1．教学目标 1）．了解本课程的性质、内容、任务和学习方法 2）．掌握机器、机构、构件、零件等几个概念； 3）.了解机械设计的一般程序 4).掌握几个静力学公理与推论及其应用 2．教学重点和难点 重点：机器、机构、构件、零件、力等几个概念,公理 2、3 难点：构件与零件的区别，三力平衡汇交定理

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

机器具有确定的相对运动、完成机械功或转换机械能的组合体 机构具有确定的相对运动组合体是机器所共有的组成部分

小场景1 不要说:“对不起,我们卖给你 一台有毛病的机器。” 因为顾客会认为:“有毛病的机 器也卖给我?” 应该说:“我理解这台机器给你 带来了不便。现在看看我们能为 您做些什么?

一、解释名词 赫德 江南制造总局 轮船招商局 上海机器织布局 天津电报局发昌机器厂 湖北枪炮厂 阿思本事件 北洋海军

程序设计语言 低级语言：机器语言（二进制代码）、汇编语言（直 接操作寄存器、多种寻址方式）及其它面向机器的程 序设计语言；其特点对计算机的依赖性强、直观性差、 编写程序的工作量大，对程序设计人员要求较高

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

 考题类型  复习重点  提交作业要点

一 隐私计算及其应用介绍 二 隐私计算三大类别 三 隐私计算实践

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