一 图与关系网络基本概念 二 Pagerank算法 三 图机器学习与图神经网络 四 概率图

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

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

2.1 人工智能的起源与发展 2.2 机器学习方法简介 2.3 机器学习方法初级应用介绍 2.3 人工智能的环境岩土工程应用案例 2.4 基于高斯过程的污染土场地勘察 2.5 小节与思考

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

《智能机器人技术》研究生课程教学课件（讲稿）智能机器人视觉 1/3

《智能机器人技术》研究生课程教学课件（讲稿）智能机器人视觉 2/3

《智能机器人技术》研究生课程教学课件（讲稿）智能机器人视觉 3/3

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施