 • 汇编程序设计：COD4附录B – 指令系统特征 – 编译过程： • 可执行程序生成：编译，汇编，链接，加载

5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理

引言 机械工业在现代化建设中的作用 机器的基本组成要素 本课程的内容、特点、性质与任务 认识机器

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5.1 时变位置和姿态的符号表示 5.2 刚体的线速度和角速度 5.3 机器人连杆的运动 5.4 雅可比矩阵 5.5 机械臂中的静力

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘